- spark explain如何使用
fzip
Sparkspark执行计划
在Spark中,explain是分析SQL或DataFrame执行计划的核心工具,通过不同模式可展示查询优化和执行的详细信息,默认情况下,这个语句只提供关于物理计划的信息。以下是具体使用方法及不同模式的作用:1.explain的基本语法在Spark3.0及以上版本,explain支持多种模式参数,通过mode指定输出格式:#DataFrame调用方式df.explain(mode="simple"
- 【Spark】查询优化中分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)是什么关系?什么时候应当分区,什么时候应当分桶?
petrel2015
spark大数据分布式数据库
在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录
亭午
学习
python黑马程序员"""文件,按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
- 数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)
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4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO(spark-schema)NO(我理解,不准确)SchemaEvolution:指schema变更的支持情况,我的理解是hudi仅支持添加可选列
- OpenAI API - Streaming(流) 的概念与基本使用
田园里的猫
OpenAIAPI人工智能chatgptpythonnode.js
前言此篇文章旨在通过对OpenAIAPI中Streaming(流)概念的介绍和示例,来帮助大家更好的理解和使用Streaming(流)这个功能,我之所以把Streaming(流)拿出来单独写一篇,是因为Streaming(流)方式的开发,能让我们对返回结果有更多的操作空间更多的创意空间,让我们产品有更好的体验目录1.基本概念2.主要在哪些API中使用3.流的工作原理4.基本使用示例5.应用场景示例
- 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
- Kafka扩分区和分区副本重分配之后消费组会自动均衡吗?
石臻臻的杂货铺
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作者:石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、KnowStreamingPMC)。KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源!。KnowStreaming体验环境请访问:
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
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设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
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探索数据安全新境界:ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长,数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下,【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出,成为数据处理领域的明星级
- 流数据(Streaming Data)处理
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在看代码之前,我们应当首先知道流数据与webSocket之间的区别(两者不能同一而论),因为存在区别所以在读取数据时使用相对较大的差距下面我将概述我对两者区别的一个总结(若有不对,请斧正)流数据(StreamingData)和WebSocket是两种不同的技术,但它们在实时数据传输方面有一些相似之处。以下是它们的区别和相同点:相同点1.实时性-两者都支持实时数据传输,适合需要低延迟的场景,如聊天应
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设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合电商网站的流数据,构建实时数据仓库,支持T+0报表(如电商订单分析),具以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。一、架构设计[电商网站]→[AzureEventHubs]→[AzureDatabricksStreaming]↓[AzureDeltaLake]←→[DatabricksSQLAnal
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在UnrealEngine4(UE4)中,LevelStreaming是一种用于管理大型开放世界游戏场景的技术。它允许开发者将游戏世界分成多个小的“关卡”,并根据玩家的位置和视野动态加载和卸载这些关卡。这种机制在许多情况下都非常有效,但在实际应用中也存在一些不足之处,尤其是在手游开发中。以下是UE4手游大世界现有LevelStreaming加载机制的一些不足之处:1.性能开销在UnrealEngi
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ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
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在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- RTSP协议规范与SmartMediaKit播放器技术解析
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在实时流媒体传输领域,RTSP(Real-TimeStreamingProtocol)协议作为标准规范,为音视频数据的高效传输提供了坚实基础。而大牛直播SDK的rtsp播放器,则是在此基础上构建的高性能解决方案,广泛应用于多种场景,如安防监控、远程教学、直播互动等。本文将深入探讨RTSP协议规范,并结合大牛直播SDK的rtsp播放器,剖析其技术细节与优势。RTSP协议规范概述RTSP协议是一种用于
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
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GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
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- JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查”
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问题:编写一个Spark程序,对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路:下面是一个简单的Spark程序示例,用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下:timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
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问题:实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。解答思路:要实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选,需要按照以下步骤进行:1.环境准备确保的环境中已经安装了ApacheSpark。可以从[ApacheSpark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)下载并安装。2.创建Spark应用以下是
- Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践
窝窝和牛牛
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文章目录Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践一、UDF概述二、HiveUDF解析实现原理代码示例业务应用三、SparkUDF剖析-JDBC方式使用SparkThriftServer设置通过JDBC使用UDFSparkUDF的Java实现(用于JDBC方式)通过beeline客户端连接使用业务应用场景四、Hive与SparkUDF在JDBC模式下的对比五、实际部署与最佳实践六、总结
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hivesparkhadoop
在datagrip执行分区插入语句时报错[42000][40000]Errorwhilecompilingstatement:FAILED:SemanticExceptionFailedtogetasparksession:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:FailedtocreateSparkclientforSparksessio
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
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#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 一文搞懂大数据神器Spark,真的太牛了!
qq_23519469
大数据spark分布式
Spark是什么在如今这个大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统的数据处理方式已经难以满足需求。就拿电商平台来说,每天产生的交易数据、用户浏览数据、评论数据等,数量巨大且种类繁多。假如要对这些数据进行分析,比如分析用户的购买行为,找出最受欢迎的商品,预测未来的销售趋势等,用普通的单机处理方式,可能需要花费很长时间,甚至根本无法完成。这时,Spark就应运而生了。Spark是一个开源的、基于内存计算的
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
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硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- 如何针对大Excel做文件读取?
F_windy
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针对大Excel文件(如超过百万行)的读取,传统的一次性加载到内存的方式会导致内存溢出(OOM),需采用流式读取(Streaming)或分块读取(Chunk)的策略。以下是具体方案及优化建议:一、核心解决方案1.使用ApachePOI的SAX模式(事件驱动)适用场景:处理.xlsx文件(不支持.xls),逐行解析避免内存溢出。代码示例(Java):importorg.apache.poi.open
- 元戎启行最新战略RoadAGI:所有移动智能体都将被AI驱动
量子位
2025年3月18日(北京时间),元戎启行作为国内人工智能企业代表,出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上,公司CEO周光发表了技术主题演讲,展示了公司的最新战略布局RoadAGI,并发布道路通用人工智能平台——AISpark(以下简称”Spark平台”)。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步,旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体,都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
- SparkSQL编程-RDD、DataFrame、DataSet
早拾碗吧
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三者之间的关系在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中
- How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem
IT•轩辕
CloudyComputationsparkhadoop大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
- pyspark 遇到**Py4JJavaError** Traceback (most recent call last) ~\AppData\
2pi
sparkpython
Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\AppData\Local\Temp/ipykernel_22732/1401292359.pyin---->1feat_df.show(5,vertical=True)D:\Anaconda3\envs\recall-service-cp4\lib\site-packages\pyspark\sql\data
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod