- 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
- 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
- 【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战:TB级生产日志分析效率提升指南
摘要:随着工业4.0的深入推进,工业生产日志数据量呈指数级增长,某汽车制造厂日均产生2TB生产日志,传统单机Pandas处理面临内存不足、耗时过长、资源利用率低三大瓶颈。本文基于Dask分布式计算框架,构建工业级日志分析解决方案,通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法,实现日志分析效率5倍提升。详细阐述Dask核心原理(任务调度、延迟计算、数据分区),对比单机与分布式架构差异,提供从
- 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
- 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:
- 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
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- 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
- 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
- 数据并表技术全面指南:从基础JOIN到分布式数据融合
熊猫钓鱼>_>
分布式
引言在现代数据处理和分析领域,数据并表(TableJoin)技术是连接不同数据源、整合分散信息的核心技术。随着企业数据规模的爆炸式增长和数据源的日益多样化,传统的数据并表方法面临着前所未有的挑战:性能瓶颈、内存限制、数据倾斜、一致性问题等。如何高效、准确地进行大规模数据并表,已成为数据工程师和架构师必须掌握的关键技能。数据并表不仅仅是简单的SQLJOIN操作,它涉及数据建模、算法优化、分布式计算、
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- javaSE(从0开始)day04
目录一、Java语言的特性:1.面向对象(Object-Oriented)2.平台无关性(WriteOnce,RunAnywhere)3.强类型语言(StronglyTyped)4.自动内存管理(垃圾回收,GarbageCollection)5.多线程支持6.安全性7.健壮性(Robust)8.分布式计算9.高性能10.丰富的类库11.动态性12.解释与编译并存二、输入与输出:1.输出:2.输入:
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
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若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 【量化系统实战】深入解析:大规模数据管理与分布式计算,打造你的量化“超级工厂”
Natsume1710
pythongithub开发语言算法大数据数据仓库
前言随着量化策略的不断演进,以及对高频数据、另类数据(新闻、社交媒体、卫星图像等)需求的日益增长,许多朋友可能都会遇到一个棘手的问题:当数据量达到TB甚至PB级别,复杂的因子计算和超大规模回测在单机上变得举步维艰,系统效率严重受限。本文将作为量化系统构建系列的进阶篇,聚焦于大规模数据管理(BigDataManagement)和分布式计算(DistributedComputing)。我们将详细阐述如
- 探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理
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探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词:AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要:本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理,结合Python源代码进行说明,并给出了相关
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
- Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSlinux网络运维ai
Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具关键词:Linux集群、负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控、自动化部署、资源调度摘要:本文将深入探讨Linux集群管理的5个核心技术领域,包括负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控和自动化部署。通过实际案例和代码示例,我们将一步步解析这些技术的原理、实现方式以及在实际生产环境中的应用场景,帮助读者掌握构建和管理高效Linux集群的关键技能。背
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
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HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
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Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括HadoopCommon(共享库和工具)、HadoopDistributedFileSystem(
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
逆羽飘扬
AI基础知识人工智能学习
系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0003:有一个文件,每一行是一个数字,如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架,其核心思想是将计算任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。对文件中的数字进行排序,可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序,需要实现一个MapReduce作业,将数字作为键处理,利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码:文章大纲题目一:有一个文件,每
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
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ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据sparkdockerai
SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
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Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
weixin_45788582
人工智能aiDeepSeek
在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- 实时解码技术:基于FPGA芯片的即时错误诊断与修正系统,实现计算过程中的动态纠错
百态老人
fpga开发
以下基于资料构建的基于FPGA的实时动态纠错系统技术框架,涵盖原理、实现路径与典型应用:一、FPGA芯片的核心特性支撑实时动态纠错FPGA(现场可编程门阵列)的硬件可重构性和并行架构是动态纠错系统的物理基础:可编程逻辑单元(CLB)与分布式计算:FPGA内部由可配置逻辑块(CLB)和查找表(LUT)构成,支持并行执行多个逻辑运算,为实时错误检测提供硬件级并发能力。计算过程分散在空间分布的基本单元中
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,