- 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
分布式hadoop缓存
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
一休哥助手
架构系统架构
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
hive
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
Toroidals
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
数据库
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
hadoop
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
隔壁王医生
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
省赚客app开发者
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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
聚合收藏
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
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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.
- Hadoop智能房屋推荐系统 爬虫1w+ 协同过滤余弦函数推荐 代码+视频教程+文档
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课题设计Hadoop课设hadoop爬虫大数据
Hadoop智能房屋推荐系统爬虫1w+协同过滤余弦函数推荐带视频教程毕设设计课题设计【Hadoop项目】1.data.csv上传到hadoop集群环境2.data.csv数据清洗3.MapReducer数据汇总处理,将Reducer的结果数据保存到本地Mysql数据库中4.Springboot+Echarts+MySQL显示数据分析结果分析数据维度如下:【房屋分类热度】【各分类下房屋数量及占比】【
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
qq+593186283
hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
- Hadoop解决数据倾斜方法?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
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数据倾斜(DataSkew)是分布式计算框架中常见的问题,特别是在MapReduce作业里。当某些Mapper或Reducer处理的数据量远大于其他节点时,就会导致整体任务执行时间延长,并且资源利用率不均衡。为了解决这个问题,Hadoop提供了多种策略和技术手段来优化数据分布和任务分配。以下是关于Hadoop解决数据倾斜的方法总结、思维导图描述以及Java代码示例。Hadoop解决数据倾斜方法概述
- Ranger Hive Service连接测试失败问题解决
一张假钞
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个人博客地址:RangerHiveService连接测试失败问题解决|一张假钞的真实世界异常信息如下:org.apache.ranger.plugin.client.HadoopException:UnabletoconnecttoHiveThriftServerinstance..UnabletoconnecttoHiveThriftServerinstance..Couldnotopencli
- python操作hbase创建表(一)
金融小白数据分析之路
大数据hbasepython数据库
python通过thrift来操作hbase在开发环境安装python库pipinstallthriftpipinstallhbase-thrifthbase中需要开启hbase-daemon.shstartthrifthadoop、hbse、Zookeeper都需要开启fromhbaseimportHbasefromthrift.transportimportTSocketfromhbase.t
- spark安装与环境配置
Handoking
大数据进阶中sparkpython安装
1.安装spark官网http://spark.apache.org/downloads.html考虑到spark之后要结合hadoop一起使用,所以下载和已经安装hadoop版本均兼容的spark(首先安装好hadoop选择伪分布式配置(因为我是单机运行,有集群的朋友查看集群环境搭建的方法。)```)![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180718201
- ClickHouse vs StarRocks 选型对比
金州饿霸
BigData分布式数据库clickhouse
一、面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了,Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件,发明各种的解决方案技术栈,一方面确实帮助很多用户解决了问题,但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本,Hadoop也渐渐地失去了原本属于他的市场。对于用户来说,一套高性能,简单化,可扩展的数据库产品能够帮助他们解决业务痛点问题。越来越多的人将目光锁定在列存的分布式数据库上。
- StarRocks和ClickHouse对比
靴子学长
clickhouse数据库数据库架构java
经过研究,StarRocks与ClickHouse作为OLAP数据库在某些场景下都展现出极端的性能表现,且都不依赖于ApacheHadoop生态系统。在特定情况下,StarRocks的性能甚至优于ClickHouse。ClickHouse适合变化较少的扁平表场景,而StarRocks在单表测试中表现更好,且在多表关联方面具有更大的优势1。在架构方面,ClickHouse采用散布-聚集的模型,而St
- spark on yarn-cluster在生产环境 部署 spark 任务, 同时支持读取外部可配置化文件
千里风雪
sparklinux运维spark大数据hadoop
SparkYarn-cluster在生产环境部署,同时支持参数可配置化方法在Spark中,有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上,通常Yarn-cluster适用于生产环境,而Yarn-Cluster更适用于交互,调试模式提示:前提条件有hadoop集群,可以在yarn上运行Job文章目录SparkYarn-cluster在生产环境部署,同时支持参数可配置化
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo