- 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
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
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。
- 面向现代数据湖仓的开放表格式对比分析:Iceberg、Hudi、Delta Lake与Paimon
piekill
大数据平台大数据sparkflinkbigdata数据仓库
文章目录第一章数据湖的演进:从存储到事务型平台1.1前湖仓时代:ApacheHive的局限性1.2湖仓一体的范式转移第二章架构深度剖析2.1ApacheIceberg:以元数据为中心的设计2.2ApacheHudi:流式优先、时间轴驱动的架构2.3DeltaLake:以事务日志为唯一真相源2.4ApachePaimon:面向实时湖仓的LSM树架构第三章核心能力对比分析3.1事务性与并发控制3.2数
- zookeeper和hadoop
zookeeper操作连接zkCli.sh-server服务名称查看客户端指令helpZooKeeper-serverhost:portcmdargs statpath[watch] setpathdata[version] lspath[watch] delquota[-n|-b]path ls2path[watch] setAclpathacl setquot
- Hadoop 之 ZooKeeper (一)
devalone
HadoopHadoopZooKeeperHbaseChubbyznode
Hadoop之ZooKeeper本文介绍使用Hadoop的分布式协调服务构建通用的分布式应用——ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop分布式协调服务。写分布式应用是比较难的,主要是因为部分失败(partialfailure).当一条消息通过网络在两个节点间发送时,如果发生网络错误,发送者无法知道接受者是否接收到了这条消息。接收者可能在发生网络错误之前已经收到了这条消息,也可能没有收到
- 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
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
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
- 时序数据库IoTDB的优势场景分析
时序数据说
时序数据库iotdb数据库物联网大数据
在当今数据爆炸的时代,物联网(IoT)设备产生的时序数据呈指数级增长。面对海量、高频的时序数据处理需求,传统关系型数据库显得力不从心。ApacheIoTDB(物联网数据库)作为一款专为物联网场景设计的时序数据库,凭借其独特架构在多个领域展现出显著优势。本文将深入探讨IoTDB最具竞争力的应用场景,帮助技术选型者做出明智决策。一、工业物联网(IIoT)场景工业物联网是IoTDB最能发挥其价值的领域之
- 数据江湖的“三国演义”:数据仓库、数据湖与湖仓一体的全景对比
大模型大数据攻城狮
数据仓库数据湖湖仓一体IceberghudiSnowflake流式计算
目录1.数据仓库:秩序井然的“中央档案馆”核心特点:一切为了分析优势:稳定如山,分析无敌短板:灵活性欠佳实战案例:零售巨头的销售分析2.数据湖:自由奔放的“原始丛林”核心特点:包容一切优势:灵活到飞起短板:自由的代价实战案例:流媒体平台的用户行为分析3.湖仓一体:兼得鱼与熊掌的“新物种”核心特点:两全其美优势:全能选手短板:尚在成长实战案例:金融科技的实时风控4.技术选型的“天平”:如何选择适合你
- 大数据开发系列(六)----Hive3.0.0安装配置以及Mysql5.7安装配置
Xiaoyeforever
hivemysqlhivehadoop数据库
一、Hive3.0.0安装配置:(Hive3.1.2有BUG)hadoop3.1.2Hive各个版本下载地址:http://archive.apache.org/dist/hive/,这里我们下载hive3.0.01、解压:tar-xzvfapache-hive-3.0.0-bin.tar.gz-C/usr/lib/JDK_2021cd/usr/lib/JDK_20212.改名称.将解压以后的文件
- 大数据编程基础
芝麻开门-新的起点
大数据大数据
3.1Java基础(重点)内容讲解Java是大数据领域最重要的编程语言之一。Hadoop、HBase、Elasticsearch等众多核心框架都是用Java开发的。因此,扎实的Java基础对于深入理解这些框架的底层原理和进行二次开发至关重要。为什么Java在大数据领域如此重要?生态系统:Hadoop生态系统原生就是Java构建的,使用Java进行开发可以无缝集成。跨平台性:Java的“一次编译,到
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与干预系统技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案机器学习深度学习人工智能
目录一、系统架构总览二、核心模块详细设计三、系统集成方案四、系统部署拓扑图五、技术验证方案六、健康管理子系统七、安全与合规设计技术指标与性能保障八、HL7FHIR接口规范九、分层蒸馏方案十、多中心RCT研究设计十一、硬件选型成本优化方案跨模块集成工作流一、系统架构总览多源数据采集联邦学习数据湖大模型预测中枢术前预测系统术中决策系统术后管理系统手术方案生成麻醉动态调控并发症预警护理方案优化健康教育引
- 深入解析HBase如何保证强一致性:WAL日志与MVCC机制
码字的字节
hadoop布道师hadoopHBaseWALMVCC
HBase强一致性的重要性在分布式数据库系统中,强一致性是确保数据可靠性和系统可信度的核心支柱。作为Hadoop生态系统中关键的列式存储数据库,HBase需要处理金融交易、实时风控等高敏感场景下的海量数据操作,这使得强一致性成为其设计架构中不可妥协的基础特性。分布式环境下的数据一致性挑战在典型的HBase部署环境中,数据被分散存储在多个RegionServer节点上,同时面临以下核心挑战:1.跨节
- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
大模型大数据攻城狮
阿里云odpssql物化maxcomputeudf开发sql语法
目录1.引爆开场:MaxCompute和Hive,谁才是大数据SQL的王者?2.架构大比拼:从Hadoop到Serverless的进化之路Hive的架构:老派但经典MaxCompute的架构:云原生新贵3.SQL语法的微妙差异:90%相似,10%决定胜负建表语句分区与分桶函数与UDF4.执行引擎的较量:MapReducevs飞天引擎Hive的MapReduce执行流程MaxCompute的飞天引擎
- 一文说清楚Hive
Hive作为ApacheHadoop生态的核心数据仓库工具,其设计初衷是为熟悉SQL的用户提供大规模数据离线处理能力。以下从底层计算框架、优点、场景、注意事项及实践案例五个维度展开说明。一、Hive底层分布式计算框架对比Hive本身不直接执行计算,而是将HQL转换为底层计算引擎的任务。目前支持的主流引擎及其特点如下:计算引擎核心原理优点缺点适用场景MapReduce基于“Map→Shuffle→R
- HBase 简介
HBase简介什么是HBaseApacheHBase是Hadoop数据库,一个分布式的、可伸缩的大数据存储。当您需要对大数据进行随机的、实时的读/写访问时,请使用ApacheHBase。这个项目的目标是在商品硬件的集群上托管非常大的表——数十亿行百万列的列。ApacheHBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系的数据库,它模仿了Google的Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统
- sqoop的几个注意参数
yayooo
vimsqoop_export.shsqoop导出脚本:#!/bin/bashdb_name=gmallexport_data(){/opt/module/sqoop/bin/sqoopexport\--connect"jdbc:mysql://hadoop102:3306/${db_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\--username
- 大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据hadoop分布式ai
大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤关键词:Hadoop集群、HDFS、YARN、大数据平台、分布式系统、集群配置、故障排查摘要:Hadoop作为大数据领域的基石框架,其集群搭建是数据工程师和运维人员的核心技能。本文从Hadoop核心架构出发,结合生产环境实践,详细讲解从环境准备、配置文件调优到集群启动验证的全流程,并涵盖常见问题排查与最佳实践。无论你是初学者还是需要优化现有集群的工程师,本文
- 【性能测试】Jmeter+Grafana+InfluxDB+Prometheus Windows安装部署教程
软件测试-阿涛
性能测试jmetergrafanaprometheus压力测试性能优化测试工具
一、工具作用与整体架构1.1各工具核心作用工具作用描述关键特性Jmeter性能测试工具,模拟多用户并发请求,生成测试数据支持HTTP/HTTPS、数据库等多种协议,可自定义测试场景InfluxDB时序数据库,专门存储时间序列数据(如Jmeter测试结果)高写入性能,支持Flux查询语言,适合存储海量测试指标Prometheus时序数据库,专注于系统监控指标收集(如CPU、内存、网络)支持数据拉取(
- Zookeeper简单入门
灬哆啦A梦不吃鱼
zookeeper简介ZooKeeper(动物园管理员),顾名思义,是用来管理Hadoop(大象)、Hive(蜜蜂)、Pig(小猪)的管理员,同时ApacheHBase、ApacheSolr、LinkedInSensei等众多项目中都采用了ZooKeeper。ZooKeeper曾是Hadoop的正式子项目,后发展成为Apache顶级项目,与Hadoop密切相关但却没有任何依赖。它是一个针对大型应用
- tdengine使用感受
玖五二七
tdenginetdengineTSDB时序数据库
TDenigne是一款现代的时序(TimeSeriesDatabase)数据库,之前在做项目的时候都是用SQL数据库去存历史日志信息的。直到一个项目需要对设备的历史记录落库。这是时序数据库使用的典型场景,虽然之前一直用SQL数据库,但是用过都知道,在数据量大的时候会导致分页卡顿,甚至是无法分页。这个项目使用时序数据库再合适不过了1它的历史数据是不会修改的2设备数量多,种类单一3种类后期可以扩展4需
- InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备
总有刁民想爱朕ha
python开发语言Influxdb
InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备!"为什么运维半夜总被报警吵醒?""为什么老板要的实时报表总是延迟?"答案很可能是:你的时序数据库没选对!当每秒处理数万条监控数据、百万级IoT设备实时上报时,传统数据库直接崩盘!InfluxDB就是为此而生的高性能时序数据库,今天带你从部署到Python操作一站式通关!一、InfluxDB:时间序列数据的"闪电侠"什么叫时序
- 28、 拥抱数据湖架构
火箭统
数据湖数据仓库大数据架构
拥抱数据湖架构1.数据湖简介在当今数据驱动的世界中,数据湖架构已经成为处理和存储海量数据的有效解决方案。数据湖不仅能够保存来自各种不同来源的原始格式的数据,还为企业提供了灵活且强大的数据分析能力。本文将探讨数据湖架构的概念、优势以及如何在实际中应用数据湖架构来解决数据存储和处理的问题。数据湖的概念最早于2011年被提出。与传统数据仓库不同,数据湖允许企业在不预先定义数据结构的情况下存储大量数据。数
- 数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能数据仓库ai
数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决关键词:数据湖,数据仓库,非结构化数据,数据存储,Schema-on-Read,Schema-on-Write,数据治理摘要:本文深入对比数据湖与数据仓库在非结构化数据存储领域的核心差异,从技术架构、数据处理范式、应用场景等维度展开分析。通过数学模型、代码实战和典型案例,揭示两者在非结构化数据管理中的优势与局限,为企业数据架构选型提供决策参考。1.背景
- 解锁Hive:高效数据查找的秘密武器
YangRyeon
hivehadoop数据仓库
Hive是什么?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它能够进行数据提取、转化和加载操作,为存储、查询和分析Hadoop中的大规模数据提供了有效的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,让用户可以通过熟悉的SQL查询功能来处理数据。其内部机制是将SQL语句巧妙地转变成MapReduce任务来执行,大大降低了开发的难度和复杂性。例如,在面对海量的用户行为日志数据时,Hive就能
- Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化
陆水A
大数据hivehadoopsparkpython
重点是后面的参数优化一、小文件的定义在Hadoop的上下文中,小文件的定义是相对于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的块(Block)大小而言的。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一,它设计用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中,数据被分割成多个块,每个块的大小是固定的,这个大小在Hadoop的不同版本和配置中可能有所不同,但常见的默认块大小包括128MB、256MB等。基于这个背
- 深入解析Hadoop资源隔离机制:Cgroups、容器限制与OOM Killer防御策略
码字的字节
hadoop布道师Hadoop资源隔离机制Cgroups容器限制OOMKiller
Hadoop资源隔离机制概述在分布式计算环境中,资源隔离是保障多任务并行执行稳定性的关键技术。Hadoop作为主流的大数据处理框架,其资源管理能力直接影响集群的吞吐量和任务成功率。随着YARN架构的引入,Hadoop实现了计算资源与存储资源的解耦,而资源隔离机制则成为YARN节点管理器(NodeManager)最核心的功能模块之一。资源隔离的必要性在共享集群环境中,典型问题表现为"资源侵占"现象:
- CC00096.kafka——|Hadoop&kafka.V03|——|kafka.v03|Kafka源码剖析|Topic创建流程|
yanqi_vip
kafkajava大数据pythonspark
一、Kafka源码剖析之Topic创建流程###---Topic创建~~~有两种创建方式:自动创建、手动创建。~~~在server.properties中配置auto.create.topics.enable=true时,~~~kafka在发现该topic不存在的时候会按照默认配置自动创建topic,~~~触发自动创建topic有以下两种情况:~~~Producer向某个不存在的Topic写入消息
- 大数据集群 多命令脚本
小P聊技术
1简介在大数据集群部署过程中,需要查询各个集群节点运行的服务状态,可使用批量命令脚本。2配置集群hostname2.1配置hostname文件1服务器hadoop01[root@localhost~]#echohostname1>/etc/hostnamehostnamehadoop012服务器hadoop02[root@localhost~]#echohadoop02>/etc/hostname
- R 和 Hadoop 大数据分析(一)
原文:annas-archive.org/md5/b7f3a14803c1b4d929732471e0b28932译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言企业每天获取的数据量呈指数增长。现在可以将这些海量信息存储在像Hadoop这样的低成本平台上。这些组织目前面临的难题是如何处理这些数据,以及如何从中提取关键见解。因此,R就成为了关键工具。R是一个非常强大的工具,它使得在数据上运行高级统计模
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
-----------------------------------------------------------------
- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(