其他

 接下來的任務是封裝簡訊發送/接收模組,本以為很簡單,也就是串口通訊,AT指令而已,幾天下來,跟預期的還有很多差距,在加上可移植性的考慮,看來時間表要延長了...底下是與SMS有關的GSM AT指令,貼在這裡方便自己查閱. 1．相關的GSM AT指令與SMS有關的GSM AT指令（from GSM07.05）如表1所示：表1 相關的GSM AT指令AT 指令功 能AT+CMGCSend an SMS command（發出一條短訊息命令）AT+CMGDDelete SMS

 memcached的基本設定：-p 監聽的連接埠-l 串連的IP地址, 預設是本機-d start 啟動memcached服務-d restart 重起memcached服務-d stop|shutdown 關閉正在啟動並執行memcached服務-d install 安裝memcached服務-d uninstall 卸載memcached服務-u 以的身份運行 (僅在以root啟動並執行時候有效)-m 最大記憶體使用量，單位MB。預設64MB-M 記憶體耗盡時返回錯誤，而不是刪除項-c

摘 要 CMPP（中國移動點對點通訊協定 (PPP)）規定了移動夢網簡訊業務開展過程中各網元（包括ISMG、GNS和SP）之間的訊息類型和定義，本文講述基於CMPP3.0標準的企業簡訊網關設計,支援CONNECT,SUBMIT,DELIVER,QUERY,CANCEL,TERMINATE訊息。　　關鍵詞 簡訊 簡訊網關CMPP SP ISMG 　　1

從網上搜尋關於解決該問題的辦法，大多都是修改mysql的my.ini(windows)或者my.cnf(linux/unix)設定檔中open_files_limit值，預設值是2000，windows作業系統預設開啟檔案是2048個，所以配置open_files_limit的值超過2048是沒有意義的，這個可以從cmd命令列中驗證(show global status like 'open%'),因此在對某個資料庫中的表建立分區的時候，所有表的分區的個數的一半不要超過該值,否則就會報這個異常

name說明mapred.task.profile是否對任務進行profiling，調用java內建的profile功能，打出相關效能資訊mapred.task.profile.{maps|reduces}對幾個map或reduce進行profiling。非常影響速度，建議在小資料量上嘗試mapred.job.reuse.jvm.num.tasks1表示不reuse，-1表示無限reuse，其他數值表示每個jvm

 項目需要用https與伺服器進行串連，擷取系統需要的一些配置參數。以前是用http進行串連的，用戶端代碼比較簡單，直接使用URL類進行串連並擷取輸入資料流即可。試著在瀏覽器中輸入相應的https串連地址，提示認證確認，確認以後就訪問到內容了。    改成https以後碰到了一些問題。原以為Java可能已經封裝好了，所以把直接把原來的http串連改成https，結果拋出異常：java.lang.UnsupportedClassVersionError: test/url/URLTest

 這篇文章很有意思，以一個程式員的面試拉開序幕，很有趣的介紹了緩衝的有關話題。這個系列的文章很有意思，恰巧我這個月的計劃也有學習Cache的計劃，所以我準備翻譯這個系列的文章。說是翻譯，也只是按照自己的理解潦草的翻譯，有不準確的，還請見諒。如果你也高度興趣，可以去看看原文引言我們都聽過cache，當你問他們是什麼是緩衝的時候，他們會給你一個完美的答案，可是他們不知道緩衝是怎麼構建的，或者沒有告訴你應該採用什麼標準去選擇緩衝架構。在這邊文章，我們會去討論緩衝，緩衝演算法，緩衝架構以及哪個緩衝架構會

Hive的預定義UDF函數列表如下，主要來自於describe function xxx和代碼注釋的翻譯：）abs(x) - returns the absolute value of xacos(x) - returns the arc cosine of x if -1<=x<=1 or NULL otherwiseascii(str) - returns the numeric value of the first character of strasin(x) -

 在programmer one 醒來之後，他又開始閱讀文章了。緩衝演算法沒有人能說清哪種緩衝演算法由於其他的緩衝演算法。（以下的幾種緩衝演算法，有的我也理解不好，如果感興趣，你可以Google一下 ）Least Frequently Used（LFU）：大家好，我是 LFU，我會計算為每個緩衝對象計算他們被使用的頻率。我會把最不常用的緩衝對象踢走。Least Recently

rsync的試用方法一、設定Rsync Server端Rsync server需要設定四個方面：1．規劃建立備份目錄區2．設定: /etc/xinetd.d/rsync3．設定: /etc/rsyncd.conf4．設定: 密碼檔案。說明如下：1．規劃建立備份目錄區：建議你在rsync server上開一個較大的磁碟分割區，並在其下建立好備份用的目錄。比如：/home/asialinux。2．設定: /etc/xinetd.d/rsync：即#vi

1：怎樣匯入文字檔（格式是怎樣的？），2：怎樣查詢資料，已經能否在join中使用？在子查詢中使用？等等知道怎麼在hive中匯入數組不？例如：我想把 數組[1,2,3] 和 數組 ["a","b","c"]匯入到table1中create table table2 ( a array<int> , b array<string>);那麼 我如何 匯入呢？使得select * from table1;j結果為：[1,2,3] ["a","b","c"]同樣 在 hive 中

 在這一部分中，我們來看看如何?這些著名的緩衝演算法。以下的代碼只是樣本用的，如果你想自己實現緩衝演算法，可能自己還得加上一些額外的工作。LeftOver機制在 programmer one 閱讀了文章之後，他接著看了文章的評論，其中有一篇評論提到了leftover機制——random cache。Random Cache：我是隨機緩衝，我隨意的替換緩衝實體，沒人敢抱怨。你可以說那個被替換的實體很倒黴。通過這些行為，我隨意的去處緩衝實體。我比FIFO機制好，在某些情況下，我甚至比 LRU

parse_url(url, partToExtract[, key]) - extracts a part from a URL解析URL字串，partToExtract的選項包含[HOST,PATH,QUERY,REF,PROTOCOL,FILE,AUTHORITY,USERINFO]。舉例：* parse_url('http://facebook.com/path/p1.php?query=1', 'HOST')返回'facebook.com' *

Hadoop中在計算一個JOB需要的map數之前首先要計算分區的大小。計算分區大小的公式是：goalSize = totalSize / mapred.map.tasksminSize = max {mapred.min.split.size,minSplitSize}splitSize = max (minSize, min(goalSize,dfs.block.size))totalSize是一個JOB的所有map總的輸入大小，即Map input

Rsync configure:配置一：ignore errors說明：這個選項最好加上，否則再很多crontab的時候往往發生錯誤你也未可知，因為你不可能天天去看每時每刻去看log，不加上這個出現錯誤的幾率相對會很高，因為任何大點的項目和系統，磁碟IO都是一個瓶頸 Rsync error： 錯誤一： @ERROR: auth failed on module xxxxx rsync: connection unexpectedly closed (90 bytes read so far)

 上一節中我們實現了隨機緩衝演算法和FIFO緩衝演算法。現在，我們會繼續實現另外兩個著名的緩衝演算法：LFU和LRU。再一次說明，這些代碼只是作為示範使用，如果你想在應用程式中使用，你還需要加上額外的工作。看看LFU緩衝演算法的實現public synchronized Object getElement(Object key) {Object obj;obj = table.get(key);if (obj != null) {CacheElement element =

 org.springframework.dao.InvalidDataAccessApiUsageException: Write operations are not allowed in read-only mode (FlushMode.NEVER/MANUAL): Turn your Session into FlushMode.COMMIT/AUTO or remove 'readOnly' marker from transaction definition. at

我所在公司所使用的生產Hive環境的幾個參數配置如下：dfs.block.size=268435456hive.merge.mapredfiles=truehive.merge.mapfiles=truehive.merge.size.per.task=256000000mapred.map.tasks=2 因為合并小檔案預設為true，而dfs.block.size與hive.merge.size.per.task的搭配使得合并後的絕大部分檔案都在300MB左右。CASE1：現在我們假設有3個

hive預設的函數並不是太完整，以後我們使用的使用肯定需要自己補充一些。下面這個例子是個簡單的測試，關於自訂函數的。函數代碼package com.example.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.io.Text;public final class Lower extends UDF {  public Text evaluate(final Text s) {    if (

其實我們做Ftp用戶端工具只不過是用一個winsocket串連上Ftp伺服器，然後象其發送命令。在這個過程中，我們依靠發送——響應的機制。即發送Ftp命令——接收返回的響應資訊——分析該資訊——執行相關操作——發送下一條命令。在一般意義上，有一個socket用來串連Ftp伺服器的相關連接埠（如預設的21），它負責Ftp命令的發送和接收返回的響應資訊。一些操作如“進入目錄”，“刪除檔案”，依靠這個socket發送一條命令就可完成了。然而對於有資料轉送的操作，主要是顯示遠端目錄列表，上傳、下載檔案，