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AI天才研究院
AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
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- 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
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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
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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
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大数据基础大数据flumekafkahadoophive
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
£菜鸟也有梦
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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
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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
ww22652098814
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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冰菓Neko
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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
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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
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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
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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
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weixin_39630247
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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
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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
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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
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添柴程序猿
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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
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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
- flume面试题整理
狂飙婴儿车
笔记flume数据库flumehadoop
flume1.什么是flumeflume是一个分布式的基于流式架构的海量日志采集聚合传输的系统有高可用性和高可靠性2.flume由什么组成的?*Agent*:一个jvm进程以event(事件)为基本单元对数据进行传输由source、channel、sink组成source:收集数据以event为单元进行封装发送给channel常见的source有:1)netcattcpsource:用来监听端口数
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
Apache大数据旭
大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的