- APO全量日志对接logstash和fluent日志采集生态
日志
APO日志介绍采集流程图APO使用ilogtail作为日志采集组件并改造支持额外功能,在vector中进行日志结构化处理。APO日志功能日志指标统计日志数并生成日志数指标。出现错误日志时,计算日志错误指标故障现场日志应用程序出现慢或者错误trace时,将这段时间内的日志收集并写入clickhouse中。使用k8s信息或pid信息关联故障链路和故障现场日志全量日志1.APO日志界面中提供了为不同应用
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- ELK - Hearthbeat实现服务监控
如锋
ArchitectELKDevOpsELKHearthbeat服务监控KibanaUptime
Hearthbeat,心跳,顾名思义,Hearthbeat可以用来定时探测服务是否正常运行。Hearthbeat支持ICMP、TCP和HTTP,也支持TLS、身份验证和代理。Hearthbeat能够与Logstash、Elasticsearch和Kibana无缝协作。安装Hearthbeat,添加需要监控的服务,配置好Elasticsearch和Kibana,即可将结果输出到Elasticsear
- 往es中写入一条数据的,请求流程
C18298182575
elasticsearch大数据搜索引擎
往Elasticsearch(ES)中写入一条数据的请求流程涉及多个步骤,包括客户端请求、节点处理、数据分片和副本同步等。以下是详细的流程解析。1.写入数据的请求流程1.1客户端发送请求客户端(如Kibana、Logstash或自定义应用)向Elasticsearch集群发送写入请求。请求格式通常为HTTPPUT或POST请求,例如:bash复制PUT/my_index/_doc/1{"field
- EFK on Kubernetes
da pai ge
kubernetesjenkins容器
elastic公司产品链。,文档类数据库,使用Java语言,收集端logstash后来用go语言改写了(使用filebeat),查询方便(配合展示界面可以不用语句就可以查询,并且查询速度快),原理:按照类似索引的机制查询,数据全部归于索引之下ELK:logstashEFK:采集:filebeat,fluentd存储:elasticsearch展示:kibanalogstash现在少用于收集,多用于
- Logstash-Logback-Encoder 开源项目指南
裴剑苹
Logstash-Logback-Encoder开源项目指南logstash-logback-encoderLogbackJSONencoderandappenders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/logstash-logback-encoder项目介绍Logstash-Logback-Encoder是一个用于将Java应用的日志事件转换成Logst
- ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建
诉光海
ELKelkjava服务器kafka
ELK系列传送门ELK系列(一)ElasticSearch8.9.2集群搭建ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建ELK数据流规划ELK接入nginx-acces日志数据流规划数据流向filebeat------->kafka---->logstash---->ES-------->kibana收集mq处理日志存储、搜索展示、分析||elastalert2---钉钉告警ES集群搭建已完成可见
- 微服务日志查询难解决方案-EFK
continuebreak
微服务日志EFK
前言在微服务项目中,日志查询难是一个常见问题,主要原因包括:日志分散:微服务实例分布在多个节点或容器中,日志存储位置分散。格式不统一:不同服务可能使用不同的日志格式,难以统一查询。调用链复杂:跨服务的调用链难以追踪,导致问题定位困难。日志量大:微服务数量多,日志量巨大,查询效率低。典型解决方案有:1.ELKStack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)Logstash:采
- Filebeat + es +kibana
登高·
ELKelk
背景分析--->报警Kibana展示Kibana存储ElasticSerach过滤Logstash收集Filebeat,Logstashlogstash:因为是由java写的,所以在它收集日志时非常占用业务系统的资源,从而影响线上业务,所以我们将其替换为filebeat.filebeat:为轻量的日志收集组件,会让业务系统的运行更加的稳定.由于痛点:1.出现故障,要排查的日志非常的多,没有办法很快
- graylog初体验
健康马m
graylog
最近graylog比较火,部署了一个来测试下,看下后续能不能代替目前占用资源比较多的elk,目前未对graylog性能进行深入测试,只是简单体验了下,graylog的UI比较简陋,但是在报警以及权限方面优于ELK,整体来说比较看好,完全替代ELK目前来说做不到,但是未来可期特性ELKGraylog架构复杂度较复杂(需要Elasticsearch+Logstash+Kibana+Beats等)相对简
- 基于elk的springboot web日志收集存储方案
Albertliuc
javaspringbootelkspringboot前端
目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志(debug日志)自定义包下的其他日志(debug日志)全局日志①全局错误日志②部分组件的deb
- 日志采集框架filebeat
躲在没风的地方
linux日志采集框架服务器linuxelasticsearchfilebeatlogstash
日志采集框架1filebeat和logstash比较filebeat比logstash更小巧,更简洁一些,但是功能上logstash更强大logstash(用java编写的)用于ELK中,也是用来采集传输数据的,比较浪费资源。完全可以将logstash替换为filebeat,形式EFK体系。filebeat(elastic公司)特点(1)异常中断重启后会继续上次停止的位置(通过${filebeat
- logstash(自动拉取,过滤,推送日志的应用,也是elk架构中的l)
长东737
elk架构
elk是指elasticsearch,logstash,kibana三款软件搭配组成的架构logstash是一个数据采集加工处理以及传输的工具logstash类似于流水线,有三个模块,分辨是input>filter>output,input模块负责收集数据,filter负责处理数据,output负责输出数据logstash需要先保证web集群和ela集群运行正常才能搭建,运行logstash需要先
- 基于Spark的实时计算服务的流程架构
小小搬运工40
spark大数据
基于Spark的实时计算服务的流程架构通常涉及多个组件和步骤,从数据采集到数据处理,再到结果输出和监控。以下是一个典型的基于Spark的实时计算服务的流程架构:1.数据源数据源是实时计算服务的起点,常见的数据源包括:消息队列:如Kafka、RabbitMQ、AmazonKinesis等。日志系统:如Flume、Logstash等。传感器数据:物联网设备产生的数据流。数据库变更数据捕获(CDC):如
- 日志收集Day006
ccnnlxc
运维
1.logstash的多分支案例:input{beats{port=>8888type=>"beats"}tcp{port=>9999type=>"tcp"}http{type=>"http"}}filter{if[type]=="beats"{grok{match=>{"message"=>"%{HTTPD_COMBINEDLOG}"}remove_field=>["agent","log","
- ELK日志分析系统
AWAKE-HU
服务器elk日志分布式
什么是ELK:Elasticsearch:基于lucene的开源分布式搜索服务器(类似于solr)特点:分布式,零配置,分片索引,restful风格,多数据源logStash收集日志,过滤分析,并存储Kibana用于展示日志和分析结果ELK原理多个服务器的情况下,各个服务器都会产生不同服务器下不同路径的log文件如果每一台服务器都有一个filebeat把路径下的日志传输给统一的logstash日志
- 搜索中间件 KIBANA 思维导图-java架构 代码示例
用心去追梦
中间件java架构
Kibana是一个开源的数据可视化和探索工具,主要用于在Elasticsearch中存储的数据上进行图形化展示、数据探索、日志分析等。它与Elasticsearch紧密集成,是ElasticStack(ELKStack)的一部分,通常与Logstash和Beats一起使用来构建完整的日志和数据分析管道。思维导图概览Kibana简介定义与作用优势与应用场景架构设计核心组件(Discover,Visu
- 从零开始的Docker [ 5 ] --- ELK+Filebeat + kibana 容器化、Docker compose
Nekoosu
从零开始的Dockerdockerlinuxdocker-composeelk容器化
文章目录容器技术Docker应用一、ELK容器化1.获取镜像2.启动二、Logstash容器化1.配置文件2.正常启动三、logstash配置1.Log4j2文件的方式配置2.LogingAPI的方式配置a.查看日志配置信息b.更新日志级别c.重置日志级别3.慢日志a.配置b.启用慢日志四、Filebeat容器化1.获取镜像2.设置配置文件3.运行容器a.制作日志文件b.使用自定义的配置文件运行容
- es+kibana+logstash快速安装上手
DoloresOOO
elkelkdockerdocker-composelinux
Elasticsearch安装上手Elasticsearch安装与简单配置目录结构bin脚本文件,启动脚本,安装插件,运行统计数据等config集群配置文件JDKjava运行环境data数据文件libjava类库logs日志文件modules包含所有的ES模块plugins包含所有已安装的插件JVM配置修改jvm-config/jvm.options7.1下载的默认是1GB配置的建议Xmx和Xms
- filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)
运维实战课程
kafka分布式
filebeat收集各种类型日志写入logstash,再从logstash中读取日志写入kafka中(有filebeat)如果对运维课程感兴趣,可以在b站上、A站或csdn上搜索我的账号:运维实战课程,可以关注我,学习更多免费的运维实战技术视频0.环境机器规划:192.168.43.163kafka1192.168.43.164kafka2192.168.43.165kafka3192.168.4
- 第11篇:你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?
老王随聊
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背景:目前国内有大量的公司都在使用Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。本节内容:ElasticSearch强悍聚合分析能力详解。目录1、ES的聚合Aggregations
- Elastic Stack(filebeat/logstash/elasticserarch/kibana)性能分析应用
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目录概要:1.待分析日志的格式(1条日志):2.filebeat设置获取日志的路径:3.logstash匹配日志4.调试5.Elasticsearch插件(方便对es的查询与删除)6.对已有日志进行分析7、Kibana展示概要:使用kibana展示日志分析结果的初衷是性能分析,终于分析出了第一份日志。性能压测情况下,某个日志文件的分析出的响应时间分布。上篇文章请参看:logstashconfigf
- ELK介绍
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ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案,分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作,提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常,ELK被用于大规模的日志分析和数据监控,帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch(E)Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,提供实时的分布式搜
- 【微服务】SpringBoot 整合ELK使用详解
逆风飞翔的小叔
精通springboot微服务java使用elkspringboot整合elkelk搭建到使用elk使用详解elk搭建
目录一、前言二、为什么需要ELK三、ELK介绍3.1什么是elk3.2elk工作原理四、ELK搭建4.1搭建es环境4.1.1获取es镜像4.1.2启动es容器4.1.3配置es参数4.1.4重启es容器并访问4.2搭建kibana4.2.1拉取kibana镜像4.2.2启动kibana容器4.2.3修改配置文件4.2.4重启容器并访问4.3搭建logstash4.3.1下载安装包4.3.2解压安
- ELK Stack:日志管理与分析的神兵利器
Aries263
elkjenkins运维
在当今的数字化时代,数据是企业运营的核心。而日志数据,作为数据的重要组成部分,对于监控、分析和故障排查具有不可替代的作用。ELKStack(Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合)凭借其强大的日志收集、处理和可视化能力,成为了众多企业和开发者首选的日志管理与分析工具。本文将深入探讨ELKStack的工作原理、应用场景以及如何使用它来构建高效的日志管理系统。一、ELKSta
- ELK Stack学习笔记
在线打码
学习笔记redislinuxcentoseselk
一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎,使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具,可以对日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道,能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
- 【实践】Filebeats的尝鲜
JYCJ_
Golanggolang后端
背景落盘的日志文件,查询起来比较麻烦,所以想将其存入ES中,然后通过使用Kibana来查询方案:Filebeat第三方存储:ES链路:filebeat---->[logstash]---->ES前期验证Filebeat输出ES连接问题?ES,目前使用的es版本为7.10.x,第一步:使用filebeat最新版本,连接ES容易报下面的错误:Connectionmarkedasfailedbecaus
- 基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建
我是奶龙!我是奶龙!我是奶龙!
docker微服务elkspringcloudspringbootkafka
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVAAPI等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于ApacheLucene搜索引擎库之上。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程
- Linux离线部署ELK
行者僧
linuxelkjenkins
文章目录前期准备开始安装安装elasticsearch安装logstash安装kibana配置ELK配置ElasticSearch配置logstash配置kibana启动ELK启动命令启动测试设置ELK策略创建ILM策略将ILM策略与日志index关联查看索引是否被ILM策略管理前期准备ELK包含三部分软件ElasticSearch用作搜索引擎Logstash用作日志收集,也可以是其他的日志搜集器
- MySQL同步数据到Elasticsearch
运维小雅
elasticsearchmysql大数据
背景随着平台的业务日益增多,基于数据库的全文搜索查询速度较慢,已经无法满足需求。所以,决定基于Elasticsearch做一个全文搜索平台,支持业务相关的搜索需求。那么第一个问题就是:如何从MySQL同步数据到Elasticsearch?解决方案一:基于Logstash同步数据该方案上次有详细说明过,这里就简单描述一下。Logstash同步数据流程图:优点:1、组件少,只需要Logstash就可以
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_