04 2017 档案
摘要：从sqlyog还用navicat了, 刚开始差点把他卸载了... 常用快捷键： 1. ctrl + q: 打开新查询窗口 2. ctrl + r: 运行当前窗口内的所有语句 3. ctrl + w: 关闭当前窗口 4. F6: 打开一个MySQL命令行窗口 以下是然并卵的快捷键 5. ctrl +
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摘要：springboot 整合dubbox 1, 没了,,, 2, 安装zookeeper 可见: http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6636926.html 2.1 下载: 解压: 修改配置文件: 其他, 能启动就行吧 我的zookeeper是安装在docker上的,
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摘要：前几天需要一个模糊删除redis中key的功能, 没有多想, 直接 结果发现不行, 后来测试发现模糊查询是可以用的, 找了下资料, 改成 可以用了
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摘要：springboot的参数封装, 和springmvc相识 简单参数的封装 1、直接把表单的参数写在Controller相应的方法的形参中，适用于get方式提交，不适用于post方式提交。 2、通过HttpServletRequest接收，post方式和get方式都可以。 3、通过一个bean来接收
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摘要：参考原文: http://412887952-qq-com.iteye.com/blog/2293846 使用的是在spring中注入一个bean的方式来测试是否成功, 感觉略不实用, 只碰到过一次dubbo中需要配置文件注入, 其他都可以通过注解注入的方式实现 1, mongdb的配置文件: 资源
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摘要：单文件上传 1, 需要使用thymeleaf模板: http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6565834.html src/main/resource/template/file.html 文件上传方法 多文件上传: 1, thymeleaf src/main/reso
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摘要：有时需要爱项目启动时, 去加载一些配置文件什么的, 可以使用监听器的方式加载, 这是可以通过实现接口 CommandLineRunner来实现需求: Spring Boot应用程序在启动后，会遍历CommandLineRunner接口的实例并运行它们的run方法。也可以利用@Order注解（或者实现
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摘要：spring-data整合了redispool, 并提供redisTemplate使用, 但有时需要用到shradedJedisPool, 就需要手动注入了 手写redispool并注入springboot中 1, redis配置文件 redis.properties 2, RedisClientC
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摘要：以前有一个自己写的: http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6482706.html 后来发现一个前辈写的更好的, 再此感谢一下, 确实比我写的那个好用些 1, 创建一个HttpClientPool 2, 处理get或post请求的类 url: 即为请求的url met
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摘要：使用StringRedisTempalte操作redis五种数据类型 spring-data中继承了redisTemplate, 提供redis非切片连接池 代码github地址: https://github.com/wenbronk/redis-java.git
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摘要：被这个问题困扰了好几天.... 在spring中, 从资源文件向bean中注入值非常简单, 只需要properties文件被spring加载, 然后在被spring管理的类写响应的属性, 然后 @Value("${SERVER_URL") 的方式就可以取到值了 在springboot中, 同样的方式
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摘要：hadoop的程序运行有, 具体有3种, 除了上一篇(http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6662119.html)提过的直接发布jar上传到hadoop以外, 还有本地运行和真实服务器运行两种方式 1, 本地模式 1.1 解压hadoop.tar.gz到window
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摘要：本贴记录学习hadoop中遇到的各种异常, 包括推荐系统分类下的和本分类下的, 持续更新 1, 搭建ha时, active和standy之间不能自由切换 经检查, 配置文件错误, 私钥配置 root 前没加 / 2, eclipse插件安装好以后, 不能上传文件 插件版本 hadoop-eclips
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摘要：通过之前的操作, http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6636926.html http://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6659481.html hadoop-HA的集群已经搭建完成了, 需要写个小程序来认识下hadoop了 统计文本文件中
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摘要：Hadoop的核心组件之er: mapreduce mapreduce的核心理念: 移动计算, 而不是移动数据(reducetask中仍然有移动数据的情况) 分而治之 split: 切分hadoop上传的block map: 对split后的结果进行分组 shaffer: 对map后的键值对进行排序
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