- Spark - 升级版数据源JDBC2
大猪大猪
在spark的数据源中,只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式,但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的,就是已存在的数据肯定不能覆盖,在mysql中实现就是采用:ONDUPLICATEKEYUPDATE,有没有这样一种实现?官方:不好意思,不提供,dounine:我这有呀,你来用吧。哈哈,为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
- PySpark
静听山水
Sparkspark
PySpark的本质确实是Python的一个接口层,它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口,你可以利用Spark强大的分布式计算能力,同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤:编写Python代码:开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs(弹性分布
- Ubuntu的ssh
请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- starrocks和clickhouse数据库比较
CodeMaster_37714848
clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- 【文化+科技,融合示范】探索数字媒体产业园区如何重塑行业格局,打造全球领先的数字内容生态圈
cdsmjt
人工智能大数据物联网科技生活
数字媒体产业园区作为数字经济的重要组成部分,正以其独特的魅力和创新力重塑行业格局,努力打造全球领先的数字内容生态圈。这一过程中,树莓集团正通过集聚优质资源、搭建创新平台、推动产业升级,为数字内容产业的发展提供了强有力的支撑,使成都国际数字影像产业园现已成为四川省省级的文化加科技融合示范园。为什么数字媒体产业园可以成为数字内容产业的重要载体?原因在于随着全球化的深入发展,数字媒体产业园区可以通过集聚
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 大数据技术之Hadoop(一)
pauls
Hadoop概述1.1Hadoop是什么Hadoop是什么1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。Hadoop生态1.2Hadoop发展历史(了解)Hadoop发展历史1)Hadoop创始人DougCutting,为了实现与Google类似
- Spark 3.5.1 升级 Java 17 异常 cannot access class sun.nio.ch.DirectBuffer
敏叔V587
sparkjavanio
异常说明使用Spark3.5.1升级到Java17的时候会有一个异常,异常如下SLF4J:Failedtoloadclass"org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J:Defaultingtono-operation(NOP)loggerimplementationSLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#Static
- 美好生活小贴士
小红帽的成长探索
找到记录数据的APP来管理自己的健身、体重、睡眠、阅读等习惯。keep+小米手环*滴墨书摘IHour微信读书、kindle买一个功能比较强的手账本,最好是本子前面页数有月历表格,方便记录下来你想观察的数据,用小贴纸和简短的话记下来自己的各种成长小突破。比如,每月的空格处我会记下来这个月读完的书单,文章转载的日子也做一个标记。豆瓣日程本、趁早效率手册Notion每个月为自己制定计划以及复盘。习惯:固
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- 熟女梦笙42天瘦身记(一)
佳園
缘起之前有小伙伴说看着你的小连载,好像是一个蜕变的过程,一天一小断,不太过瘾,可否合在一起?我把一周合在一起,这样可否。11月12日初识梦笙这个品牌,11月15日购买,参加完朋友的婚礼,吃了一些好吃的东西,特意等到12月2日才开始。不得不说团队的服务是很人性化的,配有专门的一对一营养师。12月2日(第1天)未开始前,营养师扶摇小姐姐和我说一些温心小贴士,是个嘴好甜的小姐姐啊。被人照顾的感觉真好。今
- <转>Spark体系架构
yongjian_luo
Spark
最近看到一篇关于Spark架构的博文,作者是AlexeyGrishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道,他对Spark理解地非常深入,读完他的“spark-architecture”这篇博文,有种醍醐灌顶的感觉,从JVM内存分配到Spark集群的资源管理,步步深入,感触颇多。因此,在周末的业余时间里,将此文的核心内容译成中文,并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏,还请
- Spark分布式计算原理
NightFall丶
#Sparkapachesparkspark
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd
2401_84187537
数据分析数据挖掘
DataFrame.show()使用格式:df.show()df.show(1)+---+---+-------+----------+-------------------+|a|b|c|d|e|+---+---+-------+----------+-------------------+|1|2.0|string1|2000-01-01|2000-01-0112:00:00|+---+---
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(1)
2401_84181368
程序员数据分析数据挖掘
dfDataFrame[a:bigint,b:double,c:string,d:date,e:timestamp]####通过由元组列表组成的RDD创建rdd=spark.sparkContext.parallelize([(1,2.,‘string1’,date(2000,1,1),datetime(2000,1,1,12,0)),(2,3.,‘string2’,date(2000,2,1),
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)
2401_84181403
程序员数据分析数据挖掘
轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文,无需任何开销。有一个既适用于pandas(测试,较小的数据集)又适用于Spark(分布式数据集)的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上,支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序,同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
- Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
还是那个同伟伟
Spark人工智能机器学习pandaspysparkspark
针对类型:pyspark.sql.dataframe.DataFrame目录1.打印前几行1.1show()函数1.2take()函数2.读取文件2.1spark.read.csv3.获取某行某列的值(具体值)4.查看列名5.修改列名5.1修改单个列名5.2修改多个列名5.2.1链式调用withColumnRenamed方法5.2.2使用selectExpr方法6.pandas类型转化为pyspa
- Spark概念知识笔记
kuntoria
最近总结了个人的各项能力,发现在大数据这方面几乎没有涉及,因此想补充这方面的知识,丰富自己的知识体系,大数据生态主要包含:Hadoop和Spark两个部分,Spark作用相当于MapReduceMapReduce和Spark对比如下磁盘由于其物理特性现在,速度提升非常困难,远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来,内存的发展一直遵循摩尔定律,价格在下降,内存在增加。现在主流的服务器,几百GB或
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- 每天一个数据分析题(五百一十四)- 决策树算法
跟着紫枫学姐学CDA
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决策树由节点和边两种元素组成的结构,决策树中不包含一下哪种结点?A.根结点(rootnode)B.内部结点(internalnode)C.外部结点(externalnode)D.叶结点(leafnode)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练
- 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析
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Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- spark读取csv文件
静听山水
Sparkspark
测试spark读取本地和hdfs文件frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder\.appName("ExamplePySparkScript")\.getOrCreate()#读取本地csv文件df=spark.read.csv("/Users/xiaokkk/Desktop/local_projects/spark/in
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
看见我的小熊没
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1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
- Spark一些个人总结
易逑实战数据
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文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展,一些更加优秀的组件被提了出来,比如现在最常用的Spark组件,基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理,以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速,通用的集群
- spark任务优化参数整理
尘世壹俗人
大数据Spark技术spark大数据分布式
以下参数中有sql字眼的一般只有spark-sql模块生效,例外的时候会另行说明,此外由于总结这些参数是在不同时间段,当时使用的spark版本也不一样,因此要注意是否有效,如果本博主已经试过的会直接说明。1、任务使用资源限制,基本参数,注意,这些资源配置有spark前缀是因为他们是标准的conf配置,也就是submit脚本,你调用–conf参数写的,和–driver.memory这种属于不同的优先
- Spark与Kafka进行连接
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据sparkkafka
在Java中使用Spark与Kafka进行连接,你可以使用SparkStreaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例,展示了如何使用SparkStreaming从Kafka读取数据并进行处理。1.引入依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项(假设你在使用Maven):org.apache.sparkspark-core_2.123.4.0org.apache.sparkspar
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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