<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Beeman_xia的世界]]></title><description><![CDATA[世界上有10种人，一种懂二进制，一种不懂！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Beeman_xia]]></copyright><item><title><![CDATA[spark Streaming从kafka消费数据遇到的问题，求解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/88535802</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/88535802</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Wed, 13 Mar 2019 16:36:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题：
INFO JobScheduler: Added jobs for time
消费kafka数据的过程中，有时候会一直出现  INFO JobScheduler: Added jobs for time ，百度说的是设置的单线程，但是在程序里面设置的是local[*]，偶然跑了下，发现会有Added jobs for time和数据一起出现的情况，求解~~

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark原理概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/88065289</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/88065289</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Fri, 01 Mar 2019 18:18:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[spark有哪些组件：
master：管理集群和节点，不参与计算
worker：计算节点，进程本身不参与计算，向master心跳（不包含节点资源）
Driver：运行程序的main方法，创建spark context对象
spark context：控制整个application的生命周期，包括DAGSchedule和	TaskSchedule等
client：用户提交程序的入口

spark的优...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode:165. 比较版本号]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/81075872</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/81075872</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 17 Jul 2018 09:48:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[比较两个版本号 version1 和 version2。 
如果 version1 &amp;gt; version2 返回 1，如果 version1 &amp;lt; version2 返回 -1， 除此之外返回 0。

你可以假设版本字符串非空，并且只包含数字和 . 字符。

. 字符不代表小数点，而是用于分隔数字序列。

例如，2.5 不是“两个半”，也不是“差一半到三”，而是第二版中的第五个小版本。

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matplotlib中给图形设置文本注释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/80053791</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/80053791</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 17:43:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[主要方法1.figure    #标题
2.xlable()  #x轴标签
3.ylable()  #y轴标签
4.title()   #图形标题
5.text()    #文本注释
6.grid()    #是否启用方格[true/false]
annotate()]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hive脚本挂后台命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/79740286</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/79740286</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Thu, 29 Mar 2018 11:40:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[nohup sh xxx.sh xxx> xxx.log & 
nohup sh：.sh脚本挂后台命令 
xxx:脚本中的参数（可无）
  xxx.log 将日志写到xxx.log文件中 
  & 挂后台标志]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我的2017--生活篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/79258942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/79258942</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Thu, 08 Feb 2018 12:02:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[记得很清楚，在17年大年三十晚上，一个人躺在床上回想着16年发生的一切，做了什么事？去了哪里？认识了哪些人...？很模糊的印象，很多事又好像是15年发生的......时间太快，记忆混乱不堪。
      然后，我决定用手机记录下每天的发生的事情，这就是我一整年在做的事情。很开心自己能坚持下来，虽然中间有很多天忘了或者无聊到不知道拍什么好，总体看来，我成功了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[微信跳一跳问题总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78960767</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78960767</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Wed, 03 Jan 2018 14:24:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[在测试大佬写的python跳一跳时候刚开始就出问题了，本人用的是小米Note，总结如下： 
1.python安装，最好选用anaconda版本。anaconda集成了很多包，省去了很多不必要的麻烦。2.安装adb的时候出现offline问题，看了网上的很多解决方法 
下载adb，在下载的过程中随便下载了一个，配置环境变量，又去设备管理器里面看黄色的图标（按照百度经验来的），没作用。用cmd命令检测发]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[scrapy爬虫案例爬取赶集网租房信息并入库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78527264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78527264</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 14 Nov 2017 11:58:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本案例有以下几个步骤
1、scrapy shell 使用
2、创建scrapy项目
3、创建数据库
4、编写爬虫

一、scrapy shell 使用
安装pycharm专业版（数据库要用到），ipython，
打开windows命令提示符，然后输入scrapy，会列出用法。




也可以用pycharm自带的Terminal，打开pycharm后在底行有个Termin]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas练习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78526922</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78526922</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 14 Nov 2017 09:23:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[更多函数查阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
import pandas as pd
#两种数据结构
from pandas import Series,DataFrame

#Series由一组数据和一组索引组成
# obj=Series([2,3,5,7,3,1])
# print(obj)

#建立Series的时候]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy练习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78526872</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78526872</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 14 Nov 2017 09:21:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np  
    import pandas as pd  
    from numpy import random  
    from numpy.random import randn  
      
    #######生成矩阵################  
      
    # #将列表放入Numpy数组  
    # data=[2,3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[NumPy基础练习（练一遍搞定NumPy）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78418430</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78418430</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Wed, 01 Nov 2017 20:56:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np
import pandas as pd
from numpy import random
from numpy.random import randn

#######生成矩阵################

# #将列表放入Numpy数组
# data=[2,3,4,5]
# arr=np.array(data)
# print(arr)

# #创建二维]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql别名的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78280541</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78280541</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Thu, 19 Oct 2017 09:39:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[在group by 之后都可以使用select后字段的别名，记住即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[正则表达式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78266342</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78266342</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 17 Oct 2017 21:07:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[软件：regexbuddy

基本语法
    \d  0-9任意一个数字
    \w 任意一个字母数字，下划线
    \s 空白符
    [] 包含中括号中的任意【一个】字符
        [ab5@]:匹配a,b,5,@ 中的任意一个字符
        [f-k]：匹配f-k之间的任意一个字符
        [^A-F0-3]:匹配A-F0-3之外的任意一个字符]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dom4j解析xml文档全面介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78210520</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78210520</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Thu, 12 Oct 2017 08:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[dom4j介绍+方法介绍+案例分析+代码]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SAXReader简单实例解析HTML]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78200674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78200674</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Wed, 11 Oct 2017 10:21:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：http://blog.youkuaiyun.com/seayqrain/article/details/5024068#

使用SAXReader需要导入dom4j-full.jar包。
dom4j是一个Java的XML
 API，类似于jdom，用来读写XML文件的。dom4j是一个非常非常优秀的Java XML API，具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点，同时它也是一个开放源代码]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[日常错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78190716</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78190716</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Tue, 10 Oct 2017 11:24:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.

at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:643)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSystem.java:80)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java中的缓冲流BufferedWriter和BufferedReader]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78185922</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78185922</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Mon, 09 Oct 2017 19:37:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[java中的缓冲流有BufferedWriter和BufferedReader

在java api 手册中这样说缓冲流：
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而实现字符、数组和行的高效读取。可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。 通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对底层字符或字节流进行相应的读取请求。因此，建议用 BufferedRea]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[龙应台：孩子，我为什么要求你读书？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78146049</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78146049</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Sun, 01 Oct 2017 00:44:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[全文如下：


本文是龙应台记录下儿子21岁时他们的一场对话。她写给儿子安德烈的一段话也在微信微博上疯转：孩子，我要求你读书用功，不是因为我要你跟别人比成绩，而是因为，我希望你将来会拥有选择的权利，选择有意义、有时间的工作，而不是被迫谋生。当你的工作在你心中有意义，你就有成就感。当你的工作给你时间，不剥夺你的生活，你就有尊严。成就感和尊严，给你快乐。


那天我问你，“你将来想做什么”]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[jsoup从表单中取数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78146041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78146041</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Sun, 01 Oct 2017 00:38:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[表单的格式如下
user
 
cc


pass
 
123


如何从这里面取到pass和123呢？
jsoup主要用select来选择和定位标签
代码如下：
importorg.jsoup.Jsoup;
importorg.jsoup.nodes.Document;
importorg.jsoup.select.Elements;
publicclassTest{
    publi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[实例理解mapreduce任务的串行运行过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78130365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Beeman_xia/article/details/78130365</guid><author>Beeman_xia</author><pubDate>Fri, 29 Sep 2017 09:22:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、准备：
eclipse，hadoop集群
注意：为了方便测试和修改，我用的是 windows 连接hadoop集群，这样在windows 下直接就能够执行 mapreduce 任务，方便程序调试。在 windows 下执行 mapreduce 任务需要安装相关插件，可以参考  

windows连接hadoop集群下执行MapReduce任务
数据下载地址：数据下载
密码：idnx]]></description><category></category></item></channel></rss>