- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
ivwdcwso
运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- Flink 安装阿里云docker compose部署及相关组件
vellerzheng
部署运维flinkdocker大数据
Flink安装脚本文件version:"2.2"services:jobmanager:image:flink:1.15.2-java11expose:-"6123"ports:-"8081:8081"command:jobmanagervolumes:-/home:/homeenvironment:-JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanagerprivileged:tru
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- Flink-k8s弹性扩缩容原理和部署步骤
spring208208
flinkkubernetes贪心算法
背景和现状目前行内提交flink作业采用Nativekubernetes模式,提交作业时会指定并行度和taskmanager使用的内存及cpu数量。这种情况下会导致在作业运行高峰可能存在资源不足问题运行低峰又会造成资源浪费,这种粗放的使用资源的模式在实时计算业务量不多的时候还可以勉强接受,而随着实时计算业务的增多,则会造成大量的资源浪费和性能瓶颈。为了使存储和计算资源得到更加合理有效的使用,能跟据
- 20250124 Flink 增量聚合 vs 全量聚合
靈臺清明
Flinkflink
1.增量聚合vs全量聚合(1)增量聚合(ReduceFunction/AggregateFunction)工作方式:逐步计算:每一条数据到达窗口时,立即与当前聚合结果结合,生成新的中间结果。仅保存中间状态:内存中只保留当前的聚合值(如累加和、最大值等),不保存原始数据。触发窗口计算时:直接输出最终的聚合结果,无需遍历所有数据。示例:计算窗口内数字的和DataStreamnumbers=...;nu
- Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践
大数据flink阿里云数据分析
摘要:本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享,主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。内容分为以下四个部分:1.阿里云DataWorks数据集成介绍2.DataWorks数据集成入湖解决方案的架构和原理3.DataWorks数据集成入湖场景的产品化案例分享4.未来规划一、阿里云DataWorks
- Flink-提交job
笨鸟先-森
大数据flink
目录一、Flink流处理扩展及说明二、Flink部署三、Standalone模式四、在命令行提交job:五、在网页中提交flinkjob一、Flink流处理扩展及说明涉及:自定义线程优先级=socket流中读取数据并行度只能是11、特定的算子设定了并行度最优先2、算子没有设定并行度就是用整体运行环境设置的并行度3、环境的并行度没有设置就使用提交时候提交参数设置的并行度4、都没有设置就遵循flink
- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
腾讯云大数据
数据库大数据javapython数据分析
作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- pyflink作业提交的踩坑过程,看完少走两个星期弯路
Li_yi_chao
大数据
flink在努力地将Python生态和大数据生态融合,但目前的版本还不够成熟,尤其是在官方对python现有资料有限的情况下,用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上,还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题,pythonjob编写到提交做了总结,可减少不必要的弯路。一、部署环境JDK1.8+&Python3.5+(3.7.6)&apache-flink1
- Paimon实战 -- paimon原理解析
阿华田512
Paimon学习必读系列paimon数据湖paimon介绍flink写入
一.简介ApachePaimon原名FlinkTableStore,2022年1月在ApacheFlink社区从零开始研发,Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。二.基本概念1、快照(Snapshot)快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访
- paimon实战 --核心原理和Flink应用进阶
阿华田512
Paimon学习必读系列Flink学习必读系列flink大数据flink读写paimon数据湖
简介Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,推出新一代的StreamingLakehouse技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink社区内部孵化了FlinkTableStore(简称FTS)子项目,一个真正面向Streaming以及Realtime的数据湖存储项目。2023年3月1
- 【Apache Paimon】-- 16 -- 利用 paimon-flink-action 同步 kafka 数据到 hive paimon 表中
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkkafkaapachepaimonpaimon
目录引言CDC技术概述2.1什么是CDC2.2CDC的应用场景Kafka作为CDC数据源的原理与优势3.1Kafka的基本架构3.2Kafka在CDC中的角色
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
flinkapache架构
SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- Flink怎么保证Exactly - Once 语义
我明天再来学Web渗透
后端技术总结flink大数据开源开发语言
Exactly-Once语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义,指每条数据都只会被精确消费和处理一次,既不会丢失,也不会重复。以下从消息传递语义对比、实现方式、应用场景等方面详细介绍:与其他消息传递语义对比在消息传递中,常见三种语义:最多一次(at-most-once):消息可能丢失,但绝不会重复。至少一次(at-least-once):消息不会丢失,但可能重复。精确一次(exactly-on
- Flink内存配置和优化
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在ApacheFlink1.18的Standalone集群中,内存设置是一个关键配置,它直接影响集群的性能和稳定性。Flink的内存配置主要包括JobManager和TaskManager的内存分配。以下是如何在Standalone模式下配置内存的详细说明。JobManager内存配置JobManager是Flink集群的主节点,负责协调任务调度和资源管理。它的内存配置可以通过以下参数进行调整:配
- Flink入门-通过DataStream Api实现消费欺诈检测
似水_逆行
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1信用卡消费欺诈信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中,通过不正当手段获取或使用信用卡资金,侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等2模拟场景我们模拟不同账户的信用卡消费记录,通过分析实时的消费记录,针对常见的消费欺诈进行检测,检测出来的欺诈行为进行告警。3核心流程与代码1)通过TransactionSource构建消费记录,主要包含ac
- Flink-DataStream快速上手
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文章目录1.安装部署安装2.执行任务Standalone模式启动/停止执行任务Yarn模式Session-cluster模式启动yarn-session执行任务Per-Job-Cluster模式3.执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment(常用)createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource、SinkTra
- Flink之DataStream API 概述
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DataStreamAPI概述前言一、DataStreamAPI应用实例DataStream程序主要包含3部分:1、StreamExecutionEnvironment初始化:该部分主要创建和初始化StreamExecutionEnvironment,提供通过DataStreamAPI构建Flink作业需要的执行环境,包括设定ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置信
- Flink KafkaConsumer offset是如何提交的
红烛暗盗梦
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一、fllink内部配置client.id.prefix,指定用于KafkaConsumer的客户端ID前缀partition.discovery.interval.ms,定义KafkaSource检查新分区的时间间隔。请参阅下面的动态分区检查一节register.consumer.metrics指定是否在Flink中注册KafkaConsumer的指标commit.offsets.on.chec
- Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
图苑
分布式javaflink
文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面,而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度,我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐,从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐,我们需
- Flink 内存模型各部分大小计算公式
bluedraam_pp
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Flink的运行平台如果Flink是运行在yarn或者standalone模式的话,其实都是运行在JVM的基础上的,所以首先Flink组件运行所需要给JVM本身要耗费的内存大小。无论是JobManager或者TaskManager,他们JVM内存的大小都是一样的,都是由JVMmetaspace和JVMoverhead组成的。metaspace元空间的部分,保存JVM中class类等区域,然后JVM
- 5 Flink的时间和窗口操作
抛砖者
fink相关flink服务器window操作Flink时间语义
1Flink的时间语义和Wartermark介绍1.1时间语义Flink中窗口划分的时候是以时间作为划分标志,在Flink中对于时间有三种不同的语义,分别如下event-time:事件产生时间,也就是数据本身带的时间ingestion-time:事件摄入时间,是指数据到达Flink程序时当前的系统时间也就是被source模块处理的时间process-time:事件处理时间,是指数据被对应算子处理的
- [实时计算flink]复杂事件处理(CEP)语句
soso1968
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本文为您介绍实时计算Flink全托管的复杂事件处理(CEP)语句的详情。背景信息相较于ApacheFlink的CEPSQL,实时计算Flink版在其基础上进行了增强。例如,支持输出超时匹配、支持松散连接(followedBy)、支持指定事件之间的连续性等。关于ApacheFlinkCEPSQL的基本能力,详情请参见PatternRecognition。使用限制仅实时计算引擎vvr-6.0.2-fl
- 【Flink源码分析】6. Flink1.19源码分析-Flink底层的异步通信
ayt007
Flink源码分析Flinkflink大数据
6.1PekkoInvocationHandler类仅摘取了FlinkRPC进行通信的时候一段代码,也是异步通信的典型代码。//executeanasynchronouscallfinalCompletableFutureresultFuture=//1.ask发起rpc调用的方法,它返回一个CompletableFuture,表示rpc调用的异步结果ask(rpcInvocation,futur
- flink判断两个事件之间有没有超时(不使用CEP)
单线程的Daniel
flink大数据
1.为啥不使用cep呢,cep的超时时间设置不好配置化,无法满足扩展要求2.超时怎么界定。A事件发生后,过了N时间,还没有收到B事件,算超时。代码如下:importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.flink.api.common.state.ValueState;imp
- 初识Flink
四维大脑
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Flink是什么Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前,Flink已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入,为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握Flink技术的人才。Flink的主要应用场景,就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin
- 3.1初识Flink-wordcount
orange大数据技术探索者
flink废弃已迁移走flink
pom要注意scala版本和你的本地的scala的版本对不上可能会出问题<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-in
- Flink_CEP关于订单超时事件处理
weixin_43003792
Flink
packagecomimportjava.utilimportorg.apache.flink.cep.{PatternSelectFunction,PatternTimeoutFunction}importorg.apache.flink.cep.scala.{CEP,PatternStream}importorg.apache.flink.cep.scala.pattern.Patternim
- Flink--初识 DataStream Connector Kafka
XK&RM
Flinkflinkkafkascala
目录1.增加POM文件2.使用Kafka作为Source2.1创建Topic2.2Code3.使用Kafka作为Sink3.1CodeFlink作为比较适合流式处理的计算框架,在流式处理当中,比较搭配的消息中间件为Kafka本次使用的Kafka版本为2.1.0-cdh6.2.0Flink版本为1.11.2,Scala版本为2.12.10官网FlinkprovidesanApacheKafkacon
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号