- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- arm 系统的启动过程
ARM系统的启动过程是一个多阶段、软硬件协同的复杂流程,与x86架构存在显著差异。以下为详细解析:一、硬件初始化阶段(BootROM执行)上电复位与BootROM启动ARM处理器上电后,从固定地址(通常为0x00000000或厂商定义的地址)开始执行BootROM代码。BootROM是芯片内部只读固件,负责最底层硬件初始化,包括时钟、内存控制器、安全引擎等。安全启动验证:BootROM会验证下一阶
- Yarn 3.x版本容器内存控制功能失效排查
极伪
hadoopyarn内存控制
问题背景Yarn集群中一部分节点的内存被打爆,排查发现作业使用内存超出了NodeManager的最大内存限制找出故障时间点运行的作业,发现作业内存设置不合理,用户只设置了mapreduce.map.java.opts=-Xmx40240m;mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx80240m;而没有设置mapreduce.map.memory.mb(默认为1536)mapre
- 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
- Zookeeper 在 Kafka 中的作用详解:分布式协调服务的核心价值
lxb_不卑不亢
消息队列MQ进阶实战分布式zookeeperkafkarocketmq
摘要ApacheKafka是一个高吞吐、分布式的流处理平台,广泛应用于大数据和实时系统中。而ApacheZookeeper,则是Kafka背后不可或缺的“隐形英雄”。本文将深入剖析Zookeeper在Kafka架构中的核心作用,帮助开发者全面理解其在分布式协调、元数据管理、故障恢复等方面的关键地位。一、Zookeeper简介Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,最初由Hadoop生态发展而
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 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:◦
- 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
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 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
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f