Kilig*
Kilig*

HDFS存储原理

基本原理

Block 块： HDFS的最小储存单位，块大小统一，便于统一管理。
但存在Block块丢失的问题，一个文件中的任意一个块丢失都会导致文件不可用。因此提出了HDFS的备份机制。

备份： 将一个块复制多份，放在不同的服务器上。安全性大大提升。

属性设置

配置文件中的设置
HDFS存储原理_第1张图片
上传时的设置
HDFS存储原理_第2张图片
副本数检查
HDFS存储原理_第3张图片
单个块大小设置
HDFS存储原理_第4张图片

NameNode对Block的管理

NameNode对Block的管理通过两类文件实现

  1. edits文件：记录了HDFS的每一次操作，以及本次操作影响到的Block，为了避免超大的edits文件，因此此文件可能会有多个。
    HDFS存储原理_第5张图片

  2. fsimage文件：全部的edits文件合并，合并为最终结果即为FSImage文件
    -HDFS存储原理_第6张图片
    管理流程

  • 每次对HDFS的操作都会被edits记录下来
  • 当一个edits文件过大时，会再开启一个新的edits文件
  • 定期对edits文件进行合并，合并为FSImage。若FSImage不存在，那么创建一个，若存在则和之前的合并。
  • 重复上述操作

HDFS存储原理_第7张图片
HDFS存储原理_第8张图片
元数据的合并由SecondaryNameNode进行
SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage），若不启动SecondaryNameNode会造成检索效率的下降，文件系统的卡顿。

HDFS数据读写流程

写入流程HDFS存储原理_第9张图片

HDFS存储原理_第10张图片

读取流程

HDFS存储原理_第11张图片
HDFS存储原理_第12张图片

你可能感兴趣的:(大数据,hdfs,hadoop,大数据)

  • R 和 Hadoop 大数据分析（一）
    原文：annas-archive.org/md5/b7f3a14803c1b4d929732471e0b28932译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言企业每天获取的数据量呈指数增长。现在可以将这些海量信息存储在像Hadoop这样的低成本平台上。这些组织目前面临的难题是如何处理这些数据，以及如何从中提取关键见解。因此，R就成为了关键工具。R是一个非常强大的工具，它使得在数据上运行高级统计模
  • Python 大数据分析（二） 绝不原创的飞龙 默认分类默认分类
    原文：annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时，你将能够：使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中，我们将使用Iris数据集处理
  • Zookeeper 在 Kafka 中的作用详解：分布式协调服务的核心价值 lxb_不卑不亢 消息队列MQ进阶实战分布式zookeeperkafkarocketmq
    摘要ApacheKafka是一个高吞吐、分布式的流处理平台，广泛应用于大数据和实时系统中。而ApacheZookeeper，则是Kafka背后不可或缺的“隐形英雄”。本文将深入剖析Zookeeper在Kafka架构中的核心作用，帮助开发者全面理解其在分布式协调、元数据管理、故障恢复等方面的关键地位。一、Zookeeper简介Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，最初由Hadoop生态发展而
  • 2023-08-19 余則徐
    2023.8.19.达视津气象2023.8.19.达视津气象阴晴不定朋友们早上好！今天是2023.8.19.星期六，农历七月初四的6:41；这个时间的干支历法是癸卯年庚申月己酉日丁卯时。气象预报不准，是常态；以前不准，现在有了超级计算机进行大数据运算了，还是不准：超级计算机运算，不如老农民抬头看天。而老农民却说，我不但要抬头看天，还要低头看河滩哪里有王八蛋。原来王八是可以预测每年有没有水患的！如果
  • 喜爱购有什么新消息？如何打造百城万店 氧惠好物
    自2020年10月起，西安喜爱购商贸商贸股份有限公司全力打造的“百城万店”新零售商业模式应运而生。在探索新零售的道路上,通过互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,重构“人、货、场”商业元素,秉持“舍利差赚服务”经营理念,在全国至少一百个城市的“一千户以上的中高端社区”,打造至少两万家“一区一店”社区生活超市。大家好！我是氧惠最大团队&联合创始人氧惠达人导师。氧惠佣金更高，模式更好，终端用户不流
  • 305李03days作业#裂变实验室# 李_d891
    A账号大数据里加的人B账号精筛选一遍的客户C账号vip客户深度信任客户今天事情有点多，没有好好学习，明天重新写一个补到新作业里。
  • Apache Ignite 的并发控制：实现高性能事务处理的关键 AI天才研究院 AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着大数据时代的到来，数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战，分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台，它可以提供实时性能和高可用性，同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中，我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制，以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
  • DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业？ DolphinScheduler社区 spark大数据分布式
    DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统，能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
  • 10分钟搞定 MinIO 单节点多磁盘部署！打造稳定高可用对象存储【二】
    MinIO是一个**高性能、开源的对象存储系统**，主要用于存储非结构化数据（如图片、视频、文档、备份等），与AmazonS3完全兼容。它被广泛用于云原生应用、大数据分析、AI模型存储、容器平台（如Kubernetes）等场景。MinIO支持多种部署模式，其中：单节点单磁盘（Single-NodeSingle-Drive）模式适用于开发测试、小规模应用或资源受限的场景。它的部署简单，不依赖集群、分
  • 时序数据库在数据库领域的应用前景 数据库管理艺术 数据库时序数据库strutsai
    时序数据库在数据库领域的应用前景关键词：时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要：本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发，分析时序数据库的核心架构和设计原理，比较主流时序数据库产品的技术特点，并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南，探讨未来技术发展趋势，
  • 数据库和数据仓库区别 hhhecker Hadoop学习数据仓库数据库hive
    HIve与Mysql对比HiveMysql数据存储位置HDFS本地磁盘数据格式用户定义系统决定数据更新不支持（不支持修改和删除）支持（支持增删改查）索引有，但较弱，一般很少用有，经常使用的执行MapReduceExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小数据库与数据仓库对比数据库：传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理，例如银行交易之类的场景数据库支持增删改查这些常见的操作。数据仓库：
  • 【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践 小康师兄 系统架构设计师笔记系统架构大数据LanbdaKappa数据湖批处理
    文章目录一、前言二、传统数据库遇到的问题2.1问题的根源2.2传统解决方法三、大数据基础3.1大数据处理技术3.2大数据利用过程3.3大数据处理系统面临的挑战3.4大数据具有的属性和特征四、Lanbda架构4.1批处理层4.2加速层4.3服务层五、Kappa架构5.1实时层5.2服务层六、Lambda和Kappa对比七、其他一、前言笔记目录大纲请查阅：【软考速通笔记】系统架构设计师——导读关注【小
  • 深入解析Hadoop中的推测执行：原理、算法与策略 码字的字节 hadoop布道师hadoop算法推测执行
    Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中，任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架，通过引入推测执行（SpeculativeExecution）机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略，当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时，会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本，最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
  • 阿里云态势感知和安骑士有什么区别？ 阿腾云
    阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品，态势感知属于安全管理类的产品，安骑士数据服务器安全类产品，阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别：态势感知和安骑士的区别简单来说，安骑士是检测云服务器漏洞的，态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
  • 大模型软件的多租户架构设计 AI天才研究院 AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    大模型软件的多租户架构设计关键词：大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要：随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而，如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计，成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计，包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等，旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
  • 【原创文集】如果时光会说话 7a82ff5fbe9b
    大数据工程学院21计科本2王玉艳1528662159515286621595.如果时光会说话，它会不会知道未来发生的事情然后跟人类讲呢？从2006年的非典到2019年的新冠疫情，发生了太多太多的让人类遭遇苦难的病毒。如果时光会说话，它是否会将即将发生的事与我们一说，让人类避免所遭遇的一切呢？如果时光会说话，不知道它看见这些在它身体里所发生的一切，它会不会感到悲哀呢？如果时光会说话，我会问问它新冠疫
  • 深入解析 Spark：关键问题与答案汇总 ※尘 sqlhivespark
    在大数据处理领域，Spark凭借其高效的计算能力和丰富的功能，成为了众多开发者和企业的首选框架。然而，在使用Spark的过程中，我们会遇到各种各样的问题，从性能优化到算子使用等。本文将围绕Spark的一些核心问题进行详细解答，帮助大家更好地理解和运用Spark。Spark性能优化策略Spark性能优化是提升作业执行效率的关键，主要可以从以下几个方面入手：首先，资源配置优化至关重要。合理设置Exec
  • 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理 大数据洞察 大数据eureka云原生ai
    大数据领域Eureka服务治理实践：架构适配与最佳实践元数据框架标题大数据领域Eureka服务治理实践：架构适配、实现机制与最佳实践关键词Eureka；服务治理；大数据分布式系统；服务发现；负载均衡；故障恢复；云原生适配摘要Eureka作为Netflix开源的AP型服务发现组件，以其高可用性、动态适配性和轻量级特性，成为微服务架构的核心工具。然而，大数据领域的超大规模分布式、高并发数据流动、动态资
  • Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践 大数据洞察 eureka大数据云原生ai
    Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践：从理论到落地的全面解析元数据框架标题：Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践：从理论到落地的全面解析关键词：Eureka；服务治理；大数据推荐系统；分布式架构；服务发现；高可用性；动态扩展摘要：本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求，从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用，全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
  • Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路 大数据洞察 大数据AI应用大数据与AI人工智能eureka大数据云原生ai
    Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词：Eureka，大数据，服务治理，分布式系统，微服务摘要：本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状，阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理，结合Python代码进行说明，并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例，展示了Eureka在大数据服务治理中
  • spark on yarn 不辉放弃 pyspark大数据开发
    SparkonYARN是指将Spark应用程序运行在HadoopYARN集群上，借助YARN的资源管理和调度能力来管理Spark的计算资源。这种模式能充分利用现有Hadoop集群资源，简化集群管理，是企业中常用的Spark部署方式。核心角色•Spark应用：包含Driver进程和Executor进程。Driver负责任务调度、逻辑处理；Executor负责执行具体任务并存储数据。•YARN组件：◦
  • 新能源汽车大数据画像：从零到一实现K-means用户分群 新能源汽车研发＆测试入门指南 学习笔记新星杯+王者杯汽车大数据kmeans
    基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略：从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下，新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像，揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例，助你快速掌握这一前沿领域。关键词：新能源汽车；用户画像挖掘；大数据分析；K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
  • Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践 大数据洞察 大数据AI应用大数据与AI人工智能flink物联网strutsai
    Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词：Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要：本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识，接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例，展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
  • 信小易官网查询入口：信小易大数据信用检测平台！ 无忧达人
    信小易一个全能型的信用软件，信小易在一几年就上线的大数据信用平台，有着专业的大数据信用行业经验，从个人信用到企业信用，车辆大数据信小易全都有涉足，是一个非常完善的平台。信小易官网查询入口，对于想使用信小易的人来说，第一步我们需要找到信小易的查询入口，然后就可以进行大数据信用的查询服务了，可以查询自己的信用情况，查询结果也是非常准确。信小易查询入口放在文末了，划到文章结尾就可以看到查询入口信小易是一
  • Spark RDD 之 Partition 博弈史密斯
    SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式？对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的？一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
  • 【学术会议投稿】Vue.js组件开发实战：从零构建高效可复用组件 小周不想卷 艾思科蓝学术会议投稿vue.js
    【IEEE出版|会后3-4个月EI检索】第三届云计算、大数据应用与软件工程国际学术会议(CBASE2024）_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看：https://ais.cn/u/nuyAF3目录引言一、Vue.js组件开发基础二、构建高效可复用组件三、Vue.js组件的高级特性四、Vue.js的优点与缺点Vue.js的优点Vue.js的缺点引言在现代前端开发中，Vue.js凭借其简洁的
  • 时序数据库的工业级对决：对比 Apache IoTDB 和 InfluxDB 时序数据说 时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
    在数字化浪潮中，物联网（IoT）与工业大数据领域蓬勃发展，时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具，其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者，被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别，对开发者、企业架构师和数据管理者而言，不仅能为项目选型提供科学依据，还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
  • 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析 时序数据说 时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
    在物联网与大数据场景下，时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析，从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开，旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构‌ApacheIoTDB‌：IoTDB原生支持分布式
  • 女性职业新趋势：揭秘未来高薪热门行业 氧惠爱高省
    女生在职业选择上拥有广阔的空间，尤其是在当前快速发展的社会背景下，一些行业不仅成为了高薪热门，还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业：➤推荐网购返利app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接，下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台，更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的广泛应用，相
  • 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制 码字的字节 hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
    Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架，Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce组成，前者负责数据的分布式存储，后者实现分布式计算。在HDFS中，数据被分割成固定大小的块（默认128MB）分散存储在集群节点上，而MapReduce则通
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他