- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程,可以任何位置,并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式,前后台未分离:Spring的远程通信:明日更新创建第一个spring项目来源:科多大数据
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
2401_88470328
大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代,企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户,并提高转化率,已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径,从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据,挖掘潜在客户的需求和喜好,从而制定更加精准的
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随止心语所自欲律
2021年8月31日,星期二,阴有小雨。早起5:30,跑步10公里。空气清新,烟雨朦胧,远山如黛,烟雾缭绕,宛若仙境。空气中湿气很大,朦胧细雨拍打在脸上,甚是舒服,跑步的人明显减少。早上开会,领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩,越说越激动,说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神,心情也有波动,学习热情不高。心里还有一个大事,是今日大数据分析第1次考试,因自己前期没学,而且计算机编程方面没有任何基
- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- 智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用,就下载InsCodeAIIDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型!智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中,施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统,并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 智慧工地系统:建筑行业数字化变革的引领者
青云智慧园区
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在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
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Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 获取三网实时访客---无忧获客大数据
无牛_abc3
很多传统行业的公司与企业对于运营商大数据的理解还是很基础的,大多数都是在买资源程度的认识。一些敢于尝试运营商大数据获客的传统企业自然会受益颇多。运营商大数据所提供的获客服务也非常简单,就是将自身的用户数据资源、针对不同的企业去制定有个性化需求的获客标准,运营商大数据根据不同的企业,和行业去进行精准客户的部署和分配,让相关合作的企业通过运营商提供的CRM平台进行一个有效的触达。运营商大数据已经在全国
- DeepSeek在大数据领域正掀起一场深刻的变革
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随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- IoTDB智能分析节点AINode:时序数据分析的新引擎
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在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
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Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 《剑指offer》-算法篇-排序
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题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
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Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 优查查PROB版本使用介绍,优查查官网查询入口
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优查查最新版本PROB版本上线,优查查PROB版本的查询报告更全面,同时价格还是以前的价格,优查查大数据信用查询一次的价格是30,当然这个价格只限本文介绍的渠道,渠道我会放在文末,大家自行获取即可。优查查使用起来非常的流程,可以快速查询出来我们自身有没有信用稳定,优查查官网查询入口,每个人都可以使用优查查一键查询自己的信用,只能查询自己的信用,别人的信用是查询不了的。优查查使用入口放在文末了,划到
- 贝融助手要交68块钱查询是合理吗?其实是很多人搞错查询渠道了
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我们都知道查询信用的平台都是需要收费,具体的收费每个平台都是不一样的,目前行业中收费基本上都是在30-100,其中大平台的收费会低一些,因为体量大可以降低自身的营业成本,这个原理和其它行业一样。贝融助手查询大数据信用收费是30(本文介绍的渠道),这个价格得益于贝融助手平台的体量,已经把价格做的非常低了,像信用行业大平台的价格基本上都是趋于行业的平均值,太高了太低了都不是正常值。贝融助手查询入口放在
- 深度评测:拼多多官方返利APP vs 其他返利平台,谁更胜一筹?
日常购物技巧呀
购物新宠儿!拼多多官方返利APP,引领智能返利新时代。随着科技的不断发展智能化已经成为了各个领域的发展趋势。在返利领域也不例外拼多多官方返利app凭借其强大的智能技术和创新能力正引领着智能返利新时代。这款app通过大数据分析用户行为习惯精准推送符合用户需求的商品和优惠信息。让你在享受智能化服务的同时也能获得更加精准的返利回报。在繁多的返利app中,高省app凭借其独特的优势脱颖而出,成为众多用户的
- Flink Checkpoint 状态后端详解:类型、特性对比及场景化选型指南
ApacheFlink提供了多种状态后端以支持Checkpoint机制下的状态持久化,确保在故障发生时能够快速恢复状态并实现Exactly-Once处理语义。以下是几种常见状态后端的详细介绍及其对比情况,以及不同场景下的选型建议:1.MemoryStateBackend(内存状态后端)描述:MemoryStateBackend将状态数据存储在TaskManager的JVM堆内存中,并在Checkp
- Flink 自定义类加载器和子优先类加载策略
lifallen
Flink数据库数据结构大数据flinkjava分布式
子类优先加载Flink默认采用了子优先(Child-First)的类加载策略来加载用户代码,以解决潜在的依赖冲突问题。我们可以通过源码来证明这一点。ChildFirstClassLoader的实现Flink中负责实现“子优先”加载逻辑的核心类是ChildFirstClassLoader。其关键的loadClassWithoutExceptionHandling方法定义了类加载的顺序。//...ex
- Flink window 源码分析4:WindowState
北_鱼
Flinkflink大数据bigdata
Flinkwindow源码分析1:窗口整体执行流程Flinkwindow源码分析2:Window的主要组件Flinkwindow源码分析3:WindowOperatorFlinkwindow源码分析4:WindowState本文分析的源码为flink1.18.0_scala2.12版本。reduce、aggregate等函数中怎么使用WindowState?主要考虑reduce、aggregate
- 链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑
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LeetCode极客营链表数据结构
“链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑”今天我们不聊大数据,不聊AI,咱回归算法的“原点”——链表。别看它简单,里面的很多技巧在面试、在工程开发里都能救你一命。今天我就带你聊聊重排链表(ReorderList),以及它背后的思路和一些值得深挖的细节。1.先说说“重排链表”到底是啥?简单来说:给你一个单链表,比如:1->2->3->4->5要求你把它重新排列成:1->5->2->4-
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“朋友圈点赞也能造假?社交媒体数据欺诈识别的那些事”咱们先聊个现实点的:你刷朋友圈、微博、抖音的时候,有没有发现一些账号的点赞数、评论数特别整齐划一?要么都是那种无意义的“支持”“666”,要么一夜之间视频播放量暴涨,看着就不太对劲。其实,这背后很可能就是数据欺诈,而且这种现象在社交媒体上特别常见。作为一个做大数据分析的人,我最直观的感受就是:社交媒体上的数据从来不是完全干净的,里面水分多得很。如
- 好用的酒店预订软件有哪些?酒店预订哪个软件便宜
好项目高省
哪个酒店预订App更省钱?想要预订酒店却担心价格过高?试试这些超值的酒店预订App吧!【美团】:专注于三四线城市,性价比超高!经济型酒店最受欢迎,但用户忠诚度稍低。【飞猪】:阿里旗下平台,依托强大系统和大数据。受年轻人喜爱,但产品同质化较突出,需注意商家管控和用户纠纷解决。要领取优惠券,我们需要使用APP或者登录官方网站。在进入APP后,我们可以通过以下几种途径来获取内部优惠券。一、直返直返的口号
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懒虫虫~
业务解决方案大表治理
大数据量查询计算引发数据库CPU告警问题复盘一、背景二、根因分析三、解决方案方案1:多线程+缓存方案2:利用中间表+缓存四、总结一、背景2025年7月份某天,CDP系统每天不定时推送我们的Portal服务,生产环境运营看板会展示统计数据,发现接口响应缓慢,随之而来数据库监控告警,发现数据库CPU达到了80%。由于表数据量大,计算统计复杂,多线程使用不当,导致数据库服务器爆表。其中A表数据量达到1亿
- Elasticsearch-索引原理
ouyang+
最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步。介绍Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文
- 结婚纪念日是婚礼当天还是领证那天??
壹刻所闻
领证日子和结婚日子大部分都是分开的,所以很多新人弄清楚结婚纪念日是需要过领证那天还是举办婚礼那天。两个日子都会有人过,不过根据大数据显示,大部分的人选择的是举办婚礼的日子。一、结婚纪念日按领证还是婚礼1、领证结婚证纪念日是按领结婚证的那一天算的。只有领了结婚证,两人才是合法夫妻关系,才能受法律保护。而举办婚礼只不过是告诉双方的亲友两人结婚了,邀请双方的亲友一起吃了顿饭罢了,不具备法律效应。如果只是
- Flink实战(七十):监控(二)搭建flink可视化监控 Pushgateway+ Prometheus + Grafana (windows )
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏flink大数据
1Flink的配置:在flink配置⽂件flink-conf.yaml中添加:metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReportermetrics.reporter.promgateway.host:localhost#promgateway主要是Pus
- JDBC时间类型与Java类型、Flink SQL时间类型与Java类型的对应关系
哈哈很哈哈
javaflinksql
一、JDBC时间类型与Java类型的对应关系JDBC类型Java类型说明TIMESTAMPjava.sql.Timestamp表示日期和时间(含毫秒)DATEjava.sql.Date仅表示日期(不含时间)TIMEjava.sql.Time仅表示时间(不含日期)说明:java.sql.Timestamp继承自java.util.Date,可精确到纳秒(实际常用毫秒)。java.sql.Date和j
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C