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viperrrrrrr
大数据impalayarnhdfshiveCDHmapreduce
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、CDHCDH(ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台,简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的
- 大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁
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大数据高阶实战秘籍大数据制造
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中,大数据已然成为点燃变革的关键火种。从车间到供应链,从设备到产品生命周期,制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会,打破传统生产模式的桎梏。作为Echo_Wish,今天我将和大家探讨大数据如何融入智能制造,助力实现生产效率和业务价值的双重飞跃。一、智能制造的核心诉求:数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
- Sqoop安装部署
愿与狸花过一生
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ApacheSqoop简介Sqoop(SQL-to-Hadoop)是Apache开源项目,主要用于:将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS)或相关组件(如Hive、HBase)。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出,提升大数据量场景的效率。自
- AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹
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前面由于工作原因停更了很长时间,停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测,目前手头上的项目已经基本收尾,接下来恢复发布。当然,也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度,在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析,也热衷于彩票研究,所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前,加我的已有不少彩友,分成了3类人群:第一类:平时不懂数据分析,买彩全靠瞎猜乱蒙,这些朋友希望借助我的技术和方法来给他
- Zynq PL端IP核之AXI DMA
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1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA,一种是PS中的DMA控制器,通过GP口与PL端连接,另一种是PL中的AXIDMAIP核(软核),通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口,每一个HP接口都包含控制和数据FIFO,这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲,让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
- HarmonyOS 5 开发环境介绍
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一、HarmonyOS5是什么?HarmonyOS5是华为推出的新一代分布式操作系统,基于微内核架构,专注于鸿蒙原生应用开发,不再兼容安卓APK。其核心目标是通过"一次开发、多端部署"的能力,实现全场景设备(手机、平板、智能穿戴、车机、智能家居等)的无缝协同。核心特性包括:分布式架构:设备间可自由组网,共享算力与资源;高性能内核:基于开源鸿蒙(OpenHarmony)优化,支持64位ARM、x86
- 揭秘时空大数据:详细介绍、真实应用场景和数据示例解析
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时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息,以及数字技术,从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据,对空间环境和时间环境进行实时监测,并基于复杂的数据分析和挖掘,获取有价值的信息。时空大数据示例:1)社会网络数据:Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据,可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2)遥感图像数据:通过遥感技术从卫
- python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7
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目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇,通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中,越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来,数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法
- 亿级分布式系统架构演进实战(七)- 横向扩展(安全防护设计)
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亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)亿级分布式系统架构演进实战(五)-横向扩展(缓存策略设计)亿级分布式系统架构演进实战(六)-横向扩展(监控与日志体系)核心目标保障系统免受攻击,确保数据安全一、安全防护设计1.
- 亿级分布式系统架构演进实战(一)- 总体概要
power-辰南
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前言不说废话,这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统,支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一:横向扩展(应对万级QPS)核心目标:突破单机性能瓶颈,建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
- 亿级分布式系统架构演进实战(三)- 横向扩展(数据库读写分离)
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亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)核心目标分散数据库压力,提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式,主主要负责写,从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写(Write)处理事务性写操作(INSERT/UPDATE/DELETE)/部分读从库只读(Read)承担查询请求(SELECT),支持水平
- ssh命令
满分对我强制爱
linux服务器运维spark
ssh命令无需密码也可登录要先关闭防火墙,命令如下:systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalldsystemctlstatusfirewalldeg:目标:hadoop100通过ssh访问hadoop101,hadoop102时不需要密码,其他两台设备也类似。具体操作如下:1.在hadoop100中生成公钥和密码。ssh-keygen-trsa三次
- 亿级分布式系统架构演进实战(五)- 横向扩展(缓存策略设计)
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java技术架构师成长专栏多级缓存策略springcloud分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)核心目标降低数据库读压力,提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型:•静态资源(JS/CSS/图片)•
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
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随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
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摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口
java初学者分享
阿里云腾讯云华为云
前提:在可运行的SpringBoot的项目内引用以下JAR包整个工具的代码都在Gitee或者Github地址内gitee:solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到的问题以及学习一些框架用于整合例如:rabbitMq、reids、Mqtt、S3协议的文件服务器、mongodbgithub:GitHub-ZeroNing/solomon-parent:这个项目主要是总结了工作上遇到
- 传统金融和分布式金融
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文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
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Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]$flinkrun-d-cclass_nameJob-p3./flink-statics-1.0.jar-zookeeper"10.130.41.51:2181,10.130.41.52:2181,
- 数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头
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数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头在农业领域,随着人口增长和气候变化的影响,如何提升生产力始终是个关键话题。大数据,这个曾经只属于科技领域的概念,如今已悄然进入田间地头。今天,我以Echo_Wish的视角,和大家聊聊大数据如何赋能农业生产力,帮农民在阳光下也能掌握“科技的钥匙”。认识农业中的大数据什么是农业中的“大数据”?简单来说,就是收集和分析有关土地、气候、作物、病虫害以及市场需求等方面
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
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在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
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从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- 第三十篇 维度建模:从理论到落地的企业级实践
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目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
- Hive面试题
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Hive面试题1Hive基础概念1.1解释Hive是什么以及它的用途Hive的主要用途:1.2描述Hive架构和组件1.HiveCLI/Beeline和WebUI2.HiveQL3.HiveDriver(驱动)4.Metastore5.Compiler(编译器)6.Optimizer(优化器)7.Executor(执行器)8.HadoopCoreComponents(核心组件)9.HiveUDFs
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- 深陷“大数据杀熟”漩涡的飞猪,庄卓然如何力挽狂澜?
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在线旅游市场(OTA)的蓬勃发展为消费者带来了诸多便利,然而,在这股数字化浪潮中,飞猪旅行却因其频繁陷入“大数据杀熟”的争议而备受瞩目。这一行为不仅损害了消费者的合法权益,更让飞猪的品牌形象蒙上了一层阴影。近年来,飞猪平台上关于价格乱象的投诉屡禁不止。在黑猫投诉平台上,与“飞猪”相关的投诉累计已超9万条,其中直接以“飞猪杀熟”为关键词的投诉便达数百条。消费者们纷纷反映,在飞猪平台上预订机票、酒店等
- API item_get 在电商平台的核心作用以及如何测试
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数据供应商京东apijava大数据开发语言
在电商行业蓬勃发展的今天,跨平台运营已成为众多商家的必然选择。然而,随之而来的数据孤岛问题却成为了制约电商企业进一步发展的瓶颈。为了解决这一问题,电商大数据平台应运而生,而item_getAPI作为获取商品详情的关键接口,在其中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨item_getAPI在跨平台电商数据整合中的应用与优势,为电商企业在数据驱动的道路上提供有力支持。一、跨平台电商数据整合的挑战在跨平台
- 消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比
HS_Henry
消息中间件rabbitmqkafka消息中间件选型
RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka,仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
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引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- “四预”驱动数字孪生水利:让智慧治水守护山河安澜
GeoSaaS
实景三维智慧城市人工智能gis大数据安全
近年来,从黄河秋汛到海河特大洪水,从珠江流域性洪灾到长江罕见骤旱,极端天气频发让水安全问题备受关注。如何实现“治水于未发”?数字孪生水利以“预报、预警、预演、预案”(四预)为核心,正在掀起一场水利治理的智慧革命。一、数字孪生水利:从物理世界到虚拟镜像的跃迁数字孪生水利并非简单的“数字建模”,而是通过高精度传感器、大数据、人工智能等技术,在虚拟空间构建与物理流域完全映射的“数字分身”,实现水情、工情
- 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
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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
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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
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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
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$ 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
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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”
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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,