HBase是一个领先的No-SQL数据库,它在HDFS上存储数据
HBase是面向列的数据库
HBase是一个分布式哈希映射
HBase是基于Google Big Table论文
HBase使用HDFS作为存储,并利用其可靠性
数据访问速度快,响应时间约2-20毫秒
支持每个节点20k到100k以上ops/s的数据库读写操作
扩展到20,000多个节点
关系型数据库一般都有外键约束,代表了数据和数据之间的联系,数据生成过程不一定是一致的;关系型数据库保证数据不会冗余。非关系型数据库就是把很多数据放到一起。
Hbase不是面向文档的,应用于数据查询,可以存数据,查数据,很少会写数据;Hive应用于数据分析擅长复杂数据处理,分析可以拼数据,所以Hive比较慢
Apache HBase 用例:
捕获增量数据——时间序列数据
高容量,高速写入
信息交换——消息传递
高容量,高速读写
内容服务——Web应用程序后端
高容量,高速度读取
示例—Facebook 中的HBase :
9000个分布式缓存实例
4000 mysql碎片
自2011年以来移动到Hbase
示例—阿里巴巴搜索中的HBase :
自2010年以来,HBase一直是阿里巴巴搜索系统的核心存储
目前的规模:
3个集群每个集群1000 +集群
分享Flink纱
服务每天操作超过10M+/s
Apache HBase 生态系统:
Lily——HBase中的CRM
OpenTSDB——时间序列数据的HBase
Kylin——HBase中的OLAP系统
Phoenix——HBase中的SQL
Splice Machine——HBase中的OLTP系统,在HBase增加足够多的功能,使它能够替代关系型数据库
Apache Tephra——HBase事务功能支持
TiDB——分配SQL数据
Apache Omid——正面的事务管理
Yarn应用时间轴服务器v.2移动到HBase
Hive元数据存储正在迁移到HBase
Ambari Metrics服务器将使用HBase作为数据存储
HBase 整体物理架构:
HBase RegionServer(区域服务器)与HDFS DataNode配置在一起
HBase Client(客户端)直接与区域服务器通信以发送和接收数据
HBase Maste管理区域分配并处理DDL操作
在ZooKeeper中维护在线配置状态
HBase Master和ZooKeeper不涉及数据路径,HBase Master要通过ZooKeeper保证稳定性,一旦HBase Master掉电或者出现错误,ZooKeeper就会接替HBase Maste,使得服务不会出错
RegionServer是HBase集群中最重要的部分,具有真正处理数据,存储数据的功能,与HDFS DataNode配置在一起,RegionServer和HBase Master直接通信,一旦RegionServer把HBase Master交付给HBase Client,两者就会直接通信,数据就会从客户端传入RegionServer,ZooKeeper和HBase Maste并不会参与数据处理
RegionServer(处理读数据和写数据)区域服务器物理架构
RegionServer写数据的时候,先把数据写到HLog(WAL)里,数据写满WAL以后会把数据flash到HRegion中HStore中的HFile中去,在写数据的时候为了保证数据的安全性会在WAL和MemStore中写两份数据,然后把文件存到Hadoop的HDFS文件中,这个文件就叫做HFile,然后WAL就会清空,再次填入新数据,WAL就相当于数据的备份地区
HBase就相当于一个集群
HBase读的时候对应读的区域BlockCache,如果检测到了读的请求就会先去memory中查把数据直接返回,但是如果没有直接在memory中找到数据,就会去Hadoop的HFile中去查
区域服务器包含单个WAL,单个块缓存(读缓存)和多个区域
区域包含多个存储,每个Column Family(列族)对应一个存储
一个存储由多个存储文件和一个MemStore(写/编辑缓存)组成
一个StoreFile对应于一个HFile和Column Familay(列族)
HFiles和WAL作为序列文件保存在HDFS上。
区域和表的逻辑架构
单个表被划分为大小大致相同的Regions。
Regions被分配到跨集群的Regions服务器。
一个区域只分配到一台服务器
Regions服务器承载的Regions数量大致相同。
在区域内拆分列族以将设置列分组在一起
客户端直接与区域服务器对话
行的逻辑结构:
Rowkey(行键)是唯一的和排序的
Schema可以定义何时插入记录
每一行都可以定义自己的列,即使其他行不使用它们
将相关列分组进保存在不同的文件中的Column Families(列族)(首选<3)
Column qualifier是真正的列名
使用唯一的timestamps(时间戳)维护多个行版本,对每条数据都生成一个时间戳,这样找到每一个数据都十分方便
Value(值)类型可以在不同版本之间更改
HBase只知道字节,客户端必须传递意义
单元格的物理坐标:
Region directory(区域目录) => CF Directory(CF目录) => Row Key(行键) => Column Family(列族) => Column Qualifier(列限定符) => timestamp(时间戳) => Version(版本)
数据管理:
在三个位置可以追踪到什么
系统目录表hbase:meta,整个查询过程中用到的元数据
在元数据中找一个数据HMaster先找到Region,然后找到RegionServer,找到其中的表,找到具体的RowKey
HDFS目录中的文件
打开服务器上的区域实例
系统将这些位置对齐
有时(非常罕见)可能需要使用HBase Fsck进行修复
冗余信息对于修复损坏的表非常有用
HBase 架构的优势:
强一致性模型:
当写返回时,所有阅读器将看到相同的值
自动缩放:
当区域变得太大时就会分裂
使用HDFS来传播数据和管理空间
内置的复苏:
使用写前日志,类似于在文件系统上写日志
使用Hadoop集成:
HBase上的MapReduce很简单
如何访问HBase — hbase shell
HBase shell是一种使用HBase的交互模式
它支持完整的hbase命令集
CMD Category
CMDs
General
version, status, whoami, help
DDL
alter, create, describe, disable, drop, enable, exists, is_disabled, is_enabled, list
DML
count, delete, deleteall, get, get_counter, incr, put, scan, truncate
Tools
assign, balance_switch, balancer, close_region,
compact, flush, major_compact, move, split, unassign, zk_dump
Replication
add_peer, disable_peer, enable_peer, remove_peer, start_replication, stop_replication
HBase 常用命令:
通用命令:
hbase shell:进入HBase Shell
Status:提供HBase的状态,例如,服务器的数量。
Version:提供正在使用HBase版本。
table_help:表引用命令提供帮助。
Whoami:提供有关用户的信息。
List:查看当前HBase有哪些表
数据定义语言: 表操作
Create: 创建一个表。
List: 列出HBase的所有表。
Disable: 禁用表。
is_disabled: 验证表是否被禁用。
Enable: 启用一个表。
is_enabled: 验证表是否已启用。
Describe: 提供了一个表的描述。
Alter: 改变一个表。
Exists: 验证表是否存在。
Drop: 从HBase中删除表。
drop_all: 丢弃在命令中给出匹配“regex”的表。
数据操纵语言:
Put: 把指定列在指定的行中单元格的值在一个特定的表。
Get: 取行或单元格的内容。
Delete: 删除表中的单元格值。
Deleteall: 删除给定行的所有单元格。
Scan: 扫描并返回表数据。
Count: 计数并返回表中的行的数目。
Truncate: 禁用,删除和重新创建一个指定的表。
具体操作:
// 进入HBase Shell
hbase shell
// 查看当前HBase 有哪些表
list
// 创建表t_user ,后两项是列族,列族一般不超过3 个
create 't_user',{NAME=>'name'},{NAME=>'password'}
// 获得表t_user 的描述信息
describe 't_user'
// 禁用表
disable 't_user'
// 删除表,删除表之前要先把表禁用掉
drop 't_user'
// 查询表是否存在
exists 't_user'
// 查看全表数据
scan 't_user'
// 插入数据,分别是表名、key 、列(列族:具体列)、值。HBase 是面向列的数据库,列可无限扩充
put 't_user' ,'001','cf1:name','chenxj'
put 't_user' ,'001','cf1:age','18'
put 't_user' ,'001','cf2:sex','man'
put 't_user' ,'002','cf1:name','chenxj'
put 't_user' ,'002','cf1:address','fuzhou'
put 't_user' ,'002','cf2:sex','man'
// 获取数据,可根据key 、key 和列族等进行查询
get 't_user','001'
get 't_user','002','cf1'
get 't_user','001','cf1:age'
// 删除表中的rowkey
deleteall ‘t_user’,’002’
// 删除表中的列column
delete 't_user' ,'002','cf1:address'
// 删除表中的值
delete 't_user' ,'002','cf1:address',时间戳
// 删除表中的列族,column family
alter 't_user', ’delete=>’cf1’
// 批量导入数据
hdfs dfs put -f hbase_import_data.csv /demo/data/
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv
-Dimporttsv.separator=,
-Dimporttsv.columns="HBASE_ROW_KEY , order:numb , order:date"
customer /demo/data/hbase_import_data.csv
// 整体示例
Create ‘xuanke’,’stu’,’crs’
Create ‘xuanke’,{NAME=>’stu’},{NAME=>’crs’,VERSIONS=>3}
scan ‘xuanke’,{STARTROW=>’j’,STOPROW=>’m’}
describe ‘xuanke’
put ‘xuanke’,’2015001’,’stu:sname’,’zhangsan’
put ‘xuanke’,’2015001’,’stu:sex’,’male’
put ‘xuanke’,’2015001’,’stu:age’,’25
put ‘xuanke’,’2015001’,’crs:cname’,’math’
put ‘xuanke’,’2015001’,’crs:points’,2.0
put ‘xuanke’,’2015001’,’crs:score,86
get ‘xuanke’,’2015001’,
//改变表增加VERSIONS
alter ‘xuanke’, NAME=>’stu’, VERSIONS=>5
了解HBase JavaAPI :
Configuration 创建配置
Connection 建立连接
ConnectionFactory 工厂方法
Admin 管理类
Connection.getAdmin()
描述符:
表Table,
表名TableDescriptor,
列族ColumnFamily,
列
创建配置HBaseConfiguration
建立连接Connection
获取管理对象Admin
通过管理对象进行操作:
建表
表名TableName
列族描述符
ColumnFamilyDescriptor
表名,RowKey,列族,列,值
Java重载能不能有不同返回值类型
能,重载只关心参数一样不一样,返回值是什么都没有关系
根据位置进行查询
根据区域进行查询
储存企业信息
按地理位置查询
按区域查询
数据倾斜
如何避免数据倾斜,创建合理的 rowkey 散列到不同的节点上
HBase Rest API :
Start/Stop rest service
./hbase-daemon.sh start rest -p 9081
./hbase-daemon.sh stop rest -p 9081
Curl -v -X PUT
'http://localhost:9081/test/schema'
-H 'Accept: application/ json"
-H "ContentType: application/ json"
之前都是固定的
-d '{"@name":"test","ColumnSchema":[{"name":"data"}]}'
"@name":"test":代表表的名字
TABLE='test'
FAMILY= ' data '
KEY=$(echo 'row1' | tr -d "n" | base64)
COLUMN=$(echo 'data:test' | tr -d "\n" | base64)
DATA=$(echo 'some data' | tr -d "\n" | base64)
curl -v -X PUT
‘http://localhost :9081/ test/ row1/ data:test'
-H "Accept: application/ json"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"Row":[f"key":"'$KEY'", "Cell":[{" column":"'$COLUMN'","$":"' $DATA'"}]}]}’
如何访问HBase :
Phoenix是:
HBase的一个SQL皮肤。
提供了一个在HBase SQL接口来管理数据。
创建表、插入、更新数据和执行低延迟通过JDBC查询。
PhoenixJDBC驱动程序很容易嵌入到任何支持JDBC应用程序。
Phoenix的整体架构
Phoenix提供了类似sql的语法:
API代码
Phoenix DDL
HBaseAdmin hbase = new HBaseAdmin(conf);
HTableDescriptor desc = new
HTableDescriptor("us_population");
HColumnDescriptor state = new
HColumnDescriptor("state".getBytes());
HColumnDescriptor city = new
HColumnDescriptor("city".getBytes());
HColumnDescriptor population = new
HColumnDescriptor("population".getBytes());
desc.addFamily(state);
desc.addFamily(city);
desc.addFamily(population);
hbase.createTable(desc);
CREATE TABLE us_population (
state CHAR(2) NOT NULL,
city VARCHAR NOT NULL,
population BIGINT
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city)
);
更加灵活
熟悉的 SQL 语法
集成
提供附加约束检查。
Phoenix 支持关键:
支持的SQL语句
标准 SQL 数据类型
UNION ALL
SELECT, UPSERT, DELETE
窗口函数
JOINs: Inner and Outer
Transactions
Subqueries
Cross Joins
Secondary Indexes
Authorization
GROUP BY, ORDER BY, HAVING
Replication Management
AVG, COUNT, MIN, MAX, SUM
Primary Keys, Constraints
CASE, COALESCE
VIEWs
PERCENT_RANK, LAST|FIRST VALUE
Phoenix示例:
增加修改:
Upstart into mytest value(‘stu001’,’zhangsan’,27)
Upstart into mytest(sex varchar) value(‘stu003’,’wangwu’,27,’male’)
Phoenix和Hbase原有的数据映射:
CREATE TABLE “student” (“id”,varchar(20) primary key,”f1”.”name” varchar(50)) column_encoded_bytes=0;
Phoenix非常适合的情况:
快速而容易地构建由HBase支持的应用程序
SQL应用程序需要极大的规模、性能和并发性
在转换到Hadoop时重用现有的SQL技能
BI工具
分析和特别报表
考虑其他工具的情况:
涉及大型连接或高级SQL特性的复杂SQL查询
全表扫描
ETL作业(之类的)
应用程序驱动程序/接口
HBase上Hive的用户模式
使用HBase作为Hive源(数据仓库分析)
使用HBase作为Hive Sink(批量加载数据到HBase表)
同时使用HBase(计算和存储摘要)
Hive HBase 外部表:
只支持select和insert,不支持HBase中的版本控制
性能是好的
create external table customer(
name string,
order_numb string,
order_date string,
addr_city string,
addr_state string)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with
serdeproperties ("hbase.columns.mapping"=":key,order:numb,order:date,addr:city,addr:state")
tblproperties("hbase.table.name"="customer");
HBase 高级主题和优化:
命名空间:
什么是命名空间 — 一种易于表管理的机制
可以创建、删除或更改名称空间
通过指定表单的完全限定表名,可以在创建表时确定名称空间成员关系
#创建一个命名空间
create_namespace 'my_ns’
#在my_ns命名空间中创建my_table
create 'my_ns:my_table', 'fam'
#删除命名空间
drop_namespace 'my_ns’
#改变命名空间
alter_namespace 'my_ns', {METHOD => 'set', 'PROPERTY_NAME' => 'PROPERTY_VALUE'}
GRANT的安全性:
使用grant命令将表上的特定/更新权限(如读、写、执行和管理)授予特定的用户。
grant命令的语法如下:
grant
[
[]]
我们可以为RWXCA集合中的用户授予零个或多个特权,其中:
R — 表示读特权
W — 代表写的特权
C — 表示创建特权
A — 表示管理权限
示例:grant 'will', 'RWCA', 'my_hbase_table'
具有Revoke & user_permission的安全性
使用revoke命令删除表中用户的所有权限
grant命令的语法如下:
revoke
[
[]]
示例:revoke 'will', 'my_hbase_table'
使用user_permission命令列出特定表的所有权限
user_permission的语法如下所示:
user_permission 'tablename'
示例:user_permission 'my_hbase_table'
Region 分割:
什么是分裂:
“分割”或“区域分割”是将一个区域划分为两个区域
通常是因为它太大了
这两个分割通常会在不同的服务器上结束
区域分割的策略:
自动(最常见)
手动(或按代码预分割)
可插入分割政策
乎每个人都使用“ConstantSizeRegionSplitPolicy”
当存储文件变得比hbase.hregion.max.filesize更大时,就会发生分割
仅限专家:存在其他分割策略,您可以编写自己的策略
Compactions: 动机
日志结构合并(LSM)
传统数据库的架构是更新现有数据
大多数现代数据库使用某种日志结构的合并(LSM)
这意味着只需要将值写到日志的末尾,然后进行排序
Pro:插入和更新非常快
Con:使用更多的空间,所以我们需要进行压缩
Compaction的实现
小的Compaction:
将文件合并成更少的大型文件
主要的Compaction:
Compactions控制:
Compactions:
Compaction: 重写日志文件并丢弃旧值
节省空间,使读取和恢复更快
Compaction: 昂贵的I/O密集型操作。通常希望这发生在非高峰时间
有些人从外部安排compactions,compactions很少完全禁用
Flush -> Minor Compaction -> Major Compaction:
Flush: 将memstore写到一个新的存储文件中。事件触发
Minor Compaction: 将最近的存储文件合并到更大的存储文件中。事件触发。
Major Compaction: 主要重写存储数据以最小化空间利用率。时间触发。
相关的控制:
Flush: hbase.hregion.memstore.flush.size
Minor Compaction: hbase.hstore.compaction.min/max:最大和最小的存储文件(由刷新创建),必须存在这些文件才能触发minor compaction
Major Compaction: hbase.hregion.majorcompaction:Major Compaction的时间间隔
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Codis和Redis-cluster对比
BA KI
codis 运维 redis
本文结合网上内容,和自己的搭建测试写成,部分内容转载自https://www.cnblogs.com/enochzzg/p/11294773.htmlRedis概述在我们日常的JavaWeb开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使
数据库优化与分库分表策略:提升高并发应用的性能
桂月二二
数据库 网络 服务器
引言随着互联网应用的规模不断扩大,后端服务的用户量和数据量也随之激增。传统的单库单表架构往往面临着性能瓶颈,尤其在高并发、大数据量的场景下,数据库容易出现响应缓慢、查询效率低下、写入压力过大等问题。为了应对这些挑战,分库分表策略成为了后端开发中重要的优化手段之一。本文将深入探讨数据库优化的常见策略,重点讲解分库分表的技术实现和最佳实践,帮助后端开发者在高并发的环境中提升系统性能、实现高效的数据存储
大数据开发语言Scala入门
编程小郭
scala 开发语言
大数据开发语言Scala的详解一、引言在大数据和云计算时代,数据的处理和分析变得尤为重要。为了有效地处理和分析这些数据,需要一种强大的编程语言。Scala作为一种多范式的编程语言,结合了面向对象编程和函数式编程的优点,为大数据开发提供了强大的支持。本文将详细介绍Scala及其优缺点、应用场景等。二、Scala概述Scala是由MartinOdersky教授于2003年开发的编程语言,旨在集成面向对
✅毕业设计:python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫 2种推荐算法 计算机毕业设计 大数据(附源码)✅
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博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页,了解更多项目!感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、毕业设计:2025年
第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议( EIBDCT 2025)
程序员奇奇
电子信息工程 大数据 计算机技术 国际学术会议
在线投稿:学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝1、电子信息工程(电路与系统、智能仪表、模式识别与智能系统、通信和信息系统、信号和信息处理、并行与分布式计算、电子与通信工程、电力电子与电力驱动、光电信息工程、物理电子学、电子系统、半导体器件、微处理器、光子技术、电磁场与微波、信息处理、测量和测试技术与仪器等)2、大数据(大数据开放平台、大数据搜索的算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据
AI4Science之分子材料成像调研洞察
人工智能
分子成像在材料科学中具有重要的意义。以位形空间成像为例,通过观察材料内部分子的分布和相互作用,可以辅助科研人员揭示材料微观结构和组成,研究材料的表界面性质,探索材料的动态变化和相变过程,评估功能材料的性能,指导新材料的设计和优化。分子成像技术与大数据和AI的结合可以更深入地理解材料的本质特性,为解决能源、环境等领域的关键问题提供新的思路和解决方案。相比传统的深度学习任务,分子材料成像任务庞大繁杂,
技术改变生活:未来的趋势与展望
火龙果wa
生活 经验分享
大数据分析在精准营销中非常重要。它能帮助企业更好地了解客户,提升营销效果。通过分析大量数据,企业可以了解到用户的需求、兴趣和消费行为。这些信息对制定营销策略非常关键。首先,企业可以通过数据分析确定目标客户。通过了解客户的基本特征,企业可以将自己的产品推向最有可能购买的群体。比如,某些服装品牌通过分析顾客的购买历史,发现年轻人的需求更高,从而展开相关产品的宣传。其次,大数据可以帮助企业优化广告投放。
jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
java jdk tomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
java spring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java 题解 位运算 LeetCode Algorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
基于spring的web项目定时操作
知了ing
java Web
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
java spring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长 励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
java netty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器 复制到粘贴板 Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oracle linux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoop hive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class