- HBase2.6.1部署文档
CXH728
zookeeperhbase
1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。它适合处理结构化和半结构化数据,能够存储数十亿行和数百万列的数据,并支持实时读写操作。HBase通常应用于需要快速随机读写、低延迟访问以及高吞吐量的场景,例如大规模日志处理、社交网络数据存储等。HBase特性列存储模型:HBase的数据是按列族存储的,适合高稀疏数据。行键分区
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- Hadoop:全面深入解析
CloudJourney
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架,其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是HadoopHadoop是由Apache软件基金会开发的开源软件框架,用于存储和处理大规模数据。其核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- Hadoop介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
Zzzxt007
hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架,使用Java语言编写,具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用(HA)等特点,非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现,并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YA
- 【Hadoop】详解HDFS
2302_79952574
hadoophdfs大数据
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性,HDFS创建了多份数据块的副本,并将它们放置在服务器群的计算节点中,MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据:HDFS可以存储并管理PB级甚至
- HDFS的设计架构
F_0125
Hadoophdfshbasehadoop
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点,适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题,其核心设计思想包括:(1)分布式存储-数据被分割成多个块(Block),并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB,可以根据需求配置。(2)高容
- 鸿蒙系统分布式文件概述、访问、拷贝
小时代的大玩家
鸿蒙harmonyos分布式华为
1.分布式文件系统概述分布式文件系统(hmdfs,HarmonyOSDistributedFileSystem)提供跨设备的文件访问能力,适用于如下场景:两台设备组网,用户可以利用一台设备上的编辑软件编辑另外一台设备上的文档。平板保存的音乐,车载系统直接可见并可播放。户外拍摄的照片,回家打开平板直接访问原设备拍摄的照片。hmdfs在分布式软总线动态组网的基础上,为网络上各个设备结点提供一个全局一致
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百里自来卷
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
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在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
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青云交
大数据新视界Java大视界java大数据Java大数据分布式文件系统性能调优HDFSImpala
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 凤凰架构-演进中的架构
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- NFS配置全解析:让文件共享变得如此简单
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在实际生产工作中,文件共享是一个不可或缺的需求。无论是企业内部的文件共享,还是分布式系统中的数据存储,NFS(NetworkFileSystem)都是一种高效、可靠的解决方案。本文将带你从零开始,掌握NFS的安装、配置、优化等操作方法。1NFS简介NFS(NetworkFileSystem):是一种分布式文件系统协议,允许用户通过网络访问远程文件系统,就像访问本地文件一样。它最初由SunMicro
- 避免Hive和Spark生成HDFS小文件
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HDFS是为大数据设计的分布式文件系统,对大数据做了存储做了针对性的优化,但却不适合存储海量小文件。Hive和spark-sql是两个在常用的大数据计算分析引擎,用户直接以SQL进行大数据操作,底层的数据存储则多由HDFS提供。对小数据表的操作如果没做合适的处理则很容易导致大量的小文件在HDFS上生成,常见的一个情景是数据处理流程只有map过程,而流入map的原始数据数量较多,导致整个数据处理结束
- 大数据技术学习框架(更新中......)
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大数据技术学习大数据学习
Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- FUSE,从内核到用户态文件系统的设计之路
后端运维人工智能
FUSE(FilesysteminUserspace)是一个允许用户在用户态创建自定义文件系统的接口,诞生于2001年。FUSE的出现大大降低了文件系统开发的门槛,使得开发者能够在不修改内核代码的情况下实现创新的文件系统功能。JuiceFS就是基于FUSE构建的高性能分布式文件系统,充分发挥了FUSE的灵活性和扩展性。为了更好地理解FUSE的设计理念,我们将首先回顾内核文件系统以及网络文件系统(如
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
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一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- MongoDB 数据库简介
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MongoDB数据库简介引言随着互联网技术的飞速发展,数据已经成为企业的重要资产。为了高效地管理和处理这些数据,数据库技术应运而生。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库,因其灵活的数据模型和高效的数据处理能力,受到了广泛的关注。本文将为您详细介绍MongoDB的基本概念、特点、应用场景以及操作方法。MongoDB概述MongoDB是一个基于分布式文件系统的NoSQL数据库,由10gen公司
- HDFS是如何存储和管理大数据
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)是专为大数据处理而设计的分布式文件系统,具有高吞吐量、高容错性等特点,适用于大规模数据存储和管理。以下是HDFS存储和管理大数据的详细机制:一、HDFS架构HDFS采用主从架构,主要包括以下组件:NameNode(主节点):作为集群的“大脑”,NameNode负责管理文件系统的命名空间,维护文件和目录的元
- 云原生时代的分布式文件系统设计与实现
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在云计算和大数据时代,高效的数据管理和访问对于企业来说至关重要。Alluxio,一个开源的分布式文件系统,应运而生,为大数据和人工智能应用提供了革命性的解决方案。由HaoyuanLi在加州大学伯克利分校AMPLab启动,Alluxio如今已成为全球众多大型科技公司(如Facebook、Uber、Microsoft等)的关键组件。Alluxio的历史与发展Alluxio最初是一个名为Tachyon的
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
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以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- HDFS分布式文件系统的架构及特点
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Hadoophdfs架构hadoop
一、HDFS架构HDFS采用的是主从(Master/Slave)架构,即一个HDFS通常是由一个Master和多个Slave组成。Master为NameNode主要用于管理HDFSSlave为DataNode主要用于存储文件SecondaryNode用于辅助NameNodeHDFS架构1.1BlockBlock是HDFS文件系统中最小的存储单位,通常称为数据块。在HDFS文件系统中存储的文件会被拆
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文章目录iSCSIiSCSI配置作者主页:点击!Linux专栏:点击!⏰️创作时间:2025年02月17日19点50分iSCSI协议是没有同步机制的,要想解决同步机制,需要配置集群文件系统或者是分布式文件系统,防止数据不同步的问题iSCSI基于IP协议的技术标准,该技术允许用户通过TCP/IP网络来构建SANiSCCI的基本组成使用3260端口进行传输iSCCI会话的建立是通过启动器(Initat
- Hadoop之HDFS的使用
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HDFS是什么:HDFS是一个分布式的文件系统,是个网盘,HDFS是一种适合大文件存储的分布式文件系统HDFS的Shell操作1、查看hdfs根目录下的内容-lshdfsdfs-lshdfs://hadoop01:9000/url在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性可以写成:hdfsdfs-ls/还有一版旧版写
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Hadoop提供了多个管理工具,其中dfsadmin和fsck是用于管理HDFS(Hadoop分布式文件系统)的重要工具。以下是它们的使用方法和常见命令。1.dfsadmin工具dfsadmin是用于管理HDFS集群的命令行工具,主要用于监控和管理HDFS的状态。常用命令查看HDFS状态hdfsdfsadmin-report显示HDFS集群的总体状态,包括数据节点(DataNode)的状态、存储容
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Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的,所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构,而且带有强大的数据查询功能,因此非常受到欢迎。mongodb的几个基本概念文档文档是MongoDB中数据的基本单元,非常类似于关系数据库管理系统中的行。文档是MongoDB的核心概念。多个键及
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HBase简介:高效分布式数据存储和处理HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在ApacheHadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行,并能够处理海量的结构化和半结构化数据。HBase的核心特点包括:分布式存储:HBase使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储,数据被分布在集
- hadoop 1.0 基本概念了解
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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
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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
- 云存储 (OSS、CPFS 和 NAS)
HaoHao_010
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随着数字化转型的加速,企业和个人对数据存储的需求日益增加。云存储作为一种灵活、可靠的存储方式,已经成为数据管理的主流方案。在云存储领域,对象存储服务(OSS)、云分布式文件系统(CPFS)和网络附加存储(NAS)是三种常见的存储解决方案。它们各自具备不同的技术特点和适用场景,选择合适的存储方案能够更好地满足不同业务需求。本文将对这三种云存储解决方案进行对比分析,帮助用户理解它们的优势和适用场景。1
- 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
- 书其实只有三类
西蜀石兰
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一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
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Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
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java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
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jsp
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关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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