- 大数据集成方案对比:Kafka vs Flume vs Sqoop
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AgenticAI实战大数据kafkaflumeai
大数据集成方案对比:KafkavsFlumevsSqoop关键词:大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要:在大数据生态中,数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具,从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异,结合实际项目经验总结选型策略,帮助开发者根据业
- Flume到Kafka且均分到多个partition
小学僧来啦
FlumeKafkapartitionFlume
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- 大数据ETL工具比较:Sqoop vs Flume vs Kafka
AI天才研究院
AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
大数据ETL工具比较:SqoopvsFlumevsKafka关键词:大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要:在大数据生态中,ETL(抽取-转换-加载)是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求,催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度,
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景:小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员,今天他来到一家知名互联网公司的面试现场,面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话:第一轮提问:分布式与数据采集老黑:小白,你对Zookeeper有了解吗?小白:当然,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑:不错,你能说说Flume
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
AAA建材批发王师傅
数据库sqoop大数据hivehdfs
一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- Flum的组件和原理。以及配置和基础命令
ApacheFlume架构的原理和组成ApacheFlume是一个高可靠、高性能的服务,用于收集、聚合和移动大量日志数据。它的架构设计灵活且可扩展,能够适应各种不同的数据源和目的地。一、Flume的核心组件及其任务1.Agent定义:Flume的基本运行单元,是一个独立的进程。功能:负责执行数据采集任务,包含Source、Channel和Sink三个主要部分。2.Source(源)定义:数据进入F
- Flume入门指南:大数据日志采集的秘密武器
£菜鸟也有梦
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目录一、Flume是什么?为何如此重要?二、Flume核心概念大揭秘2.1Agent:Flume的核心引擎2.2Source:数据的入口大门2.3Channel:数据的临时港湾2.4Sink:数据的最终归宿2.5Event:数据的最小单元三、Flume工作原理深度剖析3.1数据如何流动3.2可靠性保障机制四、Flume安装与配置实战4.1安装前的准备工作4.2下载与解压4.3配置文件详解4.4启动
- Flume进阶之路:从基础到高阶的飞跃
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目录一、Flume高阶特性揭秘二、拦截器:数据的精细雕琢师2.1拦截器的概念与作用2.2常见拦截器类型及案例分析2.2.1时间添加戳拦截器2.2.2Host添加拦截器2.2.3正则表达式过滤拦截器三、选择器:数据流向的掌控者3.1选择器的概念与分类3.2不同选择器的工作原理与案例3.2.1复制选择器3.2.2多路复用选择器3.2.3自定义选择器四、Sink组逻辑处理器:数据传输的保障者4.1Sin
- 记一次·Spark读Hbase
记一次·Spark读Hbase一、背景过年回来,数仓发现hive的一个表丢数据了,需要想办法补数据。这个表是flume消费kafka写hive。但是kafka里只保存最近7天数据,有部分数据kafka里已经没有了。不过这份数据会同时被消费到HBase内存储一份,并且HBase内的数据是正常的。所以这次任务是读HBase数据写Hive表。HBase表内,只有一个列族info,列族内只有一个列valu
- Kafka整合Flume
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Kafka与flume1)准备jar包1、将Kafka主目录lib下的如下jar拷贝至Flume的lib目录下kafka_2.10-0.8.2.1.jar、kafka-clients-0.8.2.1.jar、jopt-simple-3.2.jar、metrics-core-2.2.0.jar、scala-library-2.10.4.jar、zkclient-0.3.jar等2、将如下jar拷贝至
- 电商数仓项目(八) Flume(3) 生产者和消费者配置
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数据仓库:Hadoop+Hiveflumekafka
目录一、生产数据写到kafka二、消费kafka数据写到hdfs本节讲解Flume生产者和消费者配置。源码下载一、生产数据写到kafka将上节生成的flume-interceptor-1.0.0.jar文件上传到$FLUME_HOME/lib目录下在$FLUME_HOME/conf目录中创建file-flume-kafka.conf文件,文件目录:/u01/gmall/data/in/log-da
- 运维-ES集群介绍
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运维elasticsearch
什么是ElasticStackElasticStack早期名称为elk。elk分别代表了3个组件:-ElasticSearch负责数据存储和检索。-Logstash:负责数据的采集,将源数据采集到ElasticSearch进行存储。-Kibana:负责数据的展示。由于Logstash是一个重量级产品,安装包超过300MB+,很多同学只是用于采集日志,于是使用其他采集工具代替,比如flume,flu
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《云计算》第三版总结云计算体系结构云计算成本优势开源云计算架构Hadoop2.0Hadoop体系架构Hadoop访问接口Hadoop编程接口Hadoop大家族分布式组件概述ZooKeeperHbasePigHiveOozieFlumeMahout虚拟化技术服务器虚拟化存储虚拟化网络虚拟化桌面虚拟化OpenStack开源虚拟化平台NovaSwiftGlance云计算核心算法PaxosDHTGossi
- 数据采集与接入:Kafka、Flume、Flink CDC、Debezium(实时/离线数据获取方式)
晴天彩虹雨
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数据采集是大数据平台中的关键步骤,它负责将数据从多个数据源传输到数据处理系统。对于大数据处理平台来说,数据的实时与离线获取方式至关重要,能够确保系统的响应性与可扩展性。在本篇文章中,我们将深入探讨四种常见的数据采集与接入技术:Kafka、Flume、FlinkCDC、Debezium,并分析它们的适用场景。1.Kafka-分布式流处理平台概述:Kafka是一个分布式流平台,用于高吞吐量、低延迟的数
- Flume启动报错,guava.java包冲突
Lion-ha
大数据
Flume启动时报错如下:(SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor)[ERROR-org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HDFSEventSink.java:459)]processfailedjava.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.b
- Flume(二十一)Memory Channel
薛定谔的猫1982
#flumeflume大数据
MemoryChannel是将收集来的数据临时存储到内存队列中,如果不指定,那么该队列默认大小是100,即最多允许在队列中存储100条数据。如果队列被占满,那么后来的数据就会被阻塞(即Source收集到的数据就无法放入队列中,产生rollback回滚),直到队列中有位置被空出。实际过程中,这个值一般会调大,一般会调节为10W~30W,如果数据量较大,那么也可以考虑调节为50W。需要注意的是,Mem
- 【课程笔记】华为 HCIA-Big Data 大数据 总结
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目录HDFS分布式文件系统ZooKeeper分布式应用程序协调服务HBase非关系型分布式数据库Hive分布式数据仓库ClickHouse列式数据库管理系统MapReduce分布式计算框架Yarn资源管理调度器Spark分布式计算框架Flink分布式计算框架Flume日志采集工具Kafka分布式消息队列本课程主要围绕以下几个服务展开:HDFS(Hadoop分布式文件系统)ZooKeeper(分布式
- Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之三--Spark、Hive、Flume、Kafka和Flink环境的搭建
liu9ang
大数据平台hadoopsparkkafkaflink
在前述hadoop-base基础容器环境的基础上,实现Spark、Hive、Flume、kafka和Flink实验环境的搭建。我们已将前述的hadoop-base基础容器进行可阶段的保存:sudodockercommit"hadoopbasev3"hadoop-basecentos/hadoop-base:v3现在,如果已经将前述作业的hadoop-base容器停用并删除,用保存的centos/h
- [大数据技术与应用省赛学习记录一]——软件准备
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大数据技术与应用比赛筹备大数据
@JIAQI第一章大数据平台环境搭建在指定主机上完成Hadoop完全分布式、Spark、Flink、kafka、flume的安装配置赛前准备主办方要求使用以下相关版本软件环境,仅供参考:设备类型软件类别软件名称、版本号竞赛服务器竞赛环境大数据集群操作系统Centos7大数据平台组件unbuntu18.04Hadoop2.7.7Hive2.3.4Spark2.1.1Kafka2.0.0Redis4.
- Flume+kafka+SparkStreaming整合
逆水行舟如何
大数据架构kafka常用命令flume进行数据收集的编写实时架构
一、需求模拟一个流式处理场景:我再说话,我编写好的一个sparkstreaming做词频统计1.模拟说话:nc-lk3399flumesource:avro(qyl01:3399)channel:memorysink:kafkasink模拟实时的日志生成:echoaabbcc>>/home/qyl/logs/flume.logflumesource:exec(tail-f)channel:memo
- Flume Source原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
FlumeSource原理与代码实例讲解1.背景介绍ApacheFlume是一个分布式、可靠且高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统,它是Apache软件基金会的一个顶级项目。在大数据时代,日志数据作为企业的重要资产,如何高效地收集和传输海量日志数据成为了一个迫切需要解决的问题。Flume应运而生,它可以从不同的数据源采集数据,经过聚合后再将数据传输到下一个节点,最终存储到HDFS、HBase或S
- SparkStreaming概述
淋一遍下雨天
spark大数据学习
SparkStreaming主要用于流式计算,处理实时数据。DStream是SparkStreaming中的数据抽象模型,表示随着时间推移收到的数据序列。SparkStreaming支持多种数据输入源(如Kafka、Flume、Twitter、TCP套接字等)和数据输出位置(如HDFS、数据库等)。SparkStreaming特点易用性:支持Java、Python、Scala等编程语言,编写实时计
- kafka spark java_Kafka与Spark整合
weixin_39630247
kafkasparkjava
本篇文章帮大家学习Kafka与Spark整合,包含了Kafka与Spark整合使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项,有一定的学习价值,大家可以用来参考。在本章中,将讨论如何将apacheKafka与SparkStreamingAPI集成。Spark是什么?SparkStreamingAPI支持实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理。数据可以从Kafka,Flume,Twitter等许多来源获取
- Spark-Streaming
美味的大香蕉
笔记
探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
- 数据中台架构与技术体系
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数据中台整体架构设计数据中台分层架构数据采集层数据源类型:业务系统(ERP、CRM)、日志、IoT设备、第三方API等。采集方式:实时采集:Kafka、FlinkCDC(变更数据捕获)。离线采集:Sqoop、DataX(批量同步数据库)。日志采集:Flume、Filebeat。数据缓冲与预处理:使用消息队列(如Kafka)作为缓冲区,应对数据流量峰值。数据存储层数据湖(DataLake):存储原始
- 大数据面试题目_综合面试_hadoop面试题_hive面试题_sqoop面试题_spark面试题_flume面试题_kafka面试题---大数据面试题007
添柴程序猿
大数据hadoophive大数据面试题flume
大数据面试:1.说一下hadoop的集群部署模式有哪几种,完全分布式如何部署以及配置?2.hadoop的守护进程有哪些?2.之前的公司,为什么要离职?3.之前公司的待遇工资多少?4.用Flink处理过什么场景的业务,是如何实现的,说一下流程?5.有没有用过NIFI?6.做的时候后端是如何做的,用的什么框架?有没有了解过springcloudTencent?7.hadoop中的代理用户功能的作用,和
- 探索Hadoop生态圈:核心组件介绍
放。756
hadoop大数据分布式
Hadoop生态圈包括多个组件,如HDFS提供分布式存储,MapReduce处理大数据计算,YARN管理资源调度,HBase支持非结构化数据存储,Hive实现数据仓库功能,Pig提供高级数据流处理,Sqoop实现数据迁移,Flume处理日志收集等。这些组件共同构建起强大的大数据处理框架。
- flume 负载均衡 详解
goTsHgo
flume大数据分布式flume负载均衡大数据
ApacheFlume是一个分布式、可靠且可用的系统,旨在有效地从多个数据源收集、聚合和移动大量日志数据到集中存储系统(如HDFS、HBase等)。在数据传输过程中,负载均衡是Flume的一个重要功能,它有助于确保多个节点间的负载均匀分布,从而提高系统的稳定性和吞吐量。从Flume的架构角度来看,它的负载均衡涉及多个组件,包括Source、Channel和Sink,下面我们逐层从底层原理和部分源代
- 数据仓库:如何解决ODS数据零点漂移问题
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数据仓库大数据
本篇文章讲解的是从业务库同步数据至数仓导致的零点漂移,查看flume+kafka同步数据导致的零点漂移参考该文章:业务数据采集_零点漂移处理方法(Flume+Kafka+HDFS)一、数据零点漂移概念1、什么是零点漂移:数据零点漂移指的是数据同步过程中,ODS表按时间字段分区时,同一个业务日期(分区)包含前一天的数据或丢失了当天的数据、或者包含后一天凌晨附近的数据。由于ODS需要承接面向历史的细节
- Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之六--Flume、Kafka和Flink编程
liu9ang
大数据平台hadoopkafkaflinkredis
1Flume参看日志采集工具Flume的安装与使用方法_厦大数据库实验室博客(xmu.edu.cn)。查看Flume安装root@client1:~#flume-ngversionFlume1.7.0Sourcecoderepository:https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.gitRevision:511d868555dd4d16e6ce4
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><