- 【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
赵渝强老师
大数据技术大数据架构
在了解了大数据各个生态圈所包含的组件及其功能特性后,就可以利用这些组件来搭建一个大数据平台从而实现数据的存储和数据的计算。下图展示了大数据平台的整体架构。 视频讲解如下:大数据平台的Lambda架构【赵渝强老师】大数据平台的Lambda架构大数据平台的Kappa架构【赵渝强老师】大数据平台的Kappa架构 大数据平台的总体架构可以分为五层,分别是:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓
- Bigtop 从0开始(上)
atbigapp.com
大数据Bigtopambari大数据hdp
本文作者:蔡佳良原文阅读:【巨人肩膀社区·博客·分享】Bigtop从0开始BigTop的应用场景:1.BigTop通过提供预配置的Docker镜像,极大简化了在不同操作系统上编译大数据组件的rpm或deb包的过程,使之变得快捷且高效。2.BigTop集成了编译过程中所需的复杂依赖关系,有效解决了常见的编译错误,并且通过代码中的补丁确保了流畅的编译体验。这意味着,用户不再需要为官方包无法编译或搭建复
- hadoop 分布式集群安装与原理
海牛大数据_青牛老师
对很多人来说,学习大数据都止步于集群搭建,即使是那些工作过很多年的JAVA程序员也不例外,我们分享一套能让您轻松完成集群搭建的方法,包括Hadoop的源码编译、企业级环境安装与配置和常用大数据组件的基本原理,请点击下面连接按笔记顺序进行学习服务器基础环境批量操作多台服务器zookeeper编译hadoop源码高可用(HA)HDFS安装HDFS原理以及常用命令yarn原理以及日常使用
- 我的创作纪念日
yueqingll
学习方法程序人生
目录1.【机缘】2.【实战项目与备赛经历】3.【收获】4.【日常】5.【成就】6.【憧憬】1.【机缘】在我成为一名软件测试领域的内容创作者之初,其实心路历程始于我有幸参与到北京市一家小创互联网企业的实训项目。当时,作为一名来自南京的大二大数据专业学生,我被分配到了一个大型分布式系统测试团队中,亲身经历了从零构建测试框架、设计复杂测试场景到验证大数据组件性能的过程。这份实践让我意识到,软件测试不仅是
- Elasticsearch: 非结构化的数据搜索
SakamataZ
elasticsearch大数据搜索引擎
很多大数据组件在快速原型时期都是Java实现,后来因为GC不可控、内存或者向量化等等各种各样的问题换到了C++,比如zookeeper->nuraft(https://www.yuque.com/treblez/qksu6c/hu1fuu71hgwanq8o?singleDoc#《olap/clickhousekeeper一致性协调服务》),kafka->redpanda(https://www.
- 大数据组件部署下载链接
运维道上奔跑者
大数据zookeeperhbasekafkahadoophive
Hadoop2.7下载连接:https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.6/Hive2.3.2下载连接:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.2/Zookeeper下载连接:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.
- 大数据组件笔记 -- Spark 入门
L小Ray想有腮
BigData
文章目录一、简介二、Spark运行模式2.1本地模式2.2集群角色2.3Standalone模式2.4Yarn模式2.5总结三、WordCount开发案例实操一、简介Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark历史Spark虽然有自己的资源调度框架,但实际中常用Yarn来进行统一资源管理。Spark框架Spark内置模块SparkCore:实现了Spark的基本功能
- 循序渐进大数据组件之--Flink
Alex_81D
大数据从入门到精通大数据
最近学习了Flink,做一些小的总结:(预计这个我会出一个系列)先来看看Flink是什么:(出自官网)ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。ApacheFlink功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以
- 如何接手一个大数据项目
Mmj666
大数据
作为一个数据开发小白,如何接手公司内的大数据系统呢?以下是个人的一些思考总结:了解一个大数据系统,我认为需要从以下几个方面入手:宏观方面:1.了解系统的整体架构和技术栈:需要了解系统中使用的技术栈,包括各种大数据组件和工具,例如Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka等等。同时还需要了解系统中各个组件之间的协作关系,以及数据流的流向。2.了解数据来源和数据去向:需要了解数据来源的
- FlinkCdc--Debezium实现Kafka实时监控mysql binlog日志
chenzhihao
flinkhiveflink大数据
不管是什么大数据组件大部分都分单机和集群模式,这次我配置的是kafka集群监控mysqlbinlog日志一.Zookeeper和Kafka集群部署我的服务器是三台节点aliyun-bigdata-01aliyun-bigdata-02aliyun-bigdata-031.第一步实现kafka集群部署和zookeeper集群部署先启动zookeeper再启动kafka,涉及的相关组件如下图所示,去网
- 大厂大数据面试题收录(1)
后季暖
java开发语言
目录1.java中object类有哪些方法?2.说一下==和equals的区别?3.为什么要重写equals和hashcode()方法?4.机器学习中,监督学习和无监督学习的区别是啥??5.kafka组件熟悉吗,kafka如何实现消息的有序的?6.在大数据组件中,你们一般用的资源管理框架是哪个?7.那你能谈一下yarn的基础架构及调度流程吗?8.Hivesql到MapReduce转化的流程清楚吗?
- HBase集群写入出现大量毛刺排查
KubeData
大数据技术大数据架构hbase
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优问题现象查看监控,业务请求量正常,但是server端毛刺严重近期在HBase集群中经常会收到写入延迟过高的相关告警信息,同时业务也反馈程序会有一些写入阻塞问题,查看监控图表,发现业务的写入请求是正常的,但是HBaseServer段出现了毛刺现象,
- 一文了解数据库vs数据仓库vs数据湖
KubeData
云原生大数据大数据技术数据库数据仓库大数据数据库架构
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优以下是本文目录:什么是数据库?为什么会有数据仓库?拆解几个OLAP核心概念大数据技术架构演进过程什么是数据湖?数据库、数据仓库、数据湖:哪个更合适?什么是数据库?数据库这个概念相信大家其实都不太陌生,无论是做应用服务还是做App开发,或者说是大数
- 程序员如何构建自己的「护城河」
KubeData
个人成长职场和发展
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优关注我,持续分享更多技术干货0.何为「护城河」前段时间,大家一直在讨论说在当下的时代,作为程序员来讲,我们的护城河是什么?下面我从十几年的从业经验来讲一讲,我所使用过的一些方式和方法,有些对我是有积极的促进作用,有些则没有任何效果,同时也尝试过不
- 一文详细了解大数据离在线混部架构模型
KubeData
云原生大数据大数据架构
离在线混部背景介绍随着云原生技术的蓬勃发展,在整个行业内都在探索大数据组件云原生化从而实现资源更精细化的使用,PS:关于云原生和大数据结合之后文章单独来写),在这其中就以大数据离在线混部技术为代表首先尝试将资源进行波峰波谷式的进行充分利用,因为在线服务比如订单服务、商品服务等等后端应用服务往往是在白天的时候是有负载高峰期的,而到了晚上基本都处于低负载的情况,根据埃森哲报告显示2021年公有云数据中
- nifi详细介绍--一款开箱即用、功能强大可靠,可用于处理和分发数据的大数据组件
大壮001
大数据大数据分布式数据分析开源软件中间件服务器
目录目录一、引言二、NiFi的历史背景介绍三、NiFi是什么?核心特性应用领域四、NIFI入门五、NiFi工作流程六、实际应用场景七、优势总结一、引言NiFi(ApacheNiFi),全名为“NiagaraFiles”,是一款开源的数据集成工具,由Apache软件基金会开发和维护。它是一个易于使用、功能强大且可靠的系统,用于处理和分发数据的大数据数据组件。它以直观的用户界面、可视化的设计和强大的数
- Flink(十二)【容错机制】
让线程再跑一会
Flinkflink大数据
前言最近已经放假了,但是一直在忙一个很重要的自己的一个项目,用JavaFX和一个大数据组件联合开发一个功能,也算不枉我学了一次JavaFX,收获很大,JavaFX它作为一个GUI开发语言,本质还是Java,所以很好的锻炼了我的Java水平、抽象能力...平常看似简单的一些概念用到实际应用当中才发现了其中的坑点,比如怎么封装、什么时候用static关键字、静态资源怎么放、哪些要反复利用的东西需要抽象
- 如何构建大数据指标分析系统
i7杨
大数据指标分析大数据
前言:技术是为了需求服务。技术的第一性原则是解决问题,不同的技术方案都能实现同样的需求,那在公司原有技术架构上,如何设计技术架构,尽量用最少的大数据组件解决多种应用场景问题。分析分为实事状态分析和预测分析(特征工程),本文用对事实状态指标分析为例,用多种技术方案构建指标分析系统。一、指标分析的基础分析1.大数据的指标分析场景:从主机往上分析,有机器的性能指标、中间件的应用指标、业务应用指标、业务指
- 2024年统一大数据应用场景的技术
i7杨
大数据技术分析大数据
前言:中间件/大数据组件的出现是为了解决特定的应用场景。大数据技术正处于高速发展时期,有些应用场景基本已经统一了技术选型,有些技术场景的赛道正在互相角力,本文基于特定技术统一应用场景这个目的展开讨论;对于应用场景默认技术选型的技术,我们可以当做大数据基础能力学习,对于正在发展的赛道,可以持续关注发展动态,为后续技术架构优化做准备。后续会从标准选型的技术展开分析,我在这里抛砖引玉,希望各位技术友人,
- hadoop 3.3.3集群安装部署
以茉萱
hadoop大数据分布式
前言大数据开发涉及的组件和方向比较多,由于之前项目使用的都是成熟的大数据产品CDH或者HDP,里面封装了多个大数据组件,对于企业而言,无论是体验还是维护都比较友好,但对于开发人员来说,太过于集成,反而不太好了解各个组件具体的配置细节,本篇文章就从hadoop开始来深入探讨。提示:以下案例仅供参考一、hadoop简介hadoop从发布至今,已经更新到第三个大版本,除了从1.0到2.0版本有着非常大的
- 【基础知识】大数据组件YARN简述
偏振万花筒
大数据
YARN是一个分布式的资源管理系统。YARN是Hadoop系统的核心组件,主要功能包括负责在Hadoop集群中的资源管理,负责对作业进行调度运行以及监控。ResourceManager负责集群的资源管理与调度,为运行在YARN上的各种类型作业分配资源。非HA集群部署在EMR的Master节点上,HA集群部署在EMR的多个Master节点上,保证了高可用性。NodeManager负责节点的资源管理、
- 【基础知识】大数据组件HBase简述
偏振万花筒
大数据hbase数据库
HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。只是面向列,不是列式存储mysqlvshbasevsclickhouseHMaster负责HBase中RegionServer的管理,包括表的增删改查;RegionServer的负载均衡,Region分布调整;Regi
- Kylin基础知识点解析与应用探索
阿猫的故乡
免费教材基础详细kylin大数据
目录学习目标:学习内容:学习时间:学习产出:Kylin简介什么是KylinKylin的历史和发展Kylin在大数据领域的地位和作用Kylin架构Kylin的组成部分和模块Kylin的工作原理和流程Kylin与其他大数据组件的关系和集成Kylin功能和特点Kylin的OLAP能力和查询性能Kylin的数据模型和多维分析支持Kylin的数据导入和索引机制Kylin的安全性和扩展性学习目标:了解Kyli
- 【基础知识】大数据组件HDFS简述
偏振万花筒
数据仓库基础平台大数据hdfshadoop
HDFS是经典的Master和Slave架构,每一个HDFS集群包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode管理所有文件的元数据信息,并且负责与客户端交互。DataNode负责管理存储在该节点上的文件。每一个上传到HDFS的文件都会被划分为一个或多个数据块,这些数据块根据HDFS集群的数据备份策略被分配到不同的DataNode上,位置信息交由NameNode统一管理。NameN
- Flume+Kafka+Storm+Redis构建大数据实时处理系统
Summer_1981
数据处理方法分为离线处理和在线处理,今天写到的就是基于Storm的在线处理。在下面给出的完整案例中,我们将会完成下面的几项工作:如何一步步构建我们的实时处理系统(Flume+Kafka+Storm+Redis)实时处理网站的用户访问日志,并统计出该网站的PV、UV将实时分析出的PV、UV动态地展示在我们的前面页面上如果你对上面提及的大数据组件已经有所认识,或者对如何构建大数据实时处理系统感兴趣,那
- 大数据组件sqoop部署安装与测试练习
zwb_jianshu
环境说明10.176.2.101master10.176.2.103zjx0310.176.2.105zjx05cent-os6.5zookeepercdh3.4.5hadoopapache2.7.7mysql5.17jdk1.8.191sqoop1.4.7(2.x不稳定,使用1.x)sqoop安装本人将sqoop部署在master机器上,mysql安装在zjx03上1下载sqoop应用包mkdi
- 【Ambari】HDP单机自动化安装(基础环境和MySQL脚本一键安装)
阿龙先生啊
#【====Ambari====】ambari自动化mysql一键安装基础环境配置
个人主页——开着拖拉机回家_Linux,大数据运维-CSDN博客✨感谢点赞和关注,每天进步一点点!加油!目录一、版本信息1.1大数据组件版本1.2ApacheComponents1.3Databases支持版本二、安装包上传三、服务器基础环境配置3.1配置修改3.2服务器环境配置3.3MySQL数据库安装四、安装Ambari-server4.1安装ambari-server4.2检查REPO源五、
- 大数据组件图谱
饮水思源09
Hadoop
大数据组件图谱文件系统数据存储内存技术数据搜集消息系统数据处理查询引擎分析和报告工具调度与管理服务机器学习开发平台文件系统HDFSHadoopDistributedFileSystem,简称HDFS,是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。GlusterFS是一个集群的文件系统,支持PB级的数据量
- 实时监控:基于流计算 Oceanus ( Flink ) 实现系统和应用级实时监控
腾讯云大数据
bigdata
作者:吴云涛,腾讯CSIG高级工程师本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其App应用的CPU和内存等资源消耗数据,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息,高效地保障系统稳健运行。运用云化的Kafka、Flink、ES等组件,大大减少了开发运维人员的投入。1解决方案描述1.1概述本方案结合腾讯云CKafka、流计算Ocea
- 利用 Apache Ranger 管理 Amazon EMR 中的数据权限
亚马逊云开发者
apache
需求背景简介系统安全通常包括两个核心主题:身份验证和授权。一个解决“用户是谁”的问题,另一个解决“用户允许执行什么操作”的问题。在大数据领域,ApacheRanger是最受欢迎的授权选择之一,它支持所有主流大数据组件,包括HDFS、Hive、HBase、Trino等组件。虽然Hive在设计中通过Linux的用户和用户组来控制用户权限,但集成在AmazonEMR中的Hive组件默认权限管理是None
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep