- HDFS中fsimage和edits究竟是什么
清平乐的技术博客
大数据运维hdfshadoop大数据
fsimage和edits是HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中的两个关键组件,用于存储文件系统的元数据,以确保文件系统的持久性和一致性。在理解它们的作用之前,我们先了解一下HDFS的基本工作原理。HDFS采用了一种分布式文件系统的架构,其中数据被划分成块并分布在不同的数据节点上,而元数据(文件和目录的信息)则由单独的组件进行管理。元数据的持久性和一致性非常重要,因为文件系统的正确
- Hbase集群部署(三个节点)
河西帝王蟹
hbasezookeeperhadoop
概述HBASE–HBase–HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、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HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,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(列存NoSQL数据库)Hbase的架构图如下所示1、Client包含访问HBase的
- 计算机毕业设计Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型民宿推荐系统 hive民宿可视化 民宿爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3hadoop大数据课程设计
一、项目简介本项目基于Hadoop、Spark、DeepSeek-R1构建一个高效的大数据民宿推荐系统,涵盖数据爬取、存储、处理、分析、可视化、AI推荐等完整流程,并提供Hive可视化分析及大数据爬虫,适用于大数据方向的计算机毕业设计。二、系统架构1.技术栈选型模块技术作用数据采集Scrapy+Selenium爬取Airbnb等民宿数据数据存储HadoopHDFS+Hive存储与查询结构化数据数据
- Apache Hadoop--集群部署
狂野虎蛋
apachehadoop大数据
知识点01:ApacheHadoop–概述与起源发展1.1、Hadoop介绍狭义上:hadoop指的是Apache一款java开源软件,是一个大数据分析处理平台。HadoopHDFS:分布式文件系统。解决了海量数据存储问题。HadoopDistributedFileSystem(HDFS™)HadoopMapReduce:分布式计算框架。解决海量数据计算问题。parallelprocessingo
- 第4章 分布式数据库HBase(又是一篇呕心力作,一文详讲HBase)
wyz191
大数据技术原理与应用-概念存储处理分析与应用大数据hbase
HBase是谷歌BigTable的开源实现,是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。适合于存储大表数据(表的规模可以达到数十亿行以及数百万列),并且对大表数据的读、写访问可以达到实时级别。利用HadoopHDFS(HadoopDistributedFileSystem)作为其文件存储系统,提供实时读写的分布式数据库系统。利用ZooKeeper作
- 大数据面试问答-HBase/ClickHouse
孟意昶
数据开发面试经验记录大数据面试hbase
1.HBase1.1概念HBase是构建在HadoopHDFS之上的分布式NoSQL数据库,采用列式存储模型,支持海量数据的实时读写和随机访问。适用于高吞吐、低延迟的场景,如实时日志处理、在线交易等。RowKey(行键)定义:表中每行数据的唯一标识,类似于关系数据库的主键。特点:数据按RowKey的字典序全局排序。所有查询必须基于RowKey或范围扫描(Scan)。示例:user_123_orde
- HBase学习笔记
等等等等等再等
大数据linuxhadoophbase
HBase简介Hbase(HadoopDatabase),是一个高可靠性、高性能、面向列、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HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,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(列存NoSQL数据库)。HBase数据模型ROWKEY决定一行数据;按照字典顺序排序
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
jmeter专栏jmeter大数据
以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- pyspark 中删除hdfs的文件夹
TDengine (老段)
大数据sparkhadoophdfsmapreduce
在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候,会遇到文件夹已经存在而失败,所以如果文件夹已经存在,需要先删除。搜索了下资料,发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法,是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除,这个方法感觉不怎么好,所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
- 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
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla