- 《Hadoop系列》Docker安装Hadoop
DATA数据猿
HadoopDockerdockerhadoop
文章目录Docker安装Hadoop1安装docker1.1添加docker到yum源1.2安装docker2安装Hadoop2.1使用docker自带的hadoop安装2.2免密操作2.2.1master节点2.2.2slave1节点2.2.3slave2节点2.2.4将三个容器中的authorized_keys拷贝到本地合并2.2.5将本地authorized_keys文件分别拷贝到3个容器中
- Hadoop系列之-4、MapReduce分布式计算
技术武器库
大数据专栏hadoopmapreduce
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录目录MapReduce计算模型介绍理解MapReduce思想HadoopMapReduce设计构思MapReduce编程规范及示例编写编程规范编程步骤WordCount示例编写MapReduce程序运行模式本地运行模式集群运行模式结束之前详细讲解了,Zookeeper和HDFS,从下面
- 大数据 - Hadoop系列《四》- MapReduce(分布式计算引擎)的核心思想
王哪跑nn
hadoop大数据大数据hadoopmapreduce
上一篇:大数据-Hadoop系列《三》-MapReduce(分布式计算引擎)概述-CSDN博客目录13.1MapReduce实例进程13.2阶段组成13.4概述13.4.1Map阶段(映射)13.4.2Reduce阶段执行过程13.4.3Shuffle机制13.1MapReduce实例进程一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类MRAppMaster:负责整个MR程序的过程调度及状态协
- 【Hadoop系列】HDFS
dy2903
Hadoop的前世今生什么是大数据各行各业都会产生大量的数据,比如社交网站的意见观点,电商平台人们浏览网页停留的时间,交通运输每天产生的数据等等。这些数据大多不是结构化的,一般来说都是半结构化或者非结构化的在以前,我们的处理能力达不到,所以很多数据要么没有存起来,要么没有利用起来。而现在数据越来越集中在云端的服务器上,并且计算能力已经今非昔比了,我们完全有能力对大数据进行存储和分析。所以所谓的大数
- 大数据 - Hadoop系列《三》- MapReduce(分布式计算引擎)概述
王哪跑nn
大数据hadoop大数据hadoophdfs
上一篇文章:大数据-Hadoop系列《三》-HDFS(分布式文件系统)概述-CSDN博客目录12.1针对MapReduce的设计构思1.如何对付大数据处理场景2.构建抽象编程模型3.统一架构、隐藏底层细节12.2分布式计算概念12.3MapReduce定义12.4MR的优点:1)MapReduce易于编程2)良好的扩展性3)高容错性4)适合海量数据计算(TB/PB)12.5MR的缺点1)不擅长实时
- 大数据 - Hadoop系列《三》- HDFS(分布式文件系统)概述
王哪跑nn
大数据大数据hadoophdfs
5.1hdfs的概念HDFS分布式文件系统,全称为:HadoopDistributedFileSystem。它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。我一共三台linux服务器,每台机器内存60G,所以HDFS文
- 大数据 - Hadoop系列《二》- Hadoop组成
王哪跑nn
大数据大数据hadoop分布式
目录3.1hadoop组成3.1HDFS架构概述1.NameNode(nn):编辑2.DataNode(dn):3.SecondaryNameNode(2nn):3.2YARN架构概述3.3MapReduce架构概述3.4HDFS、YARN、MapReduce三者关系3.5大数据技术生态体系3.5.1结构化数据与半结构化数据3.5.2图中涉及的技术名词解释:3.1hadoop组成HDFS(Hado
- Hadoop系列(8):数据存储之数据分区及放置策略
顾大静
分布式系统
1、分区的定义及作用定义:将表、索引或索引编排细分为更小的段,数据库对象的每一个段称为区。作用:分区操作可以并行执行;分区之间相互独立,系统可用性高;查询操作可以仅查询部分分区而不是整个数据库。2、分区方式(1)范围分区范围分区:按照数据表中某个值得范围进行分区,根据值得范围决定数据所在分区。主要特点:能够根据数据的范围,将不同范围的数据存储在不同的分区。适用:按照时间范围存储数据的系统(日志)(
- Hadoop系列 (四):Yarn详细介绍
EricRae
#hadoophadoopbigdata
文章目录Hadoop系列文章Yarn简介Yarn基本架构Yarn组件介绍ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainerYarn运行原理Yarn-HA工作机制ResourceManagerRMStateStoreNodeManagerRM故障转移手动故障切换转移自动故障转义RM故障恢复Yarn-HA集群配置环境准备规划集群JournalNod
- 3.hadoop系列之HDFS架构及文件上传下载
沈健_算法小生
大数据hadoophdfs架构
本文我们学习Hadoop中HDFS架构、优缺点、文件块大小、通过shell命令文件上传下载1.HDFS使用场景适合一次写入,多次读取。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变2.HDFS优缺点2.1HDFS优点高容错性数据自动保存多个副本。通过增加副本的形式,提高容错性某一个副本丢失后可以自动恢复适合处理大数据数据规模:能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据文件规模:能够处理百万规
- 21、MapReduce读写SequenceFile、MapFile、ORCFile和ParquetFile文件
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏mapreducehadoophdfs大数据bigdata
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- Hadoop入门指南之分组实战
我辈岂是蓬蒿人225
大数据hadoop
Hadoop系列文章索引Hadoop入门指南之HDFS介绍Hadoop入门指南之Linux环境搭建Hadoop入门指南之Linux软件安装Hadoop入门指南之Hadoop安装Hadoop入门指南之hdfs命令行使用.Hadoop入门指南之MapReduce介绍Hadoop入门指南之统计库存实战Hadoop入门指南之分区、规约实战Hadoop入门指南之排序实战Hadoop入门指南之分组实战Hado
- Hadoop入门指南之统计库存实战
我辈岂是蓬蒿人225
大数据hadoop
Hadoop系列文章索引:Hadoop入门指南之HDFS介绍Hadoop入门指南之Linux环境搭建Hadoop入门指南之Linux软件安装Hadoop入门指南之Hadoop安装Hadoop入门指南之hdfs命令行使用.Hadoop入门指南之MapReduce介绍Hadoop入门指南之统计库存实战Hadoop入门指南之分区、规约实战Hadoop入门指南之排序实战Hadoop入门指南之分组实战Had
- Hadoop入门指南之分区、规约实战
我辈岂是蓬蒿人225
大数据hadoop
Hadoop系列文章索引Hadoop入门指南之HDFS介绍Hadoop入门指南之Linux环境搭建Hadoop入门指南之Linux软件安装Hadoop入门指南之Hadoop安装Hadoop入门指南之hdfs命令行使用.Hadoop入门指南之MapReduce介绍Hadoop入门指南之统计库存实战Hadoop入门指南之分区、规约实战Hadoop入门指南之排序实战Hadoop入门指南之分组实战Hado
- Hadoop入门指南之排序实战
我辈岂是蓬蒿人225
大数据hadoop
Hadoop系列文章索引Hadoop入门指南之HDFS介绍Hadoop入门指南之Linux环境搭建Hadoop入门指南之Linux软件安装Hadoop入门指南之Hadoop安装Hadoop入门指南之hdfs命令行使用.Hadoop入门指南之MapReduce介绍Hadoop入门指南之统计库存实战Hadoop入门指南之分区、规约实战Hadoop入门指南之排序实战Hadoop入门指南之分组实战Hado
- 18、MapReduce的计数器与通过MapReduce读取/写入数据库示例
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏mapreduce数据库hadoop大数据bigdata
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- 20、MapReduce 工作流介绍
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏mapreducehadoop大数据bigdata分布式
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- hadoop系列(二)常用配置、启动方式、HDFS,YARN配置文件
故山归梦远
hadoophdfs大数据
Hadoop(二)常用配置、启动方式、HDFS,YARN配置文件概述:来自Hadoop官网的介绍NowyouarereadytostartyourHadoopclusterinoneofthethreesupportedmodes:Local(Standalone)Mode–本地模式Pseudo-DistributedMode–伪分布式集群Fully-DistributedMode–完全分布式集群
- hadoop系列安装小记
陈涛_滴滴
原文3年多前发表在私人站点,现迁移到当时装的是5.1.0,现在最新的版本是5.4.2,因为有在线业务使用,所以暂时不升级。cdh独立下载hadoop各个组件再安装比较繁琐(hdfs+yarn+hbsae+zk+hive),没有选好版本可能会冲突,CDH的版本都是选定好的,安装和升级文档齐全,非常方便5.1.0各版本信息5.1.0安装文档升级文档安装前配置官方流程大致分一下3个步骤:1.配置cdh库
- 13、HDFS Snapshot快照
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏hdfshadoop大数据bigdata分布式
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- 3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏hdfsjavahadoopmapreduce大数据
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- 10、HDFS小文件解决方案--Archive
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#hadoop专栏hdfshadoop大数据bigdatamapreduce
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- 【hadoop系列】-windows运行hadoop报没有找到winutils.exe
科学熊
杂谈hadoopwindowshdfs
java.io.FileNotFoundException:CouldnotlocateHadoopexecutable:D:\tools\hadoop-3.3.3\bin\winutils.exe通过查询https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP2/WindowsProblems意思是:Hadoop需要Windows上的本地库才能正常工作
- 大数据中台架构以及建设全流程一(Paas层设计)
只会写demo的程序猿
spark数仓scalasparkhadoop
目录设计背景问题点中台目标复用,赋能,降本增效中台整体架构Pass层技术选型实时存储平台----------->KAFKA(未来pulsar也不错)离线存储平台(Hadoop系列)Hadoop选型机架感知硬件选型(PB级)内存配置资源计算关键参数存储平台常见故障调度系统(Yarn)管理平台AmbariClouderaManagerCloud自研+开源组件日志采集调度平台实时数据Sql查询平台设计背
- 9、hadoop高可用HA集群部署及三种方式验证
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏hadoophdfs大数据bigdata分布式
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- 16、MapReduce的基本用法示例-自定义序列化、排序、分区、分组和topN
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏mapreducehadoop大数据bigdata分布式
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- 23、hadoop集群中yarn运行mapreduce的内存、CPU分配调度计算与优化
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏hadoopmapreduce大数据性能优化bigdata
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- 1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证
一瓢一瓢的饮 alanchan
#hadoop专栏hadoop大数据bigdatahdfsmapreduce
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作-shell客户端3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及HA环境的配置)5、HDFSAPI的RESTful风格–We
- 27.hadoop系列之50G数据清洗入库秒查询实践
沈健_算法小生
大数据hadoop大数据分布式
1.项目背景目前本地有50G的企业年报csv数据,需要清洗出通信地址,并需要与原有的亿条数据合并以供业务查询最新的企业通信地址2.技术选型Hadoop+ClickHouse3.Hadoop数据清洗我们50G的数据无须上传至集群处理,上传目前带宽2M/S,巨慢,我直接在本地hadoop处理我们先看下数据格式,以@_@分割,最后一列是杂乱的数据315@_@102878404@_@91430802MA4
- 【Hadoop系列】(三)YARN的介绍及原理
林立可
大数据hadoop大数据yarn
YARN1,YARN概念YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是自Hadoop2.0之后引入的一个新组件,统一负责集群的资源调度和管理,为MapReduce程序分配运算资源。2,YARN组件YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。ResourceManager作为资源管理的
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
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
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,