- Flink提交pyflink任务
Leo_Hu666
flink大数据pythonpyflink
1.官方文档:flink1.14:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/#submitting-pyflink-jobsflink1.18:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deploy
- Flink在指定时间窗口内统计均值,超过阈值后报警
小的~~
flink均值算法大数据
1、需求统计物联网设备收集上来的温湿度数据,如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息,要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改,实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。物联网设备的数据从kafka中读取,配置数据从mysql中读取,有个管理后台可以调整窗口和阈值大小。2、思路使用flink的双流join,配置数据使用广播流,设备数据使用普通流。3、实现代码packagecu.
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
ivwdcwso
运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- Flink 安装阿里云docker compose部署及相关组件
vellerzheng
部署运维flinkdocker大数据
Flink安装脚本文件version:"2.2"services:jobmanager:image:flink:1.15.2-java11expose:-"6123"ports:-"8081:8081"command:jobmanagervolumes:-/home:/homeenvironment:-JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanagerprivileged:tru
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- Flink-k8s弹性扩缩容原理和部署步骤
spring208208
flinkkubernetes贪心算法
背景和现状目前行内提交flink作业采用Nativekubernetes模式,提交作业时会指定并行度和taskmanager使用的内存及cpu数量。这种情况下会导致在作业运行高峰可能存在资源不足问题运行低峰又会造成资源浪费,这种粗放的使用资源的模式在实时计算业务量不多的时候还可以勉强接受,而随着实时计算业务的增多,则会造成大量的资源浪费和性能瓶颈。为了使存储和计算资源得到更加合理有效的使用,能跟据
- 20250124 Flink 增量聚合 vs 全量聚合
靈臺清明
Flinkflink
1.增量聚合vs全量聚合(1)增量聚合(ReduceFunction/AggregateFunction)工作方式:逐步计算:每一条数据到达窗口时,立即与当前聚合结果结合,生成新的中间结果。仅保存中间状态:内存中只保留当前的聚合值(如累加和、最大值等),不保存原始数据。触发窗口计算时:直接输出最终的聚合结果,无需遍历所有数据。示例:计算窗口内数字的和DataStreamnumbers=...;nu
- Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践
大数据flink阿里云数据分析
摘要:本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享,主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。内容分为以下四个部分:1.阿里云DataWorks数据集成介绍2.DataWorks数据集成入湖解决方案的架构和原理3.DataWorks数据集成入湖场景的产品化案例分享4.未来规划一、阿里云DataWorks
- Flink-提交job
笨鸟先-森
大数据flink
目录一、Flink流处理扩展及说明二、Flink部署三、Standalone模式四、在命令行提交job:五、在网页中提交flinkjob一、Flink流处理扩展及说明涉及:自定义线程优先级=socket流中读取数据并行度只能是11、特定的算子设定了并行度最优先2、算子没有设定并行度就是用整体运行环境设置的并行度3、环境的并行度没有设置就使用提交时候提交参数设置的并行度4、都没有设置就遵循flink
- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
腾讯云大数据
数据库大数据javapython数据分析
作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- pyflink作业提交的踩坑过程,看完少走两个星期弯路
Li_yi_chao
大数据
flink在努力地将Python生态和大数据生态融合,但目前的版本还不够成熟,尤其是在官方对python现有资料有限的情况下,用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上,还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题,pythonjob编写到提交做了总结,可减少不必要的弯路。一、部署环境JDK1.8+&Python3.5+(3.7.6)&apache-flink1
- Paimon实战 -- paimon原理解析
阿华田512
Paimon学习必读系列paimon数据湖paimon介绍flink写入
一.简介ApachePaimon原名FlinkTableStore,2022年1月在ApacheFlink社区从零开始研发,Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。二.基本概念1、快照(Snapshot)快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访
- paimon实战 --核心原理和Flink应用进阶
阿华田512
Paimon学习必读系列Flink学习必读系列flink大数据flink读写paimon数据湖
简介Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,推出新一代的StreamingLakehouse技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink社区内部孵化了FlinkTableStore(简称FTS)子项目,一个真正面向Streaming以及Realtime的数据湖存储项目。2023年3月1
- 【Apache Paimon】-- 16 -- 利用 paimon-flink-action 同步 kafka 数据到 hive paimon 表中
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkkafkaapachepaimonpaimon
目录引言CDC技术概述2.1什么是CDC2.2CDC的应用场景Kafka作为CDC数据源的原理与优势3.1Kafka的基本架构3.2Kafka在CDC中的角色
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
flinkapache架构
SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- Flink怎么保证Exactly - Once 语义
我明天再来学Web渗透
后端技术总结flink大数据开源开发语言
Exactly-Once语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义,指每条数据都只会被精确消费和处理一次,既不会丢失,也不会重复。以下从消息传递语义对比、实现方式、应用场景等方面详细介绍:与其他消息传递语义对比在消息传递中,常见三种语义:最多一次(at-most-once):消息可能丢失,但绝不会重复。至少一次(at-least-once):消息不会丢失,但可能重复。精确一次(exactly-on
- Flink内存配置和优化
Leo_Hu666
flink大数据
在ApacheFlink1.18的Standalone集群中,内存设置是一个关键配置,它直接影响集群的性能和稳定性。Flink的内存配置主要包括JobManager和TaskManager的内存分配。以下是如何在Standalone模式下配置内存的详细说明。JobManager内存配置JobManager是Flink集群的主节点,负责协调任务调度和资源管理。它的内存配置可以通过以下参数进行调整:配
- Flink入门-通过DataStream Api实现消费欺诈检测
似水_逆行
Flinkflink大数据
1信用卡消费欺诈信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中,通过不正当手段获取或使用信用卡资金,侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等2模拟场景我们模拟不同账户的信用卡消费记录,通过分析实时的消费记录,针对常见的消费欺诈进行检测,检测出来的欺诈行为进行告警。3核心流程与代码1)通过TransactionSource构建消费记录,主要包含ac
- Flink-DataStream快速上手
code@fzk
大数据flink大数据java
文章目录1.安装部署安装2.执行任务Standalone模式启动/停止执行任务Yarn模式Session-cluster模式启动yarn-session执行任务Per-Job-Cluster模式3.执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment(常用)createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource、SinkTra
- Flink之DataStream API 概述
小虎牙_43437171
flinkflink大数据java
DataStreamAPI概述前言一、DataStreamAPI应用实例DataStream程序主要包含3部分:1、StreamExecutionEnvironment初始化:该部分主要创建和初始化StreamExecutionEnvironment,提供通过DataStreamAPI构建Flink作业需要的执行环境,包括设定ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置信
- Flink KafkaConsumer offset是如何提交的
红烛暗盗梦
flink大数据
一、fllink内部配置client.id.prefix,指定用于KafkaConsumer的客户端ID前缀partition.discovery.interval.ms,定义KafkaSource检查新分区的时间间隔。请参阅下面的动态分区检查一节register.consumer.metrics指定是否在Flink中注册KafkaConsumer的指标commit.offsets.on.chec
- Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
图苑
分布式javaflink
文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面,而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度,我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐,从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐,我们需
- Flink 内存模型各部分大小计算公式
bluedraam_pp
flink大数据
Flink的运行平台如果Flink是运行在yarn或者standalone模式的话,其实都是运行在JVM的基础上的,所以首先Flink组件运行所需要给JVM本身要耗费的内存大小。无论是JobManager或者TaskManager,他们JVM内存的大小都是一样的,都是由JVMmetaspace和JVMoverhead组成的。metaspace元空间的部分,保存JVM中class类等区域,然后JVM
- 5 Flink的时间和窗口操作
抛砖者
fink相关flink服务器window操作Flink时间语义
1Flink的时间语义和Wartermark介绍1.1时间语义Flink中窗口划分的时候是以时间作为划分标志,在Flink中对于时间有三种不同的语义,分别如下event-time:事件产生时间,也就是数据本身带的时间ingestion-time:事件摄入时间,是指数据到达Flink程序时当前的系统时间也就是被source模块处理的时间process-time:事件处理时间,是指数据被对应算子处理的
- [实时计算flink]复杂事件处理(CEP)语句
soso1968
flink大数据
本文为您介绍实时计算Flink全托管的复杂事件处理(CEP)语句的详情。背景信息相较于ApacheFlink的CEPSQL,实时计算Flink版在其基础上进行了增强。例如,支持输出超时匹配、支持松散连接(followedBy)、支持指定事件之间的连续性等。关于ApacheFlinkCEPSQL的基本能力,详情请参见PatternRecognition。使用限制仅实时计算引擎vvr-6.0.2-fl
- 【Flink源码分析】6. Flink1.19源码分析-Flink底层的异步通信
ayt007
Flink源码分析Flinkflink大数据
6.1PekkoInvocationHandler类仅摘取了FlinkRPC进行通信的时候一段代码,也是异步通信的典型代码。//executeanasynchronouscallfinalCompletableFutureresultFuture=//1.ask发起rpc调用的方法,它返回一个CompletableFuture,表示rpc调用的异步结果ask(rpcInvocation,futur
- flink判断两个事件之间有没有超时(不使用CEP)
单线程的Daniel
flink大数据
1.为啥不使用cep呢,cep的超时时间设置不好配置化,无法满足扩展要求2.超时怎么界定。A事件发生后,过了N时间,还没有收到B事件,算超时。代码如下:importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.flink.api.common.state.ValueState;imp
- 初识Flink
四维大脑
Flinkflink
Flink是什么Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前,Flink已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入,为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握Flink技术的人才。Flink的主要应用场景,就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin
- 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><