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Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- Elasticsearch 聚合查询源码解读与架构方法论
北漂老男人
Elasticsearchelasticsearch架构大数据搜索引擎全文检索
Elasticsearch聚合查询源码解读与架构方法论01.引言Elasticsearch的聚合查询(Aggregation)是大规模分布式数据分析的核心能力。理解其源码结构与设计方法论,不仅有助于高效使用聚合,也能为自定义扩展、性能优化、集群运维等提供理论与实践基础。本文将从源码结构、核心模块、关键实现、行级注释与方法论出发,系统剖析聚合查询的底层原理。02.源码结构与核心模块2.1聚合相关源码
- filebeat改造支持rocketmq
余很多之很多
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继续分享下以前在gitchat上发布的文章:filebeat改造支持rocketmq1.概述1.1问题概述现在越来越多的日志采集使用FileBeat,FileBeat是个轻量型日志采集器,采用Go语言实现,性能稳健,占用资源少。FileBeat现在支持采集的日志内容发送到Redis、Elasticsearch、Kafka、Logstash。那么我们如果想通过FileBeat采集日志到RocketM
- 【SpringCloud微服务实战09】Elasticsearch 搜索引擎
李维山
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一、Elasticsearch安装1、Docker安装ES#创建一个网络dockernetworkcreatees-net#拉取ES镜像(这里使用7.17.18版本)dockerpullelasticsearch:7.17.18#新建一个目录存放es数据mkdirescdes#docker运行单机启动esdockerrun-d\--namees\-e"ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-X
- Filebeat + Logstash + ES进行Nginx日志采集
一个只会喊666的菜比
简易架构图service.png架构图比较简单,日志收集大同小异,这次不添加任何中间服务比如:rediskafka后端只是存储进ES使用的版本jdk-8u161-linux-x64.rpmelasticsearch-6.7.2.rpmlogstash-6.7.2.rpmfilebeat-6.7.2-x86_64.rpm安装比较简单,只用进行rpm-ivh即可,接下来直接贴配置文件:Elastics
- Elasticsearch数据库的数据同步机制
数据库管理艺术
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Elasticsearch数据库的数据同步机制关键词:Elasticsearch、数据同步、近实时搜索、倒排索引、translog、refresh、flush、副本同步摘要:本文深入探讨Elasticsearch数据库的数据同步机制,从底层原理到实际应用进行全面解析。文章首先介绍Elasticsearch的基本架构和数据模型,然后详细分析其近实时搜索的实现原理,包括索引刷新(Refresh)、事务
- docker run elasticsearch 报错
EmpressBoost
dockerelasticsearch容器
谷粒商城p103前提条件:下载镜像文件#存储和检索数据dockerpullelasticsearch:7.4.2#可视化检索数据dockerpullkibana:7.4.2创建挂载的文件和配置mkdir-p/mydata/elasticsearch/configmkdir-p/mydata/elasticsearch/dataecho"http.host:0.0.0.0">>/mydata/ela
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
Alex艾力的IT数字空间
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架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
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引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- SkyWalking + Logstash全链路追踪系统详细实施方案
@淡 定
skywalking
SkyWalking+Logstash全链路追踪系统详细实施方案一、系统架构与数据流向核心流程:数据采集:SkyWalkingAgent埋点收集调用链路数据日志增强:应用程序通过MDC注入TraceID日志收集:Logstash采集应用日志并发送至Elasticsearch数据存储:SkyWalking指标数据与日志数据分别存储可视化分析:SkyWalkingUI展示链路追踪,Kibana分析日志
- 自建ELK vs 云商日志服务:成本对比分析
亲爱的非洲野猪
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在当今数据驱动的时代,日志管理已成为企业IT基础设施中不可或缺的一部分。面对日益增长的日志数据,许多团队都在纠结:是自建ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)堆栈,还是直接使用云服务商提供的日志服务?本文将从成本角度对这两种方案进行详细对比分析。自建ELK方案成本分析1.硬件/基础设施成本服务器成本:至少需要3个节点(生产环境推荐)实现高可用中等规模部署:3台16核6
- 【spring boot】三种日志系统对比:ELK、Loki+Grafana、Docker API
ladymorgana
日常工作总结springbootelkgrafana
文章目录**方案1:使用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)****适用场景****搭建步骤****1.修改SpringBoot日志输出****2.创建DockerCompose文件****3.配置Logstash****4.启动服务****方案2:使用Loki+Grafana****适用场景****搭建步骤****1.修改SpringBoot日志驱动****2.配
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
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作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
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Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
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ElasticsearchRESTfulAPI入门:基础搜索与查询DSL本文为Elasticsearch初学者详细解析RESTfulAPI的核心操作与查询DSL语法,包含大量实战示例及最佳实践。一、Elasticsearch与RESTfulAPI简介Elasticsearch(ES)作为分布式搜索分析引擎,其RESTfulAPI是与集群交互的核心方式。通过HTTP协议实现:✅索引文档的CRUD操作
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目录一、document数据格式1.1面向文档的搜索分析引擎1.1.1对象数据存储到数据库中1.1.2对象数据存储到ES中二、电商网站商品管理案例背景介绍2.1简单的集群管理2.1.1快速检查集群的健康状况:`GET/_cat/health?v`2.1.2快速查看集群中有哪些索引:`GET/_cat/indices?v`2.1.3创建索引:`PUT/test_index?pretty`2.1.4删
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ElasticsearchRESTfulAPI入门:全文搜索实战(Java版)本文结合Java客户端API,深入讲解Elasticsearch全文搜索的实现。包含10+个实战示例及对应的Java代码,涵盖match、multi_match、高亮显示等核心功能。一、环境准备1.添加Maven依赖org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-level
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如果你希望在Elasticsearch查询中降低某些特定`id`的文档评分,可以通过`function_score`查询结合`script_score`函数来实现。`script_score`允许你使用自定义脚本对文档的评分进行调整。以下是一个示例,展示如何降低某些特定`id`的文档评分:示例场景假设我们有一个索引`my_index`,其中包含一些文档,每个文档都有一个`id`字段。我们希望降低某
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ElasticsearchRESTfulAPI入门:索引的增删改查完全指南本文专为Java开发初学者设计,将手把手教你掌握Elasticsearch索引的核心操作一、环境准备与基本概念1.1安装Elasticsearch(Windows版) 1.访问官网下载ZIP包 2.解压后进入bin目录,双击elasticsearch.bat启动 3.验证安装:浏览器访问http://localhost
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思静鱼
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以下是Elasticsearch(ES)通过.tar.gz压缩包安装的详细步骤(适用于Linux/macOS系统):1.准备工作1.1检查系统依赖Java环境:ES需要JDK,推荐OpenJDK11/17(ES7.x/8.x兼容版本)。java-version#检查是否已安装如果未安装,使用以下命令安装(以Ubuntu为例):sudoaptupdatesudoaptinstallopenjdk-1
- 云原生时代的日志管理:ELK、Loki、Fluentd 如何选型?
一、引言在微服务和Kubernetes普及的今天,传统的日志管理方式已经难以应对高并发、分布式架构带来的挑战。随着容器化应用数量激增,日志数据量呈指数级增长,如何高效地收集、存储、查询和分析日志,成为每个团队必须面对的问题。在这样的背景下,ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)、Loki和Fluentd成为当前主流的日志解决方案。它们各有特色,适用于不同规模和技术栈的
- 自动化运维工程师实操面试题
以下是针对Ansible、Zabbix、ElasticsearchLogstashKibana(ELK)设计的2道综合实操题,难度适中且结合实际应用场景:实操题1:Ansible自动化部署Zabbix监控平台并集成ELK日志分析题目背景某企业需要通过Ansible自动化部署Zabbix监控服务器(含Agent)、Elasticsearch、Logstash、Kibana(ELK)日志分析系统,并实
- 怎么安装自定义分词器
思静鱼
#elasticsearches
安装自定义分词器的完整步骤在Elasticsearch中安装自定义分词器,通常需要修改索引配置或开发插件。以下是详细方法:一、基于配置实现自定义分词器(无需插件)适用于通过组合Elasticsearch内置的CharacterFilters、Tokenizers和TokenFilters实现的分词器。1.定义分词规则在创建索引时,通过settings.analysis配置自定义分词器:PUT/my
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自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- Elasticsearch:什么是搜索相关性?
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搜索相关性定义搜索相关性衡量的是搜索引擎返回的搜索结果与用户查询和意图之间的匹配程度。搜索结果的质量取决于显示的信息与用户预期之间的契合度。提升搜索相关性和性能需要进行语言分析、排序算法优化以及考虑上下文因素。这些因素可能包括用户行为分析、位置信息、热门程度和搜索历史等。搜索相关性是客户体验中的关键因素,通过合理平衡,搜索体验可以同时满足企业和用户的需求。了解为什么相关性对搜索引擎至关重要,以及如
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学习目标[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BGW4RqWM-1635414988340)(es.assets/Snipaste_2020-07-06_13-03-45.png)]Elasticsearch简介与安装什么是Elasticsearch?ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基
- C#.NET NLog 详解
c#.net
简介NLog是.NET平台上最流行的开源日志框架之一,特色是灵活的配置、丰富的输出目标(Target),以及高性能的异步写入能力。适用场景:从控制台、文件、数据库、网络到ElasticSearch、Seq、AzureTableStorage等各种日志收集后端。支持文件、数据库(SQL/NoSQL)、控制台、邮件、Elasticsearch等50+内置目标,并可通过插件扩展原生兼容JSON格式,可输
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_