- 在sf=0.1时测试fireducks、duckdb、polars的tpch
l1t
数据库编程语言软件工程python压力测试
首先,从https://github.1git.de/fireducks-dev/polars-tpch下载源代码包,将其解压缩到/par/fire目录。然后进入此目录,运行SCALE_FACTOR=0.1./run-fireducks.sh,脚本会首先安装所需的包,编译tpch的数据生成器,然后按照sf=0.1生成tbl文件,再转化为parquet格式,最后执行。如下所示:root@DESKTO
- PgSQL内核特性 | Brin索引
yzs87
搜索引擎数据库
PgSQL内核特性|Brin索引数据库在进行过滤扫描或者join时,如果该表特别大,那么就需要顺序扫描表的所有数据然后进行过滤,或者扫描所有数据进行join条件探测。这对IO的负载影响特别大,当在join时,比如HashJoin的外表,需要对每个数据都进行Hash表探测,进一步影响性能。现有列存比如Infobright、Parquet、hydra等都对存储进行了类似的改进,在每个block中增加了
- 常见的结构化数据 转化为 字典列表
daoboker
python
以下是针对CSV、Parquet、Excel等格式使用pandas统一处理,并将每一行转换为字典的整理方案:一、通用处理逻辑无论何种数据格式,核心步骤均为:用pandas读取为DataFrame将DataFrame转换为列表+字典格式(orient=‘records’)二、具体实现代码CSV→字典列表importpandasaspd#读取CSVdf=pd.read_csv('data.csv',s
- 输入GSM8K数据集对Llama2-int4模型进行性能评估
Nnbwbyhxy
语言模型
思路:逐条输入GSM8K数据集获得模型输出并于数据集中的回答进行比对fromllama_cppimportLlama#从llama_cpp导入Llama类,用于加载并调用Llama模型importtime#导入time模块用于时间测量importpandasaspd#导入pandas用于数据处理,尤其是读取和操作Parquet文件fromsklearn.metricsimportaccuracy_
- Metastore 架构示意图和常用 SQL
houzhizhen
hivehive
Metastore架构示意图常用SQL检索表的字段使用以下sql检索数据库tpcds_bos_parquet_1000.web_site表的所有字段。SELECTCOLUMNS_V2.*FROMDBSJOINTBLSONDBS.DB_ID=TBLS.DB_IDJOINSDSONTBLS.SD_ID=SDS.SD_IDJOINCOLUMNS_V2ONSDS.CD_ID=COLUMNS_V2.CD_I
- Hive优化(3)——索引优化
麦当当MDD
hivehivehadoop数据仓库数据库开发数据库大数据
一、索引优化步骤了解数据和查询:在创建索引之前,了解数据和查询类型至关重要。识别查询中经常使用的列以及用于过滤、连接和排序的列。选择正确的存储格式:Hive支持各种存储格式,如ORC(优化行列式)、Parquet等。这些格式提供了用于数据检索的内置优化。根据数据和查询模式选择适当的格式可以在不需要额外索引的情况下提高性能。分区:分区数据可以通过限制需要扫描的数据量显著减少查询时间。这是一种优化查询
- 第66课:SparkSQL下Parquet中PushDown的实现学习笔记
梦飞天
SparkSparkSQLPushDown
第66课:SparkSQL下Parquet中PushDown的实现学习笔记本期内容:1SparkSQL下的PushDown的价值2SparkSQL下的Parquet的PuahDown实现Hive中也有PushDown。PushDown可以极大减少数据输入,极大的提高处理效率。SparkSQL实现了PushDown,在Parquet文件中实现PushDown具有很重要的意义。PushDown是一种S
- Hive的TextFile格式优化方法
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
Hive的TextFile格式是一种简单的行式存储格式,数据以文本行形式存储,每行包含多个字段,字段间通过分隔符(如逗号、制表符)分隔。尽管TextFile在性能上不如ORC、Parquet等列式存储格式,但在特定场景下仍有其优势。以下是TextFile格式的特点、优势、使用场景及优化方法:一、TextFile格式的特点行式存储数据按行存储,每行数据连续存储在文件中,适合整行读取场景。优点:写入简
- parquet :开源的列式存储文件格式
1.Parquet文件定义与核心概念Parquet是一种开源的列式存储文件格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年成为Apache顶级项目。其设计目标是为大数据分析提供高效存储和查询,主要特点包括:列式存储:数据按列而非按行组织,相同数据类型集中存储,显著提升分析查询效率(如仅读取部分列)。高效压缩:支持Snappy、Gzip、Zstd、LZO等算法,压缩率比行式格式(如CSV
- Hive的Parquet格式优化方法
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库性能优化
一、Parquet格式的特点与优势1.列式存储架构核心特点:数据按列存储,同一列的数据连续存储在文件中,而非行式存储的“整行连续存储”。优势:查询性能高:仅读取查询所需列的数据,减少I/O量(如SELECTnameFROMtable仅扫描name列)。压缩效率高:同一列数据类型一致,更易通过字典编码、行程长度编码(RLE)等压缩算法实现高压缩比(通常压缩比为5-10倍),减少存储成本。支持谓词下推
- 【爆肝整理】Hive 压缩性能优化全攻略!从 MapReduce 底层逻辑到企业级实战(附 Snappy/LZO/Gzip 选型对比 + 避坑指南)
线条1
hive
在大数据处理领域,Hive作为Hadoop生态中重要的数据仓库工具,其性能优化一直是工程实践中的核心课题。本文将深入解析Hive压缩机制的底层逻辑、配置策略及实战经验,帮助读者理解如何通过压缩技术提升数据处理效率。一、Hive压缩的本质:工具压缩与存储格式压缩的本质区别Hive的压缩体系与存储格式自带压缩(如Parquet、ORC的字典压缩)有本质区别:工具压缩:基于Hadoop生态的通用压缩算法
- Hive 文件存储格式
摇篮里的小樱桃
Hivehive
Hive的文件存储格式有五种:textfile、sequencefile、orc、parquet、avro,前面两种是行式存储,orc和parquet是列式存储。如果为textfile的文件格式,直接load,不需要走mapreduce;如果是其他的类型就需要走mapreduce了,因为其他类型都涉及到了文件压缩,需要借助mapreduce的压缩方式实现。Textfile:按行存储,不支持块压缩,
- Perspective的数据分析和可视化库简介
alankuo
人工智能
在Python中,Perspective是一个用于数据分析和可视化的库,以下是其简介:概述Perspective是一个基于Web的交互式数据分析和可视化工具,它可以与Python、JavaScript等多种语言集成。它旨在提供一种简单而强大的方式来处理和可视化大型数据集,支持数据的实时更新和交互操作。主要特点数据处理能力强:能够处理大规模数据集,支持多种数据格式,如CSV、JSON、Parquet
- APM(应用性能监控)、Apache Flink、ClickHouse在监控场景下的数据流关系及处理流程
djdlg2023
flinkclickhouse
数据处理关系图核心组件关系说明APM(如SkyWalking/ElasticAPM)角色:数据采集端输出:应用性能指标(QPS/延迟/错误率)、调用链日志流向:通过Agent上报至APMServer进行初步聚合ApacheFlink角色:实时流处理引擎关键操作:从Kafka消费原始监控数据窗口聚合(如每分钟错误次数统计)异常检测(基于规则或机器学习)输出:结构化聚合数据(Parquet/JSON)
- Spark,数据提取和保存
Freedom℡
数据库sparkhadoop
以下是使用Spark进行数据提取(读取)和保存(写入)的常见场景及代码示例(基于Scala/Java/Python,不含图片操作):一、数据提取(读取)1.读取文件数据(文本/CSV/JSON/Parquet等)Scalascalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Data
- 当 PyIceberg 和 DuckDB 遇见 AWS S3 Tables:打造 Serverless 数据湖“开源梦幻组合”
一个没有感情的程序猿
awsserverless开源
引言在一些大数据分析场景比如电商大数据营销中,我们需要快速分析存储海量用户行为数据(如浏览、加购、下单),以进行用户行为分析,优化营销策略。传统方法依赖Spark/Presto集群或Redshift查询S3上的Parquet/ORC文件,这对于需要快速迭代、按需执行的分析来说,成本高、运维复杂且响应不够敏捷。本文将介绍一种现代化的Serverless解决方案:利用S3Tables(内置优化的Apa
- sparksql读取mysql内存_四、spark--sparkSQL原理和使用
特大号先生
[TOC]一、sparkSQL概述1.1什么是sparkSQLSparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。类似于hive的作用。1.2sparkSQL的特点1、容易集成:安装Spark的时候,已经集成好了。不需要单独安装。2、统一的数据访问方式:JDBC、JSON、Hive、parquet文件(一种列式存储
- SparkSQL-数据提取和保存
心仪悦悦
ajax前端javascript
SparkSQL提供了多种灵活的方式来提取和保存数据,支持各种数据源和格式。以下是全面的操作方法:一、数据提取(读取)1.基本读取方法//通用读取模板valdf=spark.read .format("数据源格式") //json,csv,parquet,jdbc等 .option("选项键","选项值") //数据源特定选项 .load("数据路径")2.常见数据源读取示例(1)JSON文件va
- Spark 之 FileSourceScanExec Operator
zhixingheyi_tian
sparkspark大数据分布式
casetest("SPARKdecoderwithoutcodegen"){withSQLConf(SQLConf.WHOLESTAGE_CODEGEN_ENABLED.key->"false"){spark.catalog.createTable("variance","/mnt/DP_disk1/string_variance_value.gz.parquet","parquet")vald
- 大数据面试问答-数据湖
孟意昶
数据开发面试经验记录大数据面试职场和发展
1.概念数据湖(DataLake):以原始格式(如Parquet、JSON等)存储海量原始数据的存储库,支持结构化、半结构化和非结构化数据(如文本、图像)。采用Schema-on-Read模式,数据在读取时才定义结构,适合机器学习、探索性分析等场景。2.与数仓对比维度数据仓库数据湖数据存储处理后的结构化数据原始数据(结构化/半结构化/非结构化)Schema处理Schema-on-Write(写入时
- spark 读写 parquet
zhixingheyi_tian
大数据sparkspark源码分析spark大数据分布式
SQLConf//ThisisusedtosetthedefaultdatasourcevalDEFAULT_DATA_SOURCE_NAME=buildConf("spark.sql.sources.default").doc("Thedefaultdatasourcetouseininput/output.").stringConf.createWithDefault("parquet")..
- 面试拷打要懂:Hive sql优化最全总结
大模型大数据攻城狮
java大数据实时计算离线计算hive面试数仓面试数据仓库
目录优化的重要性优化的核心思想分区裁剪列裁剪避免全表扫描减少Job数分区和分桶优化分区分桶分区和分桶的结合JOIN优化策略MapJoinBucketMapJoin数据倾斜处理识别数据倾斜解决数据倾斜文件格式选择ORC文件格式Parquet文件格式ORC与Parquet的比较压缩技术应用小文件处理内存设置调整并发和资源分配谓词下推列裁剪子查询优化优化的重要性在大数据时代,HiveSQL优化成为提升数
- 本节课课堂总结:
20231030966大数据四班—刘鑫田
经验分享
本节课课堂总结:数据加载与保存:通用方式:SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API,根据不同的参数读取和保存不同格式的数据,SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet加载数据:spark.read.load是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据,可以对不同的数据格式进行设定。spark.read.format("…")[.optio
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
weixin_30777913
awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型(类型1、类型2、类型3),以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例:一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1(覆盖旧值)设计目标:直接更新目标表中的记录,不保留历史数据。技术选型:使用AWSGlueETL作业(PySpark)目标存储:S3(Parquet格式)或AmazonRedshift数据比对方式:基于业务键(如custom
- 通过门店销售明细表用PySpark得到每月每个门店的销冠和按月的同比环比数据
weixin_30777913
pythonspark开发语言大数据云计算
假设我在AmazonS3上有销售表的Parquet数据文件的路径,包含ID主键、门店ID、日期、销售员姓名和销售额,需要分别用PySpark的SparkSQL和DataframeAPI统计出每个月所有门店和各门店销售额最高的人,不一定是一个人,以及他所在的门店ID和月总销售额。使用DataFrameAPI实现:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark
- Spark-SQL核心编程
桑榆0806
spark
1.Spark-SQL数据加载与保存-通用方式:加载使用spark.read.load,可通过format("…")指定数据类型,load("…")传入数据路径,option("…")设置JDBC参数。保存用df.write.save,同样可指定类型、路径和JDBC参数,还能通过mode()设置SaveMode处理已存在文件。-Parquet格式:SparkSQL默认数据源,加载和保存操作简单,无
- Hadoop-几种列式存储比较
xyz2011
Hive面试题(持续更新)hadoophdfs大数据数据仓库
第一章相关理论1.1Parquet格式介绍1.1.1起源与发展Parquet,作为Hadoop生态系统中的一种新型列式存储格式,由Cloudera和Twitter公司联手开发,并已跻身至Apache软件基金会的顶级项目之列。自其诞生以来,便以高效的压缩和编码方式,以及卓越的跨平台支持性,在大数据处理领域崭露头角,展现出不可忽视的优势。这种格式的设计初衷是为了应对大数据场景下存储和查询性能的挑战,通
- Spark-SQL3
戈云 1106
spark人工智能
Spark-SQL一.Spark-SQL核心编程(四)1.数据加载与保存:1)通用方式:SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API,根据不同的参数读取和保存不同格式的数据,SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet。2)加载数据:spark.read.load是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据,可以对不同的数据格式进行设定。spa
- 大数据面试问答-批处理性能优化
孟意昶
大数据性能优化hadoopspark
1.数据存储角度1.1存储优化列式存储格式:使用Parquet/ORC代替CSV/JSON,减少I/O并提升压缩率。df.write.parquet("hdfs://path/output.parquet")列式存储减少I/O的核心机制:列裁剪(ColumnPruning)原理:查询时只读取需要的列,跳过无关列。示例:若执行SELECTAVG(Age)FROMusers,只需读取Age列的数据块,
- 通过分治策略解决内存限制问题完成大型Hive表数据的去重的PySpark代码实现
weixin_30777913
hive开发语言数据仓库算法大数据
在Hive集群中,有一张历史交易记录表,要从这张历史交易记录表中抽取一年的数据按某些字段进行Spark去重,由于这一年的数据超过整个集群的内存容量,需要分解成每个月的数据,分别用Spark去重,并保存为Parquet文件到临时的hdfs目录中,然后从磁盘上取得12个月的数据合并并且进行去重,最后输出的结果Hive表中,请用PySpark脚本实现这个功能的逻辑。该PySpark脚本通过分治策略解决内
- 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