- Kafka Raft知识整理
自东向西
Kafka知识整理kafka分布式
背景Kafka2.8之后,移除了Zookeeper,而使用了自己研发的KafkaRaft。为什么移除Zookeeper?原来Zookeeper在Kafka中承担了Controller选举、Broker注册、TopicPartition注册和选举、Consumer/Producer元数据管理和负载均衡等。即承担了各种元数据的保存和各种选举。而Zookeeper并“不快”,集群规模大了之后,很容易成为
- Kafka topic、producer、consumer的基础使用
病妖
Kafkakafkabigdata分布式
文章目录Kafka初级前言1.topic的增删改查2.生产者的消息发送3.消费者消费数据Kafka初级前言关于kafka的集群安装这里就先跳过,如果需要相关资料以及学习视频的可以在留言下留下联系信息(邮箱、微信、qq都可),我们直接从kafka的学习开始,这是初级阶段,这篇博主主要讲述kafka的命令行操作。1.topic的增删改查创建主题:切换到kafka的相关目录,进行以下命令行操作bin/k
- kafka消费能力压测:使用官方工具
ezreal_pan
kafka工具kafka分布式
背景在之前的业务场景中,我们发现Kafka的实际消费能力远低于预期。尽管我们使用了kafka-go组件并进行了相关测试,测试情况见《kafka-go:性能测试》这篇文章。但并未能准确找出消费能力低下的原因。我们曾怀疑这可能是由我的电脑网络带宽问题或Kafka部署时的某些未知配置所导致。为了进一步确定问题的根源,我们决定对Kafka的消费能力进行压力测试。在这篇《kafka的Docker镜像使用说明
- Kafka的生产者和消费者模型
Java资深爱好者
kafka分布式
Kafka的生产者和消费者模型是一种消息传递模式,以下是该模型的详细描述:一、生产者(Producer)定义:生产者是消息的生产者,它将消息发布到Kafka的主题(Topic)中。功能:生产者可以将消息发送到指定的分区(Partition)或让Kafka自行选择分区。生产者还可以控制消息的序列化和分区策略。工作原理:生产者通过Kafka提供的API与Kafka集群进行通信,将消息异步发送到指定的主
- 阶段 1:Kafka基础认知
AI航海家(Ethan)
分布式kafkakafka分布式
核心知识点Kafka三大核心角色:Producer(生产者):负责向Kafkatopic推送数据。可以理解为数据流的发起者。Broker:Kafka服务器节点,负责存储数据流。Kafka集群由多个broker组成。Consumer(消费者):负责从Kafkatopic中读取和处理数据,可以是日志分析服务、数据库服务器等。核心概念:Topic:Kafka的基本单元,类似于数据库的表结构,用于对数据进
- 正式开源:使用Kafka FDW 加载数据到 Apache Cloudberry™
数据库开源软件
ApacheCloudberry™(Incubating)由GreenplumDatabase核心开发者创建,是一款领先且成熟的开源大规模并行处理(MassivelyParallelProcessing,MPP)数据库。它基于开源版的PivotalGreenplumDatabase®衍生而来,但采用了更新的PostgreSQL内核,并具备更先进的企业级功能。Cloudberry可以作为数据仓库使用
- RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 消息模型对比分析
Java架构设计
javaJava程序员消息模型开发语言程序人生
消息模型消息队列的演进消息队列模型早期的消息队列是按照”队列”的数据结构来设计的。生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列。当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关系,消息被其中的一个消费者消费了,其它的消费者就拿不到消息了。发布订阅模型如果一个人消息想要同时被多个消费者消费,那么上面的队列
- Kafka日志文件探秘:从数据解析到故障排查的完整指南
磐基Stack专业服务团队
Kafkakafka分布式
#作者:猎人文章目录1、查看Log文件基本数据信息2、index文件健康性检查(--index-sanity-check)3、转储文件(--max-message-size)4、偏移量解码(--offsets-decoder)5、日志数据解析(--transaction-log-decoder)6、查询Log文件具体数据(--print-data-log)7、查看index文件具体内容8、查看ti
- 消息队列简述
八二年的栗子
java
消息队列(MessageQueue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为:当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候。消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq等,而部分数据库如Redis、Mysql以及
- kafka搭建
瀟湘夜雨-秋雨梧桐
kafka分布式zookeeper大数据数据仓库
文章目录前言一、kafka是什么?二、应用场景1.实时数据处理2.日志聚合与分析3.事件驱动架构场景三、kafka搭建流程1.确定环境2.整理机器清单3.确定组件版本4JDK安装5kafka安装5.1master安装5.2slave_1从节点安装5.3slave_2从节点安装5.4配置环境变量5.5启动kafak5.5kafka集群一键管理脚本总结前言Kafka以其卓越的性能、高可靠性和可扩展性,
- Spring Boot 整合 Kafka 详解
码农爱java
KafkaKafkaMQSpringBoot微服务中间件1024程序员节
前言:上一篇分享了Kafka的一些基本概念及应用场景,本篇我们来分享一下在SpringBoot项目中如何使用Kafka。Kafka系列文章传送门Kafka简介及核心概念讲解SpringBoot集成Kafka引入Kafka依赖在项目的pom.xml文件中引入Kafka依赖,如下:org.springframework.cloudspring-cloud-starter-stream-kafka3.1
- linux 搭建kafka集群
节点。csn
linuxkafka运维
目录、一、环境准备二、文件配置三、集群启动一、环境准备1、我这里是准备三台服务器节点ipnode1192.168.72.132node2192.168.72.133node3192.168.72.1342、安装jdklinux环境安装jdk_openjdk1.8.0_345-CSDN博客3、下载kafka安装包安装包下载wget--nhttps://downloads.apache.org/kaf
- 【Redis系列】Redis安装与使用
m0_74825409
面试学习路线阿里巴巴redis数据库缓存
???欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDE
- Flink在指定时间窗口内统计均值,超过阈值后报警
小的~~
flink均值算法大数据
1、需求统计物联网设备收集上来的温湿度数据,如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息,要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改,实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。物联网设备的数据从kafka中读取,配置数据从mysql中读取,有个管理后台可以调整窗口和阈值大小。2、思路使用flink的双流join,配置数据使用广播流,设备数据使用普通流。3、实现代码packagecu.
- 【动态路由】系统Web URL资源整合系列(后端技术实现)【apisix实现】
飞火流星02027
URL整合apisix反向代理apisix网关apisix实现web资源整合系统URL资源整合apisix基于请求参数的路由apisix基于请求头的路由APISIXDashboard
需求说明软件功能需求:反向代理功能(描述:apollo、eureka控、apisix、sentinel、普米、kibana、timetask、grafana、hbase、skywalking-ui、pinpoint、cmak界面、kafka-map、nacos、gateway、elasticsearch、oa-portal业务应用等多个web资源等只能通过有限个代理地址访问),不考虑SSO。软件质
- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
slovess
分布式apachezookeeper
1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- 深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题,比如ExactlyOnce语义。从本质上说,ExactlyOnce就是对消费者读取的数据只要不丢失,就一定能得到一次完整的处理,而且不会被重复处理。确保ExactlyOnce语义一直是企业级应用中必须考虑
- 【kafka系列】生产者
漫步者TZ
kafkakafka数据库大数据
目录发送流程1.流程逻辑分析阶段一:主线程处理阶段二:Sender线程异步发送核心设计思想2.流程关键点总结重要参数一、核心必填参数二、可靠性相关参数三、性能优化参数四、高级配置五、安全性配置(可选)六、错误处理与监控典型配置示例关键注意事项发送流程序列化与分区:消息通过Partitioner选择目标分区(默认轮询或哈希),序列化后加入RecordAccumulator缓冲区。批次合并:Sende
- 【kafka系列】broker
漫步者TZ
kafka数据库分布式kafka
目录Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程Broker处理消费者消息的核心流程关键点总结Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程接收请求Broker的SocketServer接收来自生产者的ProduceRequest(基于Reactor网络模型)。请求解析与验证解析请求头(Topic、P
- 【kafka系列】如何选择消息语义?
漫步者TZ
kafkakafka分布式数据库大数据
目录业务权衡如何选择消息语义?业务权衡维度At-Most-OnceAt-Least-OnceExactly-Once消息丢失风险高低无消息重复风险无高无网络开销最低(无重试)中等(可能重试)最高(事务+协调)适用场景可容忍丢失的实时数据流不允许丢失的日志采集金融交易、精准统计如何选择消息语义?At-Most-Once:优先性能与低延迟,接受数据丢失(如实时监控)。At-Least-Once:优先可
- kafka动态监听主题
S Y H
微服务组件kafkalinq分布式
简单版本importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;importorg.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;import
- 【kafka系列】Exactly Once语义
漫步者TZ
kafkakafka数据库大数据分布式
目录1.Exactly-Once语义的定义2.Kafka实现Exactly-Once的机制3.端到端Exactly-Once示例场景描述3.1生产者配置与代码3.2消费者配置与代码4.异常场景与Exactly-Once保障场景1:生产者发送消息后宕机场景2:消费者处理消息后宕机场景3:Broker宕机5.关键实现细节6.总结1.Exactly-Once语义的定义Exactly-Once(精确一次)
- 【Golang学习之旅】Go 语言微服务架构实践(gRPC、Kafka、Docker、K8s)
程序员林北北
架构golang学习微服务云原生kafka
文章目录1.前言:为什么选择Go语言构建微服务架构1.1微服务架构的兴趣与挑战1.2为什么选择Go语言构建微服务架构2.Go语言简介2.1Go语言的特点与应用2.2Go语言的生态系统3.微服务架构中的gRPC实践3.1什么是gRPC?3.2gRPC在Go语言中的实现1.前言:为什么选择Go语言构建微服务架构1.1微服务架构的兴趣与挑战随着互联网技术的飞速发展,尤其是云计算的普及,微服务架构已经成为
- zipkin备忘
dzl84394
springboot学习日志javazipkin
server安装https://zipkin.io/pages/quickstart.html这里提供了几种安装方式当天他可以吧数据方存cassandra,kafka,es,等地方服务器直接下载curl-sSLhttps://zipkin.io/quickstart.sh|bash-s得到zipkin.jar启动nohup/usr/local/jdk17/bin/java-jarzipkin.ja
- org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException
一张假钞
apachekafka分布式
个人博客地址:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException|一张假钞的真实世界使用kafka-console-producer.sh向远端Kafka写入数据时遇到以下错误:$bin/kafka-console-producer.sh--broker-list172.16.72.202:9092--topictestThisisamessage[20
- kafka的kafka-console-consumer.sh和kafka-console-producer.sh如何使用
WilsonShiiii
kafka分布式
一、两款工具对比功能用途kafka-console-consumer.sh是简单的命令行消费者工具,主要用于在控制台显示从Kafka主题消费的消息,适用于测试生产者是否正常发送消息、查看消息格式等调试场景。kafka-consumer-perf-test.sh则专为测试Kafka消费者性能设计,能在指定条件下(如消息数量、线程数等)测试消费者吞吐量等性能指标,帮助进行性能评估、优化及容量规划。参数
- RocketMQ与kafka如何解决消息积压问题?
一个儒雅随和的男子
RocketMQrocketmqkafka分布式
前言 消息积压问题简单来说,就是MQ存在了大量没法快速消费完的数据,造成消息积压的原因主要在于“进入的多,消费的少”,或者生产的速度过快,而消费速度赶不上,基于这一问题,我们主要介绍如何通过前期的开发设置去避免出现消息积压的问题。主要介绍两款产品RocketMQ和Kafka的解决方式,以及其差异,本质上的差异就是RocketMQ与Kafka之间的存储结构差异带来的,基本的处理思路还是怎么控制生产
- 浅聊MQ之Kafka与RabbitMQ简用
天天向上杰
kafkarabbitmq分布式
(前记:内容有点多,先看目录再挑着看。)Kafka与RabbitMQ的使用举例Kafka的使用举例安装与启动:从ApacheKafka官网下载Kafka中间件的运行脚本。解压后,通过命令行启动Zookeeper(Kafka的运行依赖于Zookeeper)。启动Kafka的服务器进程。基本功能实现:生产者:启动生产者进程,向指定的主题(Topic)发送消息。消费者:启动消费者进程,从指定的主题中接收
- 浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略
天天向上杰
kafkarabbitmqactivemqrocketmqjava
以下是主流消息队列(Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ)的持久化策略详解及实际场景示例:1.Kafka持久化策略核心机制:日志分段存储:每个Topic分区对应一个物理日志文件(顺序写入)分段策略:默认每1GB或7天生成新Segment(log.segment.bytes/log.roll.hours)索引文件:.index(偏移量索引)和.timeindex(时间戳索
- 《Python全栈开发:构建高并发物联网数据中台实战》
放氮气的蜗牛
深度博客python物联网开发语言
一、项目概述本文将基于Python生态构建一个完整的物联网数据中台系统,实现从设备接入到商业智能的全链路开发。系统采用微服务架构,核心功能包括:百万级设备并发接入(基于MQTT协议)实时流数据处理(ApacheKafka+Faust)时序数据存储(InfluxDB+Redis)智能告警引擎(规则引擎+机器学习)三维可视化大屏(PyWeb3D+ECharts)graphTDA[设备端]-->|MQT
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
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
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,