大家都知道,onCreate方法在创建的时候开始调用一些方法来获取资源方面的东西,这个是在程序运行之初才执行的,一个完整的生命周期中,它只执行了一次,不被onDestroy掉,就一直不调用,而onStart方法则是当程序不可见的时候调用的,它和onStop是一对的,如下图所示: 有些人会问了,不是还有一个onRestart吗,这个会在什么时候调用,当然这些我也是看别人的帖子明白的,这个onRestart方法是在onStop和onDestroy方法中间调用的,在Activity被onStop后,但…

原文:http://www.xuebuyuan.com/1608083.html 最近在研究Activity的启动流程,老罗的blog在看,也找了其它资料学习,也跟过Android4.3的源码, 在跟代码的过程中,突然想到下面的这个问题: Android Activity为什么要细化出onCreate.onStart.onResume.onPause.onStop.onDesdroy这么多方法让应用去重载? 网上太多根据Android开发规范翻译转载的内容,都不是我想要的答案,那就自己分析下.…

程序正常启动:onCreate()->onStart()->onResume();正常退出:onPause()->onStop()->onDestory() 一个Activity启动另一个Activity: onPause()->onStop(), 再返回:onRestart()->onStart()->onResume() 程序按back 退出: onPause()->onStop()->onDestory(),再进入:onCreate()->…

使用 String 类型内存开销大 1.简单动态字符串 2.RedisObject 3.全局哈希表 使用 Hash 来存储 总结 参考 使用 String 类型内存开销大 如果我们有大量的数据需要来保存,在选型数据类型我们就需要知道 String 的内存开销是很大的 这里我们来分析下使用一个 String 类型需要用到的内存 1.简单动态字符串 Redis 中的 String,使用的是简单动态字符串(Simple Dynamic Strings,SDS). 来看下数据结构 struct sdsh…

Android开发中有时会遇到这种情况,在数据列表的Activity中点击添加按钮,弹出另一个Activity添加数据,这样返回数据列表的Activity时就需要刷新数据列表(因为添加了一条数据).这时需要刷新数据列表的代码就应该写在数据列表Activity的onStart()函数里面,而不能写在onCreate()函数里面,因为回到数据列表Activity时调用的是onStart(),而不是onCreate(). onStart()和onCreate()不同,没有参数,直接上代码. @Over…

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等. 本文将依次介绍上述八大排序算法. 算法一:插入排序 插入排序示意图 插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入. 算法步骤: 1)将第一待排序序列第一…

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序-直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…

文件夹 1原创性声明----------------------------------------------------3 2 摘要----------------------------------------------------------4 3系统方案------------------------------------------------------4 3.1功能与指标----------------------------------------------4 3.2方案…

在 Activity 的 onCreate() 方法中为什么获取 View 的宽和高为0 ? @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_my_view); myview = ViewUtils.find(this, R.id.myview); getViewSize("onCr…

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数…

前言 我们以Java Web为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变. 该系统具备的功能: 用户模块:用户注册和管理 商品模块:商品展示和管理 交易模块:创建交易和管理 正文 阶段一.单机构建网站 网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件.此时我们使用一个容器,如Tomcat.Jetty.Jboss,然后直接使用JSP/Servlet技术,或者使用一些开源的框架如Maven + Spring + Struts + Hibernate.Maven + Spring…

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修…

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…

移动基于Percona XTRADB Cluster的大数据解决方式          一.移动的去IOE之旅      近期由于"棱镜门"事件的曝光.引起了国家对信息安全问题的注意.各大行业也开展起来去"IOE"的行动.对移动而言, 一方面是对信息安全的操心.还有一方面是对减少成本的考量.对开源体系架构的引入也成为一种现实的方案. 在互联网行业.MySQL的使用成为主流,但随着Oracle对Sun的收购,MySQL的控制权落入Oracle手中,对MySQL可能闭源…

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…

CDH大数据平台实施经验总结2016(转载) 2016年负责实施了一个生产环境的大数据平台,用的CDH平台+docker容器的方式,过了快半年了,现在把总结发出来. 1. 平台规划注意事项 1.1 业务数据全部存储在datanode上面,所以datanode的存储空间必须足够大,且每个datanode的存储空间尽量保持一致. 1.2 管理节点/namenode对存储空间要求不高,主要存储各计算节点datanode的元数据信息,以3个datanode为例,每个datanode存储2T的数据,nam…

相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭…

转自:https://m.2cto.com/database/201701/557910.html MYSQL优化主要分为以下四大方面: 设计:存储引擎,字段类型,范式与逆范式 功能:索引,缓存,分区分表. 架构:主从复制,读写分离,负载均衡. 合理SQL:测试,经验. 一.存储引擎 在创建表的时候我们使用sql语句,Create table tableName () engine=myisam|innodb; 这里就指明了存储引擎是myisam还是innodb.存储引擎是一种用来存储MySQL…

摘要: 本论坛第一次聚集阿里Hadoop.Spark.Hbase.Jtorm各领域的技术专家,讲述Hadoop生态的过去现在未来及阿里在Hadoop大生态领域的实践与探索. 开源大数据技术专场下午场在阿里技术专家封神的主持下开始,参与分享的嘉宾有Spark Commiter.来自Databriks的范文臣,HDFS committer.Intel 研发经理郑锴,逸晗网络科技大数据平台负责人杨智,Intel技术专家毛玮,以及阿里云技术专家木艮.   Databricks范文臣:Deep Dive…

从单线程应用转变为多线程应用并不只是带来好处.这种转变也会带来一定得开销得.并不是所有时候都要把你的应用编程多线程的.你应该明白这样做确实会带来好处,而且这种好处要比开销大.如果你不确定的话,要试着去度量应用的性能或响应,而不是靠猜. 更复杂的设计 虽然某些多线程程序在设计上确实要比单线程应用简单,但是其它情况却会变得更复杂.在多线程中执行访问共享数据的代码需要特别注意.线程交互从来都不是那么简单.因为不正确的线程同步导致的错误很难排查,重现和解决. 上下文切换开销 当一个CPU从一个正在执行的…

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写…

丹棱君有话说:一年一度激动人心的骇客马拉松大会结束了!这场内部创意大比拼硕果累累,丹棱君准备好了 6 组 Cool 骇客的别 Young 作品——沉浸式销售工具如何能守得“云”开见月明?“骇客马拉松超人”与团队为你“室内导航”,让你从此和迷路 say goodbye:武装你的碎片化“阅读”,利用智能语音有高招儿:二维平面不生动?那就让 HoloLens 把 PowerPoint “立”起来……还有两组项目是啥?小伙伴们快去探索吧~ 你是哪一型极客?文末为你揭晓获奖的三有极客名单~ 微软全球 On…

转 Web网站架构演变—高并发.大数据 2018年07月25日 17:27:22 gis_morningsun 阅读数:599   前言 我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变. 该系统具备的功能: 用户模块:用户注册和管理 商品模块:商品展示和管理 交易模块:创建交易和管理 阶段一.单机构建网站 网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件.此时我们使用一个容器,如tomcat.jetty.jboos,然后直接使用JSP/servlet技术,…

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等. 本文将依次介绍上述八大排序算法. 算法一:插入排序 插入排序示意图 插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入. 算法步骤: 1)将第一待排序序列第一…

前言 学 Android 有一段时间了,一直都只顾着学新的东西,最近发现很多平常用的少的东西竟让都忘了,趁着这两天,打算把有关 Activity 的内容以问题的形式梳理出来,也供大家查缺补漏. 本文中,我将一改往日写博客的习惯,全文用 XMind 将所有知识点以思维导图的形式呈现,欢迎大家食用-- # 文章目录 方便大家学习,我在 GitHub 上建立个 仓库 仓库内容与博客同步更新.由于我在 稀土掘金 简书 CSDN 博客园 等站点,都有新内容发布.所以大家可以直接关注该仓库,以免错过精彩内容…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

十大排序算法总结(Python3实现) 本文链接:https://blog.csdn.net/aiya_aiya_/article/details/79846380 目录 一.概述 二.算法简介及代码展示 1.冒泡排序 2.简单选择排序 3.简单插入排序 4.堆排序 5.快速排序 6.希尔排序 7.归并排序 8.计数排序 9.桶排序 10.基数排序 11.#代码说明 三.感悟总结 ________________________________________ 一.概述 排序算法大概是hello…

什么是Hive? 我来一个短而精悍的总结(面试常问) 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一(后面还有TEZ,Spark). 2:hive可以使用类sql方言,对存储在hdfs上的数据进行分析和管理. Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL ),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数…

前言 学 Android 有一段时间了,一直都只顾着学新的东西,最近发现很多平常用的少的东西竟让都忘了,趁着这两天,打算把有关 Activity 的内容以问题的形式梳理出来,也供大家查缺补漏. 本文中,我将一改往日写博客的习惯,全文用 XMind 将所有知识点以思维导图的形式呈现,欢迎大家食用-- # 文章目录 方便大家学习,我在 GitHub 上建立个 仓库 仓库内容与博客同步更新.由于我在 稀土掘金 简书 CSDN 博客园 等站点,都有新内容发布.所以大家可以直接关注该仓库,以免错过精彩内容…