- 大数据StarRocks(六) :Catalog_starroccks支持oracle外部表了吗(1)
2401_84181975
程序员大数据oracle数据库
StarRocks自2.3版本起支持Catalog(数据目录)功能,实现在一套系统内同时维护内、外部数据,方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据。1.基本概念内部数据:指保存在StarRocks中的数据。外部数据:指保存在外部数据源(如ApacheHive™、ApacheIceberg、ApacheHudi、DeltaLake、JDBC)中的数据。2.Catalog当前StarRocks提供两
- 【Flink 实战系列】Flink CDC 实时同步 Mysql 全量加增量数据到 Hudi
JasonLee实时计算
Flink实战系列hbasespark大数据
【Flink实战系列】FlinkCDC实时同步Mysql全量加增量数据到Hudi前言FlinkCDC是基于Flink开发的变化数据获取组件(Changedatacapture),简单的说就是来捕获变更的数据,ApacheHudi是一个数据湖平台,又支持对数据做增删改查操作,所以FlinkCDC可以很好的和Hudi结合起来,打造实时数仓,实时湖仓一体的架构,下面就来演示一下同步的过程。环境组件版本F
- 数仓还是湖仓?专家圆桌深度解析
StarRocks_labs
数据仓库数据库大数据数据分析湖仓一体
近期,Databricks以超过10亿美元的价格收购了Tabular——ApacheIceberg的商业支持公司,这一动作加剧了Snowflake和Databricks在开放湖仓标准发展上的竞争。这起收购也突显了数据湖表格式在现代数据分析架构中的关键地位。在上月的StarRocksMeetup活动中,四位湖仓技术专家代表ApacheIceberg、ApacheHudi、ApachePaimon和S
- (二十)Flink Paimon
springk
Flink全景解析大数据实时数据实时数据处理paimonflinkpaimon
数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。近几年开源数据湖技术如ApacheHudi、ApacheIceberg、ApachePaimon、DeltaLake等不断涌现,基于湖仓一体架构的统一元数据管理、数据治理也越来越受到关注。从传统数仓到数据湖、湖仓一体架构,从流批一体计算到基于数据湖的流批一体存储,越来越多的企业基于开源技术,在集成、计算、存储、查询分析等方面不断优化,建设形成适合
- Apache Hudi 表 逻辑结构
正东偏西
ApacheHudi表目录结构记录一部分表目录结构和文件格式。便于对Hudi的设计理念和表的组织格式进行直观的理解。数据由官网示例运行后产生。一、COW表类型组织逻辑表名字为stock_ticks_cowPermissionOwnerGroupSizeLastModifiedReplicationBlockSizeNamedrwxr-xr-xrootsupergroup0BOct1516:2000
- Hudi学习1:概述
hzp666
Hudi学习hudi数据湖湖仓一体
Hudi概念Hudi跟hive很像,不存储数据,只是管理hdfs数据。1.小文件处理2.增加支持update、delete等操作3.实时数据写入以下是官方点介绍:ApacheHudi是一个支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架,有两种表类型:COW和MOR,可以自动合并小文件,Hudi自己管理元数据,元数据目录为.hoodie。Hudi提供表、事务、高效的追加/删除、高级索引、流接收服务、数据集
- 初识Apache Paimon
Racin_01
apache
第0章前言0.1主流数据湖工具Delta:由Spark背后商业公司Databricks出品,因此很多功能强兼容Spark,对其他计算引擎不是很友好。ApacheHudi:由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目,功能很丰富,但是体系设计也很复杂,目前在国内落地场景较多。ApacheIceberg:由Netflix设计的一种数据湖项目,其采用了异于Hudi的文件布局方式,自身定
- 使用 Flink Hudi 构建流式数据湖
浪尖聊大数据-浪尖
大数据sparkhadoopjava数据库
摘要:本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。用户可以通过FlinkSQL将CDC数据实时写入Hudi存储,且在即将发布的0.9版本Hudi原生支持CDCformat。主要内容为:背景增量ETL演示一、背景近实时从2016年开始,ApacheHudi社区就开始通过Hudi的UPSERT能力探索近实时场景的使用案例[1]。通过MR/Spark的
- 阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse
Apache Spark中国社区
阿里云云计算
01背景信息数据湖与传统的数据仓库相比,可以更灵活地处理各种类型的数据,并支持高度可扩展的存储,通常被用于大数据分析。为了支持准实时乃至实时的数据处理,数据湖需要能够快速地接收和存储数据(数据入湖),同时提供低延迟的查询性能以满足分析需求。ApachePaimon和ApacheHudi作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR[1]上,针对
- Hudi metadata table(元数据表)
跟着大数据和AI去旅行
大数据企业级实战hudi
什么是metadata表Metadata表即Hudi元数据表,是一种特殊的Hudi表,对用户隐藏。该表用于存放普通Hudi表的元数据信息。Metadata表包含在普通Hudi表内部,与Hudi表是一一对应关系。元数据表的作用ApacheHudi元数据表可以显著提高查询的读/写性能。元数据表的主要目的是消除“列出文件”操作的要求。读取和写入数据时,会执行文件列表操作,以获取文件系统的当前视图。当数据
- 大数据StarRocks(六) :Catalog
运维仙人
大数据大数据starrocks
StarRocks自2.3版本起支持Catalog(数据目录)功能,实现在一套系统内同时维护内、外部数据,方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据。1.基本概念内部数据:指保存在StarRocks中的数据。外部数据:指保存在外部数据源(如ApacheHive™、ApacheIceberg、ApacheHudi、DeltaLake、JDBC)中的数据。2.Catalog当前StarRocks提供两
- Apache Paimon:Streaming Lakehouse is Coming
Apache Flink
apache
摘要:本文整理自阿里云智能开源表存储负责人,FounderofPaimon,FlinkPMC成员李劲松(花名:之信)、同程旅行大数据专家,ApacheHudi&PaimonContributor吴祥平、汽车之家大数据计算平台负责人邸星星、联通数科大数据高级技术专家,ApachePaimonContributor王云朋在FlinkForwardAsia2023主会场的分享。内容主要分为以下三部分:数
- 尚硅谷大数据技术-数据湖Hudi视频教程-笔记01
upward337
#数据湖大数据数据湖hudiLinuxmavensparkflink
大数据新风口:Hudi数据湖(尚硅谷&ApacheHudi联合出品)尚硅谷数据湖Hudi视频教程B站直达:https://www.bilibili.com/video/BV1ue4y1i7na百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1NkPku5Pp-l0gfgoo63hR-Q?pwd=yyds阿里云盘:https://www.aliyundrive.com/s/uMCmjb8n
- 从零开始学大数据框架Hudi,这些学习网站,助你一臂之力!
知识分享小能手
学习心得体会大数据大数据学习
介绍:ApacheHudi是一个开源的流数据湖平台,由Uber开发并现在已经成为Apache的顶级项目。Hudi的设计使得您可以在Hadoop兼容的存储之上存储大量数据,并且它提供了两种原语,除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中,包括表、事务、高效的upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开
- 华纳云:怎么通过Apache Hudi和Alluxio建设高性能数据湖
华纳云IDC服务商
apache
ApacheHudi(HadoopUpsertsDeletesandIncrementals)和Alluxio都是用于构建高性能数据湖的强大工具,它们可以在存储和处理大规模数据时提供更好的性能和灵活性。以下是通过ApacheHudi和Alluxio建设高性能数据湖的一般步骤:1.安装和配置ApacheHudi:安装Hadoop生态系统:ApacheHudi通常与Hadoop生态系统一起使用。确保你
- 构建数据湖上低延迟数据 Pipeline 的实践
DolphinScheduler社区
大数据分布式javakuberneteshadoop
T摘要·云原生与数据湖是当今大数据领域最热的2个话题,本文着重从为什么传统数仓无法满足业务需求?为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构、ApacheHudi存储模式与视图、如何解决冷数据频繁更新、如何在数据湖上进行准实时分析、数据湖上调度为何选型ApacheDolphinScheduler、二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述。讲师介绍杨华,T3出行大数据平台负责人。ApacheHudiCo
- Hudi数据湖相关资料
后季暖
1024程序员节
目录ApacheHudi社区ApacheHudi入门系列ApacheHudi实战数据湖扩展ApacheHudi生态ApacheHudi源码解读hudi各类资料:字节电商场景基于ApacheHudi的落湖实践阿里云AnalyticDB基于FlinkCDC+Hudi实现多表全增量入湖实践Lambda架构向湖仓一体架构演进的的实时电商数仓建设B站基于Hudi+Flink打造流式数据湖的落地实践亚信科技基
- Apache+Hudi入门指南(含代码示例)
吃鱼的羊
HadoopSPARK
https://blog.csdn.net/h335146502/article/details/104485494/1.什么是ApacheHudi一个spark库大数据更新解决方案,大数据中没有传统意义的更新,只有append和重写(Hudi就是采用重写方式)使用Hudi的优点使用Bloomfilter机制+二次查找,可快速确定记录是更新还是新增更新范围小,是文件级别,不是表级别文件大小与hdf
- 十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch(ES)多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案,如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化?
代码讲故事
深耕技术之源DeltaLakeApacheHudiApacheIceberg数据湖数仓一体化数据仓库数据共享
数据库大数据量、高并发、高可用解决方案,十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch(ES)多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案,如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化?DeltaLake、ApacheHudi和ApacheIceberg数仓一体化技术架构实现。数据集成的需求继系统集成、应用集成、业务集成之后,最头痛的数据集成(Da
- StarRocks 荣获 InfoWorld 2023 年最佳开源软件
StarRocks_labs
后端
近日,InfoWorld公布了2023BossieAwards获奖名单,StarRocks作为数据分析领域的明星项目,光荣入列。InfoWorld是一家具有全球影响力的信息技术媒体公司,每年都会根据软件对开源界的贡献,发布BossieAwards榜单,表彰当年领先的软件开发、数据管理、分析、人工智能和机器学习开源工具。今年获奖的大数据分析工具除StarRocks外,还有ApacheHudi、Apa
- Hudi的介绍与安装编译
open_test01
Hudi大数据环境搭建hadoophive大数据
Hudi的介绍安装Maven编译Hudi执行编译Hudi的介绍Hudi简介Hudi(HadoopUpsertsDeleteandIncremental)是下一代流数据湖平台。ApacheHudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发,同时保持数据的开源文件格式。
- 2023 年最佳开源软件
ejinxian
开源软件
InfoWorld公布了2023年最佳开源软件榜单,旨在表彰年度领先的软件开发、数据管理、分析、人工智能和机器学习开源工具。上榜的25个软件涵盖编程语言、运行时、应用程序框架、数据库、分析引擎、机器学习库、大型语言模型(LLM)、用于部署LLM的工具等领域ApacheHudi在构建开放式数据湖或湖仓一体时,许多行业都需要一个更可发展和可变化的平台。以出版商、广告商和媒体买家的广告平台为例,仅有快速
- 大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-上
IT小神
大数据数据仓库大数据hadoopspark
文章目录概述定义发展历史特性使用场景编译安装编译环境编译Hudi关键概念TimeLine(时间轴)FileLayouts(文件布局)索引表类型查询类型概述定义ApacheHudi官网地址https://hudi.apache.org/ApacheHudi官网文档https://hudi.apache.org/docs/overviewApacheHudiGitHub源码地址https://gith
- 字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
字节跳动技术团队
机器学习人工智能
动手点关注干货不迷路本文为ApacheHudi技术社区分享会第十期嘉宾分享文章,主要介绍火山引擎LAS团队自研的多场景样本离线存储技术,用于处理机器学习系统的离线数据流。同时,还会为大家揭秘流批一体样本生成的过程,分享对Hudi内核所做出的优化和改造,探索其在数据处理领域的实际应用和效果。文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!本篇文章提纲如下:业务场景离线样本存储与迭代流批一体的样本生成
- Apache Hudi初探(三)(与flink的结合)--flink写hudi的操作(真正的写数据)
鸿乃江边鸟
flinkhudiflink大数据hudi
背景在之前的文章中ApacheHudi初探(二)(与flink的结合)–flink写hudi的操作(JobManager端的提交操作)有说到写hudi数据会涉及到写hudi真实数据以及写hudi元数据,这篇文章来说一下具体的实现写hudi真实数据这里的操作就是在HoodieFlinkWriteClient.upsert方法:publicListupsert(List>records,Stringi
- Apache Hudi初探(二)(与flink的结合)--flink写hudi的操作(JobManager端的提交操作)
鸿乃江边鸟
flinkhudiflink大数据hudi
背景在ApacheHudi初探(一)(与flink的结合)中,我们提到了Pipelines.hoodieStreamWrite写hudi文件,这个操作真正写hudi是在Pipelines.hoodieStreamWrite方法下的transform(opName("stream_write",conf),TypeInformation.of(Object.class),operatorFactor
- Apache Hudi内核之文件标记机制深入解析
xleesf
ApacheHudiApacheHudiHudi内核
1.摘要Hudi支持在写入时自动清理未成功提交的数据。ApacheHudi在写入时引入标记机制来有效跟踪写入存储的数据文件。在本博客中,我们将深入探讨现有直接标记文件机制的设计,并解释了其在云存储(如AWSS3、AliyunOSS)上针对非常大批量写入的性能问题。并且演示如何通过引入基于时间轴服务器的标记来提高写入性能。2.为何引入Markers机制Hudi中的marker是一个表示存储中存在对应
- 详解Apache Hudi如何配置各种类型分区
xleesf
ApacheHudi
1.引入ApacheHudi支持多种分区方式数据集,如多级分区、单分区、时间日期分区、无分区数据集等,用户可根据实际需求选择合适的分区方式,下面来详细了解Hudi如何配置何种类型分区。2.分区处理为说明Hudi对不同分区类型的处理,假定写入Hudi的Schema如下{"type":"record","name":"HudiSchemaDemo","namespace":"hoodie.HudiSc
- Apache Hudi使用简介
西北偏北up
ApacheHudi使用简介文章目录ApacheHudi使用简介数据实时处理和实时的数据业务场景和技术选型使用AapcheHudi整体思路Hudi表数据结构数据文件.hoodie文件Hudi记录IdCOW和MORCopyOnWriteTableMergeOnReadTable基于hudi的代码实现binlog数据写入Hudi表历史数据同步以及表元数据同步至hive同步历史数据至hudi表同步hud
- Hudi关键术语及其概述
BigDataToAI
hudihadoop
概览ApacheHudi基于hadoop兼容存储提供如下流原型更新/删除记录修改流关键概念Timeline(时间轴)在其核心,Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴,这有助于提供表的瞬时视图,与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分:瞬时动作:基于表的操作类型瞬时时间:通常是一个时间戳(201901117010349),随着动作的执行时间单调递增状态:顺
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多