- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- 数据同步工具对比:Canal、DataX与Flink CDC
智慧源点
大数据flink大数据
在现代数据架构中,数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具,各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异,帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件,主要用于
- 4_Flink CEP
frimiku
flink大数据云计算
FlinkCEP1、何为CEP?CEP,全称为复杂事件处理(ComplexEventProcessing),是一种用于实时监测和分析数据流的技术。CEP详细讲解:CEP是基于动态环境的事件流的分析技术,事件是状态变化(持续生成数据)的。通过分析事件间的关系,利用过滤、关联、聚合等技术,根据事件间的【时序关系和聚合关系】制定检测规则,持续地从事件流中查询出【符合规则要求】的事件序列,最终分析得到更复
- Flink项目基础配置指南
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
- Apache SeaTunnel Flink引擎执行流程源码分析
Code Monkey’s Lab
源码分析Flinkflink大数据架构seatunnel
目录1.任务启动入口2.任务执行命令类:FlinkTaskExecuteCommand3.FlinkExecution的创建与初始化3.1核心组件初始化3.2关键对象说明4.任务执行:FlinkExecution.execute()5.Source处理流程5.1插件初始化5.2数据流生成6.Transform处理流程6.1插件初始化6.2转换执行7.Sink处理流程7.1插件初始化7.2数据输出执
- Beam2.61.0版本消费kafka重复问题排查
隔壁寝室老吴
kafkalinq分布式
1.问题出现过程在测试环境测试flink的job的任务消费kafka的情况,通过往job任务发送一条消息,然后flinkwebui上消费出现了两条。然后通过重启JobManager和TaskManager后,任务从checkpoint恢复后就会出现重复消费。当任务不从checkpoint恢复的时候,任务不会出现重复消费的情况。由此可见是beam从checkpoint恢复的时候出现了重复消费的问题。
- Flink CDC同步Oracle无主键表
Zzz...209
javaflinkoracle
FlinkCDC同步Oracle无主键表问题背景问题解决问题背景FlinkCDC是一种很强大且实用的实时数据同步工具,官网如下。链接:link但是在实际使用过程中还是会有些不足之处,比如说同步Oracle数据库中无主键以及唯一键的表时,关于目标端的幂等性时无法保证的。问题解决在Oracle数据库中,表中有一个伪列ROWID,而在CDC同步过来的数据中是不包含此列的。修改源码如下,使之携带ROWID
- Flink Oracle CDC Connector详解
24k小善
flinkjava大数据
1.FlinkOracleCDCConnector核心功能功能模块描述实时数据捕获实时捕捉Oracle数据库中的DML操作(INSERT,UPDATE,DELETE)。Schema变更支持支持部分DDL操作的检测(如表结构变更)。端到端一致性确保数据从Oracle到Flink的传输过程中的完整性和一致性。可扩展性支持高吞吐量和大规模数据处理需求。容错机制具备断点续传能力,确保在中断后能够从上次的位
- Apache Flink深度解析:现代流处理引擎
暴躁哥
大数据技术apacheflink大数据
好的,我来帮您写一篇关于Flink技术的详细介绍博客:ApacheFlink深度解析:现代流处理引擎一、Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理统一计算引擎。它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性,能够运行在所有常见的集群环境中。1.1核心特性统一的流批处理精确一次性语义事件时间处理有状态计算高吞吐和低延迟高可用性配置内存管理二、Flink
- Flink SQL Connector Kafka 核心参数全解析与实战指南
Edingbrugh.南空
kafkaflink大数据flinksqlkafka
FlinkSQLConnectorKafka是连接FlinkSQL与Kafka的核心组件,通过将Kafka主题抽象为表结构,允许用户使用标准SQL语句完成数据读写操作。本文基于ApacheFlink官方文档(2.0版本),系统梳理从表定义、参数配置到实战调优的全流程指南,帮助开发者高效构建实时数据管道。一、依赖配置与环境准备1.1Maven依赖引入在FlinkSQL项目中使用Kafka连接器需添加
- Flink部署与应用——Flink集群模式
黄雪超
从0开始学Flinkflink大数据
Flink集群模式在大数据处理领域,ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力,成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用,对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来,我们将深入探讨Flink的多种集群模式,剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类:一是集群的生命周期和资源隔离方式;
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
猫猫爱吃小鱼粮
Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次(Exactly-once)的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea)使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据,使用消费组“my-group
- Flink SourceFunction深度解析:数据输入的起点与奥秘
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理流程中,StreamGraph构建起了作业执行的逻辑框架,而数据的源头则始于SourceFunction。作为Flink数据输入的关键组件,SourceFunction负责从外部数据源读取数据,并将其转换为Flink作业能够处理的格式。深入理解SourceFunction的原理与实现,对于构建高效、稳定的数据处理链路至关重要。接下来,我们将结合有道云笔记内容,对FlinkSo
- 【Flink实战】 Flink SQL 中处理字符串 `‘NULL‘` 并转换为 `BIGINT`
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战sqlflink数据库
文章目录一、问题描述解决方案解释一、问题描述当我们尝试将字符串'NULL'直接转换为BIGINT时,会遇到NumberFormatException,因为'NULL'不是一个有效的数字字符串。为了避免这种错误,我们需要在转换之前进行检查。解决方案我们可以使用CASE语句来实现条件转换。具体步骤如下:使用CASE语句进行条件判断:检查字符串是否为'NULL',如果是'NULL',则返回0;否则,将字
- Flink状态和容错-基础篇
有数的编程笔记
Flinkflink大数据
1.概念flink的状态和容错绕不开3个概念,statebackends和checkpoint、savepoint。本文重心即搞清楚这3部分内容。容错机制是基于在状态快照的一种恢复方式。但是状态和容错要分开来看。什么是状态,为什么需要状态?流计算和批计算在数据源上最大的区别是,流计算中的数据是无边界的,数据持续不断,而批计算中数据是有边界的,在计算时可以一次性将数据全部拿到。在流计算中无法拿到全部
- flink:风控/反欺诈检测系统案例研究1,2,3
菠萝科技
java·未分类flinkflink风控欺诈
https://flink.apache.org/news/2020/01/15/demo-fraud-detection.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/03/24/demo-fraud-detection-2.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/07/30/demo-fraud-detection-3.ht
- 实时反欺诈:基于 Spring Boot 与 Flink 构建信用卡风控系统
程序员leon
风控大数据系列springbootflink后端风控
在金融科技飞速发展的今天,信用卡欺诈手段日益高明和快速。传统的基于批处理的事后分析模式已难以应对实时性要求极高的欺诈场景。本文将详细介绍如何利用SpringBoot和ApacheFlink这对强大的组合,构建一个高性能、可扩展的实时信用卡反欺诈系统。一、核心思想:从“单点”到“模式”传统的反欺诈规则可能只关注单笔交易的某个特征,比如“金额是否过大”。而现代的欺诈行为往往是一种模式(Pattern)
- Flink SQL解析工具类实现:从SQL到数据血缘的完整解析
Edingbrugh.南空
flink大数据flinksql大数据
在大数据处理领域,FlinkSQL作为流批统一的声明式编程接口,已成为数据处理的核心组件。本文将深入解析一个FlinkSQL解析工具类的实现,该工具能够解析FlinkSQL语句,提取表定义、操作关系及数据血缘信息,为数据治理、血缘分析和SQL验证提供基础能力。工具类核心功能概述FlinkParserUtil类实现了FlinkSQL的解析功能,主要包含以下核心能力:SQL过滤与解析:过滤自定义函数声
- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
flink大数据flink大数据
在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
- 探秘Flink Streaming Source Analysis:一个强大的流处理源码解析工具
强妲佳Darlene
探秘FlinkStreamingSourceAnalysis:一个强大的流处理源码解析工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在大数据实时处理领域,ApacheFlink是一个不可或缺的名字。而flink-streaming-source-analysis项目是由开发者mickey0524创建的一个开源工具,旨在帮助我们更深入地理解和分析Flink流处理的源代码
- Flink SQL 解析器与 Calcite 在大数据处理中的应用
JieLun_C
flinksql大数据
FlinkSQL解析器与Calcite在大数据处理中的应用在大数据处理领域中,FlinkSQL解析器与Calcite是两个重要的组件,它们在解析和优化FlinkSQL查询方面发挥着关键作用。本文将介绍FlinkSQL解析器和Calcite的基本概念,并给出一些示例代码,以帮助读者更好地理解它们的用途和工作原理。FlinkSQL解析器FlinkSQL解析器是Flink提供的一个模块,用于将SQL查询
- Flink系列-背压(反压)
Empty-cup
Flinkflink大数据
目录了解背压什么是背压背压产生的原因背压导致的影响定位背压解决背压了解背压什么是背压在流式处理系统中,如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,就种现象就叫做背压(backpressure,也叫反压)背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,可能出现的原因如下:节点有性能瓶颈,可能是该节点所在的机器有网络、磁盘等等故障,机器的网络延迟和磁盘不足、频繁GC、数据热点等原因。数据源生
- Flink中的反压与背压:原理、检测与应对
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink大数据
在大数据流处理领域,Flink以其高效、灵活的特性被广泛应用。然而,在数据的高速流动与处理过程中,数据生产速度和消费速度的不匹配问题时常出现,这就引出了流处理系统中的重要概念——反压(Backpressure)和背压(Backpressure)。尽管名称表述略有差异,但二者本质上描述的是同一类情况,它们的有效处理对保障Flink系统的稳定性和性能起着关键作用。一、反压与背压:概念解析反压(Back
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinksql分布式
在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 互联网大数据求职面试:从Zookeeper到Flink的技术探讨
场景:互联网大数据求职面试在一个阳光明媚的下午,小白来到了知名互联网公司,准备接受他人生中最重要的一次面试。他的面试官是以严肃和专业著称的老黑。第一轮提问:分布式系统与协调老黑:小白,你能解释一下Zookeeper在分布式系统中的作用吗?小白:哦,这个简单,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用来解决分布式系统中数据一致性问题,比如选主、配置管理和命名服务。老黑:不错,那你知道Yarn是如
- 数据仓库面试题合集⑥
晴天彩虹雨
数据仓库面试解析集锦数据仓库大数据clickhousekafka
实时指标体系设计+Flink优化实战:面试高频问题+项目答题模板面试中不仅会问“你做过实时处理吗?”,更会追问:“实时指标体系是怎么搭建的?”、“你们的Flink稳定性怎么保证?”本篇聚焦实时指标体系设计与Flink优化场景,帮你答出架构设计力,也答出调优实战感。①面试核心问题导读“你们实时指标是怎么设计的?”“怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题?”“你们的Flink作业怎么做资源优化?”“有没有
- flink的多种部署模式
Azoner
flink
##部署模式和运行模式###部署模式-本地local-单机无需分布式资源管理-集群-独立集群standalone-需要flink自身的任务管理工具-jobmanager接收和调度任务-taskmanager执行-on其他资源管理工具yarn/k8s-yarn-注意区分flink的和yarn的taskmanager###运行模式-session-先启动一个集群,保持一个会话,在这个会话中通过客户端提
- 【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper
九师兄
flink大数据
1.概述20240118今日在群里看到一个人的流计算任务发生数据倾斜了。然后第一怀疑是上游不均匀,然后发现上游是均匀的。但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中:【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。然后查看了一下,发现果然没有。
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end