- 关于 Kibana 、Elasticsearch 奇怪的知识点,一般人可能永远遇不到
极客日常
极客日常kibanaelkjavaelasticsearch
最近在公司折腾Kibana的时候遇到了个还挺有意思的问题,估计正常情况下几乎没人遇到。先简单说说Kibana和Elasticsearch,Elasticsearch是个分布式、RESTful风格、非常强大的搜索引擎,被广泛地使用于各个IT公司。与Logstash及Kibana开源项目组合在一起,形成了ELK软件栈。Elasticsearch常年霸占DB-Engines搜索引擎排名的榜首,且与第二名
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- ELK - Hearthbeat实现服务监控
如锋
ArchitectELKDevOpsELKHearthbeat服务监控KibanaUptime
Hearthbeat,心跳,顾名思义,Hearthbeat可以用来定时探测服务是否正常运行。Hearthbeat支持ICMP、TCP和HTTP,也支持TLS、身份验证和代理。Hearthbeat能够与Logstash、Elasticsearch和Kibana无缝协作。安装Hearthbeat,添加需要监控的服务,配置好Elasticsearch和Kibana,即可将结果输出到Elasticsear
- ELK架构基础
skyQAQLinux
linuxelk
ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
- EFK on Kubernetes
da pai ge
kubernetesjenkins容器
elastic公司产品链。,文档类数据库,使用Java语言,收集端logstash后来用go语言改写了(使用filebeat),查询方便(配合展示界面可以不用语句就可以查询,并且查询速度快),原理:按照类似索引的机制查询,数据全部归于索引之下ELK:logstashEFK:采集:filebeat,fluentd存储:elasticsearch展示:kibanalogstash现在少用于收集,多用于
- ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建
诉光海
ELKelkjava服务器kafka
ELK系列传送门ELK系列(一)ElasticSearch8.9.2集群搭建ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建ELK数据流规划ELK接入nginx-acces日志数据流规划数据流向filebeat------->kafka---->logstash---->ES-------->kibana收集mq处理日志存储、搜索展示、分析||elastalert2---钉钉告警ES集群搭建已完成可见
- 架构设计 - 常用日志收集方案选型对比与推荐
Roc.Chang
架构设计日志收集分布式日志架构方案
目录1.常用组合1.1ELKStack->ElasticStack1.2EFKStack1.3Graylog1.4PLG日志系统1.5Splunk1.6Filebeat+ELK1.7AWSCloudWatchLogs1.8阿里云日志服务1.9腾讯云CLS(日志服务)2.推荐日志收集是系统监控和调试中的关键环节。常见的日志收集方案有多个,每种方案各有优劣,选择时应根据实际业务需求进行评估。以下是几种
- 微服务日志查询难解决方案-EFK
continuebreak
微服务日志EFK
前言在微服务项目中,日志查询难是一个常见问题,主要原因包括:日志分散:微服务实例分布在多个节点或容器中,日志存储位置分散。格式不统一:不同服务可能使用不同的日志格式,难以统一查询。调用链复杂:跨服务的调用链难以追踪,导致问题定位困难。日志量大:微服务数量多,日志量巨大,查询效率低。典型解决方案有:1.ELKStack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)Logstash:采
- 【Linux】《how linux work》第 十七 章 夯实基础
linux后端翻译
Chapter17.BuildingontheBasics(第17章夯实基础)ThechaptersinthisbookhavecoveredthefundamentalcomponentsofaLinuxsystem,fromlow-levelkernelandprocessorganization,tonetworking,tosomeofthetoolsusedtobuildsoftware
- graylog初体验
健康马m
graylog
最近graylog比较火,部署了一个来测试下,看下后续能不能代替目前占用资源比较多的elk,目前未对graylog性能进行深入测试,只是简单体验了下,graylog的UI比较简陋,但是在报警以及权限方面优于ELK,整体来说比较看好,完全替代ELK目前来说做不到,但是未来可期特性ELKGraylog架构复杂度较复杂(需要Elasticsearch+Logstash+Kibana+Beats等)相对简
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 基于elk的springboot web日志收集存储方案
Albertliuc
javaspringbootelkspringboot前端
目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志(debug日志)自定义包下的其他日志(debug日志)全局日志①全局错误日志②部分组件的deb
- 日志采集框架filebeat
躲在没风的地方
linux日志采集框架服务器linuxelasticsearchfilebeatlogstash
日志采集框架1filebeat和logstash比较filebeat比logstash更小巧,更简洁一些,但是功能上logstash更强大logstash(用java编写的)用于ELK中,也是用来采集传输数据的,比较浪费资源。完全可以将logstash替换为filebeat,形式EFK体系。filebeat(elastic公司)特点(1)异常中断重启后会继续上次停止的位置(通过${filebeat
- 推荐项目:VPD - 高性能的视觉定位与导航库
傅尉艺Maggie
推荐项目:VPD-高性能的视觉定位与导航库VPD[ICCV2023]VPDisaframeworkthatleveragesthehigh-levelandlow-levelknowledgeofapre-trainedtext-to-imagediffusionmodeltodownstreamvisualperceptiontasks.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- logstash(自动拉取,过滤,推送日志的应用,也是elk架构中的l)
长东737
elk架构
elk是指elasticsearch,logstash,kibana三款软件搭配组成的架构logstash是一个数据采集加工处理以及传输的工具logstash类似于流水线,有三个模块,分辨是input>filter>output,input模块负责收集数据,filter负责处理数据,output负责输出数据logstash需要先保证web集群和ela集群运行正常才能搭建,运行logstash需要先
- 【日常运维】mongoDB学习-入门介绍-其强大之处以及用武之地
向往风的男子
运维日常DBAmongodb
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》暂未更新《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》运维日常《l
- ELK日志分析系统
AWAKE-HU
服务器elk日志分布式
什么是ELK:Elasticsearch:基于lucene的开源分布式搜索服务器(类似于solr)特点:分布式,零配置,分片索引,restful风格,多数据源logStash收集日志,过滤分析,并存储Kibana用于展示日志和分析结果ELK原理多个服务器的情况下,各个服务器都会产生不同服务器下不同路径的log文件如果每一台服务器都有一个filebeat把路径下的日志传输给统一的logstash日志
- 搜索中间件 KIBANA 思维导图-java架构 代码示例
用心去追梦
中间件java架构
Kibana是一个开源的数据可视化和探索工具,主要用于在Elasticsearch中存储的数据上进行图形化展示、数据探索、日志分析等。它与Elasticsearch紧密集成,是ElasticStack(ELKStack)的一部分,通常与Logstash和Beats一起使用来构建完整的日志和数据分析管道。思维导图概览Kibana简介定义与作用优势与应用场景架构设计核心组件(Discover,Visu
- 从零开始的Docker [ 5 ] --- ELK+Filebeat + kibana 容器化、Docker compose
Nekoosu
从零开始的Dockerdockerlinuxdocker-composeelk容器化
文章目录容器技术Docker应用一、ELK容器化1.获取镜像2.启动二、Logstash容器化1.配置文件2.正常启动三、logstash配置1.Log4j2文件的方式配置2.LogingAPI的方式配置a.查看日志配置信息b.更新日志级别c.重置日志级别3.慢日志a.配置b.启用慢日志四、Filebeat容器化1.获取镜像2.设置配置文件3.运行容器a.制作日志文件b.使用自定义的配置文件运行容
- 电脑CPU带字母和带数字的解释
光影少年
电脑
1.CPU型号中的字母含义字母通常位于型号的末尾,例如:IntelCorei7-12700H或AMDRyzen75800U。IntelK:支持超频的高性能桌面处理器。KF:支持超频,但没有集成显卡的高性能处理器。F:无集成显卡,需配独立显卡。H:高性能移动处理器,通常用于笔记本电脑。HK:高性能且支持超频的移动处理器。HQ:高性能四核移动处理器(旧款)。U:超低功耗处理器,适合轻薄本。Y:极低功耗
- elk 安装
龙胖不下锅
部署elk
创建elk网络dockernetworkcreate-dbridgeelkelasticsearch创建目录mkdir-p/data/elasticsearch/{conf,logs,data,plugins}vim/data/elasticsearch/conf/elasticsearch.ymlcluster.name:"es-cluster"network.host:0.0.0.0xpack
- Elasticsearch8.4安装及Java Api Client的使用
风於尘
springbootelasticsearchjava开发语言elasticsearchspringboot
目录简介一、ElasticSearch安装二、可视化界面(elasticserach-head)插件安装三、Kibana的安装四、ES核心概念五、IK分词器六、Rest风格说明:ES推荐使用的七、关于索引的操作1、PUT命令2、GET命令3、POST命令4、DELETE命令八、关于文档的操作九、整合SpringBoot,基于JavaAPIClient简介ELK是指Elasticsearch、Log
- 【AI非常道】二零二五年一月,AI非常道
bylander
AI非常道人工智能
经常在社区看到一些非常有启发或者有收获的话语,但是,往往看过就成为过眼云烟,有时再想去找又找不到。索性,今年开始,看到好的言语,就记录下来,一月一发布,亦供大家参考。有关AI非常之言语,即AI非常道!《思考,快与慢》视觉笔记byDanielKahneman来自微博@爱可可-爱生活大脑的两种思维模式:快与慢,就像一对默契的搭档,却各自有着截然不同的个性。快思维(系统1)是我们的“本能反应手”:它感性
- 分布式微服务技术,模拟面试与解答。RabbitMQ(五)
zxb11c
rabbitmq分布式
分布式微服务技术,模拟面试与解答。Consul(一)分布式微服务技术,模拟面试与解答。Ocelot(二)分布式微服务技术,模拟面试与解答。Redis(三)分布式微服务技术,模拟面试与解答。MongoDB(四)分布式微服务技术,模拟面试与解答。RabbitMQ(五)分布式微服务技术,模拟面试与解答。Nacos(六)分布式微服务技术,模拟面试与解答。ELK(七)分布式微服务技术,模拟面试与解答。Sky
- ELK介绍
小馋喵知识杂货铺
性能elk
ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案,分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作,提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常,ELK被用于大规模的日志分析和数据监控,帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch(E)Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,提供实时的分布式搜
- logback+kafka+ELK实现日志记录(操作)
酷酷的码农小哥
javakafkaspringbootspring
logback+kafka+ELK实现日志记录前言环境准备配置Logbackpom文件改造新增logback-spring.xmlboot配置文件一下怎么去下载安装我就不多说了,直接上代码。日志平台业务思路用户请求进入后台根据搜索的参数去查询内容返回所有信息,返回json数据,当用户查看详情后根据查询到的内容里面的traceId去es里查询和traceId相等的所有日志信息最后返回给前端业务流程[
- 【微服务】SpringBoot 整合ELK使用详解
逆风飞翔的小叔
精通springboot微服务java使用elkspringboot整合elkelk搭建到使用elk使用详解elk搭建
目录一、前言二、为什么需要ELK三、ELK介绍3.1什么是elk3.2elk工作原理四、ELK搭建4.1搭建es环境4.1.1获取es镜像4.1.2启动es容器4.1.3配置es参数4.1.4重启es容器并访问4.2搭建kibana4.2.1拉取kibana镜像4.2.2启动kibana容器4.2.3修改配置文件4.2.4重启容器并访问4.3搭建logstash4.3.1下载安装包4.3.2解压安
- ELK Stack:日志管理与分析的神兵利器
Aries263
elkjenkins运维
在当今的数字化时代,数据是企业运营的核心。而日志数据,作为数据的重要组成部分,对于监控、分析和故障排查具有不可替代的作用。ELKStack(Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合)凭借其强大的日志收集、处理和可视化能力,成为了众多企业和开发者首选的日志管理与分析工具。本文将深入探讨ELKStack的工作原理、应用场景以及如何使用它来构建高效的日志管理系统。一、ELKSta
- Nacos| Sentinel| K8S
fhzmWJ
分布式+容器
目录NacosSentinelK8S集群NacosNacos是构建以服务为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。Nacos支持几乎所有主流类型的服务的发现、配置和管理:KubernetesServicegRPC&DubboRPCServiceSpringCloudRESTfulServiceNacos的关键特性包括:服务发现和服务健康监测Nacos支持基于DNS和基于RP
- 战场物联网:通信挑战与最新解决方案综述
神一样的老师
论文阅读分享物联网物联网
论文标题TheInternetofBattleThings:ASurveyonCommunicationChallengesandRecentSolutions作者信息RachelKufakunesu,HermanMyburgh,AllanDeFreitas论文出处DiscoverInternetofThings(2025)5:3|Theinternetofbattlethings:asurvey
- 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: ken.wug@gmail.com
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