February13
February13

数仓项目框架

离线数据源分为用户行为数据和业务数据，行为数据主要通过前端埋点如神策等产品进行数据收集，业务数据主要从业务系统数据库导入。

业务数据主要从各个源系统数据库通过数据总线INFA做个数据集成，再通过sqoop、flume、或文本入仓，放在HDFS上存储，在存储层之上，使用hive数据仓库工具去映射并关联文件与表等元数据信息，在hive基础上可以灵活使用各种计算引擎，如MR，TEZ，SPARK,还可以在数据服务层对接各种即席查询工具如impala、presto、kylin，然后再出仓导入到相应的应用数据库，使用tableau、finereport等报表工具进行展示。

实时数据源，前端埋点用户行为数据：用户在使用产品的过程中，与客户端产品交互产生的数据-》nginx-》日志服务器（springboot）-》日志file-》flume-》kafka-》flume-》分支1HDFS【与离线相同】

-》分支2sparkstreaming/flink-》hbase

你可能感兴趣的:(大数据)

  • 云智慧：拥抱AI算法驱动的智能运维服务创新引擎
    随着信息化、数字化、智能化的加码，企业对人工智能、大数据等技术应用呈现出明显兴趣，海笔研究对国内中型规模企业调研表明，在2020年，54.1%的企业选择购买人工智能类应用，41.9%的企业选择购买大数据及BI类应用，各类产品软件的应用大幅提升了企业信息系统复杂度，以及运维管理难度。业务发展催生服务需求从系统管理者角度出发，信息系统从“单机Excel表格”到“集中式单系统”再到“微服务、云架构”等，
  • C++开发内存监控工具推荐 点云SLAM 开发工具开发环境c++开发语言AddPropertygperftoolsAddress内存监控访问越界
    在C++开发中，内存管理是至关重要的，尤其是当程序处理大数据或长时间运行时，内存泄漏或不当使用可能导致性能下降或崩溃。以下是几种常见且有效的内存监控工具，它们可以帮助开发者实时分析、诊断和优化程序的内存使用。1.ValgrindValgrind是一个广泛使用的内存调试和性能分析工具，它的Memcheck工具可以帮助你检查程序中的内存泄漏、内存越界、未初始化内存使用等问题。特点：检测内存泄漏。检查内
  • Java 大视界 -- Java 大数据在智慧农业精准灌溉与施肥决策中的应用（144） 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据智慧农业精准灌溉施肥决策数据分析机器学习
    亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
  • Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143） 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据机器学习多模态融合智能安防智能客服数据处理
    亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
  • 国内外的网络安全成难题，IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙” 爱浦路 IPLOOK 网络安全安全架构
    《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台（RTE）于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示，2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全，这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展，企业面临的威胁日益增加，信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
  • 【Python系列】高效Parquet数据处理策略：合并与分析实践 小团团0 python开发语言
    在大数据时代，数据的存储、处理和分析变得尤为重要。Parquet作为一种高效的列存储格式，被广泛应用于大数据处理框架中，如ApacheSpark、ApacheHive等。Parquet是一个开源的列存储格式，它被设计用于支持复杂的嵌套数据结构，同时提供高效的压缩和编码方案，以优化存储空间和查询性能。以下将详细介绍如何使用Python对Parquet文件进行数据处理与合并，并提供相应的源码示例。一、
  • 股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？ 云策量化 量化交易量化软件量化炒股量化炒股QMT量化交易入门教程PTrade股票投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？正文：在金融投资的世界里，量化投资以其科学、系统和客观的特点，成为了众多投资者追求的“圣杯”。而在量化投资领域，蒋菲以其独特的大数据量化投资模型而闻名。本文将深入探讨蒋菲如何利用大数据优化其量化投资模型，以及她的数据来源有哪些。一、量化投资模型的优化
  • 2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中..... 宇哥预测优化代码学习 1024程序员节
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年研赛资源下载4思路、Python、Matlab代码分享......⛳
  • AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙 广州硅基技术官方 人工智能
    一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
  • Angular中`trackBy`函数的独特性与性能优化 t0_54program 编程问题解决手册angular.js前端javascript个人开发
    在Angular项目中，优化性能是每一个开发者都需要考虑的问题。特别是在处理大数据量或动态变化的列表时，Angular的trackBy函数成为了我们手中的利器。然而，当我们面对多个列表使用相同trackBy函数时，可能会产生一些疑问：如果这些列表中的项有相同的ID，是否会影响Angular的变更检测？本文将详细探讨trackBy函数在这种情境下的表现及其带来的性能优化。trackBy函数简介tra
  • 石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展 智慧园区 智慧城市bigdata人工智能大数据物联网网络
    当前，国际油价低位徘徊导致各国石油化工行业投资大幅缩减，石油化工建设行业竞争环境日趋严峻，施工企业的利润空间也被不断压缩。内外交困的环境下，促使企业采取更有效的管理手段来提高效率和降低成本。石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT
  • 人民日报报道，华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景 智慧园区 华为人工智能物联网
    2021年12月22日，《人民日报》头版头条刊登了《华为云赋能智能制造，助力图扑软件构造数字孪生场景》一文，聚焦数据可视化建设发展。报道指出，数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后，是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司。并对厦门图扑软件科技有限公司进
  • 华为云赋能智能制造，助力图扑软件构造数字孪生场景 36Kr网 科技华为云制造bigdata
    出行手机查看交通方案、物业管理的智能可视勘察管控、疫情地图提前预知危害……这些曾经存在于科幻片中的高科技场景一一在现代生活得到了应用与普及，其背后的数据可视化应用，正贯穿于当今大数据时代的各行各业，成为人们洞察数据内涵的有力工具，推动数字经济发展驶入“快车道”。数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神；高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢；高质精
  • 【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？ petrel2015 spark大数据分布式数据库
    在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
  • 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验 一个“不专业”的阿凡 大数据
    问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存
  • Apache大数据旭哥优选大数据选题 Apache大数据旭 大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
    定制旭哥服务，一对一，无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做，这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
  • Java后端开发技术详解 小二爱编程· java开发语言
    Java作为一门成熟的编程语言，已广泛应用于后端开发领域。其强大的生态系统和广泛的支持库使得Java成为许多企业和开发者的首选后端开发语言。随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起，Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术，包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。1.Java基础：理解面向对象的编程Java是一种面向对象的编程语言，面向对象
  • IDC权威认证！永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔 永洪科技 科技人工智能BI大数据数据分析
    大数据市场正在稳步前进，生成式AI已成为厂商服务的重点方向，其发展离不开数据底座建设和数据工程管理，反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示，在生成式AI的驱动下，未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日，国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》，在这一领域，永洪科技以其创新前沿的
  • 打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台 永洪科技 金融数据可视化BI数据分析大数据
    在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技，近日成功助力某省农村信用社联合社（简称：Z企业）完成了其数字化转型的重要一步，通过部署先进的商业智能解决方案，为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的
  • 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层 qq_38215991 bigdata大数据
    数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原始数据
  • 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要 dgay_hua python
    在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面，MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略，可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph，并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
  • Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践 一键难忘 Bokehpython开发语言
    用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中，数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库，它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库，它支持高效渲
  • 分页优化之——游标分页 PhilipJ0303 Java面试java数据库优化游标分页分页查询
    游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据
  • 轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器 窝窝和牛牛 SeaTunnelETL数据集成
    文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnelAp
  • 探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘 乌昱有Melanie
    探索数据安全新境界：ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长，数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下，【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出，成为数据处理领域的明星级
  • Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146） 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
    亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
  • Flink相关面试题 努力的搬砖人. 面试java后端flink
    以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答，涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂：Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink？ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架，能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流，也可以处理有界的数据批，提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
  • 2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能 weixin_34392906 人工智能大数据嵌入式
    “新技术让信息系统变成了孙悟空，开始无所不能，但安全仍是它的‘紧箍咒’！怎样解开这个‘紧箍咒’？各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题，如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此，我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
  • 直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎 万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
    一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
  • 从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析 叶间清风1998 服务器linux网络
    目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他