- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
大数据后端
Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
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合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
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- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
Edingbrugh.南空
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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
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- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
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一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
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一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
浅谈星痕
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- 大数据学习(141)-分布式数据库
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在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- HDFS Federation(联邦) 架构YARN的Capacity Scheduler调度策略 ResourceManager的共享存储具体实现方式
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HDFSFederation(联邦)架构什么是HDFSFederation?随着数据量的增长,单一的NameNode成为了HDFS的瓶颈,因为它需要管理整个文件系统的命名空间和所有文件块的位置信息。为了克服这个限制,Hadoop引入了Federation机制,允许一个集群中有多个NameNode/NameSpace,每个NameNode管理一部分文件系统,从而分散负载。优点:提高扩展性:通过增加N
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目录1.HDFS元数据存储2.HDFSHA高可用1.HDFS元数据存储HDFS中的元数据按类型可以分为:文件系统的元数据:包括文件名、目录名、修改信息、block的信息、副本信息等。datanodes的状态信息:比如节点状态、使用率等。HDFS中的元数据按存储位置可以分为内存中元数据和磁盘上的元数据磁盘上的元件数据包括fsimage镜像文件和editslog编辑日志,因为在磁盘上可以保证持久化存储
- Hadoop中的HDFS的存储机制
向阳争渡
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Hadoop中HDFS的存储机制HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。1.HDFS中的基础概念Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认的最基本的存储
- Hadoop HDFS深入解析
文件系统早在1965年开发的Multies(UNIX的前身)就详细地设计了文件系统,这使得文件系统成为多用户单节点操作系统的重要组成部分。最初的文件系统用于解决信.息的长期存储,并达到如下要求:1.能够存储大量的信息。2.使用信息的应用终止时,信息必须保存下来。3.多个应用可以并发地存储信息。解决这些问题的通常方法,是把信息以一种单元,即"文件"(file)的形式存储在磁盘或者其他外部介质上,一个
- MR案例 - 分科汇总求月考平均分
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探索大数据世界mr分科汇总求月考平均分
文章目录一、提出任务二、完成任务(一)准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录(二)实现步骤1、创建Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建学生实体类5、创建科目平均分映射器类6、创建科目平均分归并器类7、创建科目平均分驱动器类8、启动应用,查看结果一、提出任务语文月考成绩-chinese.txt1张晓云892张晓云733张晓云674张晓云705张晓云79
- 全面解析Hadoop配置文件:架构、调整与最佳实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop作为一个关键组件在分布式计算中处理和存储大量数据,而其配置文件则是保证系统正常运行和性能优化的核心。文章详细探讨了Hadoop配置文件的作用,包括核心配置文件及其内容,并阐述如何根据实际需求进行适当调整。同时,介绍了针对HDFS、MapReduce和YARN的主要配置文件,并通过实例说明如何细化设置以满足性能和资源管理的需求。最后,文章分享了一些最
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Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
- 大数据基础——大数据处理架构Hadoop
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一、Hadoop是什么?(1)Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(2)Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中(3)Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce(4)Hadoop被公认为行业大数据
- datax到hive数据全部为空_DataX HIVE分区同步
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一、DataXJson配置(样例){"job":{"setting":{"speed":{"channel":3,"byte":1048576},"errorLimit":{"record":0,"percentage":0.02}},"content":[{"reader":{"name":"hdfsreader","parameter":{"hadoopConfig":{"dfs.namese
- Hive SQL:一小时快速入门指南
在大数据处理领域,HiveSQL作为连接传统数据库与分布式计算的桥梁,已成为数据工程师的核心技能之一。本文将突破常规入门教程的局限,不仅深入解析HiveSQL的核心语法,更会详细阐述每个参数的底层逻辑与性能影响,助你在一小时内快速掌握HiveSQL的精髓。一、HiveSQL初相识Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,通过类SQL语法实现对HDFS数据的查询分析。与传统数据库不同,Hive将SQ
- DataX HdfsReader 插件:快速上手与深入解析
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引言在数据处理与分析的领域中,数据的高效读取与传输是至关重要的环节。DataX作为一款强大的开源离线同步工具,为我们提供了便捷的数据同步解决方案。其中,HdfsReader插件专门用于从Hadoop分布式文件系统(HDFS)中读取数据,并且能够将其转换为DataX传输协议传递给Writer进行后续处理。本文将详细介绍DataXHdfsReader插件的使用方法,无论是新手小白还是经验丰富的高手,都
- Hive 序列化与反序列化:数据的 “打包“ 与 “拆箱“ 艺术
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一、序列化与反序列化:数据的"快递运输"哲学(1)大佬的灵魂拷问:对象为啥要序列化?想象一下:你要把一只活蹦乱跳的兔子从北京快递到上海,直接扔箱子里肯定不行——对象在内存里是"活物",但要存硬盘、走网络就得先"打包"成字节流。这就是序列化的核心使命!在Hive的世界里:序列化=把对象变成HDFS能存的格式(比如insert操作,给数据"穿快递箱")反序列化=把HDFS数据变回对象(比如select
- 黑马-hive学习笔记(1)
霜 杀 百 草
hive学习笔记hive学习笔记
一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
- Flink读取Kafka写入Paimon
FlinkSQL--1)注册Paimon源CREATECATALOGpaimon_hiveWITH('type'='paimon','warehouse'='hdfs://xxxxx/paimon','metastore'='hive','hive-conf-dir'='/xxxxx/conf','uri'='thrift://域名1:9083,thrift://域名2:9083');--2)声明
- Hadoop 三巨头:大数据界的搬砖天团
AAA建材批发王师傅
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各位同学好,今天咱来唠唠大数据领域的"老大哥"Hadoop。这玩意儿就像大数据界的基建狂魔,而它的三大核心组件——HDFS、MapReduce和YARN,堪称分布式计算界的"搬砖天团"。咱今天就用接地气的方式,讲讲这三位大佬是怎么在数据海洋里搞建设的。一、HDFS:分布式仓库的"货架管理员"首先说说HDFS(HadoopDistributedFileSystem),这东西本质上就是个超级大仓库,但
- HDFS异构存储机制
风筝Lee
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目录:1.异构存储介绍2.存储介质3.HDFS存储策略(异构存储)4.HDFS异构存储原理5.HDFS异构存储的使用一,异构存储介绍异构存储是Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性,HBase也从1.1.0开始支持WAL的异构存储策略。异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是冷热数据的存储.针对冷数据,采用容量大的,读写性能不高的存储介质存储,比如最普
- HDFS 异构存储及存储策略
鲁鲁517
大数据hdfshadoop大数据异构存储
一、支持的存储类型HDFS支持以下主要存储类型,按性能从高到低排列:SSD(固态存储)特点:高性能、低延迟,适合频繁访问的热数据。配置标识:[SSD]DISK(机械硬盘)特点:性价比高,容量大,适合一般访问频率的数据。配置标识:[DISK](默认类型)ARCHIVE(归档存储)特点:低功耗、低成本,访问延迟高,适合冷数据。配置标识:[ARCHIVE]RAM_DISK(内存磁盘)特点:超高性能,数据
- Hive面试题汇总
一、hive架构相关遇到这类问题,可以灵活的去回答,比如可以结合平时使用hive的经验作答,也可以结合下图从数据的读入、解析、元数据的管理,数据的存储等角度回答:二、hive的特点本题主要为了考察对hive的整体使用场景的掌握程度,毕竟只有知道了hive的特点,才能有针对性的在实际项目中的合适场景下使用hive。可以从下面四个角度去分析:数据存储位置Hive的数据存储在hdfs上,元数据可以存储在
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1