- 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
- HDFS常用命令
BenChuat
大数据学习hdfshadoop大数据
常用命令说明:-put和-get:上传和下载文件,是HDFS和本地文件系统交互的关键命令。-rm和-mkdir:删除和创建文件/目录,-rm支持递归删除。-ls和-cat:文件查看操作中最常用的命令,分别用于列出文件和查看内容。权限管理:通过-chmod、-chown和-chgrp命令对HDFS文件的权限、所有者和所属组进行管理。检查文件状态:通过-stat和-checksum命令,可以查看文件的
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 【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
- 数据库和数据仓库区别
hhhecker
Hadoop学习数据仓库数据库hive
HIve与Mysql对比HiveMysql数据存储位置HDFS本地磁盘数据格式用户定义系统决定数据更新不支持(不支持修改和删除)支持(支持增删改查)索引有,但较弱,一般很少用有,经常使用的执行MapReduceExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小数据库与数据仓库对比数据库:传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理,例如银行交易之类的场景数据库支持增删改查这些常见的操作。数据仓库:
- 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
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- HDFS文件系统
HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心,主要用于分布式文件存储,它具备高可用,流式读取,文件结构简单,跨平台的特点,它的集群采用的是主从结构,分为命名节点和数据节点,命名节点主要用于元数据管理(例如对目录,文件的创建,数据块与数据节点的关系维护管理)及数据节点管理(例如数据节点之间数据的复制,节点状态的维护,节点间数据的均衡),该文件系统最基本的存储单位是block即数据块,默认大小是64M
- Flink-Hadoop实战项目
Dylan_muc
hadoophdfsflink
项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
态);若为YARN节点,重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机:排查电源和网络,重启节点后,依次启动HDFS、YARN等服务进程,确认数据块完整性(避免因节点宕机导致副本不足)。2.网络问题现象:节点间通信超时(如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟)、数据传输卡顿。可能原因:交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式:用ping、traceroute检
- hadoop 集群问题处理
一切顺势而行
hadoop大数据分布式
1.1.JournalNode的作用在HDFSHA配置中,为了实现两个NameNode之间的状态同步和故障自动切换,Hadoop使用了一组JournalNode来管理共享的编辑日志。具体来说,JournalNode的主要职责包括:共享编辑日志:JournalNode节点组成了一个分布式系统,用于存储HDFS的编辑日志(EditLogs)。这两个日志文件记录了对HDFS所做的所有更改,如文件创建、删
- sqoop从mysql导数据到hdfs,出现java.lang.ClassNotFoundException: Class QueryResult not found
无级程序员
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运行sqoop从postgresql/mysql导入数据到hdfs,结果出现如下错误:2025-07-1816:59:13,624INFOorm.CompilationManager:HADOOP_MAPRED_HOMEis/opt/datasophon/hadoop-3.3.3Note:/opt/sqoop/bin/QueryResult.javausesoroverridesadeprecat
- hive的sql优化思路-明白底层运行逻辑
ycllycll
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一、首先要明白底层map、shuffle、reduce的顺序之中服务器hdfs数据文件在内存与存储之中是怎么演变的,因为hive的性能瓶颈基本在内存,具体参考以下他人优秀文章:1.HiveSQL底层执行过程详细剖析2.HiveJOIN性能调优二是要明白hive对应的sql它底层的mapreduce的过程中sql字段的执行顺序,来理解map的key、value会填充什么值,才能深刻理解怎么一步一步的
- 六、深度剖析 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)的数据存储机制与读写流程
深度剖析Hadoop分布式文件系统(HDFS)的数据存储机制与读写流程在当今大数据领域当中,Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为极为关键的核心组件之一,为海量规模的数据的存储以及处理构筑起了坚实无比的根基。本文将会对HDFS的数据存储机制以及读写流程展开全面且深入的探究,通过将原理与实际的实例紧密结合的方式,助力广大读者更加全面地理解HDFS的工作原理以及其具体的应用场景。一、HDFS概述H
- 大数据处理技术:分布式文件系统HDFS
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目录1实验名称:2实验目的3实验内容4实验原理5实验过程或源代码5.1HDFS的基本操作5.2HDFS-JAVA接口之读取文件5.3HDFS-JAVA接口之上传文件5.4HDFS-JAVA接口之删除文件6实验结果6.1HDFS的基本操作6.2HDFS-JAVA接口之读取文件6.3HDFS-JAVA接口之上传文件6.4HDFS-JAVA接口之删除文件1实验名称:分布式文件系统HDFS2实验目的1.理
- cdh6.3.2的hive使用apache paimon格式只能创建不能写报错的问题
明天,今天,此时
hivepaimon
前言 根据官网paimon安装教程,看上去简单,实则报错阻碍使用的信心。解决方法 原带的jars下的zstd开头的包旧了,重新下载zstd较新的包单独放到每个节点的hive/lib下; 然后将hdfsyarn用户下的mr-framework.tar.gz中的zstdjar包替换成新的版本。 重启就可以了总结 国外软件问题,尽量使用英文搜索,特别是google.。方法来源:http
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)
dazhong2012
软件工具数据仓库dataxETL
引言DataX系列文章:ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
- ftp文件服务器有连接数限制,查看ftp服务器连接数命令
赵承铭
ftp文件服务器有连接数限制
查看ftp服务器连接数命令内容精选换一换本章节适用于MRS3.x之前版本。Loader支持以下多种连接,每种连接的配置介绍可根据本章节内容了解。obs-connectorgeneric-jdbc-connectorftp-connector或sftp-connectorhbase-connector、hdfs-connector或hive-connectorOBS连接是Loa“数据导入”章节适用于
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略(适合初学者 & 开发测试环境)
huihui450
hdfshadoop大数据
HDFS(HadoopDistributedFileSystem)作为Hadoop生态系统的核心组件,广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言,伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式,包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查,帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式?Hadoop有
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置