- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- 全面指南:用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践
数字沉思
营销流量运营系统架构前端内容运营大数据
引言在当今的数据驱动世界,实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析,这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时,需要考虑多种因素,包括事件类型、时间戳、用户信
- 详解 Flink 的常见部署方式
文刀小桂
Flinkflink大数据
一、常见部署模式分类1.按是否依赖外部资源调度1.1Standalone模式独立模式(Standalone)是独立运行的,不依赖任何外部的资源管理平台,只需要运行所有Flink组件服务1.2Yarn模式Yarn模式是指客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会在Yarn的NodeManager上创建容器。在这些容器上,Flink
- python错误集锦--类型错误:‘NoneType‘ object is not subscriptable
程序员的修养
pythonpython开发语言后端
python类型错误:‘NoneType’objectisnotsubscriptable网上查到的原因和方案如下,但是小编给变量的命名不太像系统内置关键字。原因:变量使用了系统内置的关键字list解决:重新定义下这个变量小编需求是获取网络数据,从中获取某个key的值然后赋值给变量,代码如下targetData=monitorData['MonitorData’]既然是网络数据就有可能没有这个ke
- 大数据之flink与hive
星辰_mya
大数据flinkhive
其实吧我不太想写flink,因为线上经验确实不多,这也是我需要补的地方,没有条件创造条件,先来一篇吧flink:高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理,高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器,集成多种数据存储格式和源,比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制,故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展,据业务灵活增加
- Java中的大数据处理框架对比分析
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的大数据处理框架对比分析大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- 一文搞懂 Flink Task 数据交互之数据写源码
mn_kw
flink交互java
一文搞懂FlinkTask数据交互之数据写源码1.RecordWriterOutput2.RecordWriter3.数据分区器ChannelSelector4.数据输出模型ResultPartition5.子模型ResultSubpartition6.本地buffer池LocalBufferPool7.获取buffer8.将buffer添加到ResultSubpartitionFlink重要源码
- 概率图模型(PGM)综述
医学影像处理
概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- Python基础知识进阶之正则表达式_头歌python正则表达式进阶
前端陈萨龙
程序员python学习面试
最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠
青云交
大数据新视界Flink大数据数据类型实时处理流处理框架对比应用场景数据处理大数据新视界数据库
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:Ja
- flink增量检查点降低状态依赖实现的详细步骤
goTsHgo
Flink大数据分布式flink大数据
增量检查点启动恢复的时间是很久的,业务上不能接受,所以可以通过降低状态依赖来减少恢复的时间。降低状态依赖尽可能减少状态的复杂性和依赖关系,通过拆分状态或将状态外部化到其他服务中,从而降低恢复的开销。实施措施:将状态分割为更小的单元,减少每次恢复的状态量。使用外部状态存储服务,减少Flink状态后端的负担。拆分状态和将状态外部化到其他服务可以帮助减少作业的状态依赖,从而降低恢复时间和复杂度。以下是详
- flink table factory基础知识
loukey_j
一、概述在flink中很多组件都是TableFactory的子类。比如序列化,反序列化,tableSinkFactory,tableSourceFactory.TableFactory是用来创建序列化,反序列器,tableSource和tableSink的工厂。二、TableFactory源码在flink框架中,TableFactory的子类并不是程序员自己随心new出来的。flink的提供给程序
- 2024年最全使用Python求解方程_python解方程(1),字节面试官迟到
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程序员python学习面试
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- 01-Flink安装部署及入门案例(仅供学习),音视频时代你还不会NDK开发
小猪佩琪962
2024年程序员学习flink学习大数据
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- flink独立集群部署
嘎子吱吱吱吱
flinkhadooplinux
#flink独立集群部署说明安装环境三台服务器47.106.23.1(master)47.112.173.2(worker1)47.115.162.3(worker1)提前装好jdk和ssh,以下操作最好不要用root账号提前下载好flink的包并解压设置三台服务器之间ssh免密登录生成本机秘钥以47.106.23.1为例(其他两台参考本服务器)#生成本机秘钥cd;ssh-keygen-trsa-
- Flink的时间与watermarks详解
大数据技术与数仓
当我们在使用Flink的时候,避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道,理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义?Flink是如何处理乱序事件的?什么是水位线?水位线是如何生成的?水位线的传播方式是什么?让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一,在Flink中Time可以分为三种:Eve
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)
2401_84164527
程序员架构
目前比较流行的实时数仓架构有两类,其中一类是以Flink+Doris为核心的实时数仓架构方案;另一类是以湖仓一体架构为核心的实时数仓架构方案。本文针对Flink+Hudi湖仓一体架构进行介绍,这套架构的特点是可以基于一套数据完全实现Lambda架构。实时数仓架构图如下:技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- Flink - CEP
kikiki1
Hadoop3.2集群新版本的搭建详细讲解过程,从下面第一张官方的图来看,最新版是3.2,所以大猪将使用3.2的版本来演示,过程中遇到的坑留给自己,把路留给你们,IT之路还有大猪。大猪为了把文章压缩极简方便小伙伴阅读,将使用root帐号进行所有操作。准备两台主机10.211.55.11、10.211.55.12对应的hostname为m1.example.com、m2.example.com具体命
- chapter01 Java语言概述 知识点Note
月下绯烟
Javajava开发语言
JavaSEJavaEEJavaME大数据Java基础常用技术栈mysqlJDBCSSMspring+springmvc+mybatisLinuxnacosHadoopFlinkJAVAEE消息队列rabbitMQdocker数据库redisspringbootspringcloudsshstruts+spring+hibernate过时技术栈很少用JAVA虚拟机jvm分布式微服务高并发常见dos
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- python flink_《Flink官方文档》Python 编程指南测试版
weixin_39846361
pythonflink
原文链接译者:hjjxd校对:清英Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作(例如,数据过滤,映射,合并,分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。操作执行的结果通过数据池以写入数据到(分布式)文件系统或标准输出(例如命令行终端)的形式返回。Flink程序可以运行在不同的环境中,既能够独立运行,也可以嵌入到其他程序中运行。程序可以运行在本地的JVM上,也可以运行在服
- flink---window
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Window介绍DataStream:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/SQL:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/
- Flink(1.13) 的window机制(一)
万事万物
窗口概述在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎,而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数
- pyflink 自定义函数
scan724
Flink实时计算python开发语言
frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyfli
- flink 问题记录
Jhon_yh
flinkflinkhadoop大数据
文章目录1.Causedby:java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSums(IILjava/nio/ByteBuffer;ILjava/nio/ByteBuffer;IILjava/lang/String;JZ)V原因java.util.concurrent.Ex
- Pyflink教程(三):自定义函数
yuxj记录学习
学习笔记学习pyflink
该文章例子pyflink环境是apache-flink==1.13.6Python自定义函数是PyFlinkTableAPI中最重要的功能之一,其允许用户在PyFlinkTableAPI中使用Python语言开发的自定义函数,极大地拓宽了PythonTableAPI的使用范围。简单来说就是有的业务逻辑和需求是sql语句满足不了或太麻烦的,需要用过函数来实现。PythonUDFPythonUDF,即
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,