- 第三章:实时流数据处理与分析
深度学习客
大数据技术进阶linqc#数据分析
目录3.1流处理框架深入解析与实战Flink与KafkaStreams的性能对比:事件驱动架构的代码实现1.ApacheFlink:流处理的“性能怪兽”2.KafkaStreams:轻量级、低延迟的流式处理框架实时异常检测与报警系统:结合FlinkCEP(ComplexEventProcessing)进行实现3.2低延迟流处理优化数据流式计算中的状态管理与容错机制:FlinkCheckpointi
- 20250124 Flink中 窗口开始时间和結束時間
靈臺清明
Flinkflink大数据
增量聚合的ProcessWindowFunction#ProcessWindowFunction可以与ReduceFunction或AggregateFunction搭配使用,使其能够在数据到达窗口的时候进行增量聚合。当窗口关闭时,ProcessWindowFunction将会得到聚合的结果。这样它就可以增量聚合窗口的元素并且从ProcessWindowFunction`中获得窗口的元数据。你也可
- Flink (十三) :Table API 与 DataStream API 的转换 (一)
Leven199527
Flinkflinksql数据库
TableAPI和DataStreamAPI在定义数据处理管道时同样重要。DataStreamAPI提供了流处理的基本操作(即时间、状态和数据流管理),并且是一个相对低级的命令式编程API。而TableAPI抽象了许多内部实现,提供了一个结构化和声明式的API。这两个API都可以处理有界流和无界流。有界流需要在处理历史数据时进行管理。无界流通常出现在实时处理场景中,可能会先通过历史数据初始化。为了
- 大数据平台建设整体架构设计方案
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词:大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink、项目规划、运维管理、最佳实践。摘要:本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案,从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成
- Flink访问Kerberos环境下的Hive
我若成风zhb
flinkflinkkerberoshivehadoop
目录测试环境工程搭建示例代码及运行总结本文主要介绍如何使用Flink访问Kerberos环境下的Hive。测试环境1.hive版本为2.1.12.flink版本为1.10.0工程搭建使用IDE工具通过Maven创建一个Java工程,具体创建过程就不详细描述了。1.在工程的pom.xml文件中增加如下依赖org.apache.flinkflink-java${flink.version}provid
- Flink读写Kafka(Table API)
sf_www
实时计算Flinkflinkkafka大数据
前面(Flink读写Kafka(DataStreamAPI)_flinkkafkascram-CSDN博客)我们已经讲解了使用DataStreamAPI来读取Kafka,在这里继续讲解下使用TableAPI来读取Kafka,和前面一样也是引入相同的依赖即可。org.apache.flinkflink-connector-kafka1.15.41.创建KafkaTable可以使用以下方式来创建Kaf
- 2025年新出炉的MySQL面试题
长风清留扬
150道MySQL高频面试题mysql数据库面试sql
作者简介:CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者,专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页:长风清留杨的博客形式准则:无论成就大小,都保持一颗谦逊的心,尊重他人,虚心学习。✨推荐专栏:Python入门到入魔,Mysql入门到入魔,Python入门基础大全,Flink入门到实战若缘分至此,无法再续相逢,愿你朝朝暮暮,皆有安好,晨曦微露道早安,日中炽热说午安,
- 精选了几道MySQL的大厂面试题,被提问的几率很高!
长风清留扬
150道MySQL高频面试题mysqlandroid数据库面试学习MySQL面试
作者简介:CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者,专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页:长风清留杨的博客形式准则:无论成就大小,都保持一颗谦逊的心,尊重他人,虚心学习。✨推荐专栏:Python入门到入魔,Mysql入门到入魔,Python入门基础大全,Flink入门到实战若缘分至此,无法再续相逢,愿你朝朝暮暮,皆有安好,晨曦微露道早安,日中炽热说午安,
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf
2501_90243308
apacheflinkspark
3.基于ApacheFlink的流式计算平台为解决上述问题,bilibili希望根据以下三点要求构建基于ApacheFlink的流式计算平台。第一点,需要提供SQL化编程。bilibili对SQL进行了扩展,称为BSQL。BSQL扩展了Flink底层SQL的上层,即SQL语法层。**第二点,**DAG拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的Pipeline,另一方面用户也可以使用原生Jar方式
- Flink (十二) :Table API & SQL (一) 概览
Leven199527
Flinkflinksql大数据
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理:TableAPI和SQL。TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。TableAP
- 用 Java 的思路快速学习 Scala
进朱者赤
其他大数据scalaScala
引言Scala是一种结合了面向对象和函数式编程的现代编程语言,广泛应用于大数据处理框架如ApacheSpark和ApacheFlink。对于熟悉Java的开发者来说,Scala的学习曲线相对平缓。本文将通过类比Java中的概念,帮助Java开发者快速上手Scala。1.基本语法1.1.数据类型以下是Scala和Java数据类型的汇总表格:Scala数据类型Java数据类型说明Intint32位整数
- Flink之kafka消息解析器2
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
概要昨天的话题,FlinkSource消费kafka数据自定义反序列化,获取自己想要的数据和类型实现过程publicclassTestWithMetadataDeserializationSchemaimplementsKafkaRecordDeserializationSchema{第一步:自定义实现这个接口,这里的泛型一般的都是自定义类@Overridepublicvoiddeserializ
- Flink之kafka消费数据
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
场景:本地构建Flink程序问题描述消费Kafka的数据时,使用Flink新的KakfaSource。会报如下错误KafkaSourcekafkaSource=KafkaSource.builder().setBootstrapServers(kafkaProperties.getProperty("kafka.bootstrap.servers")).setTopics("test2").set
- 【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
- Flink系列-2、Flink架构体系
技术武器库
大数据专栏flink架构jvm
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录官方网址:https://flink.apache.org/学习资料:https://flink-learning.org.cn/目录Flink中的重要角⾊Flink数据流编程模型Libraries支持Flink集群搭建Local本地模式(开发测试)Standalone-伪分布环境(开
- Flink 的核心特点和概念
Ray.1998
大数据大数据数据分析数据仓库flink
Flink是一个流式处理框架,专注于高吞吐量、低延迟的数据流处理。它能处理无限流(即实时数据流)和有限流(批处理),具有很强的灵活性和可扩展性,广泛应用于实时数据分析、监控系统、数据处理平台等场景。下面是一些关于Flink的核心特点和概念:1.流处理和批处理流处理(StreamProcessing):Flink的核心就是流处理,它能够实时处理不断到达的数据流。Flink会将数据划分成时间窗口来处理
- Flink的流处理和批处理
Ray.1998
大数据flink大数据数据挖掘数据分析
1.流处理(StreamProcessing)流处理是Flink的核心功能之一,主要用于处理无限流数据,也就是不断到达的数据。它能够实时处理数据流,并对每个数据元素执行操作。流处理中的数据没有预定的边界,它的特征是持续到达,因此,流处理必须实时处理每个事件,而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。核心特点:实时性:流处理的最大优势是实时性。Flink允许对实时数据流进行分析,计算和处理,几乎是对数据
- HUDI-0.11.0 BUCKET index on Flink 特性试用
_Magic
BigDataflinkhudi
1.背景在0.10.1版本下,使用默认的index(FLINK_STATE),在upsert模式下,几十亿级别的数据更新会消耗大量内存,并且检查点(checkpoint)时间过长。因此,切换到0.11.0的BUCKET索引。当前环境:Flink1.13.2+Hudi0.11.0(master2022.04.11)+COW+HDFS。关键配置项:index.type=BUCKEThoodie.buc
- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
AutoMQ
云计算云原生Kafka消息计算大数据AWSAutoMQ阿里云腾讯云GCP
编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- 20250120 Flink 的 缓冲区超时(Buffer Timeout)
靈臺清明
flink
Flink的缓冲区超时(BufferTimeout)机制确实类似于一辆车等待乘客的过程,如果车每次只载一个乘客就发车,会导致效率低下,资源浪费。同样,在Flink的数据流处理中,缓冲区超时的设置对吞吐量和延迟的权衡至关重要。以下是更详细的原因解析和背后的机制:1.什么是缓冲区超时(BufferTimeout)?在Flink中,算子之间的数据通过网络传输。为了提高传输效率,Flink会在发送数据之前
- Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门 (大数据)
用心去追梦
大数据javastorm
Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发。随着数据量的不断增长,处理大数据流成为了现代软件开发中的一个重要领域。ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架,它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架,并提供一些入门指导。ApacheStormApacheStorm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。Storm让用户能够轻
- SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比
不二人生
#数据集成工具SeaTunnel
文章目录SeaTunnel与DataX、Sqoop、Flume、FlinkCDC对比同类产品横向对比2.1、高可用、健壮的容错机制2.2、部署难度和运行模式2.3、支持的数据源丰富度2.4、内存资源占用2.5、数据库连接占用2.6、自动建表2.7、整库同步2.8、断点续传2.9、多引擎支持2.10、数据转换算子2.11、性能2.12、离线同步2.13、增量同步&实时同步2.14、CDC同步2.15
- 20250120 深入了解 Apache Flink 的 Checkpointing
靈臺清明
Flinkapacheflink大数据
ApacheFlink是一种用于实时流处理和批处理的分布式计算框架。在实时流处理任务中,保证数据的一致性和任务的容错性是至关重要的,而Flink的Checkpointing机制正是实现这一目标的核心技术。本文将详细介绍Flink的Checkpointing,包括其概念、原理、配置和实际应用。什么是Checkpointing?Checkpointing是Flink提供的一种用于容错的机制。它会在流处
- Flink Standalone 方案中解决挂机问题
星尘幻宇科技
flink大数据
Standalone中可以配置HighAvailability(HA)部署和配置首先了解Flink实际运行时包括两类进程:JobManager(又称为JobMaster):协调Task的分布式执行,包括调度Task、协调创Checkpoint以及当Jobfailover时协调各个Task从Checkpoint恢复等。TaskManager(又称为Worker):执行Dataflow中的Tasks,
- 大数据学习(37)- Flink运行时架构
viperrrrrrr
学习flink大数据
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦1)作业管理器(JobManager)JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心,是控制应用执行的主进程。也就是说,每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。JobManger又包含3个不同的组件。(1)JobMasterJobM
- Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
lingllllove
flinkmysql大数据
FlinkCDC简介FlinkCDC(ChangeDataCapture)是一种高效的数据同步工具,利用Flink强大的实时流处理能力,从MySQL等数据库捕获数据变更,并将这些变更实时同步到目标数据库。本文将详细介绍FlinkCDCMySQL同步到MySQL时常见的错误记录及其解决方法。常见错误及解决方法1.连接错误错误信息:FailedtoconnecttoMySQLserver.可能原因:
- FFA 2024 「流批一体」专场:探索在不同场景的流批一体
Apache Flink
FlinkForwardAsia2024即将盛大开幕!作为ApacheFlink社区备受期待的年度盛会之一,本届大会将于11月29至30日在上海隆重举行。FlinkForwardAsia(简称FFA)是由Apache官方授权的社区技术大会,旨在汇聚领先的行业实践与技术动态。在众多合作伙伴和技术开发者的支持下,FFA已成功举办六届。适逢ApacheFlink诞生10周年,今年的FFA将与广大开发者分
- Scaleph:基于Kubernetes的开放式数据平台
尤淞渊
Scaleph:基于Kubernetes的开放式数据平台scalephOpendataplatformbasedonFlinkandKubernetes,supportsweb-uiclick-and-dropdataintegrationwithSeaTunnelbackendedbyFlinkengine,flinkonlinesqldevelopmentbackendedbyFlinkSql
- 深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地
java
大家好,我是大圣,很高兴又和大家见面。上篇文章,我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解,还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下:publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
- Flink(十):DataStream API (七) 状态
Leven199527
Flinkflink大数据
1.状态的定义在ApacheFlink中,状态(State)是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据,它允许Flink在处理事件时保持上下文信息,从而支持复杂的流式计算任务,如聚合、窗口计算、联接等。状态是Flink处理有状态操作(如窗口、时间戳操作、聚合等)的核心组成部分。2.状态的类型Flink提供了强大的状态管理机制,允许应用程序在分布式环境中处理状态,保证高可用性和容错性。Flin
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs