cs870101
cs870101

Hadoop安装过程中遇到的一些问题

在Hadoop的FORMAT过程中，用dfsadmin -report 发现avaiable datenode=0 

为解决这个问题，查看了：

http://forum.hadoop.tw/viewtopic.php?f=4&t=43

原因是：

namenode 与datanode上的namespaceID不一致导致的。

解决方法：

1.删除掉datanode下的data文件，重新启动时将再次生成

2.修改datanode data/current/VERSION

你可能感兴趣的:(hadoop)

  • 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help​ZooKeeper-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
  • 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
  • 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
  • Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java双向map
    关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap     有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。   数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。   即：既要根据Key找Value，又要根据Value
  • PL/SQL触发器基础及例子 百合不是茶 oracle数据库触发器PL/SQL编程
      触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,   一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
  • [时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
          我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....       这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
  • easy ui datagrid上移下移一行 商人shang js上移下移easyuidatagrid
    /** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
  • Java反射 oloz 反射
    本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教 首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
  • springMVC 使用JSR-303 Validation验证 杨白白 springmvc
    JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。 登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
  • log4j 香水浓 log4j
    log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
  • 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery框架Ajaxhtml5chrome
    表现 如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。 是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
  • centos中文乱码 AILIKES centosOSssh
    一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。 于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。       后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
  • 触发器 baalwolf 触发器
    触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。 触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before 
  • JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript正则表达式
            g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。         i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。         m:表示
  • HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
            我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode         一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
  • [Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
    从mvn test的输出开始说起   当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下：   /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
  • 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
    运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
  • 记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
    　　 需求：从db获取数据然后推送到B         程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。 　　  自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。 　　　service iptables stop
  • 巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UIui视频ui教程ui自学ui资料
    我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。 视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。 格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。 在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
  • 线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
    package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
  • HTTP协议详解 chicony http协议
    引言                                 
  • Scala设计模式 chenchao051 设计模式scala
    Scala设计模式                我的话： 在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
  • 安装mysql daizj mysql安装
    安装mysql   (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e  xxxxxxx   --nodeps (强制删除)      执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净   (2)执行命令  rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
  • HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
    完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
  • asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
    NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
  • C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++cC#
    在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。 一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
  • win7/8使用curl geeksun win7
    1.  WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址：  http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包   2.  可以给Windows增加c
  • Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
    转载自：   http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
  • Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
    注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768   /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
  • 代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP算法倒水
    形象化设计模式实战             HELLO!架构                     redis命令源码解析   倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
  • Druid datasource zhb8015 druid
    推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。 它最重要的特点是：监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里： http
  • 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich javaspring框架
    引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器   ServletContextListener  特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
  • JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScriptMath
        The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(),  Math.floor(), and  Math.round() — handle rounding in differen
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他