- 113.Impala ODBC驱动的安装及配置
大勇任卷舒
113.1unixODBC依赖包的安装检查是否安装unixODBC包$rpm-qa|grep-iunixodbc安装unixODBC依赖包$sudoyum-yinstallunixODBCunixODBC-devel查看unixODBC配置文件路径$odbcinst-j113.2ImpalaODBC驱动安装ImpalaODBC驱动$wgethttps://downloads.cloudera.co
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 读数据自助服务实践指南:数据开放与洞察提效16查询优化服务
1.查询优化服务1.1.好查询和坏查询之间的差别非常明显1.2.重复且长时间运行的查询是需要调优的1.3.痛点1.3.1.像Hadoop、Spark和Presto这样的查询引擎有太多的旋钮1.3.1.1.对于大多数数据用户来说,理解这些旋钮的功能和影响需要深入了解查询引擎的内部工作原理1.3.2.鉴于数据的PB级规模,对于大多数数据用户来说,编写针对分布式数据处理最佳实践的优化查询方案极具挑战性1
- ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶clickhouse网络ai
ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南关键词:ClickHouse、Presto、OLAP引擎、选型指南、数据分析摘要:本文旨在为读者提供一份全面的ClickHouse与Presto对比的OLAP引擎选型指南。通过对这两款流行的OLAP引擎的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景等多方面进行深入分析,并结合项目实战案例和代码解读,帮助读者了解它们各自的特点和优势。同时,还
- 海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow 实战指南
晴天彩虹雨
Flink+Kafka实时数仓实战apacheclickhouse数据仓库大数据flink
本文聚焦大数据场景下的交互式查询与分析性能提升,深入对比分析Presto与Trino架构优化,实战ApacheArrow向量化执行加速,并提供部署建议、参数优化、查询调优等落地操作指南。一、为什么需要查询加速引擎?在PB级别数据仓库场景中,常见SQL查询存在以下瓶颈:高并发慢响应:数据量大、扫描范围广多表Join性能差:无索引或维度数据未优化传统MPP查询代价高:I/O与CPU未充分利用为解决上述
- 当 PyIceberg 和 DuckDB 遇见 AWS S3 Tables:打造 Serverless 数据湖“开源梦幻组合”
一个没有感情的程序猿
awsserverless开源
引言在一些大数据分析场景比如电商大数据营销中,我们需要快速分析存储海量用户行为数据(如浏览、加购、下单),以进行用户行为分析,优化营销策略。传统方法依赖Spark/Presto集群或Redshift查询S3上的Parquet/ORC文件,这对于需要快速迭代、按需执行的分析来说,成本高、运维复杂且响应不够敏捷。本文将介绍一种现代化的Serverless解决方案:利用S3Tables(内置优化的Apa
- 【K8S学习之生命周期钩子】详细了解 postStart 和 preStop 生命周期钩子
oceanweave
Kubernetes学习笔记kubernetes学习
0.参考Kubernetes容器生命周期——钩子函数详解(postStart、preStop)-人艰不拆_zmc-博客园详解KubernetesPod优雅退出-人艰不拆_zmc-博客园1.Kubernetes生命周期钩子概述在Kubernetes中,生命周期钩子(LifecycleHooks)是容器启动和终止时执行的自定义操作。它们允许你在容器的生命周期中插入“定制逻辑”,比如初始化、资源清理、通
- 数据分析平台选型与最佳实践:如何打造高效、灵活的数据生态?
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍数据分析数据挖掘
数据分析平台选型与最佳实践:如何打造高效、灵活的数据生态?在大数据时代,数据分析平台已经成为企业决策的核心支撑。从传统BI(商业智能)到现代AI驱动的数据分析,选择合适的平台不仅影响数据处理效率,也决定了企业的数字化竞争力。面对市场上的众多解决方案(如ApacheSpark、ClickHouse、Snowflake、BigQuery、Presto),如何进行合理选型,并确保数据分析流程高效落地?今
- 大数据学习(115)-hive与impala
viperrrrrrr
大数据学习hiveimpala
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦简介:Impala和Hive都是大数据领域中广泛使用的查询工具,它们在功能、性能和适用场景上存在一些差异。本文将深入比较这两者,并探讨Impala的优缺点。一、ApacheHadoop中的角色Impala和Hive都是ApacheHadoop生态系统中的重要组件,用于处理大规模数据
- Impala原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Impala原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1大数据处理的挑战随着数据量的爆炸式增长,传统的数据处理方式已经无法满足实时性和并发性的需求。MapReduce等批处理框架虽然能够处理海量数据,但是延迟较高,无法满足实时交互式查询的需求。1.2Impala的诞生Impala是由Cloudera公司开发的一款开源的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎,可以直接在Hadoop的存储层(如HDFS、HB
- Trino分布式 SQL 查询引擎
会探索的小学生
分布式sql数据库hadoopspark
Trino(以前称为PrestoSQL)是一个开源的分布式SQL查询引擎,专为交互式分析查询设计,可对大规模数据集进行快速查询。以下从多个方面详细介绍Trino:主要特点多数据源支持:Trino能够连接多种不同类型的数据源,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、数据仓库(如Snowflake、Redshift)、大数据存储系统(如Hive、Cassandra)等。这使得用户可以在
- Trino深度解析
Debug_TheWorld
大数据学习大数据
一、Trino概述与核心优势Trino(原名PrestoSQL)是一款开源的分布式SQL查询引擎,专为交互式分析与异构数据源联邦查询设计。其核心目标是提供低延迟、高吞吐的查询能力,支持从GB到PB级数据的跨源分析,适用于数据湖、实时报表、ETL加速等场景。与同类引擎(如Spark、Hive)相比,Trino具备以下显著优势:存算分离架构:通过连接器(Connector)抽象数据源,支持Hive、M
- Erlang Git-Daemon 使用指南
邓娉靓Melinda
ErlangGit-Daemon使用指南egitdTheErlanggit-daemon项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/egitd项目介绍Egitd是一个由TomPreston-Werner开发的基于Erlang的git-daemon实现。该工具旨在提供一种更灵活、可扩展且易于记录的方式来服务公共Git仓库。曾经在GitHub上短暂地用于生产环境,直至
- 大数据架构师选型必懂:大数据离线数仓开发框架详解与对比(hive、Spark SQL、Impala、Doris)
大模型大数据攻城狮
大数据hivespark大数据架构师doris面试数仓选型数据仓库
第一章相关理论1.1大数据离线数仓理论1.1.1基本原理大数据离线数仓,作为一个专门构建用于支持决策分析过程的数据集合,具有面向主题、集成、不可更新以及随时间变化的特点。其核心价值在于,通过对历史数据的深度存储、精细加工、全面整合与深入分析,能够为企业或组织提供一个多角度、多维度的数据视图,从而助力高层管理者做出更为明智与精准的决策。1.2SQL-on-Hadoop解决方案SQL-on-Hadoo
- 数据分析开源可视化工具
PONY LEE
数据可视化数据分析数据可视化
另外大数据可视化工具请参考github可视化工具_一般用哪些工具做大数据可视化分析?superset简单易用,可以对接mysql、presto、doris、postgresql、ClickHouse、sparkSQL、hive、oracle、sqlserver、Elasticsearch等多种数据源,官网安装部署:dockerrun-d-p"8088:8088"--namesupersetaman
- Redash:让数据可视化变得简单
开源项目精选
信息可视化开源github
Redash是一款开源的BI工具,提供了基于web的数据库查询和数据可视化功能。Redash允许快速和方便地访问数十亿条记录,使用AmzonRedshift处理和收集这些记录。Redash支持查询多个数据库,包括:Redshift、GoogleBigQuery、PostgreSQL、MySQL、Graphite、Presto、Google电子表格、ClouderaImpala、Hive和自定义脚本
- 数据权限访问控制(Apache Sentry)
deepdata_cn
权限管理apachesentry
ApacheSentry最初由Cloudera公司内部开发,针对Hadoop系统中的数据(主要是HDFS、Hive的数据)进行细粒度控制,对HDFS、Hive以及Impala有着良好的支持性。2013年Sentry成为Apache的孵化项目,为Hadoop集群元数据和数据存储提供集中、细粒度的访问控制。其架构包括DataEngine、Plugin、Policymetadata等部分,Plugin负
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow
晴天彩虹雨
apache大数据hive数据仓库
1.引言在大数据分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具,剖析其核心机制,并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto:分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
- doris:SQL 方言兼容
向阳1218
大数据doris
提示从2.1版本开始,Doris可以支持多种SQL方言,如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能,用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据,方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能,您在使用过程中如遇到任何问题,欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
- Ranger 2.1.0集成Trino
玄慈
rangertrinocdhjavacloudera大数据
Ranger2.1.0与trino359集成一、基础环境jdk-11.0.12Maven3.6.1Git最新版二、下载ranger2.1.0源码下载之后的目录为ranger-6.3.4本文目录地址是/grid/dfs0/code/ranger-6.3.4三、修改pom.xml修改控制组件版本的pom.xmlranger-6.3.4/pom.xml一、presto的版本号改成359359二、更改组件
- 大数据学习(61)-Impala与Hive计算引擎
viperrrrrrr
学习impalahiveyarnhadoop
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个资源管理器,它采用了master/slave的架构,使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源。Impala作为Hadoop生态系统中的一个组件,可以与YARN集成,以便更好地管理
- 时间函数(Hive-Sql\Mysql\Presto)
菜鸟教程*…*
mysqlhivesqlmysql
特殊说明:1、时间函数有多种方法,比如本月第一天(T-1):mon_firstday(sysdate(-1))或者concat(substr(sysdate(-1),1,8),‘01’)等。2、通常离线数据是T-1,故取数据时候,月至今的范围是1号至昨天,故本业会标注T-1,请知晓。3、看函数产生的效果:(1)Hive-Sql如果想看函数的效果,可以在集市输入select+函数。例如selects
- centos安装mysql报错:mysql-community-client-plugins-8.0、o Presto metadata available for mysql80-community
其实她不懂
centosmysqllinux
执行sudoyum-yinstallmysql-community-server命令刚开始报错mysql-community-client-plugins-8.0.40-1.el7.x86_64.rpm的公钥尚未安装失败的软件包是:mysql-community-client-plugins-8.0.40-1.el7.x86_64GPG密钥配置为:file:///etc/pki/rpm-gpg/R
- 关于JavaScript(你所不知道的小秘密)
Taptaq
前端javascript前端
主流浏览器的内核IE:tridentChrome:webkit/blinkfirefox:GeckoOpera:最初是presto,现在用的是blinkSafari:webkit引入JS的方式页面内嵌标签(可在head内或body内)外部引入(常用方法)JS基本语法变量:变量声明:声明,赋值分解。单一var。(vara=100)命名规则:变量名必须以英文字母,*,$开头*变量名可以包括英文字母,,
- Docker下Dubbo服务优雅上下线实现
丿似锦
dubbokubernetesdubboqos
简介在Docker容器环境中部署基于Dubbo的服务时,实现服务的优雅上下线是至关重要的。这通常涉及到两个关键步骤:首先,确保服务能够从注册中心摘除,停止接受新的请求;其次,等待所有正在处理的请求完成后再终止容器。通过结合Kubernetes的preStopHook和Dubbo的QoS功能,可以有效地实现这一目标。环境Docker+Kubernetes+SpringBoot+Dubbo⭐实现Pre
- HIVE- SPARK
流川枫_
20210706hdfshivespark
日常记录备忘Hive修改字段类型之后(varchar->string)Hive可以查到数据,Presto查询报错;分区字段数据类型和表结构字段类型不一样;spark-sql分区表和非分区表兼容问题,不能关联可以建临时表把分区数据导入,用完数据将表删除;count有数据,select没数据可能是压缩格式所导致;优化合全量任务,之前是row_number()函数先插入当天增量,取出最新的数据插入全量表
- 大数据之-hdfs+hive+hbase+kudu+presto集群(6节点)
管哥的运维私房菜
大数据hdfshivekuduprestohbase
几个主要软件的下载地址:prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha
- [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
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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
liyonghui160com
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:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
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