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程序猿八哥
数据可视化计算机毕设spark大数据课程设计spark
博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计,开题报告、任务书、全b
- 绝佳组合 SpringBoot + Lua + Redis = 王炸!
Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- Hbase - 表导出CSV数据
kikiki1
新鲜文章,昨天刚经过线上验证过的,使用它导出了3亿的用户数据出来,花了半个小时,性能还是稳稳的,好了不吹牛皮了,直接上代码吧。MR考查了Hbase的各种MR,没有发现哪一个是能实现的,如果有请通知我,我给他发红包。所以我们只能自己来写一个MR了,编写一个Hbase的MR,官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。导出的CSV格式为admin,22,北京admin,23,天津依赖
- AI日报-20250620:华为云重磅发布盘古大模型5.5!宇树科技C轮融资引爆资本圈!Genspark AI Pod震撼发布!
未来世界2099
AI日报人工智能华为云科技业界资讯
1、昆仑万维开源Skywork-SWE-32B:32B模型刷新代码修复SOTA,性能直逼闭源巨头2、腾讯AILab开源音乐生成大模型SongGeneration,人人皆可创作音乐!3、重磅!ManusAIWindows版免码开放,职场效率革命来袭!4、B站618商单效率飙升5倍!通义千问3助力AI选人功能大爆发5、HailuoVideoAgent震撼发布:零门槛生成专业级视频,创意秒变现实!6、中
- SPARKLE:深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
摘要:强化学习(ReinforcementLearning,RL)已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法(例如GRPO)已经展示了显著的经验性收益,但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白,我们引入了一个细粒度的分析框架,以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素:(1)计划遵循和执行,(2)问题分解,以及(3)改进的推理和知
- 24.park和unpark方法
卷土重来…
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1.park方法可以暂停线程,线程状态为wait。2.unpark方法可以恢复线程,线程状态为runnable。3.LockSupport的静态方法。4.park和unpark方法调用不分先后,unpark先调用,park后执行也可以恢复线程。publicclassParkDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- ftp文件服务器有连接数限制,查看ftp服务器连接数命令
赵承铭
ftp文件服务器有连接数限制
查看ftp服务器连接数命令内容精选换一换本章节适用于MRS3.x之前版本。Loader支持以下多种连接,每种连接的配置介绍可根据本章节内容了解。obs-connectorgeneric-jdbc-connectorftp-connector或sftp-connectorhbase-connector、hdfs-connector或hive-connectorOBS连接是Loa“数据导入”章节适用于
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文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
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HBase1.HBase核心概念HBase的作用HBase主要用于存储和管理超大规模的结构化或半结构化数据(如PB级),特点包括:高扩展性:通过分布式架构横向扩展,支持数千台服务器高吞吐量:适合实时随机读写(如用户行为日志、实时分析)强一致性:保证同一行数据的原子性操作灵活的数据模型:支持动态列和稀疏存储典型应用场景:互联网公司的用户行为日志存储(如点击流数据)社交媒体的实时消息存储物联网设备时序
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
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云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
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Spark框架的核心是一个计算引擎,整体来说,它采用了标准master-slave的结构 如下图所示,它展示了一个Spark执行时的基本结构,图形中的Driver表示master,负责管理整个集群中的作业任务调度,图形中的Executor则是slave,负责实际执行任务。由上图可以看出,对于Spark框架有两个核心组件:DriverSpark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负
- Spark 各种配置项
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/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclusterTherearetwodeploymodesthatcanbeusedtolaunchSparkapplicationsonYARN.Inclustermode,theSparkdriverrunsinside
- Spark RDD 及性能调优
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RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区(Partitions):数据被切分为多个分区;每个分区在集群节点上独立处理;分区是并行计算的基本单位。计算函数(ComputeFunction):每个分区应用相同的转换函数;惰性执行机制。依赖关系(Dependencies)窄依赖:1个父分区→1个子分区(map、filter)。宽依赖:1个父分区→多个子分区(groupByKey、join)。
- Apache Iceberg数据湖基础
Aurora_NeAr
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IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖(Hive表格式)的缺陷:分区锁定:查询必须显式指定分区字段(如WHEREdt='2025-07-01')。无原子性:并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据:LIST操作扫描全部分区目录(云存储成本高)。Iceberg的革新目标:解耦计算引擎与存储格式(支持Spark/Flink/Trino等);提供ACID事务、模式
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- Hadoop核心组件最全介绍
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大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 大数据分析技术的学习路径,不是绝对的,仅供参考
水云桐程序员
学习大数据数据分析学习方法
阶段一:基础筑基(1-3个月)1.编程语言:Python:掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库(NumPy,Pandas)。SQL:精通SELECT语句(过滤、排序、分组、聚合、连接)、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念(表、主键、外键、索引)。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala:深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
- HBase 开发:使用Java操作HBase
睡觉的时候我不困
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第1关:创建表任务描述相关知识如何使用Java连接HBase数据库HBaseConfigurationConnectionFactory创建表HBase2.X创建表编程要求测试说明任务描述本关任务:使用Java代码在HBase中创建表。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何使用Java连接HBase数据库,2.如何使用Java代码在HBase中创建表。如何使用Java连接HBase数据库J
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被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
- spark处理kafka的用户行为数据写入hive
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在CentOS上部署Hadoop(Hadoop3.4.1)和Hive(Hive3.1.2)的详细步骤说明。这份指南面向单机安装(伪集群模式),如果需要搭建真正的多节点集群,各节点间的网络互访、SSH免密登录以及配置同步需进一步调整。注意:本指南假设你已拥有root权限或者具有sudo权限,并且系统连接Internet(用于下载安装包)。步骤中的版本号可根据实际需要进行更改。一、环境准备更新系统软件
- PostgreSql、Hbase的安装
月光一族吖
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在CentOS8中安装PostgreSQL和HBase,以下是详细步骤,包括使用sudo权限的命令:安装PostgreSQL更新系统包在两台CentOS8上运行以下命令,确保系统是最新的:sudodnfupdate-y安装PostgreSQLCentOS8默认仓库提供PostgreSQL。你可以直接安装所需版本的PostgreSQL:sudodnfinstall-ypostgresql-serve
- Spark 4.0的VariantType 类型以及内部存储
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背景本文基于Spark4.0总结Spark中的VariantType类型,用尽量少的字节来存储Json的格式化数据分析这里主要介绍Variant的存储,我们从VariantBuilder.buildJson方法(把对应的json数据存储为VariantType类型)开始:publicstaticVariantparseJson(JsonParserparser,booleanallowDuplic
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
人工智能教学实践
python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- HDFS与HBase有什么关系?
lucky_syq
hdfshbasehadoop
1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase,即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。
- Hbase和关系型数据库、HDFS、Hive的区别
别这么骄傲
hivehbase数据库
目录1.Hbase和关系型数据库的区别2.Hbase和HDFS的区别3.Hbase和Hive的区别1.Hbase和关系型数据库的区别关系型数据库Hbase存储适合结构化数据,单机存储适合结构化和半结构数据的松散数据,分布式存储功能(1)支持ACID(2)支持join(3)使用主键PK(4)数据类型:int、varchar等(1)仅支持单行事务(2)不支持join,把数据糅合到一张大表(3)行键ro
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
hadoop大数据分布式
HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
大数据hadoophdfshive
Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括HadoopCommon(共享库和工具)、HadoopDistributedFileSystem(
- 大数据(1)-hdfs&hbase
viperrrrrrr
大数据hdfshbase
hbase&hdfs一、体系结构HDFS是一个标准的主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统;HDFS集群包含一个或多个NameNode(NameNodeHA会有多个NameNode)和多个DataNode(根据节点情况规划),用户可以通过HDFS客户端同NameNode和DataNode进行交互以访问文件系统。HDFS公开文件系统名称空间,并允许将用户数据存储在文件中。在内部,一个文
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
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在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
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本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
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c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
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apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
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多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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