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程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫分布式
目录一、背景:单机爬虫的五大瓶颈二、Scrapy-Redis架构深度解析1.架构拓扑图2.核心组件对比三、环境搭建与核心配置1.基础环境部署2.Scrapy项目配置四、分布式爬虫核心实现1.改造原生Spider2.布隆过滤器集成五、五大性能优化策略1.动态优先级调整2.智能限速策略3.连接池优化4.数据分片存储5.心跳监控系统六、实战:新闻聚合平台数据抓取1.集群架构2.性能指标七、总结1.核心收
- 分布式爬虫:设计一个分布式爬虫架构来抓取大规模数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目分布式爬虫架构开发语言redis测试工具python
✨引言随着互联网信息的爆炸式增长,单机爬虫面对大规模网站数据抓取显得力不从心。特别是爬取新闻、商品、社交平台等网站时,经常遇到响应慢、IP被封等问题。为了解决这些问题,分布式爬虫系统应运而生。在本文中,我们将手把手带你打造一个基于Scrapy+Redis+Celery+FastAPI+Docker的现代分布式爬虫架构,实现任务调度、去重控制、分布式抓取与结果存储。本文代码均基于Python3.10
- Python医疗大数据实战:基于Scrapy-Redis的医院评价数据分布式爬虫设计与实现
Python爬虫项目
python开发语言爬虫seleniumscrapy
摘要本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的医院评价数据爬虫系统。我们将从爬虫基础讲起,逐步深入到分布式爬虫架构设计,使用Scrapy框架结合Redis实现分布式爬取,并采用最新的反反爬技术确保数据采集的稳定性。文章包含完整的代码实现、性能优化方案以及数据处理方法,帮助读者掌握医疗大数据采集的核心技术。关键词:Python爬虫、Scrapy-Redis、分布式爬虫、医疗大数据、反反爬技术1
- 分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
傻啦嘿哟
分布式爬虫架构
目录当单机爬虫遇到百万数据量架构设计核心原理分布式任务调度弹性去重机制Redis集群部署实践集群规模计算高可用配置Scrapy项目改造分布式爬虫编写百万级数据优化策略流量控制机制动态IP代理数据存储优化实战案例分析监控与维护集群健康检查日志分析架构演进方向当单机爬虫遇到百万数据量想象你正在搭建一个电商价格监控系统,需要每天抓取十万条商品数据。使用传统Scrapy框架时,单台服务器每天最多只能处理3
- redis-缓存三剑客(缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩)
hzx790688184
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redis-缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩缓存三剑客(缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩)缓存击穿请求一个不存在的数据时,请求到数据库,数据库不存在该数据,会导致每次请求都会到数据库缓存穿透当热点key过期时,突然大量请求访问,直接访问到数据库缓存雪崩大批量的key同时失效,或redis宕机,导致大量的请求直接访问数据库缓存三剑客(缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩)缓存击穿请求一个不存在的数据时,请求到数据库
- Java实现简单秒杀功能
在商城项目中,秒杀功能可以说是必不可少的,下面我将使用SpringBoot集成Redis、RabbitMQ、MyBatis-Plus和MySQL来实现一个简单的秒杀系统,系统将包含以下核心功能:使用Redis进行库存预减和用户限流;使用RabbitMQ进行异步下单,提高系统吞吐量;使用MyBatis-Plus操作MySQL数据库;利用Redis执行Lua脚本的原子性防止商品超卖;接口限流(使用Re
- 分布式定时器:原理设计与技术挑战
你一身傲骨怎能输
架构设计分布式
文章摘要分布式定时器用于在分布式系统中可靠、准确地触发定时任务,常见实现方案包括:基于数据库/消息队列的定时扫描、分布式任务调度框架(如Quartz集群、xxl-job)、时间轮/延迟队列(如Redis/Kafka)以及Zookeeper/Etcd协调服务。主要技术挑战包括时钟同步、任务幂等、高可用、负载均衡和故障恢复等。核心难点在于保证任务唯一性、调度精度与分布式一致性,技术选型需权衡轻量级(R
- Redis 如何保证高并发与高可用
笑衬人心。
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一、Redis高并发的实现机制1.1单线程模型+I/O多路复用Redis使用单线程架构(从Redis6开始引入I/O多线程,但核心命令仍由单线程执行)。采用epoll/kqueue等I/O多路复用机制,非阻塞处理大量连接。避免多线程带来的上下文切换和锁竞争问题。1.2高效数据结构与命令执行内部使用如跳表、字典、压缩列表、整数集合、位图等高效结构。Redis命令执行在内存中,时间复杂度较低(多数为O
- RedissonLock-tryLock-续期
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- Redisson:强大的Redis Java客户端库
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Redisson:强大的RedisJava客户端库在Java应用程序中,Redis经常作为缓存、消息代理、分布式锁等功能的首选。然而,直接使用Redis的原生协议或Jedis等简单的Java客户端可能不足以满足复杂的分布式和并发需求。这时,Redisson作为一个功能强大的RedisJava客户端库,提供了许多高级功能和易用性改进,成为开发者的有力工具。1.Redisson简介Redisson是一
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Java双重检测锁解决MySQL和Redis数据一致性问题双重检测锁(Double-CheckedLocking)是一种在多线程环境下优化性能的设计模式,可以用于解决MySQL和Redis之间的数据一致性问题。下面我将介绍如何实现这一方案。问题背景在MySQL和Redis双存储系统中,常见的一致性问题包括:缓存穿透:查询不存在的数据,导致每次请求都打到数据库缓存击穿:热点key失效瞬间,大量请求直
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在黑马点评项目实战中使用Redis实现全局秒杀的课程中,提到了一个名词JUC,在测试生成随机id的有效性时使用到了JUC的工具类:CountDownLatch,这里简单进行一个介绍和了解,想学习更具体的有关多线程与并发编程的内容,可以去看黑马有专门的JUC教程。一、CountDownLatch:多线程协调工具类CountDownLatch是Java并发包(JUC)中的一个同步辅助类,主要用于协调多
- Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎
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Redis深度解析:从缓存到分布式系统的核心引擎引言:数据时代的极速引擎在当今高并发、低延迟的数字世界中,Redis以其亚毫秒级响应、丰富数据结构和高可用架构,成为现代系统架构的核心组件。从简单的键值存储到复杂的分布式锁实现,从缓存加速到实时分析,Redis的应用场景已远超传统缓存范畴。本文将深入剖析Redis的核心原理、高级特性和最佳实践,带您全面理解这一改变数据处理方式的开源神器。一、Redi
- Filebeat + Logstash + ES进行Nginx日志采集
一个只会喊666的菜比
简易架构图service.png架构图比较简单,日志收集大同小异,这次不添加任何中间服务比如:rediskafka后端只是存储进ES使用的版本jdk-8u161-linux-x64.rpmelasticsearch-6.7.2.rpmlogstash-6.7.2.rpmfilebeat-6.7.2-x86_64.rpm安装比较简单,只用进行rpm-ivh即可,接下来直接贴配置文件:Elastics
- Redis 分区
奇点一氪
分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程,因此每个实例只保存key的一个子集。分区的优势通过利用多台计算机内存的和值,允许我们构造更大的数据库。通过多核和多台计算机,允许我们扩展计算能力;通过多台计算机和网络适配器,允许我们扩展网络带宽。分区的不足redis的一些特性在分区方面表现的不是很好:涉及多个key的操作通常是不被支持的。举例来说,当两个set映射到不同的redis实例上时,你就不能对
- Java 实习模拟面试之信也科技:IO、多线程、集合、MySQL、Redis、HTTP、Linux 常见面试题解析
在本次模拟面试中,我们将模拟一场面向Java实习生岗位的面试,重点围绕Java基础(IO、多线程、集合)、MySQL、Redis、MQ、HTTP协议以及Linux基础等核心知识点。通过模拟面试官提问和候选人的回答方式,帮助你更好地准备技术面试。一、Java基础(IO、多线程、集合)面试官提问:请谈谈你对JavaIO的理解,以及NIO和BIO的区别?候选人回答:JavaIO是Java提供的一套用于处
- 探索阿里云DMS:解锁高效数据管理新姿势
云资源服务商
oracle数据库阿里云云计算
一、阿里云DMS是什么阿里云DMS,全称为DataManagementService,即数据管理服务,是一种集数据管理、结构管理、安全管理于一体的全面数据库服务平台。它能够有效地支持各类数据库产品,包括但不限于MySQL、SQLServer、PostgreSQL、PPAS、DRDS、OceanBase、MongoDB、Redis等,对用户的数据库进行全方位的维护和管理,提供了一站式的数据库解决方案
- 北京-4年功能测试2年空窗-报培训班学测开-第五十天
amazinging
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咦,昨天路上写一半就到家了,后来想早点睡就忘了还要发了,现在赶紧补上昨天是最后一节课(我们将一整天的课称为一节),这就结课了昨天讲了简历编写,面试要准备的内容,还有redis和docker也没有什么能让你一击必中(面试)的技巧,都是总结下来的经验接下来的两周,我们这周需要写简历复习,简历中写的必须要会,准备好了就可以找老师模拟面试其实我觉得最后这节课挺实用的,尽管有些观点我不认同,但不妨碍我跟着做
- Go-Redis 入门与实践从连接到可观测,一站式掌握 go-redis v9**
1.环境准备组件版本建议说明Go≥1.22go-redis只支持最近两个Go版本Redis≥6.2保持与生产一致,建议开启protected-modego-redisgithub.com/redis/go-redis/v9本文以v9为例本地Redis:brewinstallredis(macOS)/apt-getinstallredis-server(Debian)/下载官方二进制。Docker:
- MySQL计数函数count原理分析
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前言统计表中数据的条数是非常常用的操作,但是咱们常用的InnoDB存储引擎计数函数是现时统计的,所以会出现性能的问题,这次我准备分享计数函数count的原理,保证之后遇到计数方面的问题都可以轻易灵活的解决与MyISAM存储引擎相比,MyISAM存储引擎是自己记录了表中数据的条数,但是如果加入筛选条件,也是需要实时统计的目录InnoDB存储引擎为什么不对表中数据条数备份使用redis来记录MySQL
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目录一、Helm包管理器1.什么是Helm2.安装Helm(3)Helm常用命令(4)目录结构(5)使用Helm完成redis主从搭建二、Prometheus集群监控1.监控方案2.Prometheus监控k8s三、ELK日志搜集1.elk流程2.配置elk(1)配置es(2)配置logstash(3)配置filebeat,kibana3.kibana使用和日志检索四、k8s可视化管理1.Dash
- 〖Python 数据库开发实战 - Redis篇②〗- Linux系统下安装 Redis 数据库
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#⑤-数据库开发实战篇Python全栈白宝书python数据库数据库开发实战linux安装redis
订阅Python全栈白宝书-零基础入门篇可报销!白嫖入口-请点击我。推荐他人订阅,可获取扣除平台费用后的35%收益,文末名片加V!说明:该文属于Python全栈白宝书专栏,免费阶段订阅数量4300+,购买任意白宝书体系化专栏可加入TFS-CLUB私域社区。福利:加入社区的小伙伴们,除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外,还有机会加入星荐官共赢计划,详情请戳我。作者:不渴望力量的哈士奇(哈哥),
- Java全栈面试实录:从Spring Boot到AI大模型,互联网大厂求职者的技术洗礼
**第一轮提问面试官:小曾,先谈谈你在SpringBoot项目中的缓存实践。小曾:我常用Redis,通过@Cacheable注解实现方法缓存,配置了Redis集群模式。面试官:很好!在电商秒杀场景,如果缓存击穿怎么办?小曾:可以用布隆过滤器或互斥锁解决,但具体实现得看业务...面试官:你提到SpringCloud,能说说服务注册选Consul还是Eureka?小曾:Eureka简单,Consul更
- Java大厂面试实录:从电商场景到AIGC的深度技术拷问
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第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
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第一轮提问:电商场景下的高并发架构面试官:小曾,我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景,需要支持百万级并发,你会如何设计系统架构?请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾:(搓手)额……我会用SpringCloudAlibaba,搞个Nacos做服务注册,网关用Zuul,然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存,秒杀请求走消息队列,比如Kafka吧,异步处理,降低峰值压力……
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
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场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的全栈技术深度解析
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场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):请先自我介绍,并谈谈你熟悉的技术栈。小曾(略紧张):我是小曾,毕业于XX大学,擅长Java后端开发,熟悉SpringBoot、SpringCloud、MySQL、Redis等技术。面试官:很好,我们来看第一个场景。假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统,你会如何选择技术栈?小曾:秒杀系统对性能要求高,我会用SpringBoot快速搭建,数据库用My
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战
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场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):小曾,请简单介绍下你过往的项目经验,特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题?小曾(自信):我之前参与过电商平台的订单系统重构,将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由,服务间通过Kafka异步通信,并引入Redis缓存热点数据。面试官:很好,能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问
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场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):小曾,请先简单介绍下你过往的项目经验,侧重于高并发场景下的架构设计。小曾(自信):我之前做过一个电商秒杀系统,用了SpringBoot和Redis,高峰期支撑了百万QPS。主要靠Redis缓存热点数据,数据库用了分库分表。面试官(点头):不错,能具体说说缓存雪崩和热点key的解决方案吗?小曾(挠头):呃...缓存雪崩用了熔断器,热点key的话...好
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_