第七章 管理应用程序资源
7.1.1存储应用程序资源
如果高像素屏幕使用的资源 放在drawable_hdpi中，所有像素密度均可使用的资源放在drawable中
7.1.2资源的类型
所有资源的名称必须小写
1.存储String简单资源
必须以XML头作为文件的开始
&?xml version = "1.0" encoding = "utf-8"?&
接着是根节点&resources&
然后是具体的资源
&color name = "red"&#800000&/color&
&/resource&
2.存储图形和文件
图形放在drawable文件夹中
xml文件放在/xml中
原始文件放在res/raw中
3.存储其他资源文件
以特殊的XML文件存储，每种资源需要唯一的命名。
7.3使用不同种类的资源
7.3.1使用String资源
字符串的值使用&string&标记 使用名称-值方式来定义。
可以使用3中风格属性 分别是加粗，斜体，下划线
&string name = "test"&&b&Bold&/b&,&i&Italic&/i&,&u&Line&/u&&/string&
7.3.2使用格式化的字符串资源
&string name = "test"&Score: %1$d of %2$d! You&/string&
%1$d 意味着第一个可替换的整数
如果对上面的字符串添加字符串属性，需要对风格进行转义
实体转义必须以&开头；结尾
&i& ===== &i&
' 应该转移为 &
" 转义为 &
& 装以为 &
获取字符串
第一种：getResources().getString(ID);
第二种：CharSequence myString = getResources().getText(ID);返回值保存着文字风格
载入格式化的文本麻烦一些
格式为（%d%d%s）
String baseString = getResources().getString(ID);
String escaped = TextUtils.htmlEncode("Won"); //将html格式的变量转变成format能够识别的变量
String result = String.Format(baseString, 5, 5, escaped);
如果使用了风格
CharSequence styledResults = Html.fromHtml(result); //转换成带有样式的字符串
7.3.3使用字符串数组
String数组使用相对应的&string-array&标记和&item&子标记
访问String数组资源的方法
getResources().getStringArray(ID)
7.3.4使用bool类型资源
定义 名称-值得方式
&bool name = ""test&true&/bool&
getResources().getBoolean(ID);
&integer name = "test"&20&/integer&
getResources().getInteger(ID);
7.3.6使用颜色
颜色值格式
#RGB #ARGB #RRGGBB #AARRGGBB
标签&coclor&
获取getResources().getColor(ID);
7.3.7使用尺寸
标记&dimen&
值单位 px:像素 in:英寸 mm:毫米 pt:点 dp:屏幕密度独立像素 sp：比例独立像素
获取getResources().getDimension(ID); //考虑到兼容性的话。多使用sp dp
7.3.8添加Drawable资源
指定一个带颜色的矩形框
获取 (ColorDrawable）getResources().getDrawable(ID);
7.3.9使用图像
推荐.png .9.png
注意：资源文件的名称必须小写且简单
2.通过程序使用图像资源
图像资源是 BitmapDrawable 如果使用的是9图 那么getDrawable()返回一个NinepatchDrawable对象
7.3.10使用动画
1.定义和使用逐帧动画
将每帧的图像定义为单独的Drawable资源
&animation-list&
3.补间动画与图片无关 只是定义的动作
Animation an = AnimationUtils.loadAnimation(this, R.anim.spin);
7.3.11使用菜单
2.通过程序使用菜单
getMenuInflater().inflate(ID, menu);
7.3.12使用XML资源
XmlResourceParser myPets
= getResources().getXml(ID);
7.1.13使用原始文件
使用InputStream file = getResources().openRawResources(ID);
7.3.14资源引用
@resource_type/variable_name
7.3.15使用布局
可以在单独的XML文件中定义常用的布局，在其他布局文件中使用
&include layout = "@layout/mygreenrect"/&
7.4引用系统资源
包名设置为@android
@android:color/darker_gray
android.R.....来获取系统资源
android学习笔记31：TabHost
使用TabHost就可以实现我们打电话时经常使用的那个界面了，就是已接来电、未接来电那个。
定义TabHost控件
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Android学习笔记: 第一天
1. 了解Android
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子类实例化之前一定会调用父类的构造方法
复用代码是java众多引人注目的功能之一，有两种方式可以达到复用的目的。
组合，非常直观，只需要在新的类中产生现有类的对象，该方法只是复用了现有程序的代码的功能，而非它的形式。
继承，按照现有类的类型...
一、线性可分支持向量机定义：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为：
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1、保证正确清理
（1）垃圾回收器不知道何时会被调用，也不知道是否将被调用。因此如果要某个类清理一些东西，就必须显示地编写一个特殊方法来做这个事情。需要注意的是，在清理方法中，必须注意对基类...
类的组合和继承
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一般都是关联时容易出错，建议从头
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要不再看看教程，再学习下 一般不会不成功的
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要不再看看教程，再学习下 一般不会不成功的 试过好多方法还是不行。不知道是哪里出了问题】
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试过好多方法还是不行。不知道是哪里出了问题】... 优酷里有个作者名叫流沙FSI的系列视频 主要就讲ICEM&&你这个结构不算难 要不你在看看
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题目：有1千万条短信，有重复，以文本文件的形式保存，一行一条，有重复。请用5分钟时间，找出重复出现最多的前10条。
解析：对于本题来说，某些面试者想用的办法来实现：首先将文本导入数据库，再利用select语句某些方法得出前10条短信。但实际上用数据库是满足不了5分钟解决这个条件的。这是因为1千万条短信即使1秒钟录入1万条（这已经算是很快的数据录入了）5分钟才300万条。即使真的能在5分钟内录入完1千万条，也必须先建索引，不然sql语句5分钟内肯定得不出结果。但对1千万条记录建索引即使在5分钟之内都不可能完成的。所以用数据库的办法是不行的。
这种类型的题之所以会出现，这是因为互联网公司无时无刻都在需要处理由用户产生的海量数据/日志，所以海量数据的题现在很热，基本上互联网公司都会考。重点考察的是你的设计和的基本功。类似题目是如何根据关键词搜索访问最多的前10个网站。
方法1：可以用哈希表的方法对1千万条分成若干组进行边扫描边建散列表。第一次扫描，取首字节，尾字节，中间随便两字节作为Hash Code，插入到hash table中。并记录其地址和信息长度和重复次数，1千万条信息，记录这几个信息还放得下。同Hash Code且等长就疑似相同，比较一下。相同记录只加1次进hash table，但将重复次数加1。一次扫描以后，已经记录各自的重复次数，进行第二次hash table的处理。用线性时间选择可在O（n）的级别上完成前10条的寻找。分组后每份中的top10必须保证各不相同，可hash来保证，也可直接按hash值的大小来分类。
方法2：可以采用从小到大排序的方法，根据经验，除非是群发的过节短信，否则字数越少的短信出现重复的几率越高。建议从字数少的短信开始找起，比如一开始搜一个字的短信，找出重复出现的top10并分别记录出现次数，然后搜两个字的，依次类推。对于对相同字数的比较常的短信的搜索，除了hash之类的算法外，可以选择只抽取头、中和尾等几个位置的字符进行粗判，因为此种判断方式是为了加快查找速度但未能得到真正期望的top10，因此需要做标记；如此搜索一遍后，可以从各次top10结果中找到备选的top10，如果这top10中有刚才做过标记的，则对其对应字数的所有短信进行精确搜索以找到真正的top10并再次比较。
方法3：可以采用内存映射的办法，首先1千万条短信按现在的短信长度将不会超过1G空间，使用内存映射文件比较合适。可以一次映射（当然如果更大的数据量的话，可以采用分段映射），由于不需要频繁使用文件I/O和频繁分配小内存，这将大大提高数据的加载速度。其次，对每条短信的第i（i从0到70）个字母按ASCII嘛进行分组，其实也就是创建树。i是树的深度，也是短信第i个字母。
该问题主要是解决两方面的内容，一是内容加载，二是短信内容比较。采用文件内存映射技术可以解决内容加载的性能问题（不仅仅不需要调用文件I/O函数，而且也不需要每读出一条短信都分配一小块内存），而使用树技术可以有效减少比较的次数。
【来自程序员面试宝典】执行数据库查询时，如果要查询的数据有很多，假设有1000万条，用什么方法可以提高查询效率（速度）？在数据库方面或代码方面有什么优化的办法？
1.在数据库设计方面
（1） 建立索引
（2） 分区（，比如按时间分区）
（3） 限制字段长度
2.在数据库I/O方面
（1） 增加缓冲区
（2） 如果设计标的级联，不同的表存储在不同的磁盘上，以增加I/O的读写效率
3.在SQL语句方面
（1） 优化SQL语句，减少比较的次数
（2） 限制返回的条目数（中使用limit）
4.在Java方面
如果是反复使用的查询，使用PreparedStatement减少查询的次数。
来源:http://blog.csdn.net/ankeyuan/article/details/
给定1亿int，找出最大的100个
给定1亿个数，找出 最大的 100个
1. 用一个长度是 101 的数组，建立 小顶堆（0号元素不用，主要是为了使用堆的性质：父结点i，则，左右结点是 2i 和 2i+1）
2. 用堆顶 和 每个 取...
大数据数组查找最大的100个数据
如果数组是大数据，比如几千万数据中寻找前100个最大数据？
这使我们可以借助堆排序。我们可以用最小堆来解决，由于堆顶是最小元素，如果遍历一个元素比之大，则替换，然后下滤调整堆，由于堆得调整时间复杂度...
从1亿个数字中取出最大的100个数字- 位图排序（空间换时间）
*一个排序算法题:从1亿个数字中取出最大的100个
*装逼宝典：位图公式 bitmap[arr[i]]=1;
将传统数组转换为位图数组就完成了排序！！！
*什么是位图？答：构...
查找1亿个数里面最大的100个数。
int main()
算法2— 一亿数据获取前100个最大值
刚刚在CSDN上看到一个网友利用最小堆实现 “ 获取一亿数据获取前100个最大值” 。然后自己利用quicksort的原理也写了一个程序来解决那个问题。通过测试，基于quicksort原理的方法平均运...
一亿条数据的排序处理
假设场景：
某大型网站，活跃用户上亿个。（当然不是指同时在线人数，这里指的是再一段时间内有访问操作的用户数量，比如一个小时内）。
现在要每隔1小时，统计一次活跃用户排行榜（用户点击本网站的一个连接...
在一亿个数中查找最大的k个数（k && 1,000,000,000）
在一亿个整数中查找最大（小）的k个数（k
之前跟一同事说起互联网公司的面试题，他说一般思路是先排序，然后再处理数据肯定没错。是不是这样的呢？对于这个问题，我们想想如下的几个方法：
网上论坛一亿取&em&100数字&/em&Top100,几行代码就行啦,看我的 综合评分:0 收藏评论举报 所需: 3积分/C币 开通VIP 立即下载 评论共有0条 java&em&一亿数字&/em&取&em&前100&/em&个(3...
没有更多推荐了，hadoop distcp hftp hdfs跨集群拷贝常见问题归总 - 简书
hadoop distcp hftp hdfs跨集群拷贝常见问题归总
在工作中遇到部门间数据合作，需跨不同版本集群拷贝数据，从hadoop 2.6.0-cdh5.7.0 拷贝数据到hadoop 2.7.1， 记录所碰到的问题及解决方案。distcp基础用法比如拷贝A集群（src集群）的A1目录到B集群（dest集群）的B1目录，1.同版本集群拷贝（hdfs协议）：在dest集群（目标集群）运行命令：hadoop distcp
hdfs://10.190.11.303:3333/user/common/liming/A1/
hdfs://10.120.20.22/user/zhangsan/B1/其中10.190.11.303是src集群的namenode地址， 3333是src集群的rpc端口（hdfs-site.xml中可查看）。10.120.20.22是dest集群的namenode IP地址2.跨集群版本拷贝（hftp协议）：同样在dest集群（目标集群）运行命令：hadoop distcp hftp://10.190.11.303:50070/user/common/liming/A1/
hdfs://10.120.20.22/user/zhangsan/B1/类似hdfs，但是目标集群的开头要用hftp, 而且端口要变为http端口（hdfs-site.xml中可查看，如果未配置，则需要配置）。注意：如果集群间版本跨度不大，比如hadoop 2.6.0和hadoop2.7.0则也可以使用hdfs协议。问题一：Java.net.SocketTimeoutException: connect timed out
原因分析：日志显示连接超时， 我们用的是hftp协议拷贝，需要连接src集群10.190.11.303 的50070端口，而此时连接超时，说明相关权限未开通。解决办法：联系运维开通dest集群到src集群所有namenode 的50070端口的防火墙。如果防火墙开通了，还是出现此问题，可以修改src集群的iptables，将dest集群的所有机器加入iptables。问题二： org.apache.hadoop.ipc.StandbyException : //s.apache.org/sbnn-error
原因分析：搜索"s.apache.org/sbnn-error", 发现它是个网站，顺便访问了一下“ http://s.apache.org/sbnn-error ” , 自动跳转到apache的wiki页面， 显示：
3.17. What does the message "Operation category READ/WRITE is not supported in state standby" mean?
In an HA-enabled cluster, DFS clients cannot know in advance which namenode is active at a given time. So when a client contacts a namenode and it happens to be the standby, the READ or WRITE operation will be refused and this message is logged. The client will then automatically contact the other namenode and try the operation again. As long as there is one active and one standby namenode in the cluster, this message can be safely ignored.
大意是说，DFS的客户端不知道哪一个namenode是活跃（active）的，所以当客户端连接一个备用的（standby）namenode时，读或写操作会被拒绝，所以打出这个日志。客户端会自动连接另一个namenode，重新操作。但事实上，在我们这并没有自动连接另一个namenode，我也不知道为什么。解决办法：换一个namenode, 保证新的namenode是活跃的。即用 hadoop distcp hftp://活跃的namenode:50070/path ....问题三：java.net.UnknowHostException
原因分析：图中可以看到，distcp job已经启动了，map 0%,
但是报了UnknowHostException:pslaves55，可能的原因是在从datanode取数据时，用的是host pslave55, 而这个host是src集群特有的，dest集群不识别，所以报UnknowHostException.解决办法：在dest集群中配置hosts文件，将src集群中所有的host和ip的对应关系追加到dest集群中的hosts文件中，使得dest集群在访问host名时（如pslave55）能自动映射到ip。问题四： map 100%之后连接超时Java.net.SocketTimeoutException: connect timed out
错误的分析：map 100% 完成了，说明数据读取完毕，但是没有写进目标集群，说明写目标集群有问题。正确分析：由于在网上没找到相关资料，我下载了hadoop源码， 查看了RetriableFileCopyCommand.java的源码，报错的位置是302行，如下图。
继续查看代码，getInputStream方法中有可能报连接超时的就是fs.open(path)这一行代码。继续研究相关源码，以及在源码中增加调试信息，运行得知，该文件系统fs已经初始化完毕，正是HftpFileSystem,其他的变量，如path等均正确。所以是文件系统open src集群上的文件时连接超时，还有相关的端口没有打开。在执行distcp时，用tcpdump 抓取实际运行map的机器到src集群 host的tcp连接情况，如下图，也能发现数据length =0 ， 没有真正的拷贝数据。
解决方案：开通dest集群到src集群所有datanode的http相关端口（默认为50075）。(在本次项目中，我们误打误撞开通了dest集群到src集群所有datanode的控制端口50010， 然后运行hdfs协议就能跨集群版本拷贝数据了，所以没有再开通50075端口。)问题五： java.io.IOException:Check-sum mismatch 分析：该问题很常见，能在网上查到，是因为不同版本hadoop 的checksum版本不同，老版本用crc32,新版本用crc32c。
When we run distcp between source and destination clusters with different versions, we may get the below exception. This is because, distcp using MRV2(YARN) from older version to newer version, may fail with these checksum error messages. Each hadoop versions use different checksum versions. Older one uses CRC32 and newer versions use CRC32C.
来自：http://www.catchdba.com//distcp-between-two-different-versions-of-hadoop/
解决办法：只要在distcp时增加两个参数（-skipcrccheck -update），忽略crc检查即可。注意-skipcrccheck参数要与-update同时使用才生效。总结
要实现跨集群拷贝，如拷贝src集群的数据到dest集群，需要确认以下事情：（1）确认dest集群机器都能ping通src集群所有ip。（2）按需开通如下端口的防火墙，如使用hdfs协议需要开通1，2项；如使用hftp协议至少需要开通1，3，4项。
（3）如果部门间的端口防火墙已经开通，但还是telnet不同，请确认src集群的iptables已经加入了dest集群ip。（4）如果在dest集群有UnknowHostException，则需要将src集群的host与ip映射关系追加到dest集群的hosts文件中。（5）如果出现org.apache.hadoop.ipc.StandbyException, 换一个活跃的namenode试一试。完。附:常用HDFS端口配置
参考网页：distcp 官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/distcp.html
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/distcp.html hdfs端口配置: http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive//2454590.html
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有...
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