- 数据同步工具对比:Canal、DataX与Flink CDC
智慧源点
大数据flink大数据
在现代数据架构中,数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具,各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异,帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件,主要用于
- 4_Flink CEP
frimiku
flink大数据云计算
FlinkCEP1、何为CEP?CEP,全称为复杂事件处理(ComplexEventProcessing),是一种用于实时监测和分析数据流的技术。CEP详细讲解:CEP是基于动态环境的事件流的分析技术,事件是状态变化(持续生成数据)的。通过分析事件间的关系,利用过滤、关联、聚合等技术,根据事件间的【时序关系和聚合关系】制定检测规则,持续地从事件流中查询出【符合规则要求】的事件序列,最终分析得到更复
- Flink项目基础配置指南
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
- Apache SeaTunnel Flink引擎执行流程源码分析
Code Monkey’s Lab
源码分析Flinkflink大数据架构seatunnel
目录1.任务启动入口2.任务执行命令类:FlinkTaskExecuteCommand3.FlinkExecution的创建与初始化3.1核心组件初始化3.2关键对象说明4.任务执行:FlinkExecution.execute()5.Source处理流程5.1插件初始化5.2数据流生成6.Transform处理流程6.1插件初始化6.2转换执行7.Sink处理流程7.1插件初始化7.2数据输出执
- Beam2.61.0版本消费kafka重复问题排查
隔壁寝室老吴
kafkalinq分布式
1.问题出现过程在测试环境测试flink的job的任务消费kafka的情况,通过往job任务发送一条消息,然后flinkwebui上消费出现了两条。然后通过重启JobManager和TaskManager后,任务从checkpoint恢复后就会出现重复消费。当任务不从checkpoint恢复的时候,任务不会出现重复消费的情况。由此可见是beam从checkpoint恢复的时候出现了重复消费的问题。
- Flink CDC同步Oracle无主键表
Zzz...209
javaflinkoracle
FlinkCDC同步Oracle无主键表问题背景问题解决问题背景FlinkCDC是一种很强大且实用的实时数据同步工具,官网如下。链接:link但是在实际使用过程中还是会有些不足之处,比如说同步Oracle数据库中无主键以及唯一键的表时,关于目标端的幂等性时无法保证的。问题解决在Oracle数据库中,表中有一个伪列ROWID,而在CDC同步过来的数据中是不包含此列的。修改源码如下,使之携带ROWID
- Flink Oracle CDC Connector详解
24k小善
flinkjava大数据
1.FlinkOracleCDCConnector核心功能功能模块描述实时数据捕获实时捕捉Oracle数据库中的DML操作(INSERT,UPDATE,DELETE)。Schema变更支持支持部分DDL操作的检测(如表结构变更)。端到端一致性确保数据从Oracle到Flink的传输过程中的完整性和一致性。可扩展性支持高吞吐量和大规模数据处理需求。容错机制具备断点续传能力,确保在中断后能够从上次的位
- Apache Flink深度解析:现代流处理引擎
暴躁哥
大数据技术apacheflink大数据
好的,我来帮您写一篇关于Flink技术的详细介绍博客:ApacheFlink深度解析:现代流处理引擎一、Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理统一计算引擎。它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性,能够运行在所有常见的集群环境中。1.1核心特性统一的流批处理精确一次性语义事件时间处理有状态计算高吞吐和低延迟高可用性配置内存管理二、Flink
- Flink SQL Connector Kafka 核心参数全解析与实战指南
Edingbrugh.南空
kafkaflink大数据flinksqlkafka
FlinkSQLConnectorKafka是连接FlinkSQL与Kafka的核心组件,通过将Kafka主题抽象为表结构,允许用户使用标准SQL语句完成数据读写操作。本文基于ApacheFlink官方文档(2.0版本),系统梳理从表定义、参数配置到实战调优的全流程指南,帮助开发者高效构建实时数据管道。一、依赖配置与环境准备1.1Maven依赖引入在FlinkSQL项目中使用Kafka连接器需添加
- Flink部署与应用——Flink集群模式
黄雪超
从0开始学Flinkflink大数据
Flink集群模式在大数据处理领域,ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力,成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用,对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来,我们将深入探讨Flink的多种集群模式,剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类:一是集群的生命周期和资源隔离方式;
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
猫猫爱吃小鱼粮
Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次(Exactly-once)的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea)使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据,使用消费组“my-group
- Flink SourceFunction深度解析:数据输入的起点与奥秘
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理流程中,StreamGraph构建起了作业执行的逻辑框架,而数据的源头则始于SourceFunction。作为Flink数据输入的关键组件,SourceFunction负责从外部数据源读取数据,并将其转换为Flink作业能够处理的格式。深入理解SourceFunction的原理与实现,对于构建高效、稳定的数据处理链路至关重要。接下来,我们将结合有道云笔记内容,对FlinkSo
- 【Flink实战】 Flink SQL 中处理字符串 `‘NULL‘` 并转换为 `BIGINT`
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战sqlflink数据库
文章目录一、问题描述解决方案解释一、问题描述当我们尝试将字符串'NULL'直接转换为BIGINT时,会遇到NumberFormatException,因为'NULL'不是一个有效的数字字符串。为了避免这种错误,我们需要在转换之前进行检查。解决方案我们可以使用CASE语句来实现条件转换。具体步骤如下:使用CASE语句进行条件判断:检查字符串是否为'NULL',如果是'NULL',则返回0;否则,将字
- Flink状态和容错-基础篇
有数的编程笔记
Flinkflink大数据
1.概念flink的状态和容错绕不开3个概念,statebackends和checkpoint、savepoint。本文重心即搞清楚这3部分内容。容错机制是基于在状态快照的一种恢复方式。但是状态和容错要分开来看。什么是状态,为什么需要状态?流计算和批计算在数据源上最大的区别是,流计算中的数据是无边界的,数据持续不断,而批计算中数据是有边界的,在计算时可以一次性将数据全部拿到。在流计算中无法拿到全部
- flink:风控/反欺诈检测系统案例研究1,2,3
菠萝科技
java·未分类flinkflink风控欺诈
https://flink.apache.org/news/2020/01/15/demo-fraud-detection.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/03/24/demo-fraud-detection-2.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/07/30/demo-fraud-detection-3.ht
- 实时反欺诈:基于 Spring Boot 与 Flink 构建信用卡风控系统
程序员leon
风控大数据系列springbootflink后端风控
在金融科技飞速发展的今天,信用卡欺诈手段日益高明和快速。传统的基于批处理的事后分析模式已难以应对实时性要求极高的欺诈场景。本文将详细介绍如何利用SpringBoot和ApacheFlink这对强大的组合,构建一个高性能、可扩展的实时信用卡反欺诈系统。一、核心思想:从“单点”到“模式”传统的反欺诈规则可能只关注单笔交易的某个特征,比如“金额是否过大”。而现代的欺诈行为往往是一种模式(Pattern)
- Flink SQL解析工具类实现:从SQL到数据血缘的完整解析
Edingbrugh.南空
flink大数据flinksql大数据
在大数据处理领域,FlinkSQL作为流批统一的声明式编程接口,已成为数据处理的核心组件。本文将深入解析一个FlinkSQL解析工具类的实现,该工具能够解析FlinkSQL语句,提取表定义、操作关系及数据血缘信息,为数据治理、血缘分析和SQL验证提供基础能力。工具类核心功能概述FlinkParserUtil类实现了FlinkSQL的解析功能,主要包含以下核心能力:SQL过滤与解析:过滤自定义函数声
- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- 探秘Flink Streaming Source Analysis:一个强大的流处理源码解析工具
强妲佳Darlene
探秘FlinkStreamingSourceAnalysis:一个强大的流处理源码解析工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在大数据实时处理领域,ApacheFlink是一个不可或缺的名字。而flink-streaming-source-analysis项目是由开发者mickey0524创建的一个开源工具,旨在帮助我们更深入地理解和分析Flink流处理的源代码
- Flink SQL 解析器与 Calcite 在大数据处理中的应用
JieLun_C
flinksql大数据
FlinkSQL解析器与Calcite在大数据处理中的应用在大数据处理领域中,FlinkSQL解析器与Calcite是两个重要的组件,它们在解析和优化FlinkSQL查询方面发挥着关键作用。本文将介绍FlinkSQL解析器和Calcite的基本概念,并给出一些示例代码,以帮助读者更好地理解它们的用途和工作原理。FlinkSQL解析器FlinkSQL解析器是Flink提供的一个模块,用于将SQL查询
- Flink系列-背压(反压)
Empty-cup
Flinkflink大数据
目录了解背压什么是背压背压产生的原因背压导致的影响定位背压解决背压了解背压什么是背压在流式处理系统中,如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,就种现象就叫做背压(backpressure,也叫反压)背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,可能出现的原因如下:节点有性能瓶颈,可能是该节点所在的机器有网络、磁盘等等故障,机器的网络延迟和磁盘不足、频繁GC、数据热点等原因。数据源生
- Flink中的反压与背压:原理、检测与应对
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink大数据
在大数据流处理领域,Flink以其高效、灵活的特性被广泛应用。然而,在数据的高速流动与处理过程中,数据生产速度和消费速度的不匹配问题时常出现,这就引出了流处理系统中的重要概念——反压(Backpressure)和背压(Backpressure)。尽管名称表述略有差异,但二者本质上描述的是同一类情况,它们的有效处理对保障Flink系统的稳定性和性能起着关键作用。一、反压与背压:概念解析反压(Back
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinksql分布式
在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 互联网大数据求职面试:从Zookeeper到Flink的技术探讨
场景:互联网大数据求职面试在一个阳光明媚的下午,小白来到了知名互联网公司,准备接受他人生中最重要的一次面试。他的面试官是以严肃和专业著称的老黑。第一轮提问:分布式系统与协调老黑:小白,你能解释一下Zookeeper在分布式系统中的作用吗?小白:哦,这个简单,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用来解决分布式系统中数据一致性问题,比如选主、配置管理和命名服务。老黑:不错,那你知道Yarn是如
- 数据仓库面试题合集⑥
晴天彩虹雨
数据仓库面试解析集锦数据仓库大数据clickhousekafka
实时指标体系设计+Flink优化实战:面试高频问题+项目答题模板面试中不仅会问“你做过实时处理吗?”,更会追问:“实时指标体系是怎么搭建的?”、“你们的Flink稳定性怎么保证?”本篇聚焦实时指标体系设计与Flink优化场景,帮你答出架构设计力,也答出调优实战感。①面试核心问题导读“你们实时指标是怎么设计的?”“怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题?”“你们的Flink作业怎么做资源优化?”“有没有
- flink的多种部署模式
Azoner
flink
##部署模式和运行模式###部署模式-本地local-单机无需分布式资源管理-集群-独立集群standalone-需要flink自身的任务管理工具-jobmanager接收和调度任务-taskmanager执行-on其他资源管理工具yarn/k8s-yarn-注意区分flink的和yarn的taskmanager###运行模式-session-先启动一个集群,保持一个会话,在这个会话中通过客户端提
- 【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper
九师兄
flink大数据
1.概述20240118今日在群里看到一个人的流计算任务发生数据倾斜了。然后第一怀疑是上游不均匀,然后发现上游是均匀的。但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中:【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。然后查看了一下,发现果然没有。
- Flink 实现 MySQL CDC 动态同步表结构
腾讯云大数据
数据库javapython大数据mysql
作者:陈少龙,腾讯CSIG高级工程师使用FlinkCDC(ChangeDataCapture)实现数据同步被越来越多的人接受。本文介绍了在数据同步过程中,如何将Schema的变化实时地从MySQL中同步到Flink程序中去。背景MySQL存储的数据量大了之后往往会出现查询性能下降的问题,这时候通过FlinkSQL里的MySQLCDCConnector将数据同步到其他数据存储是常见的一种处理方式。例
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多