源码

1.下载Spring spring-framework-5.0.4.RELEASE 下载地址： https://github.com/spring-projects/spring-framework/releases 2.下载Gradle编译 由于spring是采用Gradle编译，所以必须下载Gradle 下载的最新版本： https://gradle.org/next-steps/?version=4.6&format=bin 2.1 配置环境变量 添加：GRADLE_HOME 添加环境变量：Path：%GRADLE_HOME%\bin 2.2 检测环境 　　win+R 输入 cmd 回车，写入以下命令进行测试： gradle -v 3. 编译 cmd 切到：spring-framework-5.0.4.RELEASE 目录，执行以下命令 gradlew.bat 3.1 导入idea 然后等待编译，编译时间有点长要有点耐心。 完成。 问题： 运行项目时出现 Download https://services.gradle.org/distributions/gradle-3.3-all.zip 21 s 是因为这个文件处在外网服务器，下载很慢所以连接总是中断， 因此可以自行下载 ，然后 打开C盘，找到 .gradle文件夹的最后一级目录，把文件放进去。 文章转载至： https

P1618 三连击（升级版） 需要将itoa的源码添加才能被识别 # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <string.h> /* itoa是广泛使用的非标准C语言和C++语言扩展功能。但因为它是一个非标准的C / C++语言功能,因此不能好好的被所有编译器使用 */ /*//itoa的源码 char* itoa(int num,char* str,int radix){ //索引表 char index[] = "0123456789ABCDEF"; unsigned unum; //中间变量 int i = 0, j, k; //确定unum的值 if (radix == 10 && num < 0) { //十进制负数 unum = (unsigned)-num; str[i++] = '-'; } else unum = (unsigned)num; // 其他情况 //转换 do { str[i++] = index[unum % (unsigned)radix]; unum /= radix; } while (unum); str[i] = '\0'; //逆序 if (str[0] == '-') k = 1; // 十进制负数 else k = 0; for (j = k;j <= (i - 1) /

版本说明 Hadoop： 2.6.0-cdh5.15.1 JDK： 1.8.0 Spark： 2.4.4 Maven：Spark源码内置，路径： spark-2.4.4/build/mvn 以上软件都需要提前设置好环境变量，但是Maven, Scala和Zinc在编译的时候会自动下载对应版本到build/目录下，所以不需要提前安装。 修改pom.xml spark-2.4.4/pom.xml 增加cloudera的repository <repository> <id>cloudera< / id> <url>https: / / repository . cloudera . com / artifactory / cloudera - repos / < / url> < / repository> 关闭zinc <useZincServer>false< / useZincServer> Spark默认版本说明 从 spark-2.4.4/pom.xml 文件中我们可以看到，默认使用的是Hadoop2.6.5，这个小版本和我们当前的2.6.0-cdh5.15.1还是存在差异的，所以需要用 -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.15.1 指定版本号 执行命令： ./build/mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver

一、shuffle定义 　　 shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 　　其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理之后，数据最终会汇聚到结点Node a和Node b上进行处理。 　　而这个数据重新打乱然后重新汇聚到不同节点的过程就是shuffle ， 但是实际情况下，shuffle的要比这个复杂的多。 数据量会很大，比如单位为TB或PB的数据分散在几百甚至数千、数万台机器上。 为了将这些数据汇聚到正确的节点，需要将这些数据放到正确的partition，因为数据大小已经大于节点的内存，因此这个过程可能会发生多次的硬盘的续写。 为了节省带宽，这个数据可能需要压缩，如何在压缩率与压缩解压时间中间做一个较好的平衡，是需要我们考虑的。 数据需要通过网络传输，所以数据的序列化与反序列化也变得相对复杂。 　　一般情况下，每个task处理的数据是可以完全载入内存当中的(如果说不能的话，可以减小partition的大小)，所以task可以做到内存中计算，除非非常复杂的计算逻辑，否则，如果为了容错而持久化中间数据，是没有太大的收益的

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源码在线地址： https://github.com/facebook/react/blob/master/packages/react/src/ReactBaseClasses.js // BaseReactClasses.js function Component(props, context, updater) { this.props = props; this.context = context; // If a component has string refs, we will assign a different object later. this.refs = emptyObject; // We initialize the default updater but the real one gets injected by the // renderer. this.updater = updater || ReactNoopUpdateQueue; } /** props:， context， refs: 挂载节点在上面 updater: 我们可能并没有在react component使用到过，承载了实际的component更新操作 */ Component.prototype.setState = function(partialState,

1.cmake软件的安装 wget https://cmake.org/files/v3.5/cmake-3.5.0-rc3.tar.gz tar xf cmake-3.5.0.tar.gz cd cmake-3.5.0 ./configure gmake gmake install 2.依赖包 ncurses-devel,boost,bison yum -y install gcc gcc-c++ ncurses ncurses-devel cmake bison bison-devel autoconf automake zlib* libxml* libmcrypt* libtool* yum install ncurses-devel #apt-get install libncurses5-dev yum install boost.x86_64 -y rm -rf CMakeCache.txt yum install -y zlib.x86_64 yum install -y cmake.x86_64 boost : http://www.boost.org/users/download/ tar zxf boost_1_59_0.tar.gz 在后面编译的时候：-DWITH_BOOST 指向这个解压的目录地址中就可以了，也可以下载带有bison版本的mysql源码

初学SpringCloud，使用restTemplate进行远程调用，但是发现调用的返回对象一直为null，因为从网上找了份项目源码，自己也想动手敲一敲，但是部分配置，和简单的都直接复制粘贴，我的提供者和消费者都继承一个api父类，其中提供者的pom.xml中引的是源码当中父类的实体类，消费者pom.xml引的是我自己写的父类实体类。。。。。 大意了，害我浪费了一个上午。 来源： CSDN 作者： mvp is me 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43410352/article/details/104133709