<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[游园会]]></title><description><![CDATA[记录自己一点一滴的成长！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; hjbbjh0521]]></copyright><item><title><![CDATA[数组-双指针-盛最多水的容器（11）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/119808798</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/119808798</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 19 Aug 2021 18:50:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[#题目
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
说明：你不能倾斜容器。
#题解
##双指针法
###思路
假设有数组height[n]，左边界left初始为：0，右边界初始为：数组长度-1，最大面积maxArea初始为：0，假想每个数组的值是一个个竖起的板子

计算当前面积并求此时最大面积
maxAr]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[redis极简记录---主从同步]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80612700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80612700</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 07 Jun 2018 17:43:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 相关配置slaveof &amp;lt;masterip&amp;gt; &amp;lt;masterport&amp;gt;:master相关信息masterauth xxxx：master密码slave-serve-stale-data yes：slave失去master连接或正在数据同步时，yes表示还是会响应客户端请求，但这个响应数据有可能是正常的，有可能是还没同步好或失去连接，当然数据是空的。no表示除info和s...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[redis极简记录---配置文件学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80608525</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80608525</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 07 Jun 2018 17:02:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 安装notepad，远程连接服务器修改文件由于配置文件在linux环境下，所以不方便查看修改，这里使用notepad远程打开配置文件：安装notepad，然后插件里找NppFTP插件安装，然后show NppFTP window，最后侧，add aprofile并配置相应的服务器信息，之后连接即可，没啥好说的，最后连上后界面如下（点击文件修改保存即可，服务器上对应文件做了相应的修改）：二 配置...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[redis极简记录---连接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80608080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80608080</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 07 Jun 2018 14:46:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 远程连接redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456-h：redis server的ip-p：redis server的端口-a：密码如果没有加密码验证，则去掉-a。如果有密码，redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379也是可以登陆，但进入命令行后对redis进行操作时，就需要密码了：auth 123456后即可正常操作。二 redis-d...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[redis极简记录---单机版安装、注册服务、密码验证]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80607504</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80607504</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 07 Jun 2018 12:57:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 下载安装http://www.redis.cn/download.html 中文网下载redis-4.0.9，上传至linux/usr/local，解压。cd /usr/local/redis-4.0.9make PREFIX=/usr/local/redis install会报错提示需要安装gcc，yum install gcc安装后再次运行 make PREFIX=/usr/local/r...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spark 2.3.0 Spark Streaming Programming Guide 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80525216</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80525216</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 31 May 2018 18:18:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 概述spark是近实时的流处理框架，支持的数据源有kafka、flume、kinesis、tcp sockets、文件系统等。流式读取数据后，可以用类似map、reduce、join和window等高层函数进行处理。最终，处理后的数据可以写入文件系统、数据库、实时仪表盘等。这里其实已经把流式数据抽象成了一个个小批次的分布式数据集，因此，你也可以在这些数据之上进行机器学习以及图计算。内部实现如下...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spark 2.3.0 Spark SQL, Datasets, and DataFrames 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80434523</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80434523</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 24 May 2018 15:48:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 概述spark sql是结构化数据处理模块，可以通过SQL语句和Dataset API进行结构化数据处理。1.1 SQLspark sql一个用途就是sql查询，也可以读取已经存在的hive仓库的数据。程序中运行sql语句，将会返回Dataset/DataFrame数据结构。你也可以通过使用spark-sql命令行或jdbc/odbc服务进行sql操作。1.2 Datasets和DataFra...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spark 2.3.0 RDD Programming Guide 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80420226</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80420226</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Wed, 23 May 2018 17:47:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 概述每个spark应用都会有一个driver程序，运行用户main函数，在集群上执行此应用的并行操作。spark主要的抽象出来的概念是RDD，它是一个数据的集合，以分区方式分布式存储在各个集群节点上，因此可以在分区上进行并行操作。RDD可以通过hadoop支持的文件系统上的文件创建，或者driver程序中存在的scala集合。用户可以对RDD进行持久化操作，缓存到内存中，提高RDD多次参与计算...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud config ------ jdbc（mysql）配置库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80363947</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80363947</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Fri, 18 May 2018 14:59:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[在前面文章基础上进行，请参考：Spring Cloud config ------ 基础使用Spring Cloud config ------ 认证和安全Spring Cloud config ------ 动态更新及spring cloud bus优化大多数教程和项目中一般使用git或svn等作为配置中心的配置库，方便进行一些集中管理和版本控制。但也有项目需求是使用jdbc的方式进行配置管理，...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud config ------ 动态更新及spring cloud bus优化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80363457</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80363457</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Fri, 18 May 2018 14:22:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[在前面文章基础上进行，请参考：Spring Cloud config ------ 基础使用Spring Cloud config ------ 认证和安全一 动态更新spring cloud config配置中心客户端，会去服务端进行请求配置。服务端及客户端启动后，在配置仓库中更改了客户端的配置后，客户端不会主动再次请求最新配置，而是使用缓存到本地的原来的配置信息，怎么才能使用更改后的配置？方法...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud config ------ 认证和安全]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80362763</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80362763</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Fri, 18 May 2018 13:06:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[在之前文章基础上添加配置中心服务端的认证及安全，Spring Cloud config ----- 基础使用项目中使用git来做配置中心的配置仓库，可在application.properties中添加git仓库的用户名和密码，进行身份的认证，配置如下：spring.cloud.config.server.git.uri=https://github.com/hjbbjh/spring-cloud...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Cloud config ------ 基础使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80324230</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/80324230</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Fri, 18 May 2018 12:31:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 基础知识spring cloud用于微服务的配置统一管理，能够集中管理多个应用的外部配置，项目中使用清晰明了，可对配置进行版本控制或集成spring cloud bus进行热更新。多环境配置文件如下：/{application}/{profile}[/{label}]
/{application}-{profile}.yml
/{label}/{application}-{profile}.y...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spring boot学习 - 创建spring boot maven项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/79391255</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/79391255</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2018 18:07:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[一 创建项目        打开intellij，new-》project，选择maven项目，填入自己的group id（一般为公司邮箱后缀倒过来）以及artifact id（一般为自己的项目名称）        创建后的工程结构如下：                然后在源代码目录新建package，一般为group id，resources目录放置配置文件以及web资源等。        p...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spring boot学习 - git及github使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/79383602</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/79383602</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2018 16:42:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[    这里只记录简单的项目中的使用，当做自己的学习笔记。    一 git安装       Windows环境下https://gitforwindows.org/下载最新版本，download。一路next后即可。    二 github使用    登陆https://github.com/，创建自己的账号并登陆。start a project：create repository。由于我们没有...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark官方文档之——Spark Streaming Programming Guid spark streaming编程指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46790421</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46790421</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Tue, 07 Jul 2015 15:42:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[概述
spark streaming是core spark api的扩展，能够进行可伸缩的、高通量、容错的实时流处理。数据可来源于kafka，flume，twitter，zeromq，kinesis或tcp sockets，基于这些数据的复杂算法可用高层次函数，像map，reduce，join和window进行处理。最后，处理过的数据可被存储到文件系统，数据库和实时仪表盘上。实际上，你可以在数据]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark官方文档之——Running Spark on YARN YARN上运行SPARK]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46678617</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46678617</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Mon, 29 Jun 2015 09:26:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[支持YARN上运行spark是在版本0.6.0上添加的，后续版本中完善。


准备
在YARN上运行spark需要一个分布式的二进制spark文件，这个文件被编译能够支持YARN（download时会让选择版本，有支持hadoop yarn的版本）。二进制文件可以从spark工程网站上下载。自己编译spark，参考Building
 Spark（http://spark.apache.o]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于hadoop无法启动的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46659241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46659241</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Sat, 27 Jun 2015 10:02:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在hadoop上搭spark，首先搭了scala环境，然后spark下载配置。弄好之后，想启动例子试一把。


首先启动hadoop···接着就没有然后了·hadoop一直启不来，shell打印的也没有不正常的：
[vdc@compute-02-04-71 hadoop-2.6.0]$ sbin/start-dfs.sh 
15/06/27 10:00:08 WARN util.Nati]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark官方文档之——Spark programming guide spark编程指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46632869</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46632869</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Thu, 25 Jun 2015 09:53:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[（相关代码为scala版本，其他java和python版自行查阅）
概述
每个spark应用由一个driver program组成，driver program运行用户main函数并在集群上执行多种并行操作。spark主要的抽象概念是弹性分布式数据集（RDD），它是分区在集群节点上的数据集合，可在其上做并行操作。RDDs可以从一个hadoop文件系统（或者其他任何hadoop支持的文件系统）上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[spark官方文档之——Quick Star 快速开始]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46623807</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46623807</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Wed, 24 Jun 2015 16:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[本教程提供怎么快速使用spark的介绍。我们首先通过交互式shell（用python或者scala）介绍API，然后展示怎样用java，scala和python写应用。更详尽的参考官方文档programming
 guide。
首先需要下载spark，因为我们不会使用HDFS，所以你可以下载任何版本的hadoop。


spark shell交互式分析
基础
spark的shell提]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Learning Spark 学习笔记 第五章 加载或保存数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46606513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hjbbjh0521/article/details/46606513</guid><author>hjbbjh0521</author><pubDate>Tue, 23 Jun 2015 15:40:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[大致分为三种数据源：
1.文件和文件系统
本地或者分布式文件系统的文件，可以为text，json，sequenceFile和协议缓存格式的文件数据。
2.结构化数据（Spark SQL）
第九章会详细讲述
3.数据库和键值存储


文件格式：
支持的常见文件格式为：

文本文件：
文本文件在spark中加载和保存很简单，加载一个文本文件为一个RDD时，每一行为RDD中一个i]]></description><category></category></item></channel></rss>