- 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
- 【Spark征服之路-3.7-Spark-SQL核心编程(六)】
qq_46394486
sparksqlajax
数据加载与保存:通用方式:SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API,根据不同的参数读取和保存不同格式的数据,SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet加载数据:spark.read.load是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据,可以对不同的数据格式进行设定。spark.read.format("…")[.option("…")].
- 【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
大数据eureka云原生ai
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
eureka大数据云原生ai
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
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能eureka大数据云原生ai
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
- spark on yarn
不辉放弃
pyspark大数据开发
SparkonYARN是指将Spark应用程序运行在HadoopYARN集群上,借助YARN的资源管理和调度能力来管理Spark的计算资源。这种模式能充分利用现有Hadoop集群资源,简化集群管理,是企业中常用的Spark部署方式。核心角色•Spark应用:包含Driver进程和Executor进程。Driver负责任务调度、逻辑处理;Executor负责执行具体任务并存储数据。•YARN组件:◦
- 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
大数据洞察
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
- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- 【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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分