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hadoop大数据分布式
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- Hbase深入浅出
天才之上
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目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce,可以理解为一种计算框架。而HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存
- HBase简介:高效分布式数据存储和处理
代码指四方
分布式hbase数据库大数据
HBase简介:高效分布式数据存储和处理HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在ApacheHadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行,并能够处理海量的结构化和半结构化数据。HBase的核心特点包括:分布式存储:HBase使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储,数据被分布在集
- 在Hadoop集群中实现数据安全:技术与策略并行
Echo_Wish
实战高阶大数据hadoop大数据分布式
在Hadoop集群中实现数据安全:技术与策略并行随着大数据技术的广泛应用,Hadoop已经成为处理和存储海量数据的首选平台。然而,随着数据规模的扩大,如何确保Hadoop集群中的数据安全也成为了亟待解决的难题。毕竟,数据安全不仅关系到企业的隐私保护,也直接影响到数据的可信度与可用性。本文将探讨如何在Hadoop集群中实现数据安全,分析数据加密、访问控制、审计日志等方面的技术与策略,并通过一些具体的
- python编写mapreduce job教程
weixin_49526058
pythonmapreducehadoop
在Python中实现MapReduce作业,通常可以使用mrjob库,这是一个用于编写和执行MapReduce作业的Python库。它可以运行在本地模式或Hadoop集群上。以下是一个简单的MapReduce示例,它计算文本文件中每个单词的出现次数。安装mrjob首先,你需要安装mrjob库。可以通过pip安装:pipinstallmrjobMapReduce示例:计算单词频率1.创建一个MapR
- Knox原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
Knox原理与代码实例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,安全性和隔离性是非常重要的需求。ApacheKnox是一个反向代理服务器,旨在为ApacheHadoop集群提供单一入口点,增强安全性和集中化管理。它位于Hadoop集群与客户端应用程序之间,充当网关和负载均衡器的角色。Knox的主要目标是:提供集中式身份验证和授权,减轻客户端应用程序的负担。实现多租户支持,允许不同的组织或部门安全地共享同
- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
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1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- Hadoop常用端口号
海洋 之心
Hadoop问题解决hadoophbase大数据
Hadoop是一个由多个组件构成的分布式系统,每个组件都会使用一些特定的端口号来进行通信和交互。以下是Hadoop2.x常用的端口号列表:HDFS端口号:NameNode:50070SecondaryNameNode:50090DataNode:50010DataNode(数据传输):50020YARN端口号:ResourceManager:8088NodeManager:8042MapReduc
- Hadoop综合项目——二手房统计分析(可视化篇)
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- spark任务运行
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
- Hadoop 的分布式缓存机制是如何实现的?如何在大规模集群中优化缓存性能?
晚夜微雨问海棠呀
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Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存,用户可以将小文件(如配置文件、字典文件等)分发到各个计算节点,从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传:用户将需要缓存的文件上传到HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交:在提交MapReduce作业时,用户可以通过
- 集群与分片:深入理解及应用实践
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目录引言什么是集群?集群的定义集群的类型什么是分片?分片的定义分片的类型集群与分片的关系集群的应用场景负载均衡高可用性分片的应用场景大数据处理数据库分片集群与分片的架构设计系统架构设计数据存储设计案例分析Hadoop集群Elasticsearch分片性能优化策略集群性能优化分片性能优化挑战和解决方案总结参考资料引言在现代计算系统中,处理大规模数据和提高系统的可靠性已经成为了基础需求。集群和分片是两
- hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决
spring208208
hivehivesparkhbase
问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错;hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1:使用tez或spark引擎,在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2:s
- Ubuntu下配置安装Hadoop 2.2
weixin_30501857
大数据java运维
---恢复内容开始---这两天玩Hadoop,之前在我的Mac上配置了好长时间都没成功的Hadoop环境,今天想在win7虚拟机下的Ubuntu12.0464位机下配置,然后再建一个组群看一看。参考资料:1.InstallingsinglenodeHadoop2.2.0onUbuntu:http://bigdatahandler.com/hadoop-hdfs/installing-single-
- 2014 6月,比较老了
金金2019
AwesomeBigDataAcuratedlistofawesomebigdataframeworks,resourcesandotherawesomeness.Inspiredbyawesome-php,awesome-python,awesome-ruby,hadoopecosystemtable&big-data.Yourcontributionsarealwayswelcome!Awes
- Hive服务启动 之 metastore配置 和 hiveserver2
龍浮影
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Hive服务启动之metastore服务配置和hiveserver2 配置hive的时候都需要配置hive-site.xml,配置过程中可以选择hive直连或者使用metastore服务间接连接,那么他们之间有什么区别呢? 首先贴直连配置代码:javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=fal
- 5. clickhouse 单节点多实例部署
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大数据组件安装部署教程clickhouse单节点多实例伪分布安装部署
环境说明:主机名:cmc01为例操作系统:centos7安装部署软件版本部署方式centos7zookeeperzookeeper-3.4.10伪分布式hadoophadoop-3.1.3伪分布式hivehive-3.1.3-bin伪分布式clickhouse21.11.10.1-2单节点多实例dolphinscheduler3.0.0单节点kettlepdi-ce-9.3.0.0单节点sqoop
- 蓝易云 - HBase基础知识
蓝易云
hbase数据库大数据phppython人工智能
HBase是一个分布式、可伸缩、列式存储的NoSQL数据库,它建立在Hadoop的HDFS之上,提供高可靠性、高性能的数据存储和访问。以下是HBase的基础知识:数据模型:HBase以表的形式存储数据,每个表由行和列组成,可以动态添加列族。每行由唯一的行键标识,列族和列限定符(Qualifier)用于唯一标识列。架构:HBase采用分布式架构,数据被分散存储在多个RegionServer上,每个R
- 腾讯云大数据套件TBDS与阿里云大数据能力产品对比
奋力向前123
数据库java人工智能腾讯云大数据阿里云
前言博主在接触大数据方向研究的时候是在2016年,那时候正是大数据概念非常火热的一个时间段,最著名的Google的3篇论文。GoogleFS、MapReduce、BigTable,奠定了大数据框架产品的基础。Google文件系统,计算框架和存储框架。往后所有的大数据产品和过程域无一不是在三个模块的基础上进行搭建,迭代,完善。我们最开始使用的都是开源的产品,比如hadoop,HDSF,MAPRedu
- DS缩写乱争:当小海豚撞上AI顶流,技术圈也逃不过“撞名”修罗场
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DS缩写风云:从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时,技术圈提到DS,人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler(简称DS)。这个2019年诞生的分布式任务调度系统,凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成,一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而,命运的齿轮在2025年初突然加速转动:杭州AI公司DeepSeek(
- 1. hadoop 1.0.0 source code
小阿小火苗
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https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-1.0.0/
- hadoop 1.0 基本概念了解
fenggfa
hadoophadoop大数据mapreduce
hadoop基本概念了解common:hadoop组件公共常用工具类Avro:Avro是用于数据序列化的系统。不同机器之间数据交流的保障。MapReduce:MapReduce是一种编程模型,分为Map函数和Reduce函数。Map函数负责将输入数据转化为中间值,中间值再通过Reduce函数转化成输出数据HDFS:HDFS是一个分布式文件系统。通过一次写入,多次读出来实现。Chukwa:Chukw
- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop1.0.0作为大数据处理的开源框架,在业界有广泛应用。该版本包含核心分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、Common工具库等关键组件。通过分析源码,可深入理解这些组件的设计和实现细节,包括数据复制、任务调度、容错机制以及系统配置管理。本课程旨在指导学生和开发者深入学习Hadoop的核心原理和实践应用,为其在大数据领域的进一步研究和开
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
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如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- 分布式架构设计全解:以银行系统为例
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:分布式架构设计对于银行处理实时交易和数据分析至关重要,本文深入分析了Hadoop、F5、Dubbo和SpringCloud等技术在银行项目中的实际应用。Hadoop用于构建大数据仓库并支持数据分析,F5优化网络流量并确保高可用性,Dubbo和SpringCloud实现服务间的通信和微服务架构。通过这些技术的集成,银行可以建立高效且弹性的IT基础设施,满足快速变
- HiveQL命令(三)- Hive函数
BigDataMagician
HiveQL命令hivehadoop数据仓库
文章目录前言一、Hive内置函数1.数值函数2.字符串函数3.日期与时间函数4.条件函数5.聚合函数6.集合函数7.类型转换函数8.表生成函数(UDTF)前言在大数据处理和分析的过程中,数据的转换和处理是至关重要的环节。ApacheHive作为一种流行的数据仓库工具,提供了丰富的内置函数,帮助用户高效地处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。这些内置函数涵盖了数值计算、字符
- 【hudi】基于hive2.1.1的编译hudi-1.0.0源码
lisacumt
大数据
hudi版本1.0.0需要使用较低版本的hive,编译hudi只需要修改下类即可:org.apache.hudi.hadoop.hive.HoodieCombineHiveInputFormat一、复制org.apache.hadoop.hive.common.StringInternUtils找个hive2.3.9的源码包,创建包路径,并将此类复制到hudi的hudi-common到下。当然其他
- 掌握大数据--Hive全面指南
纪祥_ee1
大数据hivehadoop
1.Hive简介2.Hive部署方式3.Hive的架构图4.Hive初体验5.HiveSQL语法--DDL操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模结构化数据。以下是Hive的一些主要特点和介绍:1.类SQL查询语言:HiveSQ
- ZooKeeper 技术全解:概念、功能、文件系统与主从同步
专业WP网站开发-Joyous
Java分布式zookeeper分布式云原生
引言随着分布式系统变得越来越复杂,对协调服务的需求也在不断增长。ZooKeeper作为一个由Apache维护的开源分布式协调服务框架,广泛用于Hadoop生态系统和其他需要协调的分布式环境中。这一系统旨在解决分布式应用中常见的挑战,如配置管理、命名服务、分布式同步和集群管理等。ZooKeeper通过提供一个可靠的、简单的服务,确保了分布式系统中的数据一致性和协调性。它的设计哲学强调高可用性和高性能
- hadoop之MapReduce:片和块
哒啵Q297
hadoopmapreduce大数据
假如我现在500M这样的数据,如何存储?500M=128M+128M+128M+116M分为四个块进行存储。计算的时候,是按照片儿计算的,而不是块儿。块是物理概念,一个块就是128M,妥妥的,毋庸置疑。片是逻辑概念,一个片大约等于一个块。假如我现在需要计算一个300M的文件,这个时候启动多少个MapTask任务?答案是有多少个片儿,就启动多少个任务。一个片儿约等于一个块,但是最大可以128M*1.
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,