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定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- Flume与Couchbase集成原理与实例
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
Flume与Couchbase集成原理与实例作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,企业对数据存储和处理的效率要求越来越高。在数据采集、存储、处理和分析的各个环节,都需要高效、可靠的技术支持。Flume和Couchbase正是这样两种优秀的工具,前者擅长于数据采集和传输,后者擅长于键值存储和文
- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
flume大数据分布式
1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- Flume-HBase-Kafka
正在緩沖҉99%
kafkaFlumeHBase大数据
Flume-HBase-Kafka一、各自介绍1.Flume简介和特征2.HBase简介和特征3.Kafka简介和特征二、通过Flume读取日志文件写入到Kafka中在写入HBase各自作用一、各自介绍1.Flume简介和特征一、简介Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方
- 大数据环境(单机版) Flume传输数据到Kafka
凡许真
大数据flumekafka数据采集
文章目录前言一、准备二、安装三、配置环境变量四、修改配置4.1、kafka配置4.2、Flume配置五、启动程序5.1、启动zk5.2、启动kafka5.3、启动flume六、测试6.1、启动一个kafka终端,用来消费消息6.2、写入日志其他前言flume监控指定目录,传输数据到kafka一、准备flume-1.10.1kafka_2.11-2.4.1zookeeper-3.4.13二、安装使用
- Kafka系列之:记录一次源头数据库刷数据,造成数据丢失的原因
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KafkaKafka系列记录一次源头数据库刷数据造成数据丢失的原因
Kafka系列之:记录一次源头数据库刷数据,造成数据丢失的原因一、背景二、查看topic日志信息三、结论四、解决方法一、背景源头数据库在很短的时间内刷了大量的数据,部分数据在hdfs丢失了理论上debezium数据采集不会丢失,就需要排查数据链路某个节点是否有数据丢失。数据链路是:debezium——kafka——flume——hdfs根据经验定位数据在kafka侧丢失,下一面进一步确认是否数据在
- 强大的ETL利器—DataFlow3.0
lixiang2114
数据分析etlflumesqoop数据库数据仓库
产品开发背景DataFlow是基于应用数据流程的一套分布式ETL系统服务组件,其前身是LogCollector2.0日志系统框架,自LogCollector3.0版本开始正式更名为DataFlow3.0。目前常用的ETL工具Flume、LogStash、Kettle、Sqoop等也可以完成数据的采集、传输、转换和存储;但这些工具都不具备事务一致性。比如Flume工具仅能应用到通信质量无障碍的局域网
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
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面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- 数据仓库与数据挖掘记录 三
匆匆整棹还
数据挖掘
数据仓库的数据存储和处理数据的ETL过程数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取/抽取、清洗、转换.加载与索引等数据调和工作,如图2.2所示。1)数据提取(Extract)从多个数据源中获取原始数据(如数据库、日志文件、API、云存储等)。数据源可能是结构化(如MySQL)、半结构化(如JSON)、非结构化(如文本)。关键技术:SQL查询、Web爬虫、日志采集工具(如Flume)
- 【大数据技术】搭建完全分布式高可用大数据集群(Flume)
Want595
Python大数据采集与分析大数据分布式flume
搭建完全分布式高可用大数据集群(Flume)apache-flume-1.11.0-bin.tar.gz注:请在阅读本篇文章前,将以上资源下载下来。写在前面本文主要介绍搭建完全分布式高可用集群Flume的详细步骤。注意:统一约定将软件安装包存放于虚拟机的/software目录下,软件安装至/opt目录下。安装Flume用finalshell将压缩包上传到虚拟机master的/software目录下
- 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
- python消费kafka数据nginx日志实时_基于nginx+flume+kafka+mongodb实现埋点数据采集
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名词解释埋点其实就是用于记录用户在页面的一些操作行为。例如,用户访问页面(PV,PageViews)、访问页面用户数量(UV,UserViews)、页面停留、按钮点击、文件下载等,这些都属于用户的操作行为。开发背景我司之前在处理埋点数据采集时,模式很简单,当用户操作页面控件时,前端监听到操作事件,并根据上下文环境,将事件相关的数据通过接口调用发送至埋点数据采集服务(简称ets服务),ets服务对数
- 大数据-267 实时数仓 - ODS Lambda架构 Kappa架构 核心思想
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面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!MyBatis更新完毕目前开始更新Spring,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)Cl
- nginx+flume网络流量日志实时数据分析实战_日志数据分析(1)
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程序员nginxflume数据分析
得到visits模型hadoopjar/export/data/mapreduce/web_log.jarcn.itcast.bigdata.weblog.clickstream.ClickStreamVisit网络日志数据分析-数据加载对于日志数据的分析,Hive也分为三层:ods层、dw层、app层创建数据库createdatabaseifnotexistsweb_log_ods;create
- 【大数据入门核心技术-Flume】(二)Flume安装部署
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大数据技术入门到21天通关bigdatahadoop大数据hbaseflume
目录一、准备工作1、基本Hadoop环境安装2、下载安装包二、安装1、解压2、修改环境变量3、修改并配置flume-env.sh文件4、验证是否安装成功一、准备工作1、基本Hadoop环境安装参考Hadoop安装【大数据入门核心技术-Hadoop】(五)Hadoop3.2.1非高可用集群搭建【大数据入门核心技术-Hadoop】(六)Hadoop3.2.1高可用集群搭建2、下载安装包官方网址:
- java.io.FileNotFoundException: /tmp/log/flume-ng/flume.log (Permission denied)
海洋 之心
Flume问题解决Hadoop问题解决javaflume开发语言zookeeper大数据
文章目录问题描述:原因分析:解决方案:问题描述:使用Flume将本地文件监控上传到HDFS上时出现log4j:ERRORsetFile(null,true)callfailed.java.io.FileNotFoundException:/tmp/log/flume-ng/flume.log(Permissiondenied)log4j:ERRORsetFile(null,true)callfai
- flume系列之:消费Kafka集群Topic报错java.io.IOException: Can‘t resolve address: data03:9092
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flumeflume系列消费Kafka集群TopicOExceptionresolveaddress
flume系列之:消费Kafka集群Topic报错java.io.IOException:Can'tresolveaddress:data03:9092Causedby:java.nio.channels.UnresolvedAddressException一、flume消费Kafka集群Topic报错二、报错原因三、解决方法一、flume消费Kafka集群Topic报错21Sep202214:5
- 基于Spark的实时计算服务的流程架构
小小搬运工40
spark大数据
基于Spark的实时计算服务的流程架构通常涉及多个组件和步骤,从数据采集到数据处理,再到结果输出和监控。以下是一个典型的基于Spark的实时计算服务的流程架构:1.数据源数据源是实时计算服务的起点,常见的数据源包括:消息队列:如Kafka、RabbitMQ、AmazonKinesis等。日志系统:如Flume、Logstash等。传感器数据:物联网设备产生的数据流。数据库变更数据捕获(CDC):如
- 大数据开发的底层逻辑是什么?
瑰茵
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大数据开发的底层逻辑主要围绕数据的生命周期进行,包括数据的采集、存储、处理、分析和可视化等环节。以下是大数据开发的一些关键底层逻辑:数据采集:目的:从不同的数据源(如日志文件、数据库、传感器等)收集数据。方法:使用数据采集工具(如ApacheFlume、ApacheKafka、ApacheSqoop)来捕获和传输数据。数据存储:目的:将收集到的数据存储在可靠且可扩展的存储系统中。方法:使用分布式文
- flume+ Elasticsearch +kibana环境搭建及讲解
pincharensheng
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1、软件介绍1.1、flume1.1.1、flume介绍1)flume概念1、flume是一个分布式的日志收集系统,具有高可靠、高可用、事务管理、失败重启等功能。数据处理速度快,完全可以用于生产环境;2、flume的核心是agent。agent是一个java进程,运行在日志收集端,通过agent接收日志,然后暂存起来,再发送到目的地;3、agent里面包含3个核心组件:source、channel
- Hive数据仓库中的数据导出到MySQL的数据表不成功
sin2201
出错问题数据仓库hivemysql
可能的原因:(1)没有下载flume和sqoop(2)权限问题:因为MySQL数据库拒绝了root用户从hadoop3主机的连接请求,root用户没有从hadoop3主机进行连接的权限解决:通过MySQL的授权命令来授予权限mysql>GRANTALLPRIVILEGESONsqoop_weblog.*TO'root'@'hadoop3'IDENTIFIEDBY'2020';QueryOK,0ro
- python消费kafka数据nginx日志实时_Openresty+Lua+Kafka实现日志实时采集
weixin_39997311
简介在很多数据采集场景下,Flume作为一个高性能采集日志的工具,相信大家都知道它。许多人想起Flume这个组件能联想到的大多数都是Flume跟Kafka相结合进行日志的采集,这种方案有很多他的优点,比如高性能、高吞吐、数据可靠性等。但是我们如果要求对日志进行实时的采集,这显然不是一个好的解决方案。原因如下:就目前来说,Flume能支持实时监控一个目录的数据文件,一旦对某个目录的文件采集完成,就会
- openresty+lua实现实时写kafka
sky@梦幻未来
大数据openrestynginxopenrestylua
一.背景在使用openresty+lua+nginx+flume,通过定时切分日志发送kafka的方式无法满足实时性的情况下,小编开始研究openresty+lua+nginx+kafka实时写kafka,从而达到数据实时性,和高性能保证。二.实现1.openresty安装nginx,以及lua的使用请看博主上一篇博客https://blog.csdn.net/qq_29497387/articl
- SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
不二人生
#数据集成工具SeaTunnel
文章目录SeaTunnel与DataX、Sqoop、Flume、FlinkCDC对比同类产品横向对比2.1、高可用、健壮的容错机制2.2、部署难度和运行模式2.3、支持的数据源丰富度2.4、内存资源占用2.5、数据库连接占用2.6、自动建表2.7、整库同步2.8、断点续传2.9、多引擎支持2.10、数据转换算子2.11、性能2.12、离线同步2.13、增量同步&实时同步2.14、CDC同步2.15
- flume系列之:flume落cos
快乐骑行^_^
日常分享专栏flume系列
flume系列之:flume落cos一、参考文章二、安装cosjar包三、添加hadoop-cos的相关配置四、flume环境添加hadoop类路径五、使用cos路径六、启动/重启flume一、参考文章Kafka数据通过Flume存储到HDFS或COSflumetocos使用指南二、安装cosjar包将对应hadoop版本的hadoop-cos的jar包(hadoop-cos-{hadoop.ve
- Flume 简介01 作用 核心概念 事务机制 安装 配置入门实战
湖中屋
Flumeflume
Flume1.业务系统为什么会产生用户行为日志,怎么产生的用户行文日志:每一次访问的行为(访问、搜索)产生的日志记录用户行为日志的目的:1.商家会精准的给你呈现符合你的个人界面2.商家会给你个人添加用户标签,更加精准的分析埋点等2.flume用来做什么的(采集传输数据的,分布式的,可靠的)ApacheFlume是一个从可以收集例如日志,事件等数据资源,并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
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- kafka直接对接nginx
Lu_Xiao_Yue
nginxkafka
很多时候我们要对nginx产生的日志进行分析都是通过flume监控nginx产生的日志,通过flume把日志文件发送该kafka,flume作为生产者,但是这种方式的缺点就是可能效率会比较慢,除此之外还可以使用kafka直接对接nginx,nginx作为生产者,把log日志直接对接到kafka的某些分区中,这种方法的效率比较高,但是缺点就是可能会出现数据丢失,可以通过把nginx的日志进行一份给k
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,