- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- hive 中优化性能的一些方法
闯闯桑
hivehadoop数据仓库
在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
Pythonpandaspython数据分析
前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- PySpark实现获取S3上Parquet文件的数据结构,并自动在Snowflake里建表和生成对应的建表和导入数据的SQL
weixin_30777913
pythonawssqlspark
PySpark实现S3上解析存储Parquet文件的多个路径,获取其中的数据Schema,再根据这些Schema,参考以下文本,得到创建S3路径Stage的SQL语句和上传数据到Snowflake数据库的SQL语句,同样的Stage路径只需创建一个Stage对象即可,并在S3上保存为SQL,并在Snowflake里创建对应的表,并在S3上存储创建表的SQL语句。要将存储在S3上的Parquet文件
- 通过spark-redshift工具包读取redshift上的表
stark_summer
sparksparkredshiftparquetapi数据
spark数据源API在spark1.2以后,开始提供插件诗的机制,并与各种结构化数据源整合。spark用户可以读取各种各样数据源的数据,比如Hive表、JSON文件、列式的Parquet表、以及其他表。通过spark包可以获取第三方数据源。而这篇文章主要讨论spark新的数据源,通过spark-redshift包,去访问AmazonRedshift服务。spark-redshift包主要由Dat
- Pandas使用教程 - Pandas 与 Parquet 数据交互
闲人编程
Pandas使用教程pandasParquet数据交互高效压缩跨平台python
目录进阶篇46.Pandas与Parquet数据交互1.Parquet格式简介2.使用Pandas读取Parquet数据2.1基本用法2.2参数说明3.使用Pandas写入Parquet数据3.1基本用法3.2参数说明4.依赖库与性能优化4.1依赖库4.2性能优化策略5.实际案例:从Parquet文件加载与存储股票数据6.总结7.参考资料进阶篇46.Pandas与Parquet数据交互Parque
- Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序
weixin_30777913
pythonspark云计算
设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序,实现根据不同的输入参数,用Airflow进行调度,自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。PySpark程序需要异常处理,输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状
- 【数据挖掘】Pandas
dundunmm
数据挖掘数据挖掘pandas人工智能
Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一,提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。它通常与NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等库结合使用,帮助构建高效的数据挖掘流程。1.读取数据Pandas支持多种数据格式,如CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等。importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.
- 如何使用Spark SQL进行复杂的数据查询和分析
Java资深爱好者
sparksql大数据
使用SparkSQL进行复杂的数据查询和分析是一个涉及多个步骤和技术的过程。以下是如何使用SparkSQL进行复杂数据查询和分析的详细指南:一、准备阶段环境搭建:确保已经安装并配置好了ApacheSpark环境。准备好数据源,可以是CSV文件、JSON文件、Parquet文件等结构化数据,或者是日志文件、数据流等非结构化数据。数据读取:使用SparkSQL的DataFrameAPI读取数据。例如,
- StarRocks-同步hive-textfile格式数据
blazing fire !!!
StarRocks数据仓库starrocks
官方文档对csv,orc,json,parquet都支持的比较好。写文章的时候SR我们生产用的是3.1.x版本1、同步hive表textfile格式的数据hive表结构CREATEEXTERNALTABLEads_d_app_rank_inc(`filename`stringCOMMENT'解析的文件名称',`rank`stringCOMMENT'app排名',`app_name`stringCO
- Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.parquet.schema.MessageType
黄瓜炖啤酒鸭
Flink依赖冲突
目前没解决,本地代码可以运行,打包集群运行也没问题,可能是zeppelin哪里的依赖包冲突。scala任务代码Headdefault%flink.confflink.execution.packagesorg.apache.flink:flink-connector-kafka_2.11:1.11.2,com.alibaba:fastjson:1.2.60,org.apache.flink:fli
- Influxdb 架构
王小工
数据库架构
InfluxDB是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库,用于存储大规模的时序数据并进行实时分析,其架构特点可以归纳为以下几点:一、核心组件数据摄取组件:负责接收用户写入的数据,并将其分片到不同的摄取器中。摄取器会对数据进行验证、分区、重复数据删除等处理,然后将数据保存为Parquet文件。摄取器还会更新目录,以通知其他组件新数据的到达。数据查询组件:负责处理用户的查询请求,从目录中获取所需的元
- python-44-嵌入式数据库SQLite和DuckDB
皮皮冰燃
python3数据库pythonsqliteDuckDB
文章目录1SQLite1.1世界上最流行的数据库1.1SQLite简介1.2插入语句1.3查询数据1.4更新数据1.5删除数据2DuckDB2.1DuckDB简介2.2DuckDB与Python结合使用2.2.1创建表2.2.2分析语句2.2.3导出为parquet文件2.3Windows中使用DuckDB3参考附录1SQLitePython的一个特点是,它内置了一个轻量级的关系型数据库SQLit
- Python 将parquet文件转换为csv文件
一个小坑货
#python常用功能方法python开发语言
Python将parquet文件转换为csv文件使用pyarrow插件将parquet文件转换为csv使用pyarrow插件将parquet文件转换为csv```pythonimportosimportpyarrow.parquetaspqfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimportcsvimporttime#定义一个函数来处理单个Par
- Pandas教程:Pandas各种数据源操作大全
旦莫
#PythonPandas机器学习大数据人工智能pythonpandas数据分析
目录1.CSV文件1.1介绍1.2操作方法1.3转换2.Excel文件2.1介绍2.2操作方法2.3转换3.SQL数据库3.1介绍3.2操作方法3.3转换4.JSON文件4.1介绍4.2操作方法4.3转换5.HTML文件5.1介绍5.2操作方法5.3转换6.HDF5文件6.1介绍6.2操作方法6.3转换7.Parquet文件7.1介绍7.2操作方法7.3转换8.Feather文件8.1介绍8.2操
- 大数据学习|理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
进击的小白菜
数据库大数据大数据学习apache
文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型,数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,通常是以文本格式(如CSV或TSV)或者二进制格式(如Parquet或ORC)。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中,如MySQL,用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格
- Hive的存储格式
百流
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文章目录Hive的存储格式1.存储格式简介2.行存储与列存储行式存储列式存储混合的PAX存储结构TextFileSequenceFileHive的存储格式1.存储格式简介Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(默认格式)、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORCFILE、PARQUET。textfile为默认格式,建表时没有指定文件格式,则使用TEXTFILE,导入数据时会直接把
- Spark - SQL查询文件数据
kikiki5
有时候有没有这么一种情况,我拿到了一个sql,csv,parquet文件,一起来就想写sql,不想写那些乱七八糟的的东西,只是想快速实现我要的聚合查询数据。那么我们可以利用spark-sql直接操作文件的特性处理这类的需求,姐姐再也不用担心我不会spark了,因为我就只会sql。使用方法csvspark.sql("select*fromcsv.`/tmp/demo.csv`").show(fals
- 【大数据面试题】006介绍一下Parquet存储格式的优势
Jiweilai1
一天一道面试题大数据sparkhadoop
一步一个脚印,一天一道面试题列式存储同一列的数据是同一种数据类型,所以压缩比例可以更高。同时一般查询使用时不会使用所有列,而是只用到几列,所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储,所以可以对同一类型的一段做压缩,压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python等都支持,所以Parquet文件可以在不同系统和语言通用。这是我觉得比较实在的优势
- (10)Hive的相关概念——文件格式和数据压缩
爱吃辣条byte
#Hivehive数据仓库
目录一、文件格式1.1列式存储和行式存储1.1.1行存储的特点1.1.2列存储的特点1.2TextFile1.3SequenceFile1.4Parquet1.5ORC二、数据压缩2.1数据压缩-概述2.1.1压缩的优点2.1.2压缩的缺点2.2Hive中压缩配置2.2.1开启Map输出阶段压缩(MR引擎)2.2.2开启Reduce输出阶段压缩2.3Hive中压缩测试一、文件格式Hive数据存储的
- Pandas实践经验汇总
November丶Chopin
pandaspython数据分析
目录DataFrame去重drop_duplicates加载parquet文件加载XLSX文件报错DataFrame去重drop_duplicates参考:官方文档-pandas.DataFrame.drop_duplicates参数:subset:按照subset指定的列进行去重,默认为所有列;keep:{‘first’,‘last’,False},保留first或last,如果为False,则
- Apache Iceberg 是什么?
Shockang
大数据技术体系大数据hiveIceberg数据湖
前言本文隶属于专栏《大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系WHATApacheIceberg是一种用于庞大分析数据集的开放表格式。表格式(TableFormat)的功能是确定该如何管理、组织和跟踪构成表的所有文件。可以将其视为物理数据文件(用Parquet或ORC等编写)以及它们如何结构形成表之间的抽象
- 使用python打开parquet文件
Yorelee.
#环境配置人工智能python信息与通信
Parquet是一种用于列式存储和压缩数据的文件格式,广泛应用于大数据处理和分析中。Python提供了多个库来处理Parquet文件,例如pyarrow和fastparquet。本文将介绍使用这两个库打开Parquet文件的方法,并提供代码示例。1.安装所需库使用命令行安装pyarrow和fastparquet;pipinstallpyarrowfastparquet2.使用pyarrow打开Pa
- spark题06
博弈史密斯
1.kafka收集数据的原理?2.讲讲列式存储的parquet文件底层格式?3.dataset和dataframe?4scala中trait特征和用法?5.redis和memcache的区别?6.列举Spark中常见的端口,分别有什么功能?8.Spark官网中,你常用哪几个模块?11.yarn的原理?14.看过源码?你熟悉哪几个部分的源码?15.集群上nodemanager和ResourceMan
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周润发的弟弟
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DataSource(数据源)在本节中,我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源,如Parquet、CSV、JSON和JDBC外,我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。###Imagedatasource(图像数据源)该图像数据源用于从目录加载图像文件,它可以通过Java库中的ImageIO加载压缩图像(jpeg、png等)到原始图像表示。加载的DataFrame有一
- 【Spark系列6】如何做SQL查询优化和执行计划分析
周润发的弟弟
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ApacheSparkSQL使用Catalyst优化器来生成逻辑执行计划和物理执行计划。逻辑执行计划描述了逻辑上如何执行查询,而物理执行计划则是Spark实际执行的步骤。一、查询优化示例1:过滤提前未优化的查询valsalesData=spark.read.parquet("hdfs://sales_data.parquet")valresult=salesData.groupBy("produc
- PiflowX组件-FileRead
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PiflowX大数据sparkbigdataflinkhadoop
FileRead组件组件说明从文件系统读取。计算引擎flink组件分组file端口Inport:默认端口outport:默认端口组件属性名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子pathpath“”无是文件路径。hdfs://server1:8020/flink/test/text.txtformatformat“”Set(“json”,“csv”,“avro”,“parquet”,“orc”,“r
- PiflowX组件-FileWrite
PiflowX
sparkflinkbigdata大数据hadoop
FileWrite组件组件说明往文件系统写入。计算引擎flink组件分组file端口Inport:默认端口outport:默认端口组件属性名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子pathpath“”无是文件路径。hdfs://server1:8020/flink/test/text.txtformatformat“”Set(“json”,“csv”,“avro”,“parquet”,“orc”,“
- Apache Impala 4.1概览
stiga-huang
Impalaapacheimpala
ApacheImpala4.1概览自从Impala4.0发布后,历时近11个月,Impala4.1终于发布了!新版本在Iceberg集成、Catalog优化、Parquet/ORC读取性能、嵌套类型等方面都有较大进展。限于个人认知和篇幅有限,本文只能挑些重要功能进行介绍,详细更新列表可见ChangeLog-4.1.1.Iceberg集成Impala-4.1开始正式支持ApacheIceberg。I
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod