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我叫白小猿
软考软考架构大数据KappaLambda
Author:赵志乾Date:2024-07-28Declaration:AllRightReserved!!!1.简介大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制;Lambda架构在提出初期面向小范围业务,直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合,用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来,在服务层进行统一后,再开放给上层服务,是相当可行且高效
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
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大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Spark教程1:Spark基础介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么?二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么?ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,2013年捐赠给Apache软件基金会,如
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- Netty4.1 - TCP粘包拆包解决方案及案例代码
wwyh520
IO编程netty
Netty是目前业界最流行的NIO框架之一,它的健壮性、高性能、可定制和可扩展性在同类框架中都是首屈一指。它已经得到了成百上千的商业项目的验证,例如Hadoop的RPC框架Avro就使用了Netty作为底层通信框架,其他的业界主流RPC框架,例如:Dubbo、Google开源的gRPC、新浪微博开源的Motan、Twitter开源的finagle也使用Netty来构建高性能的异步通信能力。另外,阿
- Storm核心概念与实战详解
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2010年Hadoop项目开源后,Storm项目也随之走向人气爆棚。在如此火热的当下,给我们带来的好处不仅仅是增强对Hadoop平台的掌控能力,更重要的是让我们感受到了快速发展、海量数据处理能力、低延迟的优势。在这一系列文章中,我将深入浅出地介绍Storm项目,并从实际案例出发,带领大家全面理解Storm中的关键概念及其运作方式,让您轻松掌握Storm的高效率、
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- Hadoop 发展过程是怎样的?
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年,美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS(GoogleFileSystem)。由于该文件系统设计得足够简单,可以适应大规模数据集存储需求,在此基础上演化出多种应用,包括MapReduce、BigTable、PageRank等,并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年,Google发布了第一版Hadoop项目,定位是
- 通过CDH安装Spark的详细指南
暴躁哥
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通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台,它集成了多个开源组件,包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前,请确保满足以下条件:已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间(建议至少预留20GB)安装步骤1.
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
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- Hadoop RPC 分层设计的哲学:高内聚、低耦合的最佳实践
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HadoopRPCHadoopRPC主要分为四个部分,分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架,实现机制为:序列化层:主要作用是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储。函数调用层:主要作用是定位要调用的函数并执行该参数,采用了java反射机制和动态代理实现了函数调用网络传输层:描述了client和server之间消息传输的方式,基于TCP/IP的socket机制
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- 《从零开始:Hadoop 3.3.0 全分布式环境搭建与运行详解(含自动化配置)》
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Hadoop3.3.0全分布并环境搭建与运行部署详解一、准备工作1.1环境要求三台Linux主机,如node1、node2、node3配置推荐:内存大于4GB,CPU大于2核,磁盘空间大于40GB1.2软件列表JDK1.8(!!需要提前上传到software目录下,解压到server目录下)Hadoop3.3.01.3目录规划(注意在根目录下创建export)/export/server#安装目录
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
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呆呆不呆~
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1.代码importjsonimportsysimportpymysqldefqueryDataBase(tablename):#连接数据库并查询列信息conn=pymysql.connect(user='root',password='123456',host='hadoop11')cursor=conn.cursor()cursor.execute("SELECTcolumn_name,dat
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
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一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- Python 工程师迈向大数据时代: Hadoop 与 Spark 框架深度解析与实战指南
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Python工程师迈向大数据时代:Hadoop与Spark框架深度解析与实战指南引言亲爱的Python工程师们,欢迎来到大数据时代!在这个数据驱动的时代,海量数据如同奔腾不息的河流,蕴藏着前所未有的价值。然而,传统的数据处理工具在面对TB甚至PB级别的数据时,往往显得力不从心。如何高效地处理、分析和挖掘这些海量数据,成为了现代软件工程师,特别是Python工程师们必须掌握的关键技能。幸运的是,大数
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- [5-03-01].第14节:集群搭建 - 在Linux系统中搭建
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SpringCloud学习大纲三、集群环境搭建:3.1.集群规划1.nacos规划:hadoop103hadoop104hadoop105192.168.148.3192.168.148.4192.168.148.5nacosnacosnacos2.MYSQL规划:192.168.148.333065.7.27
- 大数据学习(141)-分布式数据库
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在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- HDFS Federation(联邦) 架构YARN的Capacity Scheduler调度策略 ResourceManager的共享存储具体实现方式
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HDFSFederation(联邦)架构什么是HDFSFederation?随着数据量的增长,单一的NameNode成为了HDFS的瓶颈,因为它需要管理整个文件系统的命名空间和所有文件块的位置信息。为了克服这个限制,Hadoop引入了Federation机制,允许一个集群中有多个NameNode/NameSpace,每个NameNode管理一部分文件系统,从而分散负载。优点:提高扩展性:通过增加N
- scp与rsync
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#hadoophadoop大数据
编写集群分发脚本xsyncscp(securecopy)安全拷贝(1)scp定义:scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。(fromserver1toserver2)(2)基本语法scp-rpdir/pdir/pdir/fnameuser@hadoopuser@hadoopuser@
- 复习打卡大数据篇——Hadoop HDFS 03
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目录1.HDFS元数据存储2.HDFSHA高可用1.HDFS元数据存储HDFS中的元数据按类型可以分为:文件系统的元数据:包括文件名、目录名、修改信息、block的信息、副本信息等。datanodes的状态信息:比如节点状态、使用率等。HDFS中的元数据按存储位置可以分为内存中元数据和磁盘上的元数据磁盘上的元件数据包括fsimage镜像文件和editslog编辑日志,因为在磁盘上可以保证持久化存储
- TiDB 替换 HBase 全场景实践指南 ——从架构革新到业务赋能
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作者:数据源的TiDB学习之路原文来源:https://tidb.net/blog/c687d474第一章:HBase的历史使命与技术瓶颈1.1HBase的核心价值与经典场景作为Hadoop生态的核心组件,HBase凭借LSM-Tree存储引擎和Region分片机制,在2010年代成为海量数据存储的标杆。其典型场景包括:日志流处理:支持Kafka每日TB级数据持久化,写入吞吐达百万级QPS(如某头
- 什么是MapReduce
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MapReduce:大数据处理的经典范式什么是MapReduce?MapReduce是一种编程模型和软件框架,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行处理。它由Google在2004年提出,后来成为ApacheHadoop项目的核心计算引擎。MapReduce通过将计算任务分解为两个主要阶段——Map(映射)和Reduce(归约)——来实现分布式计算。核心思想MapReduce的核心设计原则可以概
- Hive的优化
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hivehadoop数据仓库
一、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
- 数据库选型之路YMatrix与Clickhouse对比
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背锅我们是被迫的数据库问题‘触发’越来越频繁了,开发、业务人员也一直抱怨数据库不行,作为运维人员,天天各种处理问题,还被其他部门喷,有问题矛头全部指向数据库。刚上任的部门领导整天也是压力山大,内部会议分析了当前的情况,最终解决方案是架构变更。当前的生产系统运行在Mysql上,从开始的保留半年的数据,到现在缩减到保留不足三个月的数据,全量数据实时同步到Hadoop,随着业务的发展,Mysql和Had
- 【Ambari3.0.0 部署】Step3—安装JDK17与JDK1.8-适用于el8
TTBIGDATA
ambaribigtophdphidataplusedp大数据el8
如果有其他系统部署需求可以参考原文https://doc.janettr.com/install/manual/Step3—安装JDK17与JDK1.8Ambari3.0及部分Bigtop/Hadoop新组件强制要求JDK17,而HBase/Hive/Spark生态仍有组件长期依赖JDK1.8。因此推荐双版本共存方案,让集群灵活兼容各种大数据组件,满足未来升级和遗留需求。JDK17与JDK1.8可
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
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数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
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enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
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oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
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list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
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Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的