专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 在使用QTextBrowser用于记录输出日志,并接管了标准输出后,对于某些Python模块输出的反映处理进度的提示内容,在pycharm中显示为一行,但在自己的日志文件中显示为N多行.为此分析了一下这些特殊的日志信息,发现是使用'\r'为开头的字符串,即输出不换行但回到行首.为此要做QTextEdit和QTextBrowser实现类似的效果,可以

注:学习了数据结构与算法分析后,对链表进行了C++实现,参考博文:http://www.cnblogs.com/tao560532/articles/2199280.html 环境:VS2013 //节点的声明 #pragma once class structNode { public: structNode(); ~structNode(); struct Node { int Data; Node *next; }; }; typedef structNode::Node listNode

今天在对一个Hashtable对象进行 搜索 -> 删除 操作时遇到的一个问题,开始的使用我使用的是Hashtable的Iterator,然后直接执行: Hashtable.remove(key); 抛出异常  java.util.ConcurrentModificationException 查了一下java api doc,相关介绍如下: 由迭代器返回的 Iterator 和由所有 Hashtable 的“collection 视图方法”返回的 Collection 的 listIterat

本文介绍了strip()方法,split()方法, 字典的按键值访问的方法, 1.Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格)或字符序列. 注意:该方法只能删除开头或是结尾的字符,不能删除中间部分的字符. strip()方法语法: str.strip([chars]);参数   chars -- 移除字符串头尾指定的字符序列.返回值 返回移除字符串头尾指定的字符序列生成的新字符串.实例 以下实例展示了 strip() 函数的使用方法: 例1: str = "***

先说下将这个话题的起因:最近发现公司的功能代码,很多在dom对象删除以后,其声明的绑定在window上的resize事件还一直存在,导致相同的功能代码执行了几次.对于我这种轻微代码洁癖的人来说,简直是个大坑. 所以,这里以jQuery的resize方法为例,讲解下我所理解的高效写法. 先看一下普通的在window下绑定resize事件: $(window).resize(function(){ console.log("hehe"); }); $(window).resize(func

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的

一.题目:最小的k个数 题目:输入n个整数,找出其中最小的k个数.例如输入4.5.1.6.2.7.3.8这8个数字,则最小的4个数字是1.2.3.4. 这道题是典型的TopK问题,其最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,排序之后位于最前面的k个数就是最小的k个数.这种思路的时间复杂度是O(nlogn),但是面试官会要求时间复杂度保持在O(n). 二.解题思路 2.1 需要修改数据源的O(n)解法 基于快速排序中的Partition函数来解决这个问题.如果基于数组的第k个数字来调整,使得比第k个

开篇:Hadoop是一个强大的并行软件开发框架,它可以让任务在分布式集群上并行处理,从而提高执行效率.但是,它也有一些缺点,如编码.调试Hadoop程序的难度较大,这样的缺点直接导致开发人员入门门槛高,开发难度大.因此,Hadop的开发者为了降低Hadoop的难度,开发出了Hadoop Eclipse插件,它可以直接嵌入到Hadoop开发环境中,从而实现了开发环境的图形界面化,降低了编程的难度. 一.天降神器插件-Hadoop Eclipse Hadoop Eclipse是Hadoop开发环境的

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

一,数据流设计优化 数据流有两个特性:流和在内存缓冲区中处理数据,根据数据流的这两个特性,对数据流进行优化. 1,流,同时对数据进行提取,转换和加载操作 流,就是在source提取数据时,转换组件处理数据,同时destination加载数据,数据在不同组件之间,同时被处理. 所有的RDBMS操作都是同步的,基于集合的操作要求在将数据用于其他目的之前,该操作必须完成,这是由事务的原子特性决定的,然后数据流有流的特性,当数据流通过pipeline时,数据流task可以并行地处理链接,查询以及其他转换

Ubuntu15.10中安装hadoop2.7.2安装手册 太初 目录 1.      Hadoop单点模式... 2 1.1        安装步骤... 2 0.环境和版本... 2 1.在ubuntu中创建hadoop用户... 2 2.安装ssh. 3 3.安装java环境... 3 4.安装hadoop. 4 5.测试... 5 2.      Hadoop伪分布式... 5 2.1        安装步骤... 5 0.环境和版本... 6 1.      配置core-site.x

最近要写一个数据量较大的程序,所以想搭建一个hbase平台试试.搭建hbase伪分布式平台,需要先搭建hadoop平台.本文主要介绍伪分布式平台搭建过程. 目录: 一.前言 二.环境搭建 三.命令测试 四.启动YARN 五.web查看 一.前言 1.开始搭建前上官网看了一下,发现最新版本是3.0,但一想到跨版本而且又是最新版本的一般都会出现各种不一样的问题,所以决定使用了2.7.3,hadoop2的最新版本,至于跟后面搭建hbase的版本兼不兼容的情况等遇到再看怎么处理(实验证明最新版本的hba

/* * This is an example build file that demonstrates how to use the build system for * require.js. * * THIS BUILD FILE WILL NOT WORK. It is referencing paths that probably * do not exist on your machine. Just use it as a guide. * * */   ({     //The

DOM 操作 访问与树关系(节点) 绘制 DOM 树: childNodes, attributes 从一个中心元素访问其所有的直系亲属元素 访问父节点: parentNode 访问上一个兄弟节点: previousSibling 访问下一个兄弟节点: nextSibling 访问第一个属性节点: attributes[ 1 ] 访问第一个子节点:fristChild 或 childNodes[ 0 ] 访问最后一个子节点: lastChild 或 childNodes[ childNodes.

代表这个方法加锁,相当于不管哪一个线程A每次运行到这个方法时,都要检查有没有其它正在用这个方法的线程B(或者C D等),有的话要等正在使用这个方法的线程B(或者C D)运行完这个方法后再运行此线程A,没有的话,直接运行它包括两种用法:synchronized 方法和 synchronized 块. JAVA多线程买票案例 synchronized 同步 用synchronized 块实现同步 public static void main(String[] args) { // runable对

原文 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1

I/O框架介绍 I/O是计算机输入/输出的接口.Java的核心库java.io提供了全方面的I/O接口,包括:文件系统的操作,文件读写,标准设备的输出等. File类及使用 ①   一个File类的对象,表示了磁盘上的文件或目录. ②   File类提供了与平台无关的方法来对磁盘上的文件或目录进行操作. ③   File类直接处理文件和文件系统.比如删除文件,获取文件长度大小信息. ④   File类没有提供方法从文件中读取或向文件中存储信息. ⑤   构造方法: a)         File

第二题 已知有十六支男子足球队参加2008 北京奥运会.写一个程序,把这16 支球队随机分为4 个组.采用List集合和随机数 2008 北京奥运会男足参赛国家: 科特迪瓦,阿根廷,澳大利亚,塞尔维亚,荷兰,尼日利亚.日本,美国,中国,新西 兰,巴西,比利时,韩国,喀麦隆,洪都拉斯,意大利 package Test03; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class