- 管理大数据存储的十大技巧
weixin_34238633
大数据数据库运维
在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- 探秘阿里云Tablestore:大数据存储与查询的神器
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一、引言在大数据时代,数据量呈爆炸式增长,数据类型也日益丰富多样,这对数据库技术提出了前所未有的挑战。传统的关系型数据库在应对海量数据存储、高并发读写以及复杂数据分析时,往往显得力不从心,难以满足企业日益增长的业务需求。为了解决这些问题,各种新型数据库技术应运而生,阿里云Tablestore便是其中的佼佼者。阿里云Tablestore是一款构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据存储服
- 鸿蒙开发必备技能:六种数据存储方式全解析+实战代码
harmonyos
摘要在当前多设备互联的时代,移动端应用不再局限于单一设备,而是需要在多个终端上保持状态一致、数据同步与持久管理。鸿蒙系统提供了多种数据存储机制,从轻量级状态存储到复杂的数据持久化方案,满足不同场景下的需求。本文将结合实战案例,深入讲解鸿蒙系统中的六大数据存储方式,并配有可运行的代码,帮助开发者快速掌握数据管理方法。引言随着鸿蒙系统的不断发展,越来越多的开发者开始构建面向多设备、多用户、多场景的智能
- 利用 RabbitMQ 优化大数据领域的数据存储架构
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据rabbitmq大数据架构ai
利用RabbitMQ优化大数据领域的数据存储架构关键词:RabbitMQ、大数据、数据存储架构、消息队列、优化摘要:本文深入探讨了如何利用RabbitMQ对大数据领域的数据存储架构进行优化。首先介绍了大数据存储架构的背景和面临的问题,阐述了引入RabbitMQ的必要性。接着详细讲解了RabbitMQ的核心概念和工作原理,以及它与大数据存储架构的联系。通过核心算法原理和具体操作步骤的阐述,展示了如何
- 基于Python的智能家电参数爬虫与比对系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy人工智能
摘要本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效、智能的家电参数爬取与比对系统。我们将使用异步爬虫框架、机器学习辅助解析、大数据存储等技术,实现从多个电商平台自动采集家电参数,并进行智能比对分析。文章包含完整的代码实现和架构设计,适合中高级Python开发者学习现代爬虫开发的最佳实践。关键词:Python爬虫、异步IO、家电参数比对、Scrapy、Playwright、机器学习解析一、
- HBase实战:大数据存储技术——学习HBase数据库的应用场景和使用技巧
AI天才研究院
Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1HBase介绍ApacheHBase是一个分布式、可扩展、高性能的NoSQL数据库。它是一个列族数据库,由Apache基金会所开发。它支持稀疏和密集存储,提供了一个高度可伸缩的系统,并能够在线地进行横向扩展。HBase提供了一个高效率的数据访问接口,可以使用SQL或JavaAPI访问HBase数据库。HBase采用了Google的BigTable设计理念,
- 黑马-hive学习笔记(1)
霜 杀 百 草
hive学习笔记hive学习笔记
一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
- Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
[听得时光枕水眠]
hadoophdfshive
HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、Hive和HBase是Hadoop生态系统中三个重要的组件,它们各自解决了大数据存储和处理的不同层面的问题。我们用大白话来解释这三个组件之间的关系:HDFS-数据的仓库:HDFS是一个分布式文件系统,就像是一个巨大的仓库,专门用来存储海量的数据。它把数据分成很多小块,分布在集群中的许多服务器上,这样即使数据量非常大,也能快速访问和
- 深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn:架构、配置与实战
线条1
hadoop架构大数据
一、Hadoop三大件概述Hadoop作为大数据领域的基石,其核心由三大组件构成:HDFS(分布式文件系统):负责海量数据的分布式存储,通过数据分块和副本机制保障可靠性,是大数据存储的基础设施。MapReduce(分布式计算框架):基于“分而治之”思想,将复杂计算任务拆解为Map和Reduce阶段,实现大规模数据的并行处理。Yarn(资源管理器):作为Hadoop的“操作系统”,负责集群资源(内存
- 大数据技术的主要方向及其应用详解
百锦再@新空间
包罗万象大数据python网络linuxdjangopygame
文章目录一、大数据技术概述二、大数据存储与管理方向1.分布式文件系统2.NoSQL数据库3.数据仓库技术三、大数据处理与分析方向1.批处理技术2.流处理技术3.交互式分析4.图计算技术四、大数据机器学习方向1.分布式机器学习2.深度学习平台3.自动机器学习(AutoML)五、大数据可视化方向1.商业智能工具2.大数据可视化库3.增强分析六、大数据安全与治理方向1.数据安全2.元数据管理3.数据质量
- hadoop
薇晶晶
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1.Hadoop的三大结构及各自的作用•HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)◦作用:提供高可靠、高吞吐量的海量数据存储服务。它将数据分块存储在不同节点上,支持大规模数据集的存储,具备良好的容错性,某个节点故障时不影响整体数据访问,适合一次写入、多次读取的大数据存储场景。•MapReduce◦作用:是一种分布式计算模型,用于大规模数据集的并行
- 数据湖架构设计与大数据存储优化方案
BUG生产制造部
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```html数据湖架构设计与大数据存储优化方案数据湖架构设计与大数据存储优化方案随着企业数据量的快速增长,传统的数据仓库已经难以满足现代企业的数据分析需求。数据湖作为一种新兴的数据管理解决方案,因其灵活、可扩展的特点,逐渐成为企业大数据存储和分析的核心架构。本文将深入探讨数据湖的架构设计,并提供一些大数据存储优化的实用方案。数据湖的基本概念数据湖是一种集中式存储系统,用于存储来自不同来源的原始数
- 大数据存储架构:分布式存储系统的设计与挑战
xiayan827
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目录一、引言二、分布式存储系统的架构设计(一)数据分布策略(二)副本策略(三)节点通信与协作三、分布式存储系统面临的挑战(一)数据一致性问题(二)扩展性挑战(三)性能优化四、应对挑战的策略与发展趋势(一)应对策略(二)发展趋势五、总结一、引言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现出爆炸式增长,大数据时代已然来临。企业和组织每天都会产生海量的数据,涵盖了用户行为数据、业务交易数据、传感器监测数据等多种类
- 大数据存储解决方案:HDFS vs NoSQL全面对比
大数据洞察
CSDN大数据hdfsnosqlai
大数据存储解决方案:HDFSvsNoSQL全面对比关键词:HDFS、NoSQL、大数据存储、分布式文件系统、非关系型数据库、数据模型、扩展性摘要:本文深入对比分析HDFS(分布式文件系统)与NoSQL数据库在大数据存储领域的核心差异。从技术架构、数据模型、一致性机制、适用场景等维度展开,结合具体代码实现和数学模型,探讨两者在数据存储、处理和管理上的关键特性。通过项目实战案例演示典型应用场景,为技术
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MongoDB入门使用教程MongoDB是一个开源的NoSQL数据库,使用文档(JSON-like)存储数据,与传统的关系型数据库不同,它不依赖表结构和行列的约束。MongoDB提供了强大的查询能力,支持高效的数据存储和检索,适合大数据存储、实时数据处理、快速原型设计等应用场景。本教程将帮助你从基础到进阶,逐步掌握MongoDB的基本使用方法。一、安装MongoDB在开始使用MongoDB之前,首
- 找工作再也不愁之面试题全覆盖-Java基础篇
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《找工作再也不愁》java开发语言后端
一.JavaSE部分基础篇Java中基本数据类型有哪些?byte:8位,最大存储是0-255,存放的数据范围是-128~127之间。short:16位,最[大数据]存储量是65536,数据范围是-32768~32767之间。int:32位,最大数据存储容量是2的32次方减1,数据范围是负的2的31次方到正的2的31次方减1。long:64位,最大数据存储容量是2的64次方减1,数据范围为负的2的6
- Trino分布式 SQL 查询引擎
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Trino(以前称为PrestoSQL)是一个开源的分布式SQL查询引擎,专为交互式分析查询设计,可对大规模数据集进行快速查询。以下从多个方面详细介绍Trino:主要特点多数据源支持:Trino能够连接多种不同类型的数据源,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、数据仓库(如Snowflake、Redshift)、大数据存储系统(如Hive、Cassandra)等。这使得用户可以在
- 资产管理存储技术栈的二十年演进:从大数据存储到AI驱动的智能管理
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AI存储全闪存储系统揭秘资产管理存储技术栈HDFS大数据存储S3全闪存储AI存储
一、引言在资产管理(以下简称“资管”)行业中,数据的高效管理和处理对于决策制定、风险控制、客户服务等方面至关重要。随着技术的不断进步,资管公司的存储技术栈也经历了深刻的变革。本文将详细分析资管存储技术栈从以HDFS为代表的大数据存储,发展到S3全闪存,再到适应AI应用的三个阶段,探讨各阶段的特性、优势与面临的挑战。二、第一阶段:HDFS为代表的大数据存储(一)技术特点1.无共享架构的局限HDFS采
- ElasticSearch
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Java系列elasticsearch
1.elasticsearch、Kibana概念,elasticsearch相关术语1.1ElasticStackElasticSearch:基于json的分布式搜索和分析引擎搜索、聚合分析、大数据存储分布式、高性能、高可用、可伸缩、易维护支持文本搜索、结构化数据、非结构化数据、地址位置搜索等Logstash:动态数据收集管道,生态丰富。可进行采集、过滤、输出。ElasticSearch是官方首选
- Hadoop分布式文件系统HDFS
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop分布式文件系统HDFS作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大数据存储,分布式计算,海量数据处理,高可用性,容错机制1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术和数字设备的普及,企业级数据量呈现出爆炸式的增长趋势。传统的单机或小型集群的数据存储与管理方式已无法满足大规模数据处理的需求。数据的快速增长对存储系统的容量、性能以
- NoSQL 数据库的应用场景与挑战
无界探索
数据库nosql
```htmlNoSQL数据库的应用场景与挑战随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长,传统的关系型数据库(如MySQL、Oracle等)在处理大规模数据时遇到了瓶颈。NoSQL数据库应运而生,它以其灵活的数据模型和强大的可扩展性,满足了现代应用对大数据存储和处理的需求。应用场景高并发读写场景:NoSQL数据库通过分布式架构设计,能够轻松应对高并发读写请求。例如,在电商网站中,用户浏览商品、下单购
- 智慧社区2.0
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java
项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
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1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
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一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
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2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括:♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- 【国产自研-神软大数据平台3.4.10】
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数据治理大数据技术栈大数据数据治理神软产品国产自研
产品介绍:北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台,提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,充分发挥数据价值作用,聚焦企业数字化转型,提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器(X86\ARM)、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉(o
- 如何学习HBase:从入门到精通的完整指南
狮歌~资深攻城狮
hbase大数据
如何学习HBase:从入门到精通的完整指南嘿,小伙伴们!如果你对大数据存储感兴趣,并且想要掌握HBase这一强大的分布式数据库,那么你来对地方了!本文将为你提供一个系统的学习路径,帮助你从零开始逐步深入理解HBase。1.基础知识准备1.1理解NoSQL数据库在开始学习HBase之前,建议先了解一下NoSQL数据库的基本概念和分类。NoSQL数据库与传统的关系型数据库(如MySQL)有很大的不同,
- 架构师技术图谱
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系统架构
分布式漫谈分布式系统大数据存储微服务可落地的DDD(6)-工程结构推荐系统框架消息队列编程语言设计模式重构集群
- Hive数据库及表操作
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hive数据库hadoop
数仓原理以及Hive入门:数仓原理:数仓(DataWarehouse)是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面:1.数据抽取(Extraction):从各个业务系统中抽取数据,并进行清洗和转换,以适应数仓的数据模型。2.数据存储(Storage):将清洗和转换后的数据存储到数仓中,通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合(Integration):
- 大数据存储引擎 NoSQL极简教程 An Introduction to Big Data: NoSQL
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大数据AI人工智能nosql大数据数据库java开发语言
本文路线图:NoSQL简介文档数据库键值数据库图数据库Here’stheroadmapforthisfourthpostonNoSQLdatabase:IntroductiontoNoSQL
- 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
dcj3sjt126com
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
linux
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
pda158
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
shiguanghui
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
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
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