- Azkaban各种类型的Job编写
__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些：command：Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java任务hive：支持执行hiveSQLpig：pig脚本任务spark：spark任务hdfsToTeradata：把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs：把数据从Te
- Linux（centos7）部署hive
灯下夜无眠
Linuxlinuxhive运维dbeaverhive客户端
前提环境：已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述：Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用Java语言编写，用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【笔记】HDFS基础笔记
哇咔咔哇咔
Hadoophdfs笔记hadoop大数据ubuntu
启动hadoop命令（未配环境变量）：进入hadoop安装目录输入./sbin/start-dfs.sh已配环境变量：start-dfs.sh关闭hadoop命令：stop-dfs.sh启动完成后，可以通过命令jps来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程:"NameNode"、"DataNode"和"SecondaryNameNode"三种Shell命令方式：1.hadoopfs2.had
- hive库表占用空间大小的命令
刀鋒偏冷
hivehadoop数据仓库
1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|sort-nr3、查某一个分区占用空间大小（单位G)hadoopfs-ls/user/hive/warehouse/ipms.db/dw_ft_se_nt_u_gen_h/fp_rat=6/stat
- HDFS
weixin_51987187
笔记大数据
（一）HDFS简介及其基本概念 HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件
- 大数据开发（Hadoop面试真题-卷二）
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发（Hadoop面试真题）1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点？如何解决这些问题？2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的？3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分？4、HDFS读写流程是什么样子？5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么？6、Spark为什么比MapReduce更快？7、详细描述一
- 大数据开发（Hadoop面试真题-卷九）
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理？4、Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的？5、SparkreduceByKe
- 大数据开源框架技术汇总
浪尖聊大数据-浪尖
数据仓库hiveflume分布式scipymakefilecrmlighttpd
主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理，只是一些简单的介绍，并不是详细技术梳理。可能会有疏漏，发现再整理。参考的太多，就不一一列出来了。这只是作为一个梳理，对以后选型或者扩展的做个参考。目录系统平台（Hadoop、CDH、HDP）监控管理（CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle）文件系统（HDFS、GPFS、Ceph、Gluster
- hbase、hive、clickhouse对比
freshrookie
hbasehivehadoop
概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据，存储单位是Region，底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库，一般是mysql实际数据存储可以是外表，也可以是内表clickhouse单体架构分层类似mysql，集群状态下是多主，通过zookeeper通信数据存储看引擎，最重要的引擎
- 【Hadoop】使用Metorikku框架读取hive数据统计分析写入mysql
方大刚233
HadoopScalahadoophivemysql
一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置，具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:jdbc:connectionUrl:"jdbc:mysql://233.233.233.233:3306/sjjc"user:"root"password:"123456"driver:"com.
- 基于Docker搭建hdfs分布式实验环境
dejiedoor
hadoop大数据docker
理论知识DockerDocker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，容器性能开销极低。Docker能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助Docker，开发者可以与管
- docker搭建hadoop hdfs完全分布式集群
shangcunshanfu
hadoopdockerbigdata
1制作hadoop镜像参见https://www.cnblogs.com/rmxd/p/12051866.html该博客中只参考制作镜像部分，固定IP及启动集群的部分应该跳过。这里注意，在做好的镜像里，要安装which工具，否则在执行hdfs命令时会报命令不存在异常。yuminstallwhich-y2启动容器dockerrun--namehmaster--hostnamehmaster--net
- 基于docker安装HDFS
core512
大数据虚拟机&容器dockerhdfs
1.docker一键安装见docker一键安装2.拉取镜像sudodockerpullkiwenlau/hadoop:1.03.下载启动脚本gitclonehttps://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker4.创建网桥由于Hadoop的master节点需要与slave节点通信，需要在各个主机节点配置节点IP，为了不用每次启动都因为IP改变了而重新配置
- HIVE中MAP和REDUCE数量
这孩子谁懂哈
HIVEhivehadoopmapreduce
一、总览MR执行过程一般的MapReduce程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Finalresult）。1、输入就不用说了，数据一般放在HDFS上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。2、输入分片：在进行Map阶段之前，MapReduce框架会根据输入文件计算输
- Hadoop生态圈
陈超Terry的技术屋
生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据，也可以计算HDFS里的数据3.Hive是数据分析数据引擎，也是MapReduce模型，支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎，不支持SQL，有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具，针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop的HA通过Zookeeper来实现8.HU
- 16.用Hadoop命令向CDH集群提交MR作业
大勇任卷舒
16.1实验环境介绍内容概述环境准备Kerberos环境和非Kerberos集群测试环境Kerberos集群CDH5.11.2，OS为Redhat7.2非Kerberos集群CDH5.13，OS为CentOS6.5前置条件CDH集群运行正常本地开发环境与集群网络互通且端口放通16.2示例这里使用的代码是没有加载CDH集群的xml配置的，因为使用hadoop命令提交时会加载集群的配置信息（如hdfs
- 记一次 Flink 作业启动缓慢
卢说
Hadoop大数据Flinkflink大数据hadoophdfs
记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现，Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢，且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。此前一直没有找到突破口所以没有管他，推测应该重启一下Hadoop集群就可以了。今天突然要重启一个Flink作业，发现有一个过程卡了五分钟。现象由上图可知09:36到09:41这两个过程中间花了五分钟，这两条都是Flink的日志，所以推测中间是Flink的某些过程卡住了。那
- 航班数据预测与分析
林坰
大数据spark航班数据分析杜艳辉
流程：数据来源：数据集预览（原始数据500w行，使用excel打不开，因此使用notepad++打开）：。。。数据清洗：数据存储到HDFS：使用pyspark对数据进行分析：//数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)airpo
- Excel导出显示服务器,javaexcel导出到远程服务器
weixin_39946029
Excel导出显示服务器
javaexcel导出到远程服务器内容精选换一换使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。通过外表导出数据：通过GDS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据库导出到数据文件中，从而提高整体导出性能。不支持直接导出文件到HDFS文件系统。CN只负责任务的规划及下发，把数据导出的工作交给了D需要确保每一
- 测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）
宇智波云
大数据项目zookeeperhdfsmapreducehive
一：搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.
- Hadoop Streaming原理
可乐加冰丶丶
Streaming简介•MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口•Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用•Streaming方便已有程序向Hadoop平台移植Streaming原理Streaming优点•开发效率高–方便移植Hadoop平台，只需按照一定的格式从标准输入读取数据、向标准输出写数据就可以–原有的单机程序稍加
- 2024.2.19 阿里云Flink
白白的wj
flink大数据
一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,KafkaFlink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的
- 生产环境下，应用模式部署flink任务，通过hdfs提交
但行益事莫问前程
flinkflink
前言 通过通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置，将flink的依赖上传到hdfs文件管理系统1.实践 （1）生产集群为cdh集群，从cm上下载配置文件，设置环境exportHADOOP_CONF_DIR=/home/conf/authexportHADOOP_CLASSPATH=`hadoopclasspath` （2）上传flink的lib和plugins、自己
- 以内存为核心的开源分布式存储系统
这次靠你了
大数据Tachyonhdfs大数据
是一个以内存为核心的开源分布式存储系统，也是目前发展最迅速的开源大数据项目之一。Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。此外，Tachyon还能够整合众多现有的存储系统（如AmazonS3,ApacheHDFS,RedHatGlusterFS,OpenStackSwift等），为用
- HBase——基础概念介绍
zhanglf1016
#HBasehbase数据库大数据
一、初识HBaseHBase是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于Google的BigTable论文。HBase底层存储基于HDFS实现，集群的管理基于ZooKeeper实现。HBase良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中Key-Value数据结构存储最常用的数据库方案。HBase特
- 马士兵 day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解
PC_Repair
day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解云计算：分布式计算，分布在多台机器上同时运行的运算。分布式计算原则：移动计算，而不是移动数据hadoop默认包含了hdfs、yarn、mapReduce三个组件yarn（YetAnotherResourceNegotiater）是资源调度系统，yarn调配的是内存和cpu，不参入计算。map/reduce是计算引擎配置vim/usr/loc
- ClickHouse--07--Integration 系列表引擎
知行合一。。。
数据库clickhouse
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Integration系列表引擎1HDFS1.1语法1.2示例：2MySQL2.1语法2.2示例：3Kafka3.1语法3.2示例：3.3数据持久化方法Integration系列表引擎ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHous
- kerberos 合并keytab文件 ktutil
brandblue
合并keytab文件ktutilkerberos
非交互式：printf"%b""rkt/root/keytab/hdfs.keytab\nrkt/root/keytab/hive.keytab\nwkt/root/keytab/merged.keytab"|ktutil交互式：[root@master]#ktutilktutil:rkthdfs.keytabktutil:rkthive.keytabktutil:wktmerged.keytab
- 【2019-04-28】Hadoop分布式文件系统
BigBigFlower
Hadoop自带HDFS(hadoopdistributefilesystem)。HDFS默认数据块128M。HDFS有两类工作节点：一个管理节点namenode、多个工作节点datenode，namenode维护文件系统树以及整颗树内所有的文件和目录。namenode记录每个文件中各个数据块所在的数据节点信息。但不永久保存块的位置信息，这些信息会在系统启动时根据数据节点信息重建。namenode
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。）
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案：
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；
Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；
2.索引有哪些分类？作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清，分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸
2.1080p全高清，分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题，已1080p尺寸为例：
分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。
如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限）
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。
第一，多汇报
最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。
第二，勤沟通
团队的力
- 《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O：Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。
格式：
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架（1）
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发；
采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有：
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。
*《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码：
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前
会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的：学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
- 二维数组（矩阵）对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构
如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下：
1） 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
（一）rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
（1）npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站：https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep
我们可以看到出现两个不同的clusterID
namenode所在主机version文件