- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Azkaban各种类型的Job编写
__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- 【二】【设计模式】建造者模式
妖精七七_
设计模式设计模式建造者模式
建造者模式的引入//C10_1.cpp#include#include"SystemConfig.h"intmain(){SystemConfigconfig("mysql://127.0.0.1/","xiaomu","xiaomumemeda","redis://127.0.0.1/","xiaomuredis","xiaomuredispw","kafka://127.0.0.1","xia
- kafka-eagle 配置文件修改使用自带的数据库
bright future cheer
kafka数据库分布式
######################################multizookeeper&kafkaclusterlistSettingsprefixedwith‘kafka.eagle.’willbedeprecated,use‘efak.’instead######################################efak.zk.cluster.alias=clu
- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 及 RocketMQ区别比较
木西爷
kafkaactivemqrabbitmq阿里云rocketmq
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息队列在电商系统、消息通讯、日志收集等应用中扮演着关键作用,以阿里为例,其研发的消息队列(RocketMQ)在历次天猫“双十一”活动中支撑了万亿级的数据洪峰,为大规模交易提供了有力保障。常见消息中间件对比特性ActiveMQRab
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- MQ横向对比:RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ
namelessmyth
Java框架MQrocketmqkafkarabbitmqactivemq
前言本文将从多个角度全方位对比目前比较常用的几个MQ:RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQZeroMQ下文单独说明。表格对比特性RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQ单机吞吐量10万级,支撑高吞吐10万级以上,甚至有文献称,可以达到单机百万级TPS。万级,同ActiveMQ万级,相对其他MQ较低。topic数量对吞吐量的影响topic可以达到几百/几千的级
- Maxwell监听mysql的binlog日志变化写入kafka消费者
澄绪猿
mysqlkafka数据库
一.环境:maxwell:v1.29.2(从1.30开始maxwell停止了对java8的使用,改为为11)maxwell1.29.2这个版本对mysql8.0以后的缺少utf8mb3字符的解码问题,需要对原码中加上一个部分内容:具体也给大家做了总结:关于v1.29.2版本的Maxwell存在于mysql8.0后版本部分源码字符集处理确实问题-CSDN博客二.程序这里还是那一个kafka模拟器来实
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之MySQL连接器配置示例和Connector参数详解
最笨的羊羊
日常分享专栏Debezium日常分享系列Debezium2.5稳定版本MySQL连接器配置示例Connector参数详解
Debezium日常分享系列之:Debezium2.5稳定版本之MySQL连接器配置示例和Connector参数详解一、MySQL连接器配置示例二、添加连接器配置三、连接器属性四、必须的连接器配置属性五、高级MySQL连接器配置属性六、Debezium连接器数据库架构历史配置属性七、用于配置生产者和消费者客户端的传递数据库架构历史属性八、Debezium连接器Kafka信号配置属性九、Debezi
- Flink 批作业 消费kafka
wending-Y
Flink入门到实践flinkkafka大数据
文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- Kafka主题二三事
慢一点,细一点
Kafkakafka分布式
客户端如果订阅了多次主题,则以最后一次为主,例如consumer.subscribe(Arrays.asList(topic1));consumer.subscribe(Arrays.asList(topic2));则订阅的只有topic2。消费者订阅主题是支持正则表达式,这样如果有新topic上线,并且匹配正则,则也会消费到这个新topic的内容,比如consumer.subscribe(Pat
- Spark Q&A
耐心的农夫2020
Q:在读取文件的时候,如何忽略空gzip文件?A:从Spark2.1开始,你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。可以将下面的选项添加到你的spark-submit或者pyspark命令中。--confspark.sql.files.ignoreCorruptFiles=true另外spark支持的选项可以通过在spark-shell
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- linux安装单机版spark3.5.0
爱上雪茄
大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
- Kafka-SSL笔记整理
yicj
kafkassl笔记
创建密钥仓库以及CA创建密匙仓库,用户存储证书文件keytool-keystoreserver.keystore.jks-aliashello_kafka-validity100000-genkey创建CAopensslreq-new-x509-keyoutca-key-outca-cert-days100000将生成的CA添加到客户端信任库keytool-keystoreclient.trust
- 架构:Apache Kafka Connect实现sqlserver数据实时同步
管理大亨
sqlserver中间件架构
实现ApacheKafkaConnect与SQLServer之间的实时数据同步,您可以使用KafkaConnect的JDBCSourceConnector。以下是一个基本的步骤:1.安装KafkaConnect:确保您已经安装了ApacheKafka和KafkaConnect。您可以从ApacheKafka的官方网站或其他途径获取它。2.下载JDBCDriver:获取适用于SQLServer的JD
- flume集成kafka
weixin_34112181
大数据pythonjava
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.kafka的配置参照https://my.oschina.net/u/1591525/blog/22519102.flum配置在flume的conf目录下新建kafka.propertiesagent.sources=s1agent.channels=c1agent.sinks=k1agent.sources.s1.type=execage
- Spark的数据结构——RDD
bluedraam_pp
Sparkspark数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西,它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域,大数据都是分割成若干个部分,放到多个服务器上,这样就能做到多线程的处理数据,这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着,可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit:作用在
- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
Key-Key
大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
- 基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
weixin_34071713
大数据数据库爬虫
摘要:在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上,阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台,并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介:李伟(花名:沐远),阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域,具有6年分布式开发经验,先后研发Spark及自主研发内存计算,目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
- lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存
I_belong_to_jesus
大数据
之前的文章(pysparklightGBM1和pysparklightGBM2)介绍了pyspark下lightGBM算法的实现,本文将重点介绍下如何保存训练好的模型,直接上代码:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer#配置spark,创建SparkSession对象spark=Spark
- 大数据开发(Spark面试真题-卷六)
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大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- Spark从入门到精通29:Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化
勇于自信
SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面,例如MySQL、Oracle等,包括现在大数据领域的数据仓库,例如Hive。它的基本的SQL执行的模型,都是类似的,首先都是要生成一条SQL语句执行计划。执行计划即从哪里查询,在哪个文件,从文件中查询哪些数据,此外,复杂的SQL还包括查询时是否对表中的数据进行过滤和筛选等等。2.UnresolvedLogicalPlan未
- 集群启动脚本
西风凋丶碧树
linux
使用SSH服务,要首先确保Linux主机间ssh相互免密,配置免密可看下面:Linux主机间ssh相互免密创建kafka启动脚本vimkafka-cluster.shforiin192.168.8.105192.168.8.106192.168.8.107doecho--------------------------------$ikafka启动-------------------------
- 1分钟玩转Kafka
中间件小哥
说起Kafka,许多使用者对它是又爱又恨。Kafka是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统,其极致体验让人欲罢不能,但操心的运维、复杂的安全策略、可靠性易用性的缺失、算不上极致的性能发挥、并不丰富的消息服务功能,仍需要使用者付出诸多的背后工作。即使你是Kafka老手,也难免会有上述同样的烦恼。与其整日操心Kafka的部署,不如试试云上Kafka带给你的惊喜?目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- Spark Streaming(二):DStream数据源
雪飘千里
1、输入DStream和Receiver输入(Receiver)DStream代表了来自数据源的输入数据流,在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流。除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数
- 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
dai_lm
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”
nannan408
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,