ApacheFlink
ApacheFlink

社区活动 | Apache Flink Meetup·深圳站，锁定 Flink 最佳实践

Apache Flink Meetup 2020 · 深圳站

正！式！上！线！

如何基于 Flink + Iceberg 构建企业级数据湖？
Hudi on Flink 有哪些生产环境应用实践？
基于 Flink 搭建的监控体系如何更立体？
AI + Flink 可实现隐私保护？

9月26日，来自阿里巴巴、英特尔、顺丰、腾讯的四位技术专家与你分享 Flink 最新企业应用实践，以及与时下热门的数据湖、数仓、社区生态的结合有哪些新进展。

活动亮点：

  • 独家干货分享，4位一线大厂技术专家分享时下热门的数据湖、数仓、AI、监控等企业级生产环境应用实践；
  • 活动形式多样化，线下线上同步开启，同城可参与线下 Meetup 面对面交流，异地也可在线观看直播，精彩内容不错过；
  • 丰富周边等你拿，报名参加就有机会获得超多 Flink 社区定制的精美周边！

▼ 扫码报名，了解更多活动详情 ▼

演讲主题及嘉宾介绍

《Hudi on Flink 在顺丰的实践应用》
蔡适择 | 顺丰 大数据平台负责人

演讲简介：

本次分享主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。

嘉宾简介：

负责顺丰大数据平台建设及产品化工作，在大数据平台、物联网、边缘计算领域有丰富的实践经验，致力于大幅降低数据开发及应用门槛，让大数据技术成为一项人人可用、可快速应用的技术。

《用 Analytics-Zoo 和 Flink 实现隐私保护的 Cluster Serving》
龚奇源 | 英特尔 机器学习工程师

演讲简介：

如何在数据应用过程中保护用户隐私，一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍，如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink，在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving，从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。

Key points:

  1. Analytics-Zoo & Cluster Serving
  2. Intel SGX & Graphene-SGX
  3. Trusted Cluster Serving with Analytics-Zoo & Flink

嘉宾简介：

2016年博士毕业于东南大学，博士期间主要从事数据隐私相关研究。2017年加入英特尔，从事大数据和机器学习相关工作。他是大数据 + AI 开源项目 Analytics-Zoo (https://github.com/intel-anal... )和大数据存储管理开源项目SSM(https://github.com/Intel-bigd... )的主要贡献者。目前，主要负责 Analytics-Zoo Privacy Preserving Machine Learning、Cluster Serving、Streaming、OpenVINO 等工作。

《Flink 在腾讯视频的应用实践》
董磊 | 腾讯视频 监控系统负责人

演讲简介：

本次分享主要介绍如何通过 Flink 搭建立体化的监控体系，包括维度指标监控，调用链，日志三个方面，以业务需求为基础，介绍使用的相关技术和方案。

嘉宾简介：

2018年加入腾讯，具备8年以上大数据处理经验。在大数据处理、流计算、机器学习、模型运行等方面具有丰富的实践经验。加入腾讯之后，担任视频播放质量监控系统负责人，主要关注分布式日志系统等工作。

《基于 Flink + Iceberg 构建企业级实时数据湖》
胡争（子毅）| 阿里巴巴 技术专家，Apache HBase PMC

演讲简介：

Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一计算引擎，数据湖是顺应云服务发展潮流的新型技术架构。那么 Apache Flink 和数据湖会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括一下核心内容：

  1. 数据湖的相关背景介绍
  2. 经典业务场景介绍
  3. 为什么选择 Apache Iceberg
  4. 如何通过 Flink + Iceberg 实现流式入湖
  5. 社区未来规划工作

嘉宾简介：

目前主要负责 Flink 数据湖方案的设计和开发工作，Apache Iceberg 及 Apache Flink 项目的长期活跃贡献者，《HBase 原理与实践》作者。

活动流程及报名

  • 活动时间：9月26日 13:00-17:30
  • 活动地点：深圳市南山区软件产业基地4栋B座1楼-OnePiece Work

如果你对 Flink 在数据湖、数据仓库、AI 以及社区生态的应用好奇，对 Flink 极客挑战感兴趣、想了解更多技术干货与应用实践，欢迎加入我们，点击下方链接马上报名，9 月 26 日深圳见！

https://flinkchina.huodongxin...

你可能感兴趣的:(flink)

  • FFA 2024 「流批一体」专场：探索在不同场景的流批一体 Apache Flink
    FlinkForwardAsia2024即将盛大开幕！作为ApacheFlink社区备受期待的年度盛会之一，本届大会将于11月29至30日在上海隆重举行。FlinkForwardAsia（简称FFA）是由Apache官方授权的社区技术大会，旨在汇聚领先的行业实践与技术动态。在众多合作伙伴和技术开发者的支持下，FFA已成功举办六届。适逢ApacheFlink诞生10周年，今年的FFA将与广大开发者分
  • Scaleph：基于Kubernetes的开放式数据平台 尤淞渊
    Scaleph：基于Kubernetes的开放式数据平台scalephOpendataplatformbasedonFlinkandKubernetes,supportsweb-uiclick-and-dropdataintegrationwithSeaTunnelbackendedbyFlinkengine,flinkonlinesqldevelopmentbackendedbyFlinkSql
  • 深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地 java
    大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。上篇文章，我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解，还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下：publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
  • Flink（十）：DataStream API (七) 状态 Leven199527 Flinkflink大数据
    1.状态的定义在ApacheFlink中，状态（State）是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据，它允许Flink在处理事件时保持上下文信息，从而支持复杂的流式计算任务，如聚合、窗口计算、联接等。状态是Flink处理有状态操作（如窗口、时间戳操作、聚合等）的核心组成部分。2.状态的类型Flink提供了强大的状态管理机制，允许应用程序在分布式环境中处理状态，保证高可用性和容错性。Flin
  • Apache Flink morcake flink大数据
    "ApacheFlinkistheopensourcestreamprocessingframeworkfordistributed,high-performance,ready-to-use,andaccuratestreamprocessingapplications."ApacheFlinkisaframeworkanddistributedprocessingengineforstatef
  • 一文帮你搞懂flink中窗口的分类（一） 知否&知否 flink中窗口及其函数分类flink大数据
    Window可以分成两类：CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。滚动计数窗口，每隔N条数据，统计前N条数据滑动计数窗口，每隔N条数据，统计前M条数据TimeWindow：按照时间生成Window。（重点）滚动时间窗口，每隔N时间，统计前N时间范围内的数据，窗口长度N，滑动距离N滑动时间窗口，每隔N时间，统计前M时间范围内的数据，窗口长度M，滑动距离N还有一种特
  • Java 大视界 -- Java 驱动大数据流处理：Storm 与 Flink 入门（六） 青云交 大数据新视界Java大视界FlinkStorm大数据流处理实时数据处理架构实时监控数据分析java
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
  • 【大数据】Flink CDC 实时同步mysql数据 小码农叔叔 springboot入门到精通大数据FlinkCDCFlinkCDC同步数据FlinkCDC数据同步
    目录一、前言二、FlinkCDC介绍2.1什么是FlinkCDC2.2FlinkCDC特点2.3FlinkCDC核心工作原理2.4FlinkCDC使用场景三、常用的数据同步方案对比3.1数据同步概述3.1.1数据同步来源3.2常用的数据同步方案汇总3.3为什么推荐FlinkCDC3.4FlinkCDC适用范围3.5FlinkCDC不同版本对比3.5.1FlinkCDC1.x3.5.2FlinkCD
  • Flink 使用 Kafka 作为数据源时遇到了偏移量提交失败的问题 java我跟你拼了 异常笔记flinkkafka大数据
    具体的错误日志21:43:57.069[KafkaFetcherforSource:CustomSource->Map->Filter(1/1)#2]ERRORorg.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator-[ConsumerclientId=consumer-my-group-6,groupId=my-group]O
  • 2、Flink 在 DataStream 和 Table 之间进行转换 猫猫爱吃小鱼粮 FlinkSQLflink大数据
    1.概述TableAPI和DataStreamAPI都可以处理有界流和无界流。DataStreamAPI提供了流处理的基础（时间、状态和数据流管理）；TableAPI抽象了许多内部内容，并提供了一个结构化和声明性的API；在处理历史数据时，需要管理有边界的流；无边界流出现在实时处理场景中，这些场景可能需要先使用历史数据进行初始化。为了高效执行，这两个API都以优化的批处理执行模式处理有界流。由于批
  • Flink 常见面试题 知否&知否 flink大数据kafka
    1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。ValueState,ListState,MapState,BroadcastState.Time:实现了Watemark机制，乱序数据处理，迟到数据容忍。Window：开箱即用的滚动、滑动、会话窗口。以及灵活的自定义窗口。2、
  • 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构 武子康 大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
    点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！Java篇开始了！目前开始更新MyBatis，一起深入浅出！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis（已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（已更完）ClickHouse（已
  • Apache Flink 2.0-preview released flink大数据
    ApacheFlink社区正在积极准备Flink2.0，这是自Flink1.0发布8年以来的首次大版本发布。作为一个重要的里程碑，Flink2.0将引入许多激动人心的功能和改进，以及一些不兼容的破坏性变更。为了促进用户和上下游项目（例如，连接器）尽早适配这些变更，提前尝试这些令人兴奋的新功能同时收集反馈，我们现在提供了Flink2.0的预览版本。注意:Flink2.0预览版不是稳定版本，请不要应用
  • 2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集 m0_60707708 程序员python设计模式开发语言
    最后硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
  • 2024年总结：大转向 年度总结
    本文于2025年1月2号首发于公众号“狗哥琐话”。2024年是个打工人苦命年，我看到几乎每个人都比以往辛苦。这让我想起了六字真言，钱难赚屎难吃。职业转向今年我在职业上尝试做了一个转向，具体的结果可能需要比较长的时间来检验我选择是否正确，所以转向的细节我就不全部展开了，可以确定是我依然会专注在Infra和BigData，比如今年我发布了SparkSQL和FlinkSQL的IDEA提效插件。那么我为什
  • Flink 批作业如何在 Master 节点出错重启后恢复执行进度？ flink大数据
    摘要：本文撰写自阿里云研发工程师李俊睿（昕程），主要介绍Flink1.20版本中引入了批作业在JMfailover后的进度恢复功能。主要分为以下四个内容：背景解决思路使用效果如何启用一、背景在Flink1.20版本之前，如果Flink的JobMaster（JM）发生故障导致被终止，将会发生如下两种情况：如果作业未启用高可用性（HA），作业将失败。如果作业启用了HA，JM会被自动重新拉起（JMfai
  • 读Flink源码谈设计：Metric javaflink
    版本日期备注1.02021.10.8文章首发1.12022.3.9fixtypo1.22022.7.3fixtypo0.前言前阵子笔者涉及了些许监控相关的开发工作，在开发过程中也碰到过些许问题，便翻读了Flink相关部分的代码，在读代码的过程中发现了一些好的设计，因此也是写成文章整理上来。本文的源码基于Flink1.13.2。1.扩展插件化在官网中，Flink社区自己提供了一些已接入的Report
  • Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践 flink大数据实时计算
    摘要：本文整理自阿里云高级开发工程师，ApacheFlinkCommitter阮航老师在FlinkForwardAsia2024生产实践（三）专场中的分享，主要分为以下四个方面：一、FlinkCDC&实时计算Flink二、CDCYAML核心功能三、CDCYAML典型应用场景四、Demo&未来规划一、FlinkCDC&实时计算Flink1.1FlinkCDC简介FlinkCDC在经过多个版本的发布后
  • Apache PAIMON 学习 潇锐killer 学习
    参考：ApachePAIMON：实时数据湖技术框架及其实践数据湖不仅仅是一个存储不同类数据的技术手段，更是提高数据分析效率、支持数据驱动决策、加速AI发展的基础设施。新一代实时数据湖技术，ApachePAIMON兼容ApacheFlink、Spark等主流计算引擎，并支持流批一体化处理、快速查询和性能优化，成为加速AI转型的重要工具。ApachePAIMON是一个支持大规模实时数据更新的存储和分析
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • 全面指南：用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践 数字沉思 营销流量运营系统架构前端内容运营大数据
    引言在当今的数据驱动世界，实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析，这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时，需要考虑多种因素，包括事件类型、时间戳、用户信
  • 详解 Flink 的常见部署方式 文刀小桂 Flinkflink大数据
    一、常见部署模式分类1.按是否依赖外部资源调度1.1Standalone模式独立模式(Standalone)是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台，只需要运行所有Flink组件服务1.2Yarn模式Yarn模式是指客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会在Yarn的NodeManager上创建容器。在这些容器上，Flink
  • 大数据之flink与hive 星辰_mya 大数据flinkhive
    其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧flink：高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理，高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器，集成多种数据存储格式和源，比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制，故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展，据业务灵活增加
  • Java中的大数据处理框架对比分析 省赚客app开发者 java开发语言
    Java中的大数据处理框架对比分析大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天，我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架，并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心，它们帮助企业处理和分析海量数据，以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
  • 一文搞懂 Flink Task 数据交互之数据写源码 mn_kw flink交互java
    一文搞懂FlinkTask数据交互之数据写源码1.RecordWriterOutput2.RecordWriter3.数据分区器ChannelSelector4.数据输出模型ResultPartition5.子模型ResultSubpartition6.本地buffer池LocalBufferPool7.获取buffer8.将buffer添加到ResultSubpartitionFlink重要源码
  • 概率图模型（PGM）综述 医学影像处理 概率图模型概率图模型综述
    RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
  • Python基础知识进阶之正则表达式_头歌python正则表达式进阶 前端陈萨龙 程序员python学习面试
    最后硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
  • 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起：大数据新视界的璀璨明珠 青云交 大数据新视界Flink大数据数据类型实时处理流处理框架对比应用场景数据处理大数据新视界数据库
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • flink增量检查点降低状态依赖实现的详细步骤 goTsHgo Flink大数据分布式flink大数据
    增量检查点启动恢复的时间是很久的，业务上不能接受，所以可以通过降低状态依赖来减少恢复的时间。降低状态依赖尽可能减少状态的复杂性和依赖关系，通过拆分状态或将状态外部化到其他服务中，从而降低恢复的开销。实施措施：将状态分割为更小的单元，减少每次恢复的状态量。使用外部状态存储服务，减少Flink状态后端的负担。拆分状态和将状态外部化到其他服务可以帮助减少作业的状态依赖，从而降低恢复时间和复杂度。以下是详
  • flink table factory基础知识 loukey_j
    一、概述在flink中很多组件都是TableFactory的子类。比如序列化，反序列化，tableSinkFactory,tableSourceFactory.TableFactory是用来创建序列化，反序列器，tableSource和tableSink的工厂。二、TableFactory源码在flink框架中，TableFactory的子类并不是程序员自己随心new出来的。flink的提供给程序
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    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
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他