- 喜爱购有什么新消息?如何打造百城万店
氧惠好物
自2020年10月起,西安喜爱购商贸商贸股份有限公司全力打造的“百城万店”新零售商业模式应运而生。在探索新零售的道路上,通过互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,重构“人、货、场”商业元素,秉持“舍利差赚服务”经营理念,在全国至少一百个城市的“一千户以上的中高端社区”,打造至少两万家“一区一店”社区生活超市。大家好!我是氧惠最大团队&联合创始人氧惠达人导师。氧惠佣金更高,模式更好,终端用户不流
- 305李03days作业#裂变实验室#
李_d891
A账号大数据里加的人B账号精筛选一遍的客户C账号vip客户深度信任客户今天事情有点多,没有好好学习,明天重新写一个补到新作业里。
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业?
DolphinScheduler社区
spark大数据分布式
DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
- 10分钟搞定 MinIO 单节点多磁盘部署!打造稳定高可用对象存储【二】
MinIO是一个**高性能、开源的对象存储系统**,主要用于存储非结构化数据(如图片、视频、文档、备份等),与AmazonS3完全兼容。它被广泛用于云原生应用、大数据分析、AI模型存储、容器平台(如Kubernetes)等场景。MinIO支持多种部署模式,其中:单节点单磁盘(Single-NodeSingle-Drive)模式适用于开发测试、小规模应用或资源受限的场景。它的部署简单,不依赖集群、分
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
数据库管理艺术
数据库时序数据库strutsai
时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践
小康师兄
系统架构设计师笔记系统架构大数据LanbdaKappa数据湖批处理
文章目录一、前言二、传统数据库遇到的问题2.1问题的根源2.2传统解决方法三、大数据基础3.1大数据处理技术3.2大数据利用过程3.3大数据处理系统面临的挑战3.4大数据具有的属性和特征四、Lanbda架构4.1批处理层4.2加速层4.3服务层五、Kappa架构5.1实时层5.2服务层六、Lambda和Kappa对比七、其他一、前言笔记目录大纲请查阅:【软考速通笔记】系统架构设计师——导读关注【小
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别?
阿腾云
阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型软件的多租户架构设计关键词:大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要:随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而,如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计,成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计,包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等,旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- 【原创文集】如果时光会说话
7a82ff5fbe9b
大数据工程学院21计科本2王玉艳1528662159515286621595.如果时光会说话,它会不会知道未来发生的事情然后跟人类讲呢?从2006年的非典到2019年的新冠疫情,发生了太多太多的让人类遭遇苦难的病毒。如果时光会说话,它是否会将即将发生的事与我们一说,让人类避免所遭遇的一切呢?如果时光会说话,不知道它看见这些在它身体里所发生的一切,它会不会感到悲哀呢?如果时光会说话,我会问问它新冠疫
- 深入解析 Spark:关键问题与答案汇总
※尘
sqlhivespark
在大数据处理领域,Spark凭借其高效的计算能力和丰富的功能,成为了众多开发者和企业的首选框架。然而,在使用Spark的过程中,我们会遇到各种各样的问题,从性能优化到算子使用等。本文将围绕Spark的一些核心问题进行详细解答,帮助大家更好地理解和运用Spark。Spark性能优化策略Spark性能优化是提升作业执行效率的关键,主要可以从以下几个方面入手:首先,资源配置优化至关重要。合理设置Exec
- 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理
大数据洞察
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大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配与最佳实践元数据框架标题大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配、实现机制与最佳实践关键词Eureka;服务治理;大数据分布式系统;服务发现;负载均衡;故障恢复;云原生适配摘要Eureka作为Netflix开源的AP型服务发现组件,以其高可用性、动态适配性和轻量级特性,成为微服务架构的核心工具。然而,大数据领域的超大规模分布式、高并发数据流动、动态资
- Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践
大数据洞察
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Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析元数据框架标题:Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析关键词:Eureka;服务治理;大数据推荐系统;分布式架构;服务发现;高可用性;动态扩展摘要:本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求,从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用,全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
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Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- 新能源汽车大数据画像:从零到一实现K-means用户分群
新能源汽车研发&测试入门指南
学习笔记新星杯+王者杯汽车大数据kmeans
基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略:从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下,新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像,揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例,助你快速掌握这一前沿领域。关键词:新能源汽车;用户画像挖掘;大数据分析;K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
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大数据AI应用大数据与AI人工智能flink物联网strutsai
Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- 信小易官网查询入口:信小易大数据信用检测平台!
无忧达人
信小易一个全能型的信用软件,信小易在一几年就上线的大数据信用平台,有着专业的大数据信用行业经验,从个人信用到企业信用,车辆大数据信小易全都有涉足,是一个非常完善的平台。信小易官网查询入口,对于想使用信小易的人来说,第一步我们需要找到信小易的查询入口,然后就可以进行大数据信用的查询服务了,可以查询自己的信用情况,查询结果也是非常准确。信小易查询入口放在文末了,划到文章结尾就可以看到查询入口信小易是一
- 【学术会议投稿】Vue.js组件开发实战:从零构建高效可复用组件
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿vue.js
【IEEE出版|会后3-4个月EI检索】第三届云计算、大数据应用与软件工程国际学术会议(CBASE2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看:https://ais.cn/u/nuyAF3目录引言一、Vue.js组件开发基础二、构建高效可复用组件三、Vue.js组件的高级特性四、Vue.js的优点与缺点Vue.js的优点Vue.js的缺点引言在现代前端开发中,Vue.js凭借其简洁的
- 时序数据库的工业级对决:对比 Apache IoTDB 和 InfluxDB
时序数据说
时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
在数字化浪潮中,物联网(IoT)与工业大数据领域蓬勃发展,时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具,其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者,被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别,对开发者、企业架构师和数据管理者而言,不仅能为项目选型提供科学依据,还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
时序数据说
时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- 女性职业新趋势:揭秘未来高薪热门行业
氧惠爱高省
女生在职业选择上拥有广阔的空间,尤其是在当前快速发展的社会背景下,一些行业不仅成为了高薪热门,还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业:➤推荐网购返利app“氧惠”,一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接,下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台,更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据:随着人工智能和大数据技术的广泛应用,相
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 防不胜防!第六届研究所老姜(姜新宁)算力3.0亏损被骗曝光,巨额损失真相令人胆寒心惊!
大盛律道
数字经济十选五投资诈骗套路频出,投资者股民的“钱袋子”多有损失,以投资理财获取大数据数字经济投资算法为由,将投资者的积蓄收入囊中,成为不法分子常用的诈骗手段之一。为守护好投资者的“钱袋子”,小编持续开展曝光数字经济诈骗行动,维护“投资者”合法权益。近年来,股市波动不断,投资者们无不渴望找到稳健的投资途径。而一些不法分子趁机利用第六届研究所荐股群的手段,设下重重陷阱,致使投资者损失惨重。骗子冒充姜新
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据kafkalinqai
大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多