贾斯汀玛尔斯
贾斯汀玛尔斯

Flink CDC和FlinkX与数据湖

FlinkX使用

简介与安装

FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog，Kafka等。FlinkX目前包含下面这些特性： ● 大部分插件支持并发读写数据，可以大幅度提高读写速度； ● 部分插件支持失败恢复的功能，可以从失败的位置恢复任务，节约运行时间；失败恢复 ● 关系数据库的Reader插件支持间隔轮询功能，可以持续不断的采集变化的数据；间隔轮询 ● 部分数据库支持开启Kerberos安全认证；Kerberos ● 可以限制reader的读取速度，降低对业务数据库的影响； ● 可以记录writer插件写数据时产生的脏数据； ● 可以限制脏数据的最大数量； ● 支持多种运行模式； FlinkX目前支持下面这些数据库：

The following databases are currently supported:

Database Type Source Sink Lookup
Batch Synchronization MySQL doc

你可能感兴趣的:(flink,数据湖,hadoop,FlinkX,Flink,CDC,数据湖,Iceberg)

  • Beam2.61.0版本消费kafka重复问题排查 隔壁寝室老吴 kafkalinq分布式
    1.问题出现过程在测试环境测试flink的job的任务消费kafka的情况，通过往job任务发送一条消息，然后flinkwebui上消费出现了两条。然后通过重启JobManager和TaskManager后，任务从checkpoint恢复后就会出现重复消费。当任务不从checkpoint恢复的时候，任务不会出现重复消费的情况。由此可见是beam从checkpoint恢复的时候出现了重复消费的问题。
  • Flink CDC同步Oracle无主键表 Zzz...209 javaflinkoracle
    FlinkCDC同步Oracle无主键表问题背景问题解决问题背景FlinkCDC是一种很强大且实用的实时数据同步工具，官网如下。链接:link但是在实际使用过程中还是会有些不足之处，比如说同步Oracle数据库中无主键以及唯一键的表时，关于目标端的幂等性时无法保证的。问题解决在Oracle数据库中，表中有一个伪列ROWID，而在CDC同步过来的数据中是不包含此列的。修改源码如下，使之携带ROWID
  • Flink Oracle CDC Connector详解 24k小善 flinkjava大数据
    1.FlinkOracleCDCConnector核心功能功能模块描述实时数据捕获实时捕捉Oracle数据库中的DML操作（INSERT,UPDATE,DELETE）。Schema变更支持支持部分DDL操作的检测（如表结构变更）。端到端一致性确保数据从Oracle到Flink的传输过程中的完整性和一致性。可扩展性支持高吞吐量和大规模数据处理需求。容错机制具备断点续传能力，确保在中断后能够从上次的位
  • Apache Flink深度解析：现代流处理引擎 暴躁哥 大数据技术apacheflink大数据
    好的，我来帮您写一篇关于Flink技术的详细介绍博客：ApacheFlink深度解析：现代流处理引擎一、Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理统一计算引擎。它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性，能够运行在所有常见的集群环境中。1.1核心特性统一的流批处理精确一次性语义事件时间处理有状态计算高吞吐和低延迟高可用性配置内存管理二、Flink
  • 【笔记-软考】大数据架构-Lambda与Kappa架构对比 我叫白小猿 软考软考架构大数据KappaLambda
    Author：赵志乾Date：2024-07-28Declaration：AllRightReserved！！！1.简介大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制；Lambda架构在提出初期面向小范围业务，直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合，用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来，在服务层进行统一后，再开放给上层服务，是相当可行且高效
  • Flink SQL Connector Kafka 核心参数全解析与实战指南 Edingbrugh.南空 kafkaflink大数据flinksqlkafka
    FlinkSQLConnectorKafka是连接FlinkSQL与Kafka的核心组件，通过将Kafka主题抽象为表结构，允许用户使用标准SQL语句完成数据读写操作。本文基于ApacheFlink官方文档（2.0版本），系统梳理从表定义、参数配置到实战调优的全流程指南，帮助开发者高效构建实时数据管道。一、依赖配置与环境准备1.1Maven依赖引入在FlinkSQL项目中使用Kafka连接器需添加
  • Flink部署与应用——Flink集群模式 黄雪超 从0开始学Flinkflink大数据
    Flink集群模式在大数据处理领域，ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力，成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用，对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来，我们将深入探讨Flink的多种集群模式，剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类：一是集群的生命周期和资源隔离方式；
  • Ubuntu22.04安装CH343驱动并创建udev规则
    驱动说明Linux系统提供CH34*系列USBUART设备配合使用的默认CDC-ACM驱动程序。驱动程序文件名为CDC-ACM。CDC-ACM驱动程序控制特定设备的能力有限。此通用驱动程序不了解特定设备协议。因此，设备制造商可以创建能够访问设备特定功能集（例如硬件流控制或GPIO功能）的替代或自定义驱动程序。驱动文件下载：https://github.com/WCHSoftGroup/ch343s
  • Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南 浅沫云归 后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
    SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用，面对海量流式数据，SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求，从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比，并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
  • HDFS（Hadoop分布式文件系统）总结 Cachel wood 大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
    文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode（名称节点）2.DataNode（数据节点）3.Client（客户端）4.SecondaryNameNode（辅助名称节点）三、数据存储机制1.数据块（Block）设计2.复制策略（默认复制因子=3）3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性（HA）机制1.单点故障解决方案2.
  • Spark教程1：Spark基础介绍 Cachel wood 大数据开发spark大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
    文章目录一、Spark是什么？二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么？ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，2013年捐赠给Apache软件基金会，如
  • Hadoop的部分用法 覃炳文20230322027 hadoophive大数据分布式
    前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前，你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
  • Netty4.1 - TCP粘包拆包解决方案及案例代码 wwyh520 IO编程netty
    Netty是目前业界最流行的NIO框架之一，它的健壮性、高性能、可定制和可扩展性在同类框架中都是首屈一指。它已经得到了成百上千的商业项目的验证，例如Hadoop的RPC框架Avro就使用了Netty作为底层通信框架，其他的业界主流RPC框架，例如：Dubbo、Google开源的gRPC、新浪微博开源的Motan、Twitter开源的finagle也使用Netty来构建高性能的异步通信能力。另外，阿
  • Storm核心概念与实战详解 AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2010年Hadoop项目开源后，Storm项目也随之走向人气爆棚。在如此火热的当下，给我们带来的好处不仅仅是增强对Hadoop平台的掌控能力，更重要的是让我们感受到了快速发展、海量数据处理能力、低延迟的优势。在这一系列文章中，我将深入浅出地介绍Storm项目，并从实际案例出发，带领大家全面理解Storm中的关键概念及其运作方式，让您轻松掌握Storm的高效率、
  • 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战 跨过山河大海
    一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复
  • Hadoop 发展过程是怎样的？ AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年，美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS（GoogleFileSystem）。由于该文件系统设计得足够简单，可以适应大规模数据集存储需求，在此基础上演化出多种应用，包括MapReduce、BigTable、PageRank等，并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年，Google发布了第一版Hadoop项目，定位是
  • 现代数据湖架构全景解析：存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态 讲文明的喜羊羊拒绝pua 大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
    本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件，深入探讨对象存储（OSS/S3）、表格式（Iceberg/Hudi/DeltaLake）、计算引擎（Spark/Flink/Presto）及元数据服务（HMS/Amoro）的协作关系，并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高（专有硬件）低（对象存储）数据时效性小时/天级分钟/秒级
  • 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解 猫猫爱吃小鱼粮 Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
    1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次（Exactly-once）的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea）使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据，使用消费组“my-group
  • 通过CDH安装Spark的详细指南 暴躁哥 大数据技术spark大数据分布式
    通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台，它集成了多个开源组件，包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前，请确保满足以下条件：已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间（建议至少预留20GB）安装步骤1.
  • Hadoop 版本进化论：从 1.0 到 2.0，架构革命全解析 拾光师 大数据后端
    Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能，成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构，master存在单点问题，一旦master出现故障，会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型，将槽位分为了Mapslot和Reducesl
  • Hadoop RPC 分层设计的哲学：高内聚、低耦合的最佳实践 拾光师 大数据后端
    HadoopRPCHadoopRPC主要分为四个部分，分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架，实现机制为：序列化层：主要作用是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储。函数调用层：主要作用是定位要调用的函数并执行该参数，采用了java反射机制和动态代理实现了函数调用网络传输层：描述了client和server之间消息传输的方式，基于TCP/IP的socket机制
  • Flink SourceFunction深度解析：数据输入的起点与奥秘 Edingbrugh.南空 flink大数据flink大数据
    在Flink的数据处理流程中，StreamGraph构建起了作业执行的逻辑框架，而数据的源头则始于SourceFunction。作为Flink数据输入的关键组件，SourceFunction负责从外部数据源读取数据，并将其转换为Flink作业能够处理的格式。深入理解SourceFunction的原理与实现，对于构建高效、稳定的数据处理链路至关重要。接下来，我们将结合有道云笔记内容，对FlinkSo
  • 【Flink实战】 Flink SQL 中处理字符串 `‘NULL‘` 并转换为 `BIGINT` roman_日积跬步-终至千里 #flink实战sqlflink数据库
    文章目录一、问题描述解决方案解释一、问题描述当我们尝试将字符串'NULL'直接转换为BIGINT时，会遇到NumberFormatException，因为'NULL'不是一个有效的数字字符串。为了避免这种错误，我们需要在转换之前进行检查。解决方案我们可以使用CASE语句来实现条件转换。具体步骤如下：使用CASE语句进行条件判断：检查字符串是否为'NULL'，如果是'NULL'，则返回0；否则，将字
  • Flink状态和容错-基础篇 有数的编程笔记 Flinkflink大数据
    1.概念flink的状态和容错绕不开3个概念，statebackends和checkpoint、savepoint。本文重心即搞清楚这3部分内容。容错机制是基于在状态快照的一种恢复方式。但是状态和容错要分开来看。什么是状态，为什么需要状态？流计算和批计算在数据源上最大的区别是，流计算中的数据是无边界的，数据持续不断，而批计算中数据是有边界的，在计算时可以一次性将数据全部拿到。在流计算中无法拿到全部
  • 使用Airbyte连接Shopify进行数据集成实践 2301_80727036 语言模型elasticsearchjenkins
    在当今的数据驱动时代，数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效，还提供了丰富的连接器，支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用，但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台，专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
  • 火山引擎发布大模型生态广场MCP Servers，LAS MCP助力AI数据湖构建
    资料来源：火山引擎-开发者社区近日，火山引擎发布大模型生态广场——MCPServers，借助字节跳动生态能力，通过“MCPMarket（工具广场）+火山方舟（大模型服务）+Trae（应用开发环境）”深度协同，实现工具调用、模型推理到应用部署的全链路开发闭环，助力开发者以“模块化组装”模式告别复杂手动开发流程。火山引擎大模型生态广场MCPServers的核心架构由三部分组成：1.MCPMarket（
  • flink:风控/反欺诈检测系统案例研究1,2,3 菠萝科技 java·未分类flinkflink风控欺诈
    https://flink.apache.org/news/2020/01/15/demo-fraud-detection.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/03/24/demo-fraud-detection-2.htmlhttps://flink.apache.org/news/2020/07/30/demo-fraud-detection-3.ht
  • 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线 大数据CLUB spark数据分析可视化数据分析数据挖掘hadoop大数据spark
    基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
  • 湖仓一体实时数据采集与存储实践 danny-IT技术博客 企业级SQLServer深度实践springbootsparkCDCDATALAKE
    文章目录湖仓一体实时数据采集与存储实践1.实时数仓演进：从传统数仓到湖仓一体1.1传统数仓的局限性：批处理延迟与数据孤岛1.2湖仓一体（Lakehouse）的核心价值1.3典型行业场景解析案例1：金融实时风控案例2：电商库存同步2.CDC实时数据捕获技术选型2.1主流CDC技术对比Debezium实战配置2.2数据捕获模式详解全量快照模式增量日志模式2.3异常处理策略断点续传实现数据一致性保障3.
  • 实时反欺诈：基于 Spring Boot 与 Flink 构建信用卡风控系统 程序员leon 风控大数据系列springbootflink后端风控
    在金融科技飞速发展的今天，信用卡欺诈手段日益高明和快速。传统的基于批处理的事后分析模式已难以应对实时性要求极高的欺诈场景。本文将详细介绍如何利用SpringBoot和ApacheFlink这对强大的组合，构建一个高性能、可扩展的实时信用卡反欺诈系统。一、核心思想：从“单点”到“模式”传统的反欺诈规则可能只关注单笔交易的某个特征，比如“金额是否过大”。而现代的欺诈行为往往是一种模式(Pattern)
  • JAVA基础 灵静志远 位运算加载Date字符串池覆盖
    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
  • keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
  • java文件操作大全 0624chenhong java
    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
  • android学习任务 不懂事的小屁孩 工作
    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
  • 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
  • spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
    Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。   1，跟踪Spring MVC的请求 请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
  • hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
    水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
  • EJB和javabean的区别 asia007 beanejb
    EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了   1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
  • Struts的action和Result总结 百合不是茶 strutsAction配置Result配置
        一:Action的配置详解:      下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
  • 如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
    在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。 原文如下： 我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信         对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
  • Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
    Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
  • 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
    在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。   什么是Sentine
  • 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务 白糖_ DAOspringAOP框架Hibernate
    都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
  • maven3实战读书笔记 braveCS maven3
    Maven简介 是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具 是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]     功能：
  • 编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
    public class MaxProduct { /** * 编程之美 子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
  • 读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、反射 2、oracle年-月-日 时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构 在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
  • [求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
          关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题       培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题       我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
  • RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oraclermanfilespersetPARALLELISM
    RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
  • 简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
    public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
  • 初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
    concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen  偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
    wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make   前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。 异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
  • 并发容器 shuizhaosi888 并发容器
       通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。    并发容器ConcurrentHashMap       替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。   &nb
  • Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring SecurityRemember Me记住我
    Remember-Me功能   目录   1.1     概述 1.2     基于简单加密token的方法 1.3     基于持久化token的方法 1.4     Remember-Me相关接口和实现
  • 位运算 焦志广 位运算
    一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。 例如：9&am
  • nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodbmysqlnode数据库连接
    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
  • java动态编译 olive6615 javaHotSpotjvm动态编译
        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他