- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
weixin_30777913
azure云计算
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- Flink实时流处理入门与实践
随风九天
springjavaFlink实时流
一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代,实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。实时流处理技术能够实时处理数据流,提供即时的洞察和响应,从而提高业务效率和竞争力。1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架,支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次(exactly-onc
- flink重启策略
24k小善
flink大数据java
一、重启策略核心意义Flink重启策略(RestartStrategy)是容错机制的核心组件,用于定义作业在发生故障时如何恢复执行。其核心目标为:最小化停机时间:快速恢复数据处理,降低业务影响。平衡资源消耗:避免无限重启导致集群资源耗尽。状态一致性保障:与Checkpoint机制协同,确保Exactly-Once语义。二、四大重启策略详解1.固定延迟重启(FixedDelayRestart)机制:
- Flink Checkpoint机制详解
Ray.1998
大数据flink大数据开发语言sparkzookeeperkafkahive
在分布式流处理系统中,容错性和一致性是核心要求。ApacheFlink作为流处理的领先框架,提供了一种强大的机制来确保系统的容错性与数据的一致性,这就是Flink的Checkpoint机制。通过定期保存应用程序的状态快照,Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态,并且提供精确一次(exactly-once)的语义保证。本文将详细介绍Flink的Checkpoint机制,包括其触发方式
- Fink与Hadoop的简介以及联系
Bugkillers
hadoop大数据分布式
Fink和Hadoop是两个常用于大数据处理的开源工具,它们可以搭配使用以构建高效的数据处理系统。一、Fink和Hadoop的关系Fink:1、Fink是一个分布式流处理框架,专注于实时数据处理。它支持高吞吐、低延迟的流处理,适用于实时分析、事件驱动应用等场景。2、Fink提供精确一次(exactly-once)语义,确保数据处理的准确性。Hadoop:1、Hadoop是一个分布式存储和批处理框架
- Remove Exactly Two ( [Codeforces Round 1000 (Div. 2)](httpsmirror.codeforces.comcontest2063) )
BoBoo文睡不醒
acm训练集合搜索dfs数据结构
RemoveExactlyTwo(CodeforcesRound1000(Div.2))Recently,LittleJohngotatreefromhisaunttodecoratehishouse.Butasitseems,justonetreeisnotenoughtodecoratetheentirehouse.LittleJohnhasanidea.Maybehecanremoveafe
- 深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题,比如ExactlyOnce语义。从本质上说,ExactlyOnce就是对消费者读取的数据只要不丢失,就一定能得到一次完整的处理,而且不会被重复处理。确保ExactlyOnce语义一直是企业级应用中必须考虑
- 【kafka系列】Exactly Once语义
漫步者TZ
kafkakafka数据库大数据分布式
目录1.Exactly-Once语义的定义2.Kafka实现Exactly-Once的机制3.端到端Exactly-Once示例场景描述3.1生产者配置与代码3.2消费者配置与代码4.异常场景与Exactly-Once保障场景1:生产者发送消息后宕机场景2:消费者处理消息后宕机场景3:Broker宕机5.关键实现细节6.总结1.Exactly-Once语义的定义Exactly-Once(精确一次)
- Flink怎么保证Exactly - Once 语义
我明天再来学Web渗透
后端技术总结flink大数据开源开发语言
Exactly-Once语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义,指每条数据都只会被精确消费和处理一次,既不会丢失,也不会重复。以下从消息传递语义对比、实现方式、应用场景等方面详细介绍:与其他消息传递语义对比在消息传递中,常见三种语义:最多一次(at-most-once):消息可能丢失,但绝不会重复。至少一次(at-least-once):消息不会丢失,但可能重复。精确一次(exactly-on
- 第12章 Flink
wyz191
大数据技术原理与应用-概念存储处理分析与应用bigdatahadoop数据仓库flink大数据
企业数据架构的演进:传统数据处理架构、大数据Lambda架构、流程处理架构。Flink是一种具有代表性的开源流处理架构,它实现了GoogleDataflow流计算模型,是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架,并且同时支持批处理和流处理。Flink的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次(Exactly-once)的状态一致性保障等。12.1Flink简介Fli
- 【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】
我明天再来学Web渗透
后端技术总结apacheflinklinq开发语言
什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- 【前端】vue 报错:The template root requires exactly one element
程序员-张师傅
前端前端vue.jsjavascript
【前端】vue报错:Thetemplaterootrequiresexactlyoneelement在Vue.js中,当你遇到错误“Thetemplaterootrequiresexactlyoneelement”时,这通常意味着你的Vue组件的模板(template)根节点不是单一的元素。Vue要求每个组件的模板必须有一个根元素来包裹所有的子元素。这个错误通常出现在以下几种情况:模板中有多个并行
- 12-19每日一词 synonymous
Beryl_latte
synonymous的意思是“同义的”,常被用来表示“等同于…的”。我们常用AissynonymouswithB的句式表达“A是B的代名词”“一说起A,人们就会想到B例句LasVegasissynonymouswithgambling.搭配介词completely,exactly完全同义;严格同义almost,largely,moreorless,roughly,virtually几乎同义;基本上
- flink如何利用checkpoint保证数据状态一致性
Direction_Wind
flink技术原理flink大数据
flink数据状态一致性1状态一致性级别1.1AT-MOST-ONCE(最多一次):1.2AT-LEAST-ONCE(至少一次):1.3EXACTLY-ONCE(精确一次):1.4分布式快照与至少一次事件传递和重复数据删除的比较2flink内部实现状态一致性3端到端的一致性3.1Source3.2Sink3.2.1幂等写入3.2.2事务写入3.2.2.1两阶段提交3.2.2.2flink的两阶段提
- OSDI 2023: ExoFlow A Universal Workflow System for Exactly-Once DAGs
结构化文摘
工作流DAG可靠性
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.恢复策略的重点特定应用程序:每个应用程序都包含针对其独特需求的定制恢复机制。这可以提供优化的恢复,但意味着每个应用程序的开发人员必须独立处理容错性,这会增加复杂性。系统范围:总体分布式系统使用通用机制处理所有在其上运行的应用程序的恢复。这简化了开发,但牺牲了更细粒度、应用程序优化的恢复的可能性。2.性能/恢复权衡优先级以性能为中心:使用这种方法
- Flink和Kafka端到端数据一致性
今天好好洗头了嘛
Flinkkafkaflink分布式
Flink内部把Checkpoint开启,设置Checkpoint模式为EXACTLY_ONCEenv.enableCheckpointing(1000*10L);env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);KafkaSource当Flink开启Checkpoint时,Kafka的of
- Flink 1.7.0 安装、配置与使用
编码前线
本地单机安装ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。有状态计算的Exactly-once语义。状态是指flink能够维护数据在时序上的聚类和聚合,同时它有checkpoint机制支持带有事件时间(eventtime)语义的流处理和窗口处理。事件时间的语义使流计算的结果更加精确,尤其在事
- 【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
一步一个脚印,一天一道大数据面试题。在流式大数据处理框架中,Exactly-Once语义对于确保每条数据精确地只被消费一次(避免重复读取和丢失读取)非常重要。下面将介绍Flink是如何实现Exactly-Once语义的。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现Exactly-Once语义并不难,但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况,因此为了可靠地实现Exactly-Once,需要以下容错机制
- Flink 数据保存 Redis(自定义Redis Sink ) 实现exactly-once
程序猿郭鹏飞神奇经历
flinkredisflink大数据
通过如下链接:Flink官方文档,我们知道数据保存到Redis的容错机制是atleastonce。所以我们通过幂等操作,使用新数据覆盖旧数据的方式,以此来实现exactly-once。1.代码部分1.1config.properties配置文件redis.host=192.168.204.210redis.port=6379redis.password=123456redis.timeout=50
- flink-17 flink集成kafka
爱吃甜食_
Flink
flink集成kafka前言kafka作为flink的sourcekafka作为flink的sinkpom依赖官网前言Flink提供了一个特有的kafkaconnector去读写kafkatopic的数据。flink消费kafka数据,并不是完全通过跟踪kafka消费组的offset来实现去保证exactly-once的语义,而是flink内部去跟踪offset和做checkpoint去实现exa
- Kafka的Exactly-once语义与事务机制
码农老K
数据库kafkajava分布式大数据
Kafka0.11.x版本(对应ConfluentPlatform3.3),该版本引入了exactly-once语义。精确一次确实很难实现(Exactly-onceisareallyhardproblem)MathiasVerraes说,分布式系统中最难解决的两个问题是:消息顺序保证(Guaranteedorderofmessages)。消息的精确一次投递(Exactly-oncedelivery
- 【状态管理|概述】Flink的状态管理:为什么需要state、怎么保存state、对于state过大怎么处理
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flinkjava大数据
文章目录一.state相关1.state种类2.State的存在形式3.state在哪产生4.state内存设置二.statebackend1.三种状态后端2.如何在hdfs中存储?3.设置checkpoint3.1.大状态下设置checkpoint3.2.EXACTLY_ONCE下设置分析checkpoint三.State设置过期时间1.datastream的TTL2.TableAPI和SQL的
- Kotlin 内联函数:run,let,apply,also,with
过期的薯条
1.引言最近接手了一个kotlin项目,遇到apply内联函数,于是花点时间瞅了瞅。发现还有点意思。于是花点时间整理整理。2.正题2.1run函数@kotlin.internal.InlineOnlypublicinlinefunT.run(block:T.()->R):R{contract{callsInPlace(block,InvocationKind.EXACTLY_ONCE)}retur
- 详解flink exactly-once和两阶段提交
后季暖
flink大数据
以下是我们常见的三种flink处理语义:最多一次(At-most-Once):用户的数据只会被处理一次,不管成功还是失败,不会重试也不会重发。至少一次(At-least-Once):系统会保证数据或事件至少被处理一次。如果中间发生错误或者丢失,那么会从源头重新发送一条然后进入处理系统,所以同一个事件或者消息会被处理多次。精确一次(Exactly-Once):表示每一条数据只会被精确地处理一次,不多
- Flink学习笔记(一):为什么选择flink
胖胖的战士
Flinkflink大数据处理
一、概述在很多数据处理场景下,要求数据以数据流的形式进行分析和存储,然鹅er…为啥选flink呢?流处理的框架不是很多么Q:流处理框架有很多中,比如前面提到的spark,storm等,为什么选flink?A:1.flink具有高吞吐、低延迟、高性能的特性(海量数据秒级处理)2.支持带有事件时间的窗口(Window)操作3.持有状态计算的Exactly-once(严格/恰好一次)语义,保障状态的一致
- LeetCode 2400 Number of Ways to Reach a Position After Exactly k Steps (dp 或 组合数 推荐)
_TCgogogo_
LeetCode动态规划组合数学leetcodedp组合数
YouaregiventwopositiveintegersstartPosandendPos.Initially,youarestandingatpositionstartPosonaninfinitenumberline.Withonestep,youcanmoveeitheronepositiontotheleft,oronepositiontotheright.Givenapositive
- Flink的特点以及优势
DemonHunter211
Hadoop
Flink的优势、数据量&吞吐量&延迟性Flink的流处理引擎只需要很少配置就能实现高吞吐率和低延迟。2、支持EventTime和乱序事件Flink支持了流处理和EventTime语义的窗口机制。Eventtime使得计算乱序到达的事件或可能延迟到达的事件更加简单。3、状态计算的exactly-once语义流程序可以在计算过程中维护自定义状态。Flink的checkpointing机制保证了即时在
- Flink1.13 Checkpoint原理
万事万物
介绍Flink具体如何保证exactly-once呢?它使用一种被称为"检查点"(checkpoint)的特性,在出现故障时将系统重置回正确状态。下面通过简单的类比来解释检查点的作用。案例假设你和两位朋友正在数项链上有多少颗珠子,如下图所示。你捏住珠子,边数边拨,每拨过一颗珠子就给总数加一。你的朋友也这样数他们手中的珠子。当你分神忘记数到哪里时,怎么办呢?如果项链上有很多珠子,你显然不想从头再数一
- Flink知识点
芝麻仗剑走天涯
大数据flink
Flink1.简单介绍一下Flink2.Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗3.Flink集群运行时角色4.Flink相比SparkStreaming的区别4.1、什么是两阶段提交协议?5.Flink是如何保证Exactly-once语义的6.介绍下Flink的容错机制(checkpoint)7.Flinkcheckpoint与SparkStreaming的有什么区别或优势吗8.如果下级存储
- What exactly is Fragmented mp4(fMP4)?
FlyingPenguin
AfragmentedMP4containsaseriesofsegmentswhichcanberequestedindividuallyifyourserversupportsbyte-rangerequests.fMP4格式的文件中,包含多个segments,这些segment可以被单独请求(如果服务器支持按字节进行读取的请求的话)。BoxesakaAtomsAllMP4filesusean
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1