对于mvc代码优先原则,感觉真不知道为什么硬要设计这种模式,代码优先使得每次运行程序都要重建数据库,现实中这种模式有什么用呢. 数据库优先可能有好多方式,看了好久才做出来一种比较简单的.通过先添加一个ADO.NET实体数据库模型,创建同数据库的连接,再添加一个Controller,实现对刚生成数据库模型文件的调用,完成mvc项目对本地数据库的增删改查. 步骤如下: 1.在服务器资源管理器创建你所要访问的数据库连接. 2.在项目中添加一个ADO.NET 实体数据库模型(我把这个模型添加在了一个AD…

定义 同其他服务器应用一样,tomcat安装了各种classloader(classes that implement java.lang.ClassLoader) Bootstrap | System | Common / \ Catalina Shared / \ Webapp1 Webapp2 ... / / Jasper1 Jasper2 Bootstrap: contains the basic runtime classes provided by the Java Virtual…

摘要: 1.spark 提供的持久化方法 2.Spark的持久化级别 3.如何选择一种最合适的持久化策略 内容: 1.spark 提供的持久化方法 如果要对一个RDD进行持久化,只要对这个RDD调用cache()和persist()即可.在第二次计算RDD是就不用再重新计算了,从而提高spark作业效率对于persist()方法而言,我们可以根据不同的业务场景选择不同的持久化级别. 2.Spark的持久化级别 持久化级别 含义解释 MEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据保…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

偶的 Lumia 920 已经升级到最新的 8.1 开发者预览版本号,使用中没有发现什么问题. 可能是由于偶玩手机的情况比較少吧!忽然看到 MS 停止此版本号的更新,并说明有非常多的 BUG,偶就郁闷了. 下面是从网络上复制过来的,大家看看吧. Windows Phone 8.1开发人员预览版推出近1周,抢先体验和測试多多少少遇到了一些问题,有的是系统固件方面的问题,有的官方或第三方应用方面的问题,还有的是系统功能的改变带来的问题. 不想尝试新版WP8.1或者嫌麻烦的机友能够直接等今夏開始的WP…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

原型Bean加载过程 之前的文章,分析了非懒加载的单例Bean整个加载过程,除了非懒加载的单例Bean之外,Spring中还有一种Bean就是原型(Prototype)的Bean,看一下定义方式: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="htt…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭…