- 如何收集k8s pod的服务日志(rancher)
一方有点方
kubernetesrancher容器
一、环境情况说明当前环境是k8s+rancher+filebeat+es+kibana本文只讲解部署filebeat收集容器日志的过程、使用daemonset的方式部署filebeat,es+kibana+k8s已提前创建好的二、部署安装1、在已创建完成的k8s环境中,用kubectl先创建一个命名空间elk-log,新增一个filebeat目录,上传一下4个代码文件filebeat.daemon
- 高并发微服务日志管理:ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南
网罗开发
java集后端云原生微服务elk架构
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- ELK性能优化实战总结:kafka与rabbitmq
m0_56824583
程序员面试经验分享java
4年经验应该具备哪些技能首先,简单的聊一下我认为的4年经验左右、优秀的Java程序员应该具备的技能有哪些,按“专业技能”和“项目”两块,包括但不限于以下内容。专业技能方面基础:JDK常用类的原理、源码、使用场景。设计模式:常用几种的原理、使用场景,单例、动态代理、模板、责任链等。数据结构:数组、链表、栈、队列、树。网络:TCP、HTTP、HTTPS、负载均衡算法。框架:SpringIoC原理、Sp
- deepseek部署:ELK + Filebeat + Zookeeper + Kafka
AustinCien
deepseekelkzookeeperkafka
##1.概述本文档旨在指导如何在7台机器上部署ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)堆栈、Filebeat、Zookeeper和Kafka。该部署方案适用于日志收集、处理和可视化场景。##2.环境准备###2.1机器分配|机器编号|主机名|IP地址|部署组件|----------|--------------|--------------|--------------
- ElasticSearch 数据老化清理之Curator
思快奇
javaelasticsearchlinux大数据分布式
前言随着接入ELK日志分析平台的系统增加,每日海量的日志数据使得磁盘空间越发紧张,从而ES的日志清理也成了一个常规操作。而ES官方也提供了一个很好用的工具——curator来实现这个事情。抽空也部署了一个,以供阅知。Curator简介据官方介绍,curator最早被称为clearESindices.py的python脚本,它的唯一功能就是删除索引清理数据,而后重命名为logstash_index_
- nginx 反向代理 ElasticSearch es
布丁萨玛
nginxelasticsearch运维
本文讲述如何使用nginx代理kibana1、更改kibana.yml文件添加前缀2、nginx添加配置location/kibana/{proxy_passhttp://127.0.0.1:5601/;rewrite^/elk/(.*)$/$1break;proxy_set_headerX-Real-IP$remote_addr;proxy_set_headerHost$host:$server
- 精选 ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法
代码讲故事
架构师成长之路ELK中间件elasticsearchES使用查询语法
精选ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法。elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的数据搜索和分析引擎。es使用简单,支持集群,适用于海量数据的存储、搜索与分析,应用十分广泛。Elastic有一条完整的产品线:Elasticsearch、Kibana、Logstash等,前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。案例一1、根据用户ID、是否隐藏、帖子
- Elasticsearch安装与应用
伟大无须多言
jenkins运维
ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,具有高扩展性和高可用性。它由Elastic公司提供,是ElasticStack(ELKStack)的核心技术之一,ELKStack包括Elasticsearch、Kibana和Logstash等组件。本文将详细介绍Elasticsearch的安装使用、分片机制以及其它相关功能。一、Elasticsearch的安装Ela
- ELK配置logstash的配置文件
追梦少年888
数据库运维
input{file{path=>"/srv/web/a/logs/a.*"start_position=>"beginning"type=>"a"}file{path=>"/srv/web/b/logs/b.*"start_position=>"beginning"type=>"b"}file{path=>"/srv/web/c/logs/c.*"start_position=>"beginni
- 不得不学,从零到一搭建ELK日志,Docker环境下部署 logstash工具
Java佳佳
程序员编程javaelkdockerelasticsearch
前言大家好,我是佳佳,最近在玩ELK日志平台,它是Elastic公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。只有学习了,操作了才能算真正的学会使用了,虽然看起来简单,但是里面的流程步骤还是很多的,将步骤和遇到的问题记录和总结下,今天主要分享下在Docker环境下部署logstash日志收集工具。#从零到一搭建ELK日志,在Docker环境下部署Elasticsearch数据库#从零到一搭建EL
- 使用容器部署ELK:适用于生产环境的架构
ExogFix
elk架构jenkins
在当今的大数据时代,日志管理和实时监控对于企业的成功至关重要。Elasticsearch、Logstash和Kibana(通常被称为ELK堆栈)是一套流行的开源工具,用于实时日志聚合、分析和可视化。通过使用容器化技术,我们可以轻松地部署和管理ELK堆栈,并为生产环境提供可靠的日志分析解决方案。本文将详细介绍如何使用Docker容器部署ELK堆栈,并提供相应的源代码示例。架构概述我们的ELK堆栈部署
- OpenCL 函数clSetKernelArg()返回错误值CL_INVALID_ARG_SIZE分析和理解
Florence23
linux运维服务器
OpenCLSpec网址:TheOpenCL™Specification(khronos.org)根据spec中查询到函数clSetKernelArg()返回错误值CL_INVALID_ARG_SIZE定义如下,下面展开分析。1.clSetKernelArg()函数原型如下cl_intclSetKernelArg(cl_kernelkernel,cl_uintarg_index,size_targ
- 2.ELK之Elasticsearch常用DSL语句(kibana语句)
焱齿
elkelasticsearch
目录什么是DSL?零、ES基本操作1、查看索引/mapping2、查看集群健康状态3、查询ES中所有的index4、删除索引5、查看索引的分片情况6、根据docid查询文档7、常规查找——在/index/type中查找8、限制查找条数9、ES的基本CURD一、ES高级查询DSL0、ESmapping中的数据类型2、queryDSL——查询所有(match_all)3、queryDSL——关键词查询
- 【ELK】【Elasticsearch 】DSL 和 DQL
日月星宿~
elkelk
1.DSL查询(QueryDSL)全称:DomainSpecificLanguage(领域特定语言)。定义:Elasticsearch提供的一种基于JSON的查询语言,用于构建复杂的查询逻辑。特点:支持多种查询类型(如match、term、range、bool等)。可以组合多个查询条件。支持聚合、排序、分页等功能。适用场景:复杂的查询需求。需要精确控制查询逻辑的场景。示例:json复制GET/in
- 【ELK】【Elasticsearch】数据查询方式
日月星宿~
elkelk
1.简单查询(URISearch)通过URL参数直接进行查询,适合简单的搜索场景。示例:bash复制GET/index_name/_search?q=field_name:search_value说明:index_name:索引名称。field_name:字段名称。search_value:搜索值。特点:简单易用,适合快速测试。功能有限,不支持复杂的查询逻辑。2.DSL查询(QueryDSL)使用
- 自定义 Celery的logging模块
code-ranger
pythonpythoncelery
为什么需要自定义Celery日志默认的Celery日志配置虽然满足基本需求,但在以下情况下可能需要进行自定义:支持日志滚动:原生celery不支持日志滚动。更详细的日志信息:需要包含更多上下文信息,以便更好地理解任务的执行过程。日志格式调整:适应现有的日志管理系统,如ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)堆栈。多日志目标:将日志同时输出到多个地方,例如控制台、文件和远
- ELK技术栈:从入门到实践指南
点点喜欢
elk
一、ELK简介ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源工具的首字母缩写,现扩展为ElasticStack,新增轻量级数据采集器Beats。其核心价值在于提供一套完整的日志管理、搜索分析和可视化解决方案,广泛应用于实时数据处理、业务监控、安全分析等领域。二、核心组件详解Elasticsearch定位:分布式搜索与分析引擎,基于ApacheLucene构建。特性:实时
- ELK安装部署同步mysql数据
未发哦京东发
elk运维
ELK安装部署指南ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的简称,用于日志收集、存储、分析和可视化。1.安装ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎。1.1下载并安装访问Elasticsearch官网下载最新版本。解压并安装:tar-xzfelasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gzcdelasti
- 基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案
power-辰南
java技术架构师成长专栏springcloudsentinelspring流量治理
一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法:使用ELK分析6个月Nginx日志,提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型:日常流量(正态分布)、促销流量(脉冲模型)、恶意攻击(毛刺识别)容量公式:单实例容量=(CPU核心数*1000ms)/平均RT(ms)2.数据模拟与环境搭建#使用tcpcopy复制生产流量./tcpcopy-x80
- Windows Opencl clSetKernelArg()函数
万能的小裴同学
GPUopenclC++windowsc++opencl
WindowsOpenclclSetKernelArg()函数详细解析SettingKernelArguments函数原型cl_intclSetKernelArg(cl_kernelkernel,cl_uintarg_index,size_targ_size,constvoid*arg_value)clSetKernelArg()用于为内核的特定参数设置参数值。kernel是一个有效的内核对象。a
- 关于 Kibana 、Elasticsearch 奇怪的知识点,一般人可能永远遇不到
极客日常
极客日常kibanaelkjavaelasticsearch
最近在公司折腾Kibana的时候遇到了个还挺有意思的问题,估计正常情况下几乎没人遇到。先简单说说Kibana和Elasticsearch,Elasticsearch是个分布式、RESTful风格、非常强大的搜索引擎,被广泛地使用于各个IT公司。与Logstash及Kibana开源项目组合在一起,形成了ELK软件栈。Elasticsearch常年霸占DB-Engines搜索引擎排名的榜首,且与第二名
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- ELK - Hearthbeat实现服务监控
如锋
ArchitectELKDevOpsELKHearthbeat服务监控KibanaUptime
Hearthbeat,心跳,顾名思义,Hearthbeat可以用来定时探测服务是否正常运行。Hearthbeat支持ICMP、TCP和HTTP,也支持TLS、身份验证和代理。Hearthbeat能够与Logstash、Elasticsearch和Kibana无缝协作。安装Hearthbeat,添加需要监控的服务,配置好Elasticsearch和Kibana,即可将结果输出到Elasticsear
- ELK架构基础
skyQAQLinux
linuxelk
ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
- EFK on Kubernetes
da pai ge
kubernetesjenkins容器
elastic公司产品链。,文档类数据库,使用Java语言,收集端logstash后来用go语言改写了(使用filebeat),查询方便(配合展示界面可以不用语句就可以查询,并且查询速度快),原理:按照类似索引的机制查询,数据全部归于索引之下ELK:logstashEFK:采集:filebeat,fluentd存储:elasticsearch展示:kibanalogstash现在少用于收集,多用于
- ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建
诉光海
ELKelkjava服务器kafka
ELK系列传送门ELK系列(一)ElasticSearch8.9.2集群搭建ELK系列(二)Kafka集群3.4.0搭建ELK数据流规划ELK接入nginx-acces日志数据流规划数据流向filebeat------->kafka---->logstash---->ES-------->kibana收集mq处理日志存储、搜索展示、分析||elastalert2---钉钉告警ES集群搭建已完成可见
- 架构设计 - 常用日志收集方案选型对比与推荐
Roc.Chang
架构设计日志收集分布式日志架构方案
目录1.常用组合1.1ELKStack->ElasticStack1.2EFKStack1.3Graylog1.4PLG日志系统1.5Splunk1.6Filebeat+ELK1.7AWSCloudWatchLogs1.8阿里云日志服务1.9腾讯云CLS(日志服务)2.推荐日志收集是系统监控和调试中的关键环节。常见的日志收集方案有多个,每种方案各有优劣,选择时应根据实际业务需求进行评估。以下是几种
- 微服务日志查询难解决方案-EFK
continuebreak
微服务日志EFK
前言在微服务项目中,日志查询难是一个常见问题,主要原因包括:日志分散:微服务实例分布在多个节点或容器中,日志存储位置分散。格式不统一:不同服务可能使用不同的日志格式,难以统一查询。调用链复杂:跨服务的调用链难以追踪,导致问题定位困难。日志量大:微服务数量多,日志量巨大,查询效率低。典型解决方案有:1.ELKStack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)Logstash:采
- 【Linux】《how linux work》第 十七 章 夯实基础
linux后端翻译
Chapter17.BuildingontheBasics(第17章夯实基础)ThechaptersinthisbookhavecoveredthefundamentalcomponentsofaLinuxsystem,fromlow-levelkernelandprocessorganization,tonetworking,tosomeofthetoolsusedtobuildsoftware
- graylog初体验
健康马m
graylog
最近graylog比较火,部署了一个来测试下,看下后续能不能代替目前占用资源比较多的elk,目前未对graylog性能进行深入测试,只是简单体验了下,graylog的UI比较简陋,但是在报警以及权限方面优于ELK,整体来说比较看好,完全替代ELK目前来说做不到,但是未来可期特性ELKGraylog架构复杂度较复杂(需要Elasticsearch+Logstash+Kibana+Beats等)相对简
- 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,