Liferay 對於liferay-maven-plugin外掛程式的定製

上次,在這個部落格 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/897825

SSIS:變數查詢語句引起列輸出順序不一致的解決方案

這個問題來自於 天善BI社區,看了一下比較有意思,因為我自己認為在 SSIS中處理各種類型檔案的 經驗還比較豐富(有一年的時間幾乎所有ETL都跟檔案相關),但是這個問題確實之前沒有特別考慮過。研 究了一下,找到瞭解決的方法,趕緊記錄下來。簡單描述一下這個問題,如果我們的 SOURCE 是直接從表裡面查詢,然後輸出到檔案的時候,查詢語 句中列的順序就是輸出檔案列的順序(逗號分隔的檔案)。但是如果使用變數查詢語句,那麼這個輸出順

hadoop簡介

Apache Hadoop更準確的說是一個基礎架構平台。主要提供分布式檔案儲存體,雲端運算。具體這個大平台包括Hadoop核心、MapReduce、HadoopDistributed File System(HDFS)以及一些相關項目,有Apache Hive和Apache

Liferay 用本地私服(nexus) 打包部署Portlet應用

當我們使用搭建一個nexus本地倉庫,並且配置settings.xml來讓應用啟用這個倉庫。我們使用Liferay 6.1.10的archetype來建立liferay portlet, 如下圖:當我們運行命令mvn package liferay:deploy時,會出現以下錯誤:01.[DEBUG] Using connector WagonRepositoryConnector with priority 0 for http://192.168.129.35:8080/nexus-2.0.

Memcached安裝配置最大使用記憶體

項目做了很多,雖然用memcached的項目也有很多。但是沒有太關注安裝 memcached細節問題最近做了一個項目,把很多東西都放到memcached緩衝中,進行緩衝。因為內容可能較多,可能會有200M~500M的樣子。這樣就要在安裝memcached的時候。把最大記憶體使用量提高,不然只能使用預設 的64M所以下載了memcached檔案1.2.6版本然後用命令列進行安裝memcached -d install -m

Liferay 控制台在指定檔案夾添加Basic Document流程分析

結論:當在Liferay中用管理員登入,導航到控制台->Documents and Media ,在指定檔案夾下添加BasicDocument時,伺服器做了如下的事情:(1) 在DLFILEENTRY表中添加一條記錄代表被添加的文檔。(2) 在DLFILEENTRYVERSION表中添加一條記錄,通過fileEntryId外部索引鍵關聯到DLFILEENTRY表,用來記錄剛被添加文檔的版本資訊。(3) 在DLFOLDER表中更新最新post提交的時間戳記。(4)

Hello Web API系列教程:Web API與國際化

軟體國際化是在軟體設計和文檔開發過程中,使得功能和代碼設計能處理多種語言和文化習俗,在建立不同語言版本時,不需要重新設計來源程式代碼的軟體工程方法。這在很多成熟的軟體開發平台中非常常見。對於.net開發人員來說,我們一般可以通過以下兩種方式來實現軟體的國際化。語言設定檔資源檔在.net平台中,軟體的國際化主要依靠背景工作執行緒的國際化來完成。在.net架構的的處理線程中,我們通過設定Thread.CurrentCulture屬性來實現對日期、時間、數字、貨幣值、文本的排序次序,負載約定和字串比較

如何通過預先載入器提升網頁載入速度

預先載入器(Pre-loader)可以說是提高瀏覽器效能最重要的舉措。Mozilla 官方發布資料,通過預先載入器技術網頁的載入效能提升了19%,Chrome測試了 Alexa 排名前2000名網站,效能有20%的提升。它並不是一門新技術,有人認為只有 Chrome

hadoop詳解(十) 序列化與Writable介面

簡介序列化和還原序列化就是結構化對象和位元組流之間的轉換,主要用在內部進程的通訊和持久化儲存方 面。通訊格式需求hadoop在節點間的內部通訊使用的是RPC,RPC協議把訊息翻譯成二進位位元組流發 送到遠程節點,遠程節點再通過還原序列化把二進位流轉成原始的資訊。RPC的序列化需要實現以下幾點:1. 壓縮,可以起到壓縮的效果,佔用的寬頻資源要小。2.快速,內部進程為分布式系統構建了高速鏈路,因 此在序列化和還原序列化間必須是快速的,不能讓傳輸速度成為瓶頸。3.可擴充的,新的服務端為新的客戶

SSRS入門(八篇) 報告訂閱進階

上一篇介紹如何在SSRS中以共用目錄的方式來訂閱報表。由於SSRS對於郵件的方式訂閱報表有些特殊,所以此篇將介紹如何以變通的方式實現報表郵件訂閱。實現郵件的方式訂閱報表,我們將其拆分成三個部分。我們利用SQL Server

在虛擬機器上安裝SQL 2005 沒有伺服器名稱

今天在虛擬機器上做實驗,安裝SQL 05 沒有伺服器名稱在擺渡和穀哥兩位大神的協助下,找到解決方案必須安裝一個SQL補丁才行,前提是安裝Microsoft .NET Framework 2.0和Microsoft Core XML Services (MSXML) 6.0預設正常安裝了SQL Server 2005這兩個都是安全完畢了的!補丁是

前端工程與效能最佳化之靜態資源版本更新與緩衝

每個參與過開發企業級web應用的前端工程師或許都曾思考過前端效能最佳化方面的問題。我們有雅虎 14條效能最佳化原則,還有兩本很經典的效能最佳化指導書:《高效能網站建設指南》、《高效能網站建設 進階指南》。經驗豐富的工程師對於前端效能最佳化方法耳濡目染,基本都能一一列舉出來。這些效能優 化原則大概是在7年前提出的,對於web效能最佳化至今都有非常重要的指導意義。然而,對於構 建大型web應用的團隊來說,要堅持貫徹這些最佳化原則並不是一件十分容易的事。因為最佳化原則中很多 要求是與工程管理相違背的,

thrift的預設傳輸類TTransportDefaults和虛擬傳輸類TVirtualTransport

預設傳輸類TTransportDefaults提供了抽象類別TTransport的預設實現,實現了非虛擬方法 (*_virt) read(), readAll(), write(),borrow() and consume()。基類TTransport總是調用對應的 虛擬函數,而預設傳輸類按照預設的方式實現而不去自己在覆蓋哪些對應的虛擬函數了。其實這個 預設傳輸類的主要作用是作為虛擬傳輸類TVirtualTransport的父類,那麼為什麼需要這個類作為虛擬 傳輸類的父類而不是直接採用抽象基類?

Lucene 3.6.2入門(15) SolrJ高亮

package com.jadyer.solrj; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import

Lucene 3.6.2入門(11) 高亮

package com.jadyer.lucene; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import

Lucene 3.6.2入門(10) Tika

首先貼出來的是示範了藉助Tika建立索引的HelloTikaIndex.javaPS:關於Tika的介紹及用法,詳 見下方的HelloTika.javapackage com.jadyer.lucene; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.document.Document; import

如何用 Maven 做項目構建

簡介本文將介紹基於 Apache Maven 3 的項目構建的基本概念和方法。Maven 是一套標準的項目構建和管理工具,使用統一規範的指令碼進行項目構建,簡單易用,摒棄了 Ant 中繁瑣的構建元素,並具有較高的可重用性。讀完本文,你將瞭解 Maven 的基本概念和使用它進行項目構建的基本方法。什麼是 MavenMaven 是 Apache 組織下的一個跨平台的專案管理工具,它主要用來協助實現項目的構建、測試、打包和部署。Maven

如何充分利用企業Hadoop的優勢

為什麼商業 Hadoop 實現最適合用於企業部署?MapReduce 實現是希望分析靜止大資料的企業的首選技術。企業可以選擇使用單純的開源 MapReduce 實現(最著名的就是 Apache Hadoop),也可以選擇使用商業實現。在這裡,作者證明了以下情形:基於 Hadoop 的產品(比如 InfoSphere BigInsights)比不同的 Hadoop

hadoop教程(十一) 效能分析實驗初步

【實驗目的】本實驗目的是為了總結hadoop相關參數最佳化對效能的影響。【實驗環境】硬體環境本次實驗用機4台,配置一致:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU  E5620  @ 2.40GHz* 16記憶體:MemTotal:       32867608 kB64bitlinux版本CentOS release 6.2 (Final)核心版本2.6.32-220.el6.x86_64硬碟Model: IBM ServeRAID M5

hadoop教程(七) shuffle中的排序

1.map寫到buffer時候,預排序(為了後面的快排)2.spill的時候二次快排3.再根據partioner排序,每個partioner雷根據key排序4.在Map 任務完成前,所有的spill 檔案將會被歸併排序為一個索引檔案和資料檔案5.  當所有的Map 輸出都被拷貝後,Reduce 任務進入排序階段(更恰當的說應該是歸併階段,因為排序在Map 端就已經完成),這個階段會對所有的Map

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