- Spring boot with ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)
netkiller-BG7NYT
多维度架构springbootelkelasticsearch
SpringbootwithELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)节选自《NetkillerSpringCloud手札》将Springboot日志写入ELK有多种实现方式,这里仅提供三种方案:Springboot->logback->Tcp/IP->logstash->elasticsearch这种方式实现非常方便不需要而外包或者软件Springboot->logba
- elasticsearch 横向扩展-添加节点
yp2800
elasticsearchelasticsearch
ELKELK运维都会接触到,是一个分布式日志收集平台。logstash收集数据写到elasticsearch里,kibana从elasticsearch里读取数据。数据在elasticsearch里可以被检索,各种查询api,数据聚合等,功能很强大,不多说。environments目前现状:os:centos6.6elasticsearch:2.4cpu:8mem:48disk:8Tindex:4
- 使用Spring Boot和Elastic Stack构建实时日志分析系统
微赚淘客系统开发者@聚娃科技
springbootjenkins后端
使用SpringBoot和ElasticStack构建实时日志分析系统大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!随着现代应用程序的复杂性增加,实时日志分析成为确保系统稳定性和性能的重要手段。本文将介绍如何利用SpringBoot和ElasticStack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)构建一个高效的实时日志分析系统,实现日志的收集、
- Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建
JingAi_jia917
ElastisearchLogstashFilebeatKibanaElasticstackELK日志平台
简介1.1ELK介绍ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源工具的首字母缩写,构成了一套完整的日志管理解决方案,主要用于日志的采集、存储、分析与可视化。1)Logstash:数据管道工具,负责从多种来源(如文件、数据库、消息队列)采集日志,进行过滤、格式化后输出到目标(如Elasticsearch);2)Elasticsearch:分布式实时搜索与
- springboot 整合 elk (Elasticsearch+Logstash+Kibana)
高大王竟然被注册
spring运维
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。Kibana也是一个开源和免费的工具,它Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web界
- elk的相关的基础
weixin_43806846
elk
以下是关于ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)的200个基础问题及其答案,涵盖了ELK的核心概念、组件、配置、使用场景、优化等方面。Elasticsearch基础**什么是Elasticsearch?**答:Elasticsearch是一个分布式、RESTful的搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建。**Elasticsearch的主要用途是什么?**答
- ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统
运维
介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最
- docker 安装ELK 8.17.3
离开水的飞鱼
dockerelk容器
ELK是指Elasticsearch、Logstash和Kibana这三个开源软件的组合。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,用于日志的存储,搜索,分析,查询。Logstash是一个数据收集、转换和传输工具,用于收集过滤和转换数据,然后将其发送到Elasticsearch或其他目标存储中。Kibana是一个数据可视化平台,通过与Elasticsearch的集成,提供了强大的数据
- Linux 服務器上安裝和配置 ELK 堆棧(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)
蠟筆小新工程師
jenkins运维
1.安裝Elasticsearch更新您的系統軟件包並安裝必要的工具:bashsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificateswgetcurlgnupg將Elasticsearch的GPG密鑰添加到系統:bashwget-qO-https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elas
- 使用docker安装logstash的具体方法
慢跑的平头哥
#ELKdockerlogstash
在当今数字化时代,日志管理是任何企业都必须面对的重要挑战之一。Logstash作为一个开源的数据收集引擎,可以帮助企业轻松地收集、处理和转发日志数据。而使用Docker来安装Logstash,可以让整个过程更加简单和高效。在本文中,我将详细介绍如何使用Docker来安装Logstash,让您可以快速地搭建起一个稳定且高效的日志管理系统。第一步:安装Docker首先,您需要在您的服务器上安装Dock
- Java项目中ES作为时序库
大丈夫在世当日食一鲲
javaelasticsearch开发语言
一、ES作为时序库的核心优势高写入性能通过BulkAPI支持批量插入/更新,优化吞吐量,适合流式数据(如监控指标、IoT设备数据)的高频写入。使用Logstash作为数据管道时,可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。高效的查询与分析倒排索引:对文本字段(如标签)的分词处理,支持快速多条件匹配(如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike
- ELK(elasticsearch-7.17.4-windows-x86_64+logstash-7.17.4-windows-x86_64+kibana-7.17.4-windows-x86_64)
LongtengGensSupreme
elkelasticsearch大数据
1、下载ELK(elasticsearch-7.17.4-windows-x86_64+logstash-7.17.4-windows-x86_64+kibana-7.17.4-windows-x86_64)2、解压elasticsearch-7.17.4-windows-x86_64,config目录下修改elasticsearch.yml文件,修改elasticsearch.yml内容如下:#
- ELK —— Logstash 将 MySQL 数据同步至 ElasticSearch
2301_82242204
程序员elkmysqlelasticsearch
一、搭建环境1.0环境依赖1.1搭建ElasticSearch环境1.1.1ElasticSearch简介1.1.2启动ElasticSearch1.2Logstash(多数据源采集系统)1.3Kibana(可视化面板)二、Logstash配置2.1配置数据库连接2.2配置同步ES2.3重新启动三、下一步更新计划Author:GoritDate:2021/4/7Refer:各种同类文章参考融合+自
- ES(Elasticsearch)SSL集群部署
sj1163739403
elasticsearchssl大数据
8.x后ES不在需要自行准备JDK环境,部署的服务包含ES、Kibana、Logstash,使用二进制方式部署,为了提高安全性,加密logstash、kibana及其他客户端到ES间的通信。1、准备工作1.1、es无法使用root用户启动useradd-m-s/bin/bashesuser1.2、配置必要的内核参数,否则会启动失败vm.max_map_count定义了一个进程可以拥有的最大内存映射
- elk+redis+logstash+kibana保姆式教程
weixin_51711897
elkredisjenkins
主机名ip描述elasticsearch-1192.168.5.94es集群elasticsearch-2192.168.5.95es集群elasticsearch-1192.168.5.96es集群redis192.168.5.97redis存储收集日志logstash192.168.5.98将redis数据传到es中kibana192.168.5.99将日志数据显示出来报错Couldnotin
- windows10 ELK保姆级教程以及踩坑记录 适用于新版8.1.3
bug柯南
ELKjava
elk其实就是ElasticSearch(ES)、Logstash和Kibana三个开源的工具组成。1.ES是个开源的分布式搜索引擎,它的特点是:分布式、零配置、自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。2.Logstash是一个完全开源的工具,开源对日志进行收集、分析、并将其储存以后使用。3.Kibana也是一个完全开源的免费的工具,它为Logsta
- 强大的ETL利器—DataFlow3.0
lixiang2114
数据分析etlflumesqoop数据库数据仓库
产品开发背景DataFlow是基于应用数据流程的一套分布式ETL系统服务组件,其前身是LogCollector2.0日志系统框架,自LogCollector3.0版本开始正式更名为DataFlow3.0。目前常用的ETL工具Flume、LogStash、Kettle、Sqoop等也可以完成数据的采集、传输、转换和存储;但这些工具都不具备事务一致性。比如Flume工具仅能应用到通信质量无障碍的局域网
- 集群部署Elasticsearch+Logstash+Kibana+Filebeat+Kafka+Zookeeper
YH746
日志分析系统linux
目录引言一、安装Zookeeper步骤1、准备阶段(全部节点操作,以node1为例)(1)关闭防火墙和系统安全机制(全部节点操作,以node1为例)(2)同步时钟源(全部节点操作,以node1为例)(3)JDK的安装(全部节点操作,以node1为例)(4)配置hosts(全部节点操作,以node1为例)2、安装Zookeeper软件包(全部节点操作,以node1为例)3、修改配置文件(全部节点操作
- 2.1部署logstash:9600
AustinCien
ELFKelk运维
实验环境:关闭防火墙,完成java环境yum-yinstallwgetwgethttps://d6.injdk.cn/oraclejdk/8/jdk-8u341-linux-x64.rpmyumlocalinstalljdk-8u341-linux-x64.rpm-yjava-version1.安装logstashtarxflogstash-6.4.1.tar.gz-C/usr/localln-s
- elfk+zookeeper+kafka数据流
AustinCien
zookeeperkafkaelk
申请7台部署elfk+zookeeper+kafka数据流:filebeat(每台app)------>【logstash(2)+kafka(3)】------->logstash(1)------->【elasticsearch(3)+kibana(1)】
- 2.部署kafka:9092
AustinCien
kafkazookeeperelk
官方文档:http://kafka.apache.org/documentation.html(虽然kafka中集成了zookeeper,但还是建议使用独立的zk集群)Kafka3台集群搭建环境:操作系统:centos7防火墙:全关3台zookeeper集群内的机器,1台logstash软件版本:zookeeper-3.4.12.tar.gz软件版本kafka_2.12-2.1.0.tgz安装软件
- deepseek部署:ELK + Filebeat + Zookeeper + Kafka
AustinCien
deepseekelkzookeeperkafka
##1.概述本文档旨在指导如何在7台机器上部署ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)堆栈、Filebeat、Zookeeper和Kafka。该部署方案适用于日志收集、处理和可视化场景。##2.环境准备###2.1机器分配|机器编号|主机名|IP地址|部署组件|----------|--------------|--------------|--------------
- ElasticSearch 数据老化清理之Curator
思快奇
javaelasticsearchlinux大数据分布式
前言随着接入ELK日志分析平台的系统增加,每日海量的日志数据使得磁盘空间越发紧张,从而ES的日志清理也成了一个常规操作。而ES官方也提供了一个很好用的工具——curator来实现这个事情。抽空也部署了一个,以供阅知。Curator简介据官方介绍,curator最早被称为clearESindices.py的python脚本,它的唯一功能就是删除索引清理数据,而后重命名为logstash_index_
- 精选 ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法
代码讲故事
架构师成长之路ELK中间件elasticsearchES使用查询语法
精选ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法。elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的数据搜索和分析引擎。es使用简单,支持集群,适用于海量数据的存储、搜索与分析,应用十分广泛。Elastic有一条完整的产品线:Elasticsearch、Kibana、Logstash等,前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。案例一1、根据用户ID、是否隐藏、帖子
- Elasticsearch安装与应用
伟大无须多言
jenkins运维
ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,具有高扩展性和高可用性。它由Elastic公司提供,是ElasticStack(ELKStack)的核心技术之一,ELKStack包括Elasticsearch、Kibana和Logstash等组件。本文将详细介绍Elasticsearch的安装使用、分片机制以及其它相关功能。一、Elasticsearch的安装Ela
- ELK配置logstash的配置文件
追梦少年888
数据库运维
input{file{path=>"/srv/web/a/logs/a.*"start_position=>"beginning"type=>"a"}file{path=>"/srv/web/b/logs/b.*"start_position=>"beginning"type=>"b"}file{path=>"/srv/web/c/logs/c.*"start_position=>"beginni
- logstash搭建
diaojing1918
大数据开发工具
logstash就是一个具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端;与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景1):解压tar-zxvflogstash-5.5.2.tar.gz-C/home/angel/2):安装x-packbin/logstash-plugininstallfile:/
- 不得不学,从零到一搭建ELK日志,Docker环境下部署 logstash工具
Java佳佳
程序员编程javaelkdockerelasticsearch
前言大家好,我是佳佳,最近在玩ELK日志平台,它是Elastic公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。只有学习了,操作了才能算真正的学会使用了,虽然看起来简单,但是里面的流程步骤还是很多的,将步骤和遇到的问题记录和总结下,今天主要分享下在Docker环境下部署logstash日志收集工具。#从零到一搭建ELK日志,在Docker环境下部署Elasticsearch数据库#从零到一搭建EL
- 使用容器部署ELK:适用于生产环境的架构
ExogFix
elk架构jenkins
在当今的大数据时代,日志管理和实时监控对于企业的成功至关重要。Elasticsearch、Logstash和Kibana(通常被称为ELK堆栈)是一套流行的开源工具,用于实时日志聚合、分析和可视化。通过使用容器化技术,我们可以轻松地部署和管理ELK堆栈,并为生产环境提供可靠的日志分析解决方案。本文将详细介绍如何使用Docker容器部署ELK堆栈,并提供相应的源代码示例。架构概述我们的ELK堆栈部署
- 多环境日志管理:使用Logback与Logstash集成实现高效日志处理
程序猿熊跃晖
Javaspringbootlogbackelk
多环境日志管理:使用Logback与Logstash集成实现高效日志处理在现代软件开发中,有效的日志管理是至关重要的。无论是调试问题、监控应用性能还是审计用户活动,良好的日志策略都能大大提高工作效率。本文将详细介绍如何配置SpringBoot项目以支持多环境的日志输出,并通过Logback与Logstash集成来实现高效的日志管理和分析。一、准备工作首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项
- 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_