- Spark Streaming 容错机制详解
goTsHgo
spark-streaming大数据分布式spark-streaming大数据分布式
SparkStreaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理(micro-batch)的方式将实时流数据进行分片处理,每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。为了保证数据的准确性和系统的可靠性,SparkStreaming实现了多种容错机制,包括数据恢复、任务失败重试、元数据恢复等。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解释SparkStreaming是如何
- Spark提交任务
docsz
sparkspark大数据
1、Spark提交任务到Yarn1.1、DwKuduAppspark-submit--classcom.io.etl.dwkudu.DwKuduApp\--files/etl/etl-dwkudu/conf/doris.property,/etl/etl-dwkudu/conf/redis.property,/etl/etl-dwkudu/conf/log4j.property\--mastery
- 如何使用GraphX在Spark中进行图计算
python资深爱好者
spark大数据分布式
GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架,它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用GraphX在Spark中进行图计算的基本步骤:1.环境准备首先,确保你已经安装了ApacheSpark,并且你的Spark版本支持GraphX。GraphX是Spark的一个组件,因此通常与Spark一起安装。2.导入GraphX库在你的Spark应用程序中,你需要导入Gr
- 在Spark中如何配置Executor内存以优化性能
python资深爱好者
sparkjava大数据
在Spark中,配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议:一、Executor内存配置参数在Spark中,Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行:--executor-memory或spark.executor.memory:指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量,
- 什么容错性以及Spark Streaming如何保证容错性
python资深爱好者
spark大数据分布式
一、容错性的定义容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时,能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中,这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。二、SparkStreaming保证容错性的方法SparkStreaming为了保证数据的准确性和系统的可靠性,实现了多种容错机制,主要包括以下几个方面:元数据的容错性:Spar
- Spark集群架构
情深不仅李义山
sparkspark大数据
文章目录Spark架构Spark执行任务流程Spark运行环境SparkonYARNSparkStandaloneSpark架构Spark可以运行在YARN上也可以运行Mesos上,无论运行在哪个集群管理架构上,Spark都是以主从架构运行程序。主节点会运行Driver进程,该进程会调用Spark程序的main方法,启动SparkContext;Executor就是从节点的进程,该进程负责执行Dr
- 四、spark集群架构
weixin_34411563
大数据开发工具
spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html集群架构我们先看这张图这张图把spark架构拆分成了两块内容:1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块;2)spark集群:即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是
- Spark集群架构介绍
olifchou
Sparksparkapachespark大数据分布式
Spark之YARN介绍一、导语二、Spark及其特性三、Spark架构总览一、导语ApacheSpark(后续简称为Spark)是一款正在点燃大数据世界的开源集群计算框架。据SparkCertifiedExperts显示,在内存中运行时,Sparks性能要比Hadoop快一百倍,在磁盘上运行,Sparks比Hadoop快达十倍。在本篇博客中,我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S
- Spark Standalone集群架构
htfenght
sparkspark
北风网spark学习笔记SparkStandalone集群架构SparkStandalone集群集群管理器,clustermanager:Master进程,工作节点:Worker进程搭建了一套Hadoop集群(HDFS+YARN)HDFS:NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN:ResourceManager、NodeManagerSpark集群(Spark
- Spark----Spark 在不同集群中的架构
XiaodunLP
Spark
Spark注重建立良好的生态系统,它不仅支持多种外部文件存储系统,提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行;当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式。Spark的各种运行模式虽然在启动方式、运行位置、调
- spark1.x和spark2.x的区别
xuxu1116
sparkspark1.x与2.x的区别
spark2.x版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,1Spark2ApacheSpark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍2ml做了很大的改进,支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3spark2org.apache.spark.sql加了Spark
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
毫无特色
spark程序提交到集群上
Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- 基于docker-compose安装spark 1+3及Spark On Yarn模式集群
dh12313012
docker-composesparkdocker
基于docker-compose安装spark1+3及SparkOnYarn模式集群1、`docker-compose.yml`:2、`spark.env`:此处的样例是参考别人的,之后自己整合一套可以使用的1+3模式的集群。spark镜像可以自行在dockerhub选择自己想要的进行替换即可。备注:此处未开启日志功能,在WEB界面上面找不到log的,如需开启,可自行添加参数或自己进入容器手动修改
- spark vi基本使用
Freedom℡
spark
打开文件与创建文件是Linux的内置命令,以命令的方式来运行。命令格式:vi/路径/文件名注意以下两种情况:1.如果这个文件不存在,此时就是新建文件,编辑器的左下角会提示:newfile2.如果文件已存在,此时就打开这个文件,进入命令模式。把文本内容添加到一个全新的文件的快捷方式:echo1>>1.txt三种模式vi编辑器有三种工作模式,分别为:命令模式,输入模式,底线模式。命令模式:所敲按键编辑
- Spark(1)
Freedom℡
spark
阶段性:一、单机时代特点:1.硬件资源有限:单机系统的计算能力、存储容量和内存空间都受限于单台计算机的硬件配置。例如早期的个人电脑,通常只有几百兆的内存和几GB的硬盘空间。2.数据处理能力有限:主要处理本地产生的小规模数据,数据量一般在MB级别到GB级别之间。如单机版的财务软件,只处理一个小型企业内部的少量财务数据。3.应用场景简单:主要用于个人办公、简单的游戏娱乐或小型企业的基本业务处理,如文字
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
pccai-vip
架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- 【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统 b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)
m0_74823471
面试学习路线阿里巴巴分布式数据分析spark
文章目录【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)?一、项目概述二、研究意义三、背景四、国内外研究现状五、开发技术介绍六、算法介绍?七、数据库设计?八、系统启动九、项目展示?十、开发笔记十一、权威教学视频链接【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教
- Spark性能调优方法总结
Cynthiaaaaalxy
spark大数据分布式
1、资源分配优化 Spark的分配资源主要就是executor、cpuperexecutor、memoryperexecutor、drivermemory等的调节,我们在生产环境中,提交spark作业时,用的spark-submitshell脚本,里面调整对应的参数:/usr/local/spark/bin/spark-submit–confspark.default.parallelism=1
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
jmeter专栏jmeter大数据
以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- Spark on Yarn 多机集群部署
晓夜残歌
spark大数据分布式
SparkonYarn多机集群部署1.规划机器角色服务器IP地址角色Master192.168.1.100NameNode+ResourceManager+SparkMasterWorker1192.168.1.101DataNode+NodeManager+SparkWorkerWorker2192.168.1.102DataNode+NodeManager+SparkWorker2.配置所有机
- Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_79856539
javaweb大数据pythonspark
本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
- 搭建Spark On YARN集群
snow323H
sparkbigdatahadoop
一、SparkOnYARN架构二、搭建SparkOnYARN集群(一)搭建SparkStandalone集群(二)修改Spark环境配置文件SparkOnYARN模式的搭建比较简单,仅需要在YARN集群的一个节点上安装Spark即可,该节点可作为提交Spark应用程序到YARN集群的客户端。Spark本身的Master节点和Worker节点不需要启动。使用此模式需要修改Spark配置文件spark
- 对应chd5.14的spark_carbonData使用文档(基于CDH 的spark-yarn模式)
颜语一声
对应chd5.14的spark
一、部署(基于CDH的spark-yarn模式)下载源码编译(目前官网已经提供编译好的jar包了)【https://dist.apache.org/repos/dist/release/carbondata/】mvn-DskipTests-Pspark-2.1-Dspark.version=2.1.0cleanpackagemvn-DskipTests-Pspark-2.2-Dspark.vers
- yarn模式运行spark作业所有属性详解
weixin_34248487
大数据
摘要:Spark参数调优,可以大大提高工作中程序的运行效率。下面简单介绍一下这些常用的调优参数属性名称默认值含义spark.yarn.am.memory512mclient模式下,YARNApplicationMaster使用的内存总量spark.yarn.am.cores1client模式下,ApplicationMaster使用的cpu数量spark.driver.cores1cluster模
- Spark on YARN的重要参数
大米饭精灵
SparkYarnSparkYarn
Spark属性或者去源码找Class类SparkSubmitArguments,最全了属性名称默认含义spark.yarn.am.memory512m用于客户端模式下的YARNApplicationMaster的内存量,格式与JVM内存字符串(例如512m,2g)相同。在集群模式下,spark.driver.memory改为使用。使用小写字母后缀,例如k,m,g,t,和p,为kibi-,mebi-
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
m0_74823705
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- spark sql随记
cxy1991xm
spark
1、sparksql访问hive将hive-site.xml放入到${SPARK_HOME}/conf下如果是sparkonyarn的cluster模式,由于driver是运行于哪个executor未知,因此在spark-defaults.conf中指定参数spark.yarn.dist.filesxxx/hive-site.xml
- 计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_80213251
javajavaweb大数据课程设计python
开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面,用户登录注册,修改信息2、管理员用户:(1)查看用户信息;(2)出行高峰期的10个时间段;(3)地铁限流的10个时间段;(4)地铁限流的前10个站点;(6)可视化大屏实时显示人流量信息。3、普通用户:(1)出行高峰期的10(5)可视化大
- Python 的 WebSocket 实现详解
王子良.
经验分享pythonwebsocket网络协议网络
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><