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王知无(import_bigdata)
Hive系统性学习专栏hivebigdatahdfs
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- Milvus 实战全流程
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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,
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不辉放弃
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Kafka作为高性能的分布式消息队列,其消息存储机制和查询机制是保证高吞吐、低延迟的核心。以下从存储机制和查询机制两方面详细讲解,包含核心原理、关键组件及工作流程。一、Kafka消息存储机制Kafka的消息存储机制围绕高可用、高吞吐、可扩展设计,核心是通过分区、副本、日志分段和索引实现高效存储与管理。1.基本组织单位:主题(Topic)与分区(Partition)主题(Topic):消息的逻辑容器
- 组合问题(分割字符串)
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131.分割回文串-力扣(LeetCode)classSolution{private:vector>result;vectorpath;voidbacktracking(string&s,intstartIndex){if(startIndex>=s.size()){result.push_back(path);return;}for(inti=startIndex;i>partition(st
- Kafka消费者负载均衡策略
⼀个消费者组中的⼀个分⽚对应⼀个消费者成员,他能保证每个消费者成员都能访问,如果组中成员太多会有空闲的成员Kafka消费者负载均衡策略详解从分区分配算法到Rebalance机制,全面解析Kafka如何实现消费者间的负载均衡,并提供调优建议和问题解决方案。1.核心概念术语作用类比ConsumerGroup共享消费任务的消费者组外卖骑手团队PartitionTopic的物理分片配送区域划分Rebala
- 力扣-416.分割等和子集
题目链接416.分割等和子集classSolution{publicbooleancanPartition(int[]nums){intsum=0;for(inti=0;i=0;j--){if(j-nums[i]>=0){//更新dp[j]:比较不放入当前数字和放入当前数字两种情况dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);}}}returndp[tar
- Hive的窗口函数
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Hive的窗口函数(WindowFunctions)是其SQL功能的核心亮点之一,用于在分组数据上执行计算,同时保留原始表的行数(不压缩分组)。窗口函数特别适用于排名分析、趋势计算、移动统计等复杂场景,是处理时间序列数据和多维分析的利器。一、窗口函数的核心概念窗口函数的语法结构:function_name(arg1,arg2...)OVER([PARTITIONBYcol1,col2...]--分
- oracle 分区表 变大,Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M
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Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M2017-02-08在oracle11.2创建分区表,每个分区默认大小为8M,是由_partition_large_extents参数控制,可以算是11.2.0.2开始的一个新特性,为了减少extent数量,提高分区表性能,而设置的一个参数,默认为true,即分区表的每个extent为8M,和oracle10g相比,会导致同样
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ThischapterpresentedabriefoverviewofSQLServerpartitioning,includinganintroductiontothekeyconceptsandtermsneededtogainageneralunderstandingofthepartitioningprocess.verb/prɪˈzɛnt/1togivesomethingtosomeo
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Bylby学长2025.7.13讲课记录insmskySummerCamp目录大步小步算法(BSGS)例题T1[TJOI2007]可爱的质数T2[SDOI2011]计算器T3SPOJ3105ModStirling数第二类Stirling数第一类Stirling数Stirling数与幂例题T1CF932ETeamWorkT2CF961GPartitionsT3CF1278FCards大步小步算法(B
- Postgres中窗口函数lag以lead
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sql中我们经常会用到聚合函数,聚合之后它会减少数据量,但是如果我们想把聚合之后的数据和原始数据同时展示出来,那么我们需要用到窗口函数。lag窗口函数通过条件把数据划分成子类,在子类中进行排序窗口函数的通用写法selectname,orderdate,cost,sum(cost)over(partitionbyextract(monthfromorderdate)orderbyorderdate)
- Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解:一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点:符合ANSI-99SQL标准水平扩展(可扩展到多个节点)容错(fault-tolerant)支持两种数据分布方式:分区(Partitioned):数据分布在多个节点上复制(Replicated):每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句:Ig
- Apache Ignite 长事务终止机制
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这段内容讲的是ApacheIgnite中长事务终止机制(LongRunningTransactionsTermination),特别是关于分区映射交换(PartitionMapExchange)与事务超时设置(TransactionTimeout)之间的关系。下面我将从几个方面来帮助你理解:一、什么是PartitionMapExchange?在Ignite集群中,数据是按照分区(Partition
- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- Milvus向量数据库集合操作初尝试
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目录1.集合(Collection)2.字段(Field)3.索引(Index)4.分区(Partition)5.实体(Entity)6.代码示例6.1集合创建6.2向量插入6.3向量查询6.4向量删除1.集合(Collection)集合是Milvus中存储数据的最基本单元。它类似于数据库中的一个表(table)。集合定义了数据的整体结构,包括数据类型、字段、索引等。作用:集合是你数据的容器,用来
- Saprk中RDD詳解
文子轩
一.常用的transfromRDD算子通過並行化scala創建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))查看該RDD的分區數量rdd1.partitions.lengthres23:Int=4使用filter算子valrdd2=sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(*2).sortBy(
- pattern of distributed system 读书笔记- Patterns of Data Partitioning
1FixedPartitions1.1Problem1.1.1requirementsformappingdatatotheclusternodes.Thedistributionshouldbeuniform.Itshouldbepossibletoknowwhichclusternodestoresaparticulardataitemwithoutmakingarequesttoallthe
- Paimon:Range Partition and Sort优化无主键表(Append-Only Table)查询
lifallen
Paimon数据库大数据数据结构javaapache
这个优化是通过对数据进行全局排序,从而让查询时能够跳过大量不相关的数据文件(DataSkipping),极大地减少I/O,提升查询速度。只需要在执行INSERT语句时,通过OPTIONSHint来启用和配置这个功能即可。RangePartitionAndSortForUnawareBucketTableITCase测试文件本身就是最好的例子。比如测试中的这句SQL:INSERTINTOtest_t
- 低版本hive(1.2.1)UDF实现清除历史分区数据
༺水墨石༻
hivehiveUDFhivehadoop数据仓库
目标:通过UDF实现对表历史数据清除入参:表名、保留天数N一、pom文件4.0.0com.examplehive-udf-example1.0-SNAPSHOTjarhive-udf-exampleHiveUDFfordeletingpartitionsbydateUTF-81.81.8org.apache.hivehive-exec1.2.1org.apache.hivehive-metasto
- 弄清Doris/StarRocks分区partition by和分桶distributed by的区别,以及如何选择对应的字段
一、首先,我们先弄清楚数据表中的数据是怎么分布的数据分布建表时,您需要通过设置分区和分桶,指定数据分布方式,并且建议您合理设置分区和分桶,实现数据均匀的分布。数据分布是指数据划分为子集,并按一定规则均衡地分布在不同节点上,能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。数据分布概览常见的数据分布方式现代分布式数据库中,常见的数据分布方式有如下四种:Round-Robin、R
- MySQL窗口函数学习
小菜0-o
mysql学习java
视频链接基本语法窗口限定一个范围,它可以理解为满足某些条件的记录集合,窗口函数也就是在窗口范围内执行的函数。基本语法窗口函数有over关键字,指定函数执行的范围,可分为三部分:分组子句(partitionby),排序子句(orderby),窗口子句(rows)over(partitionbyorderbyrowsbetweenand)窗口函数适用于在不破坏原有表结构的基础上,新增一列窗口的确定分组
- kafka partition分配_走近kafka-Partition分配与消息可靠性
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kafkapartition分配
Kafka的高可用源于其多个副本(replication)。拥有多个副本,那么带来的问题就是数据怎么同步。我们都知道数据是存放在partition物理目录下的文件里面。通过前面几节的介绍,我们也知道消息过来后直接跟partitionleader交互,然后由leader进行数据同步。由于partition的replication机制,在kafka看来partition不分leader和followe
- kafka单个生产者向具有多个partition的topic写数据(写入分区策略)
最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度(一个生产者),对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic,kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略,也是使用最多的策略,可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时,ke
- Kafka 数据倾斜原因、影响与权威解决方案
一、数据倾斜的概念在Kafka环境中,数据倾斜是指数据在主题(Topic)的各个分区(Partition)之间分布不均匀的状况。理想情况下,分区设计期望数据能在各个分区均衡分布,如此一来,消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据,从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时,部分分区会承载大量数据,而其他分区的数据量则相对较少。二、数据倾斜产生的原因(一)生产者端原因分区键(Pa
- Flume到Kafka且均分到多个partition
小学僧来啦
FlumeKafkapartitionFlume
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- kafka如何让消息均匀的写入到每个partition
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
在Kafka中,要实现消息均匀写入每个partition,核心是通过合理的分区分配策略让消息在partition间均衡分布。具体机制和实践方式如下:一、Kafka默认的分区分配逻辑(核心机制)Kafka生产者发送消息时,通过Partitioner接口(默认实现为DefaultPartitioner)决定消息写入哪个partition,核心逻辑如下:指定partition时若发送消息时显式指定了pa
- 3-Kafka常用指令
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Kafka常用指令大全一、Topic管理命令功能示例创建Topic指定分区和副本数kafka-topics.sh--create--bootstrap-serverlocalhost:9092--topictest--partitions3--replication-factor2查看Topic列表列出所有Topickafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhos
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boy快快长大
中间件kafka分布式
【Kafka】KafkaProducer分区-051.分区的好处2.分区策略2.1默认的分区器DefaultPartitioner3.自定义分区器1.分区的好处(1)便于合理使用存储资源,每个Partition在一个Broker上存储,可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务,可以实现负载均衡的效果。(2)提高并行度,生产者可以以分区为单位发送数据;消
- 各服务日志: Grok正则解析
根哥的博客
Linux系统Elasticsearchlogstash正则表达式
各类日志样例服务类型日志格式Java应用:如Kafka/ES[2025-04-2911:21:12,395]INFO[Logpartition=ck-1,dir=/opt/kafka_2.13-2.8.1/data]Incrementedlogstartoffsetto3591510004duetosegmentdeletion(kafka.log.Log)Tomcat27-Apr-202514:
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb