- 大数据生态圈里的一致性算法
宇宙湾
大数据生态圈中,保证一致性的方式举不胜举Hadoop用Zookeeper(Zab,Paxos+事务顺序)ElasticSearch用Hash路由算法(非一致性Hash)Cassandra用Gossip闲话算法Redis用Raft选举算法他们各有什么区别,为什么会如此选型?Paxos选举算法Paxos是最先解决拜占庭将军问题的算法,利用过半选举的机制,保证了集群数据副本的一致性(微服务中服务注册与发
- 大数据——技术生态体系
Imrea
大数据hadoop分布式
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,希望能通过本文帮助大家快速构建大数据生态圈的完整知识体系。ApacheHive是一个用于数据查询和分析的数据仓库工具。Hive构建在Hadoop之上,并提供了一种类似SQL的查询语言,被称为HiveQL(HiveQueryLanguage),用于处理和分析大规模数据。Hive的主要功能包括:SQL-Like查询:HiveQL允许用户使
- Flink数据类型&&序列化&&序列化器
@可能
flink
官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/zh/dev/types_serialization.html背景:在Java和大数据生态圈中,已有不少序列化工具,比如:1、Java自带的序列化工具、Kryo等。2、一些RPC框架也提供序列化功能,比如:(1)最初用于Hadoop的【ApacheAvro】(2)Facebook开发
- 大数据生态架构:探索未来科技的无限可能。
知识分享小能手
大数据架构数据库大数据sql学习
1、大数据生态圈技术框架大数据生态圈技术是指在大数据领域中,涉及到的技术体系。目前大数据生态圈中的核心技术总结下来分为以下9类:数据采集技术框架数据存储技术框架数据处理技术框架数据分析技术框架数据可视化技术框架数据安全技术框架数据治理技术框架数据应用技术框架数据服务技术框架2、大数据学习路线大数据生态学习路线图可以大体划分为七个阶段:第一阶段是入门知识学习,你需要掌握基础篇的知识体系,这包括了Ja
- 大数据生态圈kafka在物联网中的应用测试
小赖同学啊
大数据kafka分布式
背景由物联网项目中使用到了Tbox应用管理车辆,在上报数据的过程中,需要将终端产生的数据通过kafka的producetopiccustomer对数据进行处理后,放置到mysql中。完成数据二进制到json转换工作。Kafka的使用查看kafka的topic./kafka-topics--bootstrap-server10.1.9.84:9092--list查看topic信息./kafka-to
- 大数据生态圈及分布式文件系统HDFS实践-part1
落叶飘雪2014
Hadoop大数据HadoopHDFS
Hadoop入门第一章大数据概述1.1大数据概念“人类正在从IT时代走向DT时代”。大数据(BigData):指的是传统数据处理应用软件不足以处理(存储和计算)它们的大而复杂的数据集。主要解决,海量数据的存储和海量数据的运算问题。1.2大数据特征容量大,种类多,速度快,价值高1、容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息微博,5亿用户,每天上亿条微博朋友圈,10亿用户,每天
- HDFS详解
liuhanyuu
hdfshadoop大数据
HDFS架构剖析HDFS,HadoopDistributeFileSystem(Hadoop分布式文件系统)的简称,它是Hadoop核心组件之一,是大数据生态圈最底层的分布式存储服务。将计算靠近数据,而不是将数据移动到离计算更近的地方,使得应用的计算更有效率。HDFS遵循主从架构(master/slave)。通常包括一个主节点和多个从节点。主节点为NameNode,从节点为DataNode。在内部
- HBase生产环境从入门到熟练使用,这一篇文章就够了
梦回从前
HBaseHBase生产环境入门优化实践
前言HBase从发布开源到现在已经走过了十多个年头,一路风雨走来,版本与功能不断完善,版本也从0.9X,1.X直到现在的2.X。作为大数据生态圈的资深老兵,也积累了一众信徒,社区也相当活跃和完善,在某些场景下也是NOSQL数据库的首选。作为2013年入行大数据的老玩家,笔者从HBase0.92版本就开始接触和使用HBase。一路走来,见证过HBase的高光,也见过HBase的落寞,在百花齐放的大数
- HDFS、MapReduce原理--学习笔记
祈愿lucky
大数据hdfsmapreduce学习
1.Hadoop框架1.1框架与Hadoop架构简介(1)广义解释从广义上来说,随着大数据开发技术的快速发展与逐步成熟,在行业里,Hadoop可以泛指为:Hadoop生态圈。也就是说,Hadoop指的是大数据生态圈整体。(2)狭义解释从狭义上来说,Hadoop是指Hadoop这个开源框架,它的核心组件有:a)HDFS(分布式文件系统):解决海量数据存储;b)MapReduce(分布式计算):解决海
- 2️⃣Zookeeper(动物管理员)
WovJf
zookeeper分布式云原生
1.概述分布式(多台机器同时做一件事情),开源的框架,分布式应用程序的协调服务(卫生委员,管理者)是一个分布式应用程序提供一致性(统一的进行管理,保证数据的一致性,容错率低)的服务的软件,封装了大量复杂关键的技术(服务),将简单的接口(API)暴露,高效的使用Zookeeper,稳定性非常高在大数据生态圈,Zookeeper(动物管理员)是一个非常重要的基础技术,Hadoop(大象),Hive(小
- Flume(一)【Flume 概述】
让线程再跑一会
大数据开发工具flume大数据
前言今天实在不知道学点什么好了,早上学了3个多小时的Flink,整天只学一门技术是很容易丧失兴趣的。那就学点新的东西Flume,虽然Kafka还没学完,但是大数据生态圈的基础组件也基本就剩这倆了。Flume概述生产环境中的数据一般都是用户在客户端的一些行为操作形成的日志,一般操作日志都会先存到服务器,而不是直接就存到HDFS当中去。那么如何把服务器中的日志数据传输到HDFS中呢?这就需要一个采集功
- HBase 原理与应用场景
禅与计算机程序设计艺术
Python机器学习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ApacheHBase是ApacheHadoop子项目,是一个高性能、开源的NoSQL数据存储系统。它基于GoogleBigtable的论文实现,是一个分布式的、可扩展的、支持结构化数据的数据库。HBase可以说是Hadoop和NoSQL之间的一个重要角色扮演者,既可以作为Hadoop的底层数据存储,也可以作为数据仓库的后端存储。在Hadoop大数据生态圈中,H
- 从 0 到 1 学习 elasticsearch
这个操蛋的人生!!!
本文已收录github:https://github.com/BigDataScholar/TheKingOfBigData,里面有我准备的大数据高频考点,Java一线大厂面试题资源,上百本免费电子书籍,作者亲绘大数据生态圈思维导图…持续更新,欢迎star!前言之前一直想花点时间写一篇elasticsearch的保姆级教程,于是,趁着年假的几天时间加上周末的一些时间,我产出了自认为算是非常详细的,
- Hadoop生态圈 大数据文档
BigData_XiaoBai
hadoop大数据elasticsearchsparkflink
文档基于介绍基于Hadoop的大数据生态圈。介绍下图每一个组件的使用场景及使用方法,同时还对每一个组件有更深入的介绍。1.Hadoop1.1Hadoop简介2005年,DougCutting、MikeCafarella及其团队,基于Google方案,开始设计研发一种开放式源代码项目,名为HADOOP。Hadoop是基于JAVA语言开发的Apache开源框架,支持跨计算机集群的大规模数据集的分布式处
- 基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用
谁叫我土豆了
一、概述ApacheKafka发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员。ApacheKafka社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得ApacheKafka功能越发丰富、性能越发稳定,成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。ApacheKafka作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠的消息处理能力,且拥有非常广泛的应用领域。那么,今天就来
- 当我们在谈大数据的时候我们在谈什么?一文看懂大数据生态圈
MCNU云原生
“大数据”这个词并不陌生,近几年可以说耳濡目染,开始了大爆发之路。各互联网公司大力发展自身的大数据相关技术,各种大数据开源技术也是层出不穷,甚至国家也是大力支持大数据产业的发展。那到底啥是大数据?大数据有哪些技术呢?让我们一起走进大数据的生态圈吧!所谓大数据其实有各种各样的定义,但无论哪种定义都突出了“大”字。一般认为,当数据量超过了单台计算机的处理能力的时候可以称之为大数据。而对于这些数据的收集
- Scala学习 一(变量、数据类型、操作符和表达式)
IT蔡
Scala特点面向对象编程面向函数式编程静态类型语言动态类型语言python(变量a的数据类型:运行阶段确定)和静态类型语言java.scala(变量a的数据类型:编译阶段确定的)基于JVM(aa.scala->aa.class(java))->JVM为什么要学(1)速度快(2)优雅(3)融入大数据生态圈,为了深入学习spark,scala语言(4)Kafka也是用scala语言实现的Scala定
- Impala负载均衡方案——zookeeper
教练_我要踢球
OLAP大数据impala大数据负载均衡zookeeperimpala
由来之前根据Impala官方的文档尝试使用haproxy实现impalad节点的负载均衡,但是这种方案存在一些弊端,例如haproxy本身也是单点的,虽然可以通过keeplived实现haproxy的高可用,但是这样的配置难免有点太重了,实现impala负载均衡的同时还需要多部署两个组件,增大了系统运维的复杂度。在大数据生态圈中zookeeper是一个必不可少的自身具有高可用保证的组件,本文探讨如
- 4、大数据系统组件
朗如行玉山_5b30
在对大数据系统有了个初步的理解后,明白了大数据系统的架构其实是各不相同的,都是根据企业各自的需求来选择相应的组件构成自己的系统,那么常用的组件有哪些呢?它们分别的作用是什么呢?这一小节就来梳理一下大数据系统中的常用组件。大数据生态圈首先是Hadoop,它是大数据系统的基础组件,很多其他组件都依赖它分布式存储、计算,它是Apache旗下一套开源软件平台,在这个平台之下还包括了HDFS(分布式文件系统
- 基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用
vivo互联网技术
一、概述ApacheKafka发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员。ApacheKafka社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得ApacheKafka功能越发丰富、性能越发稳定,成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。ApacheKafka作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠的消息处理能力,且拥有非常广泛的应用领域。那么,今天就来
- SparkSQL-从DataFrame说起
严国华
转自:http://hbasefly.com/2017/02/16/sparksql-dataframe/写在文章之前本着更好地理解大数据生态圈的本意以及工作的需要,前段时间熟悉了SQL查询引擎SparkSQL、Hadoop文件格式Parquet/CarbonData、大数据基准测试标准TPCDS/TPCH等相关知识,后续将会陆续整理出相关的内容;所有分享内容都是参考相关资料完成,文中很多细节都是
- 大数据技术学习笔记(一)——初识大数据
夏木夕
大数据bigdatahadoophdfs大数据mapreduce
1大数据的概念大数据:指无法在一定的时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。2大数据的特点大数据的特点简称4V特征:Volume(数据量大)Velocity(速度快)Variety(种类繁多)Value(价值密度低)3大数据生态圈3.1
- 大数据开发:Flink API编程初级入门
成都加米谷大数据
作为大数据生态圈越来越活跃的框架,Flink的热度持续走高,自然也成为大数据学习阶段必须攻克的一大重难点。Flink编程,一个重要的思想就是API编程,今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲FlinkAPI编程初级入门。一、FlinkAPI介绍API通常分为三层,由上而下可分为SQL/TableAPI、DataStreamAPI、ProcessFunction三层,API的表达能力及业务抽象能力都
- Hadoop技术之HDFS分布式文件系统基础
黑马程序员官方
hadoophdfs大数据
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门。本次分享内容让初学者能高效、快捷掌握Hadoop必备知识,大大缩短Hadoop离线阶段学习时间,下面一起开始今天的学习!▼往期内容汇总:大数据导论Linux操作系统概述VMwareWorkstation虚拟机使用Linux常用基础命令、系统命令ApacheHadoop概述ApacheHadoop集群搭建目录一、文件系统、分布式文件
- 大数据测试基本知识
小赖同学啊
大数据spark分布式
常用大数据框架结构1.大数据测试常用到的软件工具工具推荐,对于测试数据构造工具有:Datafaker、DbSchema、Onlinetestdatagenerator等;ETL测试工具有:RightData、QuerySurge等;数据质量检查工具:great_expectations、mobyDQ、DataQuality、GriFFin、Qualitis等。大数据生态圈1.基于hadoop的大数
- 【大数据之路1】Hadoop 入门
程序员胖五
大数据hadoop分布式
1.Hadoop入门1.大数据概述1.大数据相关说明2.Hadoop及大数据生态圈3.Hadoop核心组件4.Hadoop生态圈5.集群安装模式6.Hadoop运行模式7.Hadoop工作流程8.Hadoop的推行策略9.知识点2.Hadoop启动与服务名1.Hadoop(HDFS/YARN)启动2.HDFS和YARN的服务种类1.大数据概述1.大数据相关说明大数据由来
- 大数据组件笔记 -- Hadoop
L小Ray想有腮
BigData
文章目录一、Hadoop入门1.1基础架构1.2大数据生态圈二、Hadoop集群部署2.1准备2.2配置2.3启动2.4监控页面三、HDFS3.1组成架构3.2HDFSShell3.3HDFS客户端3.4HDFS数据流3.4.1写数据流程3.4.2读数据流程3.5NN和2NN3.5.1工作机制3.5.2集群安全模式3.6DN3.6.1工作机制3.6.2扩容3.6.3退役四、MapReduce4.1
- 大数据大纲&大数据生态圈所涉及的技术
摩羯青春我掌握
大数据特征:1)大量化(Volume):存储量大,增量大TB->PB2)多样化(Variety):来源多:搜索引擎,社交网络,通话记录,传感器格式多:(非)结构化数据,文本、日志、视频、图片、地理位置等3)快速化(Velocity):海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中4)价值密度低(Value):但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来大数据带来的革命性变革:1
- Hadoop HDFS 分布式文件系统
VenYy
大数据平台hadoophdfs大数据
文章目录HDFSHDFS设计目标HDFS应用场景整体概述各角色职责主角色:NameNode从角色:DataNode主角色辅助角色:SecondaryNameNodeNameNode职责DataNode职责HDFS写数据流程HDFSHDFS(HadoopDistributedFileSystem),Hadoop分布式文件系统是ApacheHadoop的核心组件之一,作为大数据生态圈最底层的分布式存储
- 盘点Hadoop生态中 6 个核心的大数据组件
大数据技术架构
分布式大数据hadoopsparkjava
大数据生态圈中有很多优秀的组件,可谓琳琅满目,按组件类别可分为存储引擎、计算引擎,消息引擎,搜索引擎等;按应用场景可分为在线分析处理OLAP型,在线事务处理OLTP型,以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录,有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生,有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。