- hbase介绍
CrazyL-
云计算+大数据hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点:数据量大:一个表可以有上亿行,上百万列(列多时,插入变慢)面向列:面向列(族)的
- HBase介绍
mingyu1016
数据库
概述HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是GoogleBigtable的开源实现,它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。HBase的表结构HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
BigDataMLApplication
大数据hadoophadoophdfs大数据
HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中,有三个关键的组件:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一,负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- Hbase的简单使用示例
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hbase数据库大数据
HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库,适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写,并且能够处理PB级数据。HBase通常用于实时数据存取场景,与Hadoop生态紧密集成。使用HBase的Java示例前置条件HBase集群:确保HBase集群已经安装并启动。如果没有,你可以通过本地伪分布模式或Docker来运行HBase。Hadoop配置:HBas
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
我码玄黄
数据中台数据挖掘数据分析大数据
一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
- Springboot快速教程---Docker搭建与整合Hbase
爆米花机枪手
JAVAMavenDockerspringboothbasedocker
Hbase简介HBase是Hadoop的生态系统,是建立在Hadoop文件系统(HDFS)之上的分布式、面向列的数据库,通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果你需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候,请考虑使用HBase!HBase作为GoogleBigtable的开源实现,GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统类似,则HBase利用HadoopHDFS作为其
- 大数据技术汇总
转身成为了码农
大数据hadoophivespark数据仓库
HadoopHadoop入门概述Hadoop运行模式介绍HadoopHDFS的运行流程HadoopMapReduce的运行流程Hadoopyarn的运行流程Hadoop内HDFS、MapReduce和YARN交互过程HadoopHDFS常用命令HadoopYARN常用命令Hive大数据工具Hive介绍大数据工具Hive架构设计原理大数据之Hive常用命令大数据之Hive常用聚合函数大数据之Hive
- centos spark单机版伪分布式模式
piziyang12138
Spark的部署方式包括Standalone、YARN、Mesos,在我们学习Spark编程的过程中,往往机器资源有限,于是可以采用伪分布式部署。1.2Spark部署依赖SparkStandalone的运行依赖于JDK、Scala,本来是不依赖于Hadoop的,但Spark自带的许多演示程序都依赖于HadoopHDFS,因此我们也部署了伪分布式的Hadoop。本次部署是在centos7.1上部署的
- 解锁大数据世界的钥匙——Hadoop HDFS安装与使用指南
凛鼕将至
hadoophdfs大数据
目录1、前言2、HadoopHDFS简介3、HadoopHDFS安装与配置4、HadoopHDFS使用5、结语1、前言大数据存储与处理是当今数据科学领域中最重要的任务之一。随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长,传统的数据存储和处理方式已经无法满足日益增长的需求。因此,大数据技术应运而生,成为解决海量数据存储和处理问题的重要工具。在大数据技术中,Hadoop是应用最广泛的框架之一。作为一个开源的
- 分布式系统面试连环炮
Java机械师
分布式系统面试连环炮有一些同学,之前呢主要是做传统行业,或者外包项目,一直是在那种小的公司,技术一直都搞的比较简单。他们有共同的一个问题,就是都没怎么搞过分布式系统,现在互联网公司,一般都是做分布式的系统,大家都不是做底层的分布式系统、分布式存储系统hadoophdfs、分布式计算系统hadoopmapreduce/spark、分布式流式计算系统storm。分布式业务系统,就是把原来用Java开发
- MINIO在java中的使用
IT小学僧
MinIoJavajavaspringboot
引言MinIO是全球领先的对象存储先锋,目前在全世界有数百万的用户.在标准硬件上,读/写速度上高达183GB/秒和171GB/秒。对象存储可以充当主存储层,以处理Spark、Presto、TensorFlow、H2O.ai等各种复杂工作负载以及成为HadoopHDFS的替代品--------引自官网的话。这么一看这个MINIO好nb啊,居然能这么快。就凭这速度就值得我们学习一下。环境介绍编程语言:
- centos spark单机版伪分布式模式
数据萌新
Spark的部署方式包括Standalone、YARN、Mesos,在我们学习Spark编程的过程中,往往机器资源有限,于是可以采用伪分布式部署。1.2Spark部署依赖SparkStandalone的运行依赖于JDK、Scala,本来是不依赖于Hadoop的,但Spark自带的许多演示程序都依赖于HadoopHDFS,因此我们也部署了伪分布式的Hadoop。本次部署是在centos7.1上部署的
- 【Hadoop】
想当运维的程序猿
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个开源的分布式离线数据处理框架,底层是用Java语言编写的,包含了HDFS、MapReduce、Yarn三大部分。组件配置文件启动进程备注HadoopHDFS需修改需启动NameNode(NN)作为主节点DataNode(DN)作为从节点SecondaryNameNode(SNN)主节点辅助分布式文件系统HadoopYARN需修改需启动ResourceManager(RM)作为集群
- HDFS运维问题
专职掏大粪
转自吐血整理|HDFS运维问题大全https://zhuanlan.zhihu.com/p/1704789651这次我吐血整理了一些在维护hdfs工作中遇到的问题,有的是血的教训,有的是花了不少功夫定位,也有的是一些知识点或者技巧,其中有两个补丁已经合并到apachehadoop官方。最后根据这些问题处理经验,汇总了hadoophdfs集群需要关注的告警指标。一、定期block全盘扫描,引起dn心
- HDFS概述
~chun
数据
文章目录一、HDFS概述1.什么是HDFS2.HDFS基本架构3.搭建[HDFS]4.安装hadoop5.hadoop配置文件的配置etc/hadoop6.namenode的格式化7.启动hadoop守护进程8.测试验证安装成果9.HadoopHDFS运行过程中的错误分析#10、HDFS的client访问11.指定Hadoop的启停脚本二、NameNode的持久化(persistent)1.FSI
- Spark on YARN的部署
GoodInSun
sparksparkonyarn
SparkonYARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoopHDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署sparkonyarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH环境下部署Spark除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了,首先还是解压
- 大数据处理框架Spark:核心原理
雨中徜徉的思绪漫溢
sparkajax大数据
大数据处理框架Spark:核心原理Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了高效的分布式数据处理和计算能力。本文将介绍Spark的核心原理,并提供相应的源代码示例。弹性分布式数据集(RDD):Spark的核心数据抽象是弹性分布式数据集(RDD),它代表一个可并行操作的分布式对象集合。RDD可以从HadoopHDFS、HBase等数据源创建,也可以通过转换操作和持久化操作进行处理和存储。下面是一
- hadoop HDFS常用文件操作命令
pingzishinee
大数据hdfshadoop常用命令getput
文章目录hadoopHDFS常用文件操作命令显示目录下文件ls查看文件内容cat建目录mkdir拉hdfs上的文件到本地get合并文件到本地getmerge上传本地文件到hdfsput查文件数量count显示文件的大小du删除hadoopHDFS常用文件操作命令最近用到hdfs,要把跑到的数据存到hdfs上。涉及到一些常用的命令。速查手册先简单理解:用法我先理解为,类似于linux命令前面加个ha
- 使用Docker部署HBase并使用Java-API连接
当一艘船沉入海底8
HBasedockerhbase
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是GoogleBigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。HBase利用HadoopHDFS作为其文件
- 让你彻底学会HBase
地球魔
hbase数据库大数据
让你彻底学会HBaseApacheHBase(HadoopDataBase)是一个开源的、高可靠性、高性能、面向列(这里指列族,非列式存储)、可伸缩、实时读写的分布式数据库。利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用ZooKeeper作为其分布式协同服务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列式存储NoSQL数据库)。注意:HBase是列族数据库(Column-FamilyDataba
- 4hadoopHDFS集群搭建-伪分布式模式
没有女朋友的程序员
大数据开发
hadoop旧版网址:http://hadoop.apache.org/old/2.6.5版本ssh协议在免密登陆其他机器的时候,不会加载其他机器的环境变量。就是不会加载/etc/profile文件在免密登陆别的机器时,如果需要环境变量可以先加载环境变量,然后在执行命令。例如:
[email protected]’source/etc/profile;echo$PATH’即可伪分布式模式:单
- SpringBoot整合 MinIO 分布式对象存储
码小呆~
Springbootjavadockerspringbootminio
前言全世界增长最快的对象存储系统MinIO生产部署涵盖了全球。作为全球使用最多和下载量最大的对象存储服务系统,它的影响力在与日俱增-由非凡的贡献者和传播者社区提供支持。特点:高性能:标准硬件上,读/写速度上高达183GB/秒和171GB/秒。对象存储可以充当主存储层,以处理Spark、Presto、TensorFlow、H2O.ai等各种复杂工作负载以及成为HadoopHDFS的替代品。可扩展性:
- 大数据入门:Hadoop HDFS存储原理
成都加米谷大数据
在大数据处理当中,最核心要解决的其实就是两个问题,大数据存储和大数据计算。在Hadoop生态当中,解决大数据存储,主要依靠就是HDFS,再配合数据库去完成。今天的大数据入门分享,我们就来讲讲HadoopHDFS存储原理。1、什么是HDFS?HDFS即Hadoopdistributedfilesystem(hadoop分布式文件系统),在Hadoop当中负责分布式存储阶段的任务,它是一个分布式的文件
- 【Hadoop】一、Apache Hadoop、 HDFS
陌上人如玉এ
大数据hadoophdfsapache
一、ApacheHadoop、HDFSmd笔记1、ApacheHadoop概述Hadoop介绍狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件。用java语言实现,开源允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理Hadoop核心组件HadoopHDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储HadoopYARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度Ha
- hadoop进程启停管理(看这一篇就足够了!)
syst1m'
大数据hadoop大数据分布式
一、一键启停脚本HadoopHDFS组件内置了HDFS集群的一键启停脚本$HADOP_HOME/sbin/start-all.sh,一键启动HDFS集群执行原理:在执行此脚本的机器上,启动SecondaryNameNode读取core-site.xml内容(fs.defaultFS项),确认NameNode所在机器,启动NameNode读取workers内容,确认DataNode所在机器,启动全部
- Hadoop HDFS(分布式文件系统)
syst1m'
大数据hadoophdfs大数据
一、HadoopHDFS(分布式文件系统)为什么要分布式存储数据假设一个文件有100tb,我们就把文件划分为多个部分,放入到多个服务器靠数量取胜,多台服务器组合,才能Hold住数据量太大,单机存储能力有上限,需要靠数量来解决问题数量的提升带来的是网络传输,磁盘读写,CUP,内存等各方面的综合提升。分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果二、大数据体系中,分布式的调度主要有2类架构模式:1.去(无)
- Flume 快速入门【概述、安装、拦截器】
月亮给我抄代码
flume大数据kafkahadoophdfs
文章目录什么是Flume?Flume组成Flume安装Flume配置任务文件应用示例启动Flume采集任务Flume拦截器编写Flume拦截器拦截器应用什么是Flume?Flume是一个开源的数据采集工具,最初由Apache软件基金会开发和维护。它的主要目的是帮助用户将大规模数据从各种数据源(如日志文件、网络数据源、消息队列等)采集、传输和加载到数据存储系统(如HadoopHDFS、ApacheH
- 大数据笔记-关于Cassandra的删除问题
鬓戈
大数据大数据笔记
Cassandra是Facebook开源的一个NoSQL数据库,它除了具备一般的NoSQL分布式数据库特点以外,最大的一个特点是去中心化架构设计,这和HadoopHDFS/HBase等不一样,比如HDFS分为NameNode和DataNode,而Cassandra集群中所有节点都是数据节点,每一个节点都在集群中承担相同的角色。我们开始在2013年做大数据存储系统选型过程中,也考虑过Cassandr
- 大数据测试v 1.0
武晓兵
大数据云计算
大数据测试v1.0-序:本次测试从6-12到7-12号整整历时1个月,除去休息,真正大约20个工作日,在这20个工作日里面,中途周末加过几次班,满打满算应该20多天,接触并经历了大数据功能测试、一体机性能测试、大数据HadoopHDFS性能对比测试三大块,经过这三块的测试,感觉对大数据从陌生到熟悉,从未知到略知皮毛,学到很多,当然在这测试过程中北京同事、上海同事的老司机们着实给了最大的帮助,指导,
- <官网学大数据>Hive
kangapp
Hive简介Hive是简历在HadoopHDFS上的数据仓库基础架构Hive可以用来进行数据提取转化加载(ETL),通过sqoop加载数据Hive定义了简单的sql查询语言HqlHive是SQL解析引擎,将sql语句转换成M/RJob在Hadoop执行Hive的表其实就是HDFS文件和目录Hive的体系结构Hive的元数据hive将元数据存储在数据库中(metastore),支持mysql、der
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo