- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
Kafkakafka
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- kafka 生产消息和消费消息 kafka-console-producer.sh kafka-console-consumer.sh
锅锅来了
#Kafka运维实战kafkalinq分布式
目录kafka-console-producer.sh基本用法常用参数说明示例用法1.简单发送消息2.发送带键的消息3.从文件读取消息4.发送批量消息5.使用自定义配置配置文件示例注意事项kafka-console-consumer.sh基本用法核心参数说明常见使用场景1.实时消费最新消息2.消费历史所有消息3.使用消费组4.消费特定分区5.格式化输出6.消费JSON格式消息7.导出消息到文件8.
- Kafka、RabbitMQ 与 RocketMQ 高可靠消息保障方案对比分析
浅沫云归
后端技术栈小结KafkaRabbitMQRocketMQ
Kafka、RabbitMQ与RocketMQ高可靠消息保障方案对比分析在分布式系统中,消息队列承担着异步解耦、流量削峰、削峰填谷等重要职责。为了保证应用的数据一致性和业务可靠性,各大消息中间件都提供了多种高可靠消息保障机制。本文以Kafka、RabbitMQ和RocketMQ为例,深入对比三者在消息持久化、重复消费防护、事务消息及死信机制等方面的方案,帮助后端开发者在不同场景下做出最优选型。一、
- kafka 生产和消费 性能测试工具 kafka-producer-perf-test.sh kafka-consumer-perf-test.sh
锅锅来了
#Kafka运维实战kafka测试工具分布式
目录kafka-producer-perf-test.sh基本用途基本命令格式核心参数说明常用测试场景1.基础吞吐量测试(无限制发送)2.固定速率测试(控制发送速度)3.不同可靠性配置测试结果解读注意事项kafka-consumer-perf-test.sh基本语法主要参数说明示例输出解释kafka-producer-perf-test.shkafka-producer-perf-test.sh是
- 【学术会议投稿】Vue.js组件开发实战:从零构建高效可复用组件
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿vue.js
【IEEE出版|会后3-4个月EI检索】第三届云计算、大数据应用与软件工程国际学术会议(CBASE2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看:https://ais.cn/u/nuyAF3目录引言一、Vue.js组件开发基础二、构建高效可复用组件三、Vue.js组件的高级特性四、Vue.js的优点与缺点Vue.js的优点Vue.js的缺点引言在现代前端开发中,Vue.js凭借其简洁的
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时序数据说
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在数字化浪潮中,物联网(IoT)与工业大数据领域蓬勃发展,时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具,其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者,被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别,对开发者、企业架构师和数据管理者而言,不仅能为项目选型提供科学依据,还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
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时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- 怎样合理创建es索引_图解Elasticsearch之一——索引创建过程
数据分析师
怎样合理创建es索引
0、引言这是国外培训ppt课程的节选内容。以下是我们的CoreElasticsearch:Operations课程中的一些很棒的幻灯片,它们有助于解释分片分配的概念。我们建议您更全面地了解这一点,但我会在此提供我们培训的概述:分片分配是将分片分配给节点的过程。这可能发生在初始恢复,副本分配,重新平衡或添加或删除节点期间。大多数时候,你不需要考虑它,这项工作是由Elasticsearch在后台完成的
- EFK架构日志采集系统
以下是基于Filebeat+Elasticsearch+Kibana(EFK)构建日志采集系统的核心要点及部署指南,综合多来源最佳实践整理:一、架构核心要点组件角色Filebeat:轻量级日志采集器,实时监控文件/目录变化,高效转发日志数据(资源占用仅为Logstash的1/10)。Elasticsearch:分布式搜索引擎,存储日志并提供实时检索与分析能力。Kibana:可视
- 女性职业新趋势:揭秘未来高薪热门行业
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女生在职业选择上拥有广阔的空间,尤其是在当前快速发展的社会背景下,一些行业不仅成为了高薪热门,还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业:➤推荐网购返利app“氧惠”,一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接,下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台,更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据:随着人工智能和大数据技术的广泛应用,相
- match_phrase_prefix实现search-time搜索推荐
Shaw_Young
搜索推荐,searchasyoutype,搜索提示,解释一下什么意思hellow-->搜索helloworldhellowehellowinhellowindhellodoghellocathellow-->helloworldhellowehellowinhellowind搜索推荐的功能百度-->elas-->elasticsearch-->elasticsearch权威指南GET/my_ind
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
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hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
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随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
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大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 【Elasticsearch】dfsPhase
`dfsPhase`(即DFS阶段)是在每个数据节点本地执行的,而不是在协调节点执行的。在Elasticsearch的查询流程中,`dfsPhase`是为了在进行“评分”时更准确地计算全局的term频率(TF-IDF),它需要先在每个数据节点上执行一次本地的DFS操作,收集该节点上每个字段的term统计信息(如docFreq、totalTermFreq),然后将这些信息回传给协调节点。协调节点再合
- 防不胜防!第六届研究所老姜(姜新宁)算力3.0亏损被骗曝光,巨额损失真相令人胆寒心惊!
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数字经济十选五投资诈骗套路频出,投资者股民的“钱袋子”多有损失,以投资理财获取大数据数字经济投资算法为由,将投资者的积蓄收入囊中,成为不法分子常用的诈骗手段之一。为守护好投资者的“钱袋子”,小编持续开展曝光数字经济诈骗行动,维护“投资者”合法权益。近年来,股市波动不断,投资者们无不渴望找到稳健的投资途径。而一些不法分子趁机利用第六届研究所荐股群的手段,设下重重陷阱,致使投资者损失惨重。骗子冒充姜新
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
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大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
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想必新老python学习者,对爬虫这一概念并不陌生,在如今大数据时代,很多场景都需要利用爬虫去爬取数据,而这刚好时python领域,如何实现?怎么做?一起来看下吧~获取图片:1、当我们浏览这个网站时,会发现,每一个页面的URL都是以网站的域名+page+页数组成,这样我们就可以逐一的访问该网站的网页了。2、当我们看图片列表时中,把鼠标放到图片,右击检查,我们发现,图片的内容由ul包裹的li组成,箭
- Flink-Hadoop实战项目
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项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- 飞算科技:以原创技术为翼,赋能产业数字化转型
在数字经济浪潮席卷全球的当下,一批专注于技术创新的中国企业正加速崛起,飞算数智科技(深圳)有限公司(简称“飞算科技”)便是其中的佼佼者。作为一家国家级高新技术企业,飞算科技以自主创新为核心驱动力,凭借互联网科技、大数据、人工智能等前沿技术,为各行业客户插上数字化转型的翅膀。飞算科技的定位清晰而坚定——自主创新型数字科技公司。这一定位不仅体现在其技术研发的方向上,更融入到为客户服务的每一个环节。无论
- 2018-03-19新零售是未来的商业模式吗?马云对新零售到底什么看法?
拼自己想要的梦想
马云对新零售到底什么不雅观不雅观点?其实,在此之前,新零售一词就已经在业界出现过,而马云此次的提出,使其作为一个正式的名词传布开来。马云认为互联网时代,传统零售行业受到了电商互联网的打击。将来,线下与线上零售将深度连系,再加当代物流,办事商把持大数据、云计较等立异手艺,构成将来新零售的概念。纯电商的时代很快将竣事,纯零售的情势也将被冲破,新零售将引领将来全新的商业形式。新零售是从哪里来的?新零售是
- 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
态);若为YARN节点,重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机:排查电源和网络,重启节点后,依次启动HDFS、YARN等服务进程,确认数据块完整性(避免因节点宕机导致副本不足)。2.网络问题现象:节点间通信超时(如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟)、数据传输卡顿。可能原因:交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式:用ping、traceroute检
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学习人工智能python
一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
- 大数据技术是解决什么问题的?
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基础知识1TB(太字节)=1024GB1PB(拍字节)=1024TB大数据核心框架HadoopHadoop作为大数据技术生态的核心框架,主要解决了海量数据(TB/PB级)的存储、处理和分析难题,尤其是在传统数据库(如MySQL)和单机计算无法应对的场景下,提供了低成本、高可靠、可扩展的解决方案。其核心解决的问题可归纳为以下几点:海量数据的存储问题传统痛点:单机存储容量有限(如单服务器硬盘通常在TB
- Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战:异步并发+AI反爬识别的技术解密
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Python入门到进阶python爬虫人工智能
目录引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结:构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章(推荐)引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域,我们正经历着技
- Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化
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Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化关键词:Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMITOFFSET、索引优化摘要:当数据库表数据量达到百万级时,传统的LIMITOFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发,用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理,结合Python代码示例和MySQL执行计划分析,详细讲解传统分页的痛点、优化思路(索引分页/覆盖
- 大学专业科普 | 计算智能、信息学与大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
大数据
一、专业背景随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度呈爆炸式增长,传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型,大数据专业应运而生,旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础,为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑,
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$