冰火同学
冰火同学

Spark使用Parqute存储方式有什么好处

列式存储：压缩效率和查询效率
谓词下推存储层：查询数据块
生态兼容性高：Spark，hadoop等都兼容

你可能感兴趣的:(Spark,spark)

  • 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
  • Spark SQL架构及高级用法 Aurora_NeAr sparksql架构
    SparkSQL架构概述架构核心组件API层（用户接口）输入方式：SQL查询；DataFrame/DatasetAPI。统一性：所有接口最终转换为逻辑计划树（LogicalPlan），进入优化流程。编译器层（Catalyst优化器）核心引擎：基于规则的优化器（Rule-BasedOptimizer,RBO）与成本优化器（Cost-BasedOptimizer,CBO）。处理流程：阶段输入输出关键动
  • 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
  • 全面对比，深度解析 Ignite 与 Spark xaio7biancheng
    经常有人拿Ignite和Spark进行比较，然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark，如果笼统归类，都可以归于内存计算平台，然而两者功能上虽然有交集，并且Ignite也会对Spark进行支持，但是不管是从定位上，还是从功能上来说，它们差别巨大，适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析，供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目，遵循A
  • ignite redis_全面对比，深度解析 Ignite 与 Spark weixin_39997696 igniteredis
    经常有人拿Ignite和Spark进行比较，然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark，如果笼统归类，都可以归于内存计算平台，然而两者功能上虽然有交集，并且Ignite也会对Spark进行支持，但是不管是从定位上，还是从功能上来说，它们差别巨大，适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析，供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目，遵循A
  • 数据写入因为汉字引发的异常 qq_40841339 sparkhadoophivehivehadoop数据仓库
    spark数据写hive表，发生查询分区异常问题异常：251071241926.49ERRORHive:MelaException(message.Exceptionthrownwhenexeculingquey.SELECTDISTINCT‘orgapache.hadop.hivemelastore.modelMpartionAs"NUCLEUSTYPE,AONCREATETIME,AO.LAS
  • 语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记 tutgxuzyj spark学习笔记
    语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出，模拟人类语音。一、下载Spark-TTS-0.5B项目下载链接：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git注：需要科学网络。进入Spark-TTS文件夹，启动命令行窗口。创建Conda环境：condacreate-nsparktts-ypython
  • Spark-TTS 使用 时间自由 AI人工智能
    1.开发背景上一章节使用了MegaTTS3实现文本转语音，但是后面才发现只能使用官方的语言包，没看到克隆功能，所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。2.开发需求在Ubuntu下实现Spark-TTS的部署，实现官方语音克隆，根据自定义文本输出语音。3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Spark-TTS+RTX5060TI4.实现步骤4.1安装环境#创建环境python版本建议3.10
  • Spark 的监控和性能调优高度依赖其内置的工具：【 Spark Web UI 和 Spark History Server】 csdn_tom_168 大数据spark大数据核心监控性能调优工具
    Spark的监控和性能调优高度依赖其内置的SparkWebUI和SparkHistoryServer。它们是诊断作业性能瓶颈、资源利用率、错误原因和优化机会的最重要工具。一、SparkWebUI(DriverWebUI)当一个Spark应用程序(SparkContext)运行时，Driver进程会启动一个Web服务器，默认端口是4040(如果4040被占用，则尝试4041,4042等)。这是实时监
  • 黑猴子的家：Spark RDD 编程进阶 之 广播变量 黑猴子的家
    广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。传统方式下，Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便，但也很低效。原因有二:首先，默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的；其次，事实上你可能
  • 开源项目ESP-SparkBot: ESP32-S3 大模型 AI 桌面机器人（复刻分享） Qsm_lambda 机器人aiAI编程
    一、前言ESP-SparkBot是官方大佬，乐鑫小铁匠开源在立创开源硬件平台的项目，此贴是用于分享与记录复刻过程。开源地址：(ESP-SparkBot-立创开源硬件平台(oshwhub.com))千人讨论Q群362367052二、项目简介ESP-SparkBot是⼀款基于ESP32-S3，集成语⾳交互、图像识别、遥控操作和多媒体功能于⼀体的智能设备。它不仅可以通过语⾳助⼿实现
  • 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析 YangYang9YangYan 大数据
    CDA数据分析师证书含金量高，适应了未来数字化经济和AI发展趋势，难度不高，行业认可度高，对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
  • SpringBoot与ApacheSpark、MyBatis实战整合 KENYCHEN奉孝 spring实站大全java开发语言mybatisspring
    基于SpringBoot和ApacheSpark开发的实例以下是基于SpringBoot和ApacheSpark整合开发的实用示例分类及关键点，涵盖数据处理、机器学习、实时分析等场景。每个示例均提供核心思路和代码片段（Markdown格式）。数据处理与ETL示例1：CSV文件读取与处理SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("CSVProc
  • INVALID_COLUMN_NAME _AS_PATH
    sparksql异常[INVALID_COLUMN_NAME_AS_PATH]ThedatasourceHiveFileFormatcannotsavethecolumnmin(birth_date)becauseitsnamecontainssomecharactersthatarenotallowedinfilepaths.Piease,useanallastorenameidemosqlSE
  • 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
  • Spark核心--RDD介绍 陆水A 大数据spark大数据分布式
    一、RDD的介绍rdd弹性分布式数据集是spark框架自己封装的数据类型，用来管理内存数据数据集：rdd数据的格式类似Python中[]。hive中的该结构[]叫数组rdd提供算子(方法)方便开发人员进行调用计算数据在pysaprk中本质是定义一个rdd类型用来管理和计算内存数据分布式：rdd可以时使用多台机器的内存资源完成计算弹性：可以通过分区将数据分成多份234，每份数据对应一个task线程处
  • C++与Hive、Spark、libhdfs、ACID交互技巧 KENYCHEN奉孝 C++开发语言springC++hivespark
    C++与Hive交互的实例以下是C++与Hive交互的实例代码片段，涵盖连接、查询、数据操作等常见场景。假设使用libhdfs或thrift接口实现，部分示例需要结合Hive环境配置。基础连接与查询示例1：通过Thrift连接HiveServer2#include#include#includeusingnamespaceapache::thrift;usingnamespaceapache::h
  • 全面的Spark学习资料合集：从基础到高级应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Spark是一个受到数据科学界青睐的大数据处理框架，以其高效、易用和可扩展性著称。本资料合集包括了Spark的基础学习材料、实战案例分析和高级应用实践，内容覆盖从Scala编程语言基础到Spark核心功能使用，再到大数据领域的实际应用。适合不同层次的学习者深入学习Spark，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中找到有价值的学习资源，帮助理解和掌握Spark
  • 一文带你理清Spark Core调优的方方面面 即将秃头的Java程序员
    前言本文的注意事项观看本文前，可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长，可并不是什么枯燥乏味的内容，而且都是面试时的干货（我觉得）可以结合PC端的目录食用，可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要，是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画，特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明，也会结合笔者自
  • AI系统Spark原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,海量数据的高效处理和分析已成为各行各业的迫切需求。传统的数据处理方式难以应对数据量激增、数据类型多样化以及实时性要求高等挑战。为了解决这些问题,Ap
  • Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例 酒城译痴无心剑 #Spark基础学习笔记（1）spark笔记sql
    文章目录零、本讲学习目标一、使用SparkSQL实现词频统计（一）提出任务（二）实现任务1、准备数据文件2、创建Maven项目3、修改源程序目录4、添加依赖和设置源程序目录5、创建日志属性文件6、创建HDFS配置文件7、创建词频统计单例对象8、启动程序，查看结果9、词频统计数据转化流程图二、使用SparkSQL计算总分与平均分（一）提出任务（二）完成任务1、准备数据文件2、新建Maven项目3、修
  • 手撕Spark之WordCount RDD执行流程 啊Abu Sparkspark
    手撕Spark之WordCountRDD执行流程文章目录手撕Spark之WordCountRDD执行流程写在前面软件环境代码过程分析写在前面一个Spark程序在初始化的时候会构造DAGScheduler、TaskSchedulerImpl、MapOutTrackerMaster等对象，DAGScheduler主要负责生成DAG、启动Job、提交Stage等操作，TaskSchedulerImpl主
  • 【大数据学习 | Spark-Core】RDD的概念与Spark任务的执行流程 Vez'nan的幸福生活 大数据sparkoraclesqljson
    1.RDD的设计背景在实际应用中，存在许多迭代式计算，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然，如果能将结果保存在内存当中，就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层
  • 第84课：StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析 chengnidi5193
    StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析编写人：姜伟、唐陈昊、龚湄燕本课分成四部分讲解，第一部分对StreamingContext功能及源码剖析；第二部分对DStream功能及源码剖析；第三部分对Receiver功能及源码剖析；最后一部分将StreamingContext、DStream、Receiver结合起来分析其流程。1、通过SparkStreaming对象
  • Hbase BulkLoad用法 kikiki2
    要导入大量数据，Hbase的BulkLoad是必不可少的，在导入历史数据的时候，我们一般会选择使用BulkLoad方式，我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。使用方法导入依赖包compilegroup:'org.apache.spark',name:'spark-sql_2.11',version:'2.3.1.3.0.0.0-1634'compilegroup:'org.apach
  • Python 大数据分析（二） 绝不原创的飞龙 默认分类默认分类
    原文：annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时，你将能够：使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中，我们将使用Iris数据集处理
  • DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业？ DolphinScheduler社区 spark大数据分布式
    DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统，能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
  • 【Spark征服之路-3.7-Spark-SQL核心编程（六）】 qq_46394486 sparksqlajax
    数据加载与保存：通用方式：SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet加载数据：spark.read.load是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定。spark.read.format("…")[.option("…")].
  • 深入解析 Spark：关键问题与答案汇总 ※尘 sqlhivespark
    在大数据处理领域，Spark凭借其高效的计算能力和丰富的功能，成为了众多开发者和企业的首选框架。然而，在使用Spark的过程中，我们会遇到各种各样的问题，从性能优化到算子使用等。本文将围绕Spark的一些核心问题进行详细解答，帮助大家更好地理解和运用Spark。Spark性能优化策略Spark性能优化是提升作业执行效率的关键，主要可以从以下几个方面入手：首先，资源配置优化至关重要。合理设置Exec
  • spark on yarn 不辉放弃 pyspark大数据开发
    SparkonYARN是指将Spark应用程序运行在HadoopYARN集群上，借助YARN的资源管理和调度能力来管理Spark的计算资源。这种模式能充分利用现有Hadoop集群资源，简化集群管理，是企业中常用的Spark部署方式。核心角色•Spark应用：包含Driver进程和Executor进程。Driver负责任务调度、逻辑处理；Executor负责执行具体任务并存储数据。•YARN组件：◦
  • knob UI插件使用 换个号韩国红果果 JavaScriptjsonpknob
    图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
  • Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。   因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。   我也是第一次接触S
  • impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
    最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点： 根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
  • 求二进制数中1的个数 周凡杨 java算法二进制
    解法一： 对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。   public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
  • spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
    hibernate的sessionFactory配置： <!-- hibernate sessionFactory配置 --> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
  • log4j.properties 使用 510888780 log4j
    log4j.properties 使用 一.参数意义说明 输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误 主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息 配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
  • Spring mvc-jfreeChart柱图（2） 布衣凌宇 jfreechart
    上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。 第一步：导包 第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
  • 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
  • maven 之 cobertura 简单使用 antlove maventestunitcoberturareport
    1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
  • 程序的执行顺序 百合不是茶 JAVA执行顺序
          刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧   代码如下;     经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
  • 设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xmlsession失效监听器
    在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
  • java jvm常用命令工具 bijian1013 javajvm
    一.概述         程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:       &nbs
  • 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
    Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
  • mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
        我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.     在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
  • nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
    因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
  • java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
    public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
  • EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
    本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器     类可以通过
  • [宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
       从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？    一组星体组成星座  向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说  一组频率就代表一个时空的入口    那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
  • ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
    因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql， 但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
  • Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajaxasync
    Ajax正确但是请求不到值解决方案   解决方案：1 .     async: false ,    2.     设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！   例如：   $.ajax({     &
  • windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHPInstallmemcache
    Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
  • iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
    iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759   下面是我回复的内容：   结合自己情况聊下iOS学习建议，
  • Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript闭包
    1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述 要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题 内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
  • yum安装mysql5.6 haisheng mysql
    1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   2、yum install mysql   3、yum install mysql-server   4、vi /etc/my.cnf   添加character_set_server=utf8
  • po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 javaBOVODAOPOJOpo
        JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
  • java设计模式 kerryg java设计模式
    设计模式的分类：    一、 设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
  • [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇 木头.java springwebserviceCXF
    Spring 版本3.2.10 CXF 版本3.1.1 项目采用MAVEN组织依赖jar 我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
  • Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
    身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 tianzhihehe clinux
    File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often  considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
  • java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释 衞酆夼 javaVOBOPOJOpo
    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他