- ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)
dazhong2012
软件工具数据仓库dataxETL
引言DataX系列文章:ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
- ftp文件服务器有连接数限制,查看ftp服务器连接数命令
赵承铭
ftp文件服务器有连接数限制
查看ftp服务器连接数命令内容精选换一换本章节适用于MRS3.x之前版本。Loader支持以下多种连接,每种连接的配置介绍可根据本章节内容了解。obs-connectorgeneric-jdbc-connectorftp-connector或sftp-connectorhbase-connector、hdfs-connector或hive-connectorOBS连接是Loa“数据导入”章节适用于
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略(适合初学者 & 开发测试环境)
huihui450
hdfshadoop大数据
HDFS(HadoopDistributedFileSystem)作为Hadoop生态系统的核心组件,广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言,伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式,包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查,帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式?Hadoop有
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 数据仓库技术及应用(Hive 产生背景与架构设计,存储模型与数据类型)
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
- Hadoop之HDFS
只年
大数据HadoopHDFShadoophdfs大数据
Hadoop之HDFSHDFS的Shell操作启动Hadoop集群(方便后续测试)[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-dfs.sh[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-yarn.sh-help:输出这个命令参数[atguigu@hadoop102~]$hadoopfs-helprm-ls:显示目录信息[atguigu@hadoop102~]$h
- HDFS中fsimage和edits究竟是什么
清平乐的技术博客
大数据运维hdfshadoop大数据
fsimage和edits是HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中的两个关键组件,用于存储文件系统的元数据,以确保文件系统的持久性和一致性。在理解它们的作用之前,我们先了解一下HDFS的基本工作原理。HDFS采用了一种分布式文件系统的架构,其中数据被划分成块并分布在不同的数据节点上,而元数据(文件和目录的信息)则由单独的组件进行管理。元数据的持久性和一致性非常重要,因为文件系统的正确
- 【Hadoop】Hadoop车辆数据存储
db_hjx_2066
javahadoop
Hadoop车辆数据存储本作业旨在实现将车辆数据按天存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并根据数据文件大小分割成多个文件进行存储。数据格式为JSON。作业要求车辆数据按天存储,每天的数据存储在一个文件夹下。数据文件以JSON格式存储。如果数据文件大于100M,则另起一个文件存储。每天的数据总量不少于300M。实现方法1.代码说明以下是用Java编写的实现代码:1.导入类//导入必要的类
- HDFS与HBase有什么关系?
lucky_syq
hdfshbasehadoop
1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase,即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。
- Hbase和关系型数据库、HDFS、Hive的区别
别这么骄傲
hivehbase数据库
目录1.Hbase和关系型数据库的区别2.Hbase和HDFS的区别3.Hbase和Hive的区别1.Hbase和关系型数据库的区别关系型数据库Hbase存储适合结构化数据,单机存储适合结构化和半结构数据的松散数据,分布式存储功能(1)支持ACID(2)支持join(3)使用主键PK(4)数据类型:int、varchar等(1)仅支持单行事务(2)不支持join,把数据糅合到一张大表(3)行键ro
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
hadoop大数据分布式
HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
大数据hadoophdfshive
Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括HadoopCommon(共享库和工具)、HadoopDistributedFileSystem(
- 大数据(1)-hdfs&hbase
viperrrrrrr
大数据hdfshbase
hbase&hdfs一、体系结构HDFS是一个标准的主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统;HDFS集群包含一个或多个NameNode(NameNodeHA会有多个NameNode)和多个DataNode(根据节点情况规划),用户可以通过HDFS客户端同NameNode和DataNode进行交互以访问文件系统。HDFS公开文件系统名称空间,并允许将用户数据存储在文件中。在内部,一个文
- Hadoop入门案例
'Wu'
学习日常大数据hadoophdfs大数据
Hadoop的运行流程:客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息;DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode,并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时(比如输入某些日志),它会被分成固定大小(默认64MB)并进行数据复
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- 使用datax进行mysql的表恢复
是桃萌萌鸭~
mysql数据库
DataXDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。FeaturesDataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上Dat
- 【头歌】MapReduce基础实战 答案
Seven_Two2
头歌大数据实验答案c#开发语言
本专栏已收集大数据所有答案第1关:成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩,输入文件路径为/user/test/input,请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案:需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
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.
- 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
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
大数据后端
Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
Spark/Hivehivesparkhadoop
合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘hadoop大数据spark
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
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- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
Javahadoopjava大数据
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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分