年底了,该给自己写点总结了!从毕业到现在已经快4年啦,一直在Java的WEB开发行业混迹.我不是牛人,但是自我感觉还算是个合格的程序员,有必要写下自己将近4年来的经历,给自我以提示,给刚入行的朋友提供点参考.第一. Java程序员需要不断的学习:貌似这一点适应的行业最广,但是我可以很肯定的说:当你从事web开发一年后,重新找工作时,才会真实的感受到这句话.工作第一年,往往是什么都充满新鲜感,什么都学习,冲劲十足的一年:WEB行业知识更新特别快,今天一个框架的新版本,明天又是另一个新框架,有时往往

各种编码查询表:http://bm.kdd.cc/ 由于GB 2312-80只收录6763个汉字,有不少汉字,如部分在GB 2312-80推出以后才简化的汉字(如“啰”),部分人名用字(如中国前总理朱镕基的“镕”字),台湾及香港使用的繁体字,日语及朝鲜语汉字等,并未有收录在内.于是厂商微软利用GB 2312-80未使用的编码空间,收录GB 13000.1-93全部字符制定了GBK编码. 其使用范围如下(注意是汉字编码表,不包括符号编码): 表1 汉字编码范围 名称 第一字节 第二字节 GB231

对万国语的地名进行翻译和检索 经过 前三篇的调试,已经有了一个完整的Map可以浏览,我们痛苦的世界范围数据下载.导入过程也结束了.要提醒一下的是,鉴于网速,不要下载 planetosm.lastest 文件,因为这个文件每周更新,万一一周下不完,就over了. 当然了,导入后,别忘了 [plain] view plain copy sudo touch /var/lib/mod_tile/planet-import-complete sudo chown www-data /var/lib/mo

一.为什么要写这篇文章 前段时间,有个辞职 创业的同事(做法务的)  问我 开发一个 新闻类的APP要多少钱,产品.UI.接口.后台管理页  他们啥都没有,想全部外包. 我 并没有在外包公司做过,也没有接过私活,但是毕竟一线开发也做了很多年,做过服务端.APP,也管理过开发团队. 没吃过猪肉 也是见过猪跑的.于是写了这篇 文章,来阐述 自己对 外包 中报价和开发时间 的想法.顺带说了下 工作中的时间评估. 有的 想法 可能不对,欢迎探讨. 二.外包 的报价. 暂时叫 我的那位老同事 叫 小明 吧

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

关于分区表和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言,基本上可以分成几类: •       Range(范围)分区 •       Hash(哈希)分区 •       List(列表)分区 •       以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定compress属性),只不过分区依赖列不能是lob,long之类数据类型,每个表的分区

很复杂的样子,自己都没有看完,以备后用 http://hi.baidu.com/jsshm/item/cbfed8491d3863ee1e19bc3e ORACLE分区表.分区索引ORACLE对于分区表方式其实就是将表分段存储,一般普通表格是一个段存储,而分区表会分成多个段,所以查找数据过程都是 先定位根据查询条件定位分区范围,即数据在那个分区或那几个内部,然后在分区内部去查找数据,一个分区一般保证四十多万条数据就比较正常了,但是分区表并 非乱建立,而其维护性也相对较为复杂一点,而索引的创建也是

从用户体验服务设计公司eico design到拥有两千多万用户的独立微博客户端Weico,再到备受欢迎的影像APP(微可拍,Weico Gif),Weico团队走过了一条不寻常的创业之路. 作为一家新锐的应用公司,Weico有着怎样的创业故事,对创业新手又有何建议?近日IT商业新闻网记者专访了Weico CEO许士彦,一起来听听Weico的故事. Weico的诞生 移动互联网发展初期,只有个别较大的互联网公司开发了结合线上产品的移动应用.eico design作为业内著名的设计公司,只是为新浪.

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt160 ORACLE分区表.分区索引ORACLE对于分区表方式其实就是将表分段存储,一般普通表格是一个段存储,而分区表会分成多个段,所以查找数据过程都是先定位根据查询条件定位分区范围,即数据在那个分区或那几个内部,然后在分区内部去查找数据,一个分区一般保证四十多万条数据就比较正常了,但是分区表并非乱建立,而其维护性也相对较为复杂一点,而索引的创建也是有点讲究的,这些以下尽量阐

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg

------------------1. 计算机硬件基本知识------------------ CPU - 寄存器 - L1/L2/L3 - 内存 - 硬盘 - 互联网下载/其他存储介质传输 寄存器:如果是需要重复执行的指令,就放到寄存器,不用每次都从内存去读取 8个寄存器缓存:CPU是高速设备,内存是低速设备,CPU和内存做数据交互,就通过缓存来临时存储. 计算机的主要硬件: CPU: 主频:台式机 单核主频 4.0Ghz 睿频6.0Ghz 工艺:32nm 22nm 10nm 8nm,摩尔定

转载收藏一篇对nosql讲解的比较全面的文章:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/47908797 这篇文章将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起? 诞生的原因 随着互联网的不断发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 1. 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 2. 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而

第一章 Spark 性能调优 1.1 常规性能调优 1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --

部分转自 https://blog.csdn.net/junchi_/article/details/79754032 一.String特性.StringBuffer 和 StringBuilder 区别 问:String a = "str"; String b = new String("str"):问 a == b , a.equals(b) 的值是true还是false? 答:false ; true这里涉及到 == 与 equals 的区别: ==和squa

前一段听说CSDN.COM里面很多好东西,同事建议看看合适自己也可以写一写,呵呵,今天第一次开通博客,随便写点东西,就以第一印象分区表简单写第一个吧. ORACLE对于分区表方式其实就是将表分段存储,一般普通表格是一个段存储,而分区表会分成多个段,所以查找数据过程都是先定位根据查询条件定位分区范围,即数据在那个分区或那几个内部,然后在分区内部去查找数据,一个分区一般保证四十多万条数据就比较正常了,但是分区表并非乱建立,而其维护性也相对较为复杂一点,而索引的创建也是有点讲究的,这些以下尽量阐述详细

[1]ZARA是西班牙Inditex集团旗下的一个子公司,它既是服装品牌,也是专营ZARA品牌服装的连锁零售品牌.1975年设立于西班牙的ZARA,隶属于Inditex集团,为全球排名第三.西班牙排名第一的服装商,在世界各地56个国家内,设立超过两千多家的服装连锁店.ZARA深受全球时尚青年的喜爱,设计师品牌的优异设计,价格却更为低廉,简单来说就是让平民拥抱High Fashion. 资料介绍 品牌名称:ZARA[2](中文:飒拉) ZARA 所属国家:西班牙 创始时间:1974年5月24日 创

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算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

DP 这个是最常用但也最难理解的尺寸单位.它与“像素密度”密切相关,所以 首先我们解释一下什么是像素密度.假设有一部手机,屏幕的物理尺寸为1.5英寸x2英寸,屏幕分辨率为240x320,则我们可以计算出在这部手机的屏幕上, 每英寸包含的像素点的数量为240/1.5=160dpi(横向)或320/2=160dpi(纵向),160dpi就是这部手机的像素密度,像素密度的单位dpi是Dots Per Inch的缩写,即每英寸像素数量. 横向和纵向的这个值都是相同的,原因是大部分手机屏幕使用正方形的像素