- vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(3)-KoP指标异常修复
作者:vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件,它实现了Kafka的协议,可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar,这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换,用户可以使用Kafka
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- 广州曼顿2P数字微断:保护电力设备的安全守护者
mdkk678
安全
在现代社会,电力设备的安全运行对各行各业至关重要。然而,电力系统中存在各种电压波动、过载和短路等问题,可能对设备造成损害。为了保护电力设备免受这些问题的影响,广州曼顿推出了2P数字微断器。本文将介绍这一创新产品的特点和优势,以及它对电力设备的保护作用。广州曼顿科技有限公司专注用户侧智慧数字电气产品研制,以及智慧电能服务大数据云平台建设。基于人工智能技术,大幅提升人触电时的生命安全保障,以及电气火灾
- 探秘阿里云消息队列:解锁分布式系统的异步通信奥秘
云资源服务商
阿里云云计算中间件
阿里云消息队列:分布式架构的基石在当今数字化快速发展的时代,分布式系统已成为企业构建高可用、高性能应用的关键架构。而消息队列,作为分布式系统中的重要组件,犹如基石一般,支撑着整个架构的稳定运行。它能够有效地解决分布式系统中的异步通信、解耦、削峰填谷等问题,为系统的可靠性和扩展性提供了强大的保障。阿里云作为云计算领域的领军者,其推出的阿里云消息队列凭借着卓越的性能、高可靠性以及丰富的功能,成为了众多
- Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用:深入探索用户互动
程序员威哥
python爬虫数据挖掘
引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台,每天都有大量的信息生成,用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持,已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言,凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具,已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中,我们将通过Python爬虫技术,深入
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- Python 爬虫实战:如何搭建高效的分布式爬虫架构,突破数据抓取极限
程序员威哥
python爬虫分布式
随着互联网数据量的飞速增长,单一爬虫在抓取大量数据时的效率和稳定性往往无法满足需求。在这种情况下,分布式爬虫架构应运而生。分布式爬虫通过多节点并行工作,可以大大提高数据抓取的速度,同时减少单点故障的风险。本文将深入探讨如何使用Python构建一个高效的分布式爬虫架构,从架构设计到技术实现,帮助你突破数据抓取的极限。一、什么是分布式爬虫?分布式爬虫系统将爬虫任务拆分为多个子任务,分布到不同的服务器或
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
AI智能探索者
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AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代,人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台,为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景,帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息,构建全国范围的人
- 1-Kafka介绍及常见应用场景
sql2008help
kafka分布式
Kafka介绍ApacheKafka是一个开源的分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会。它被设计用于高吞吐量、低延迟、可水平扩展地处理实时数据流。官网地址是:https://kafka.apache.org/以下是Kafka的核心介绍:核心概念消息系统(MessagingSystem)Kafka充当生产者和消费者之间的消息中间件,解耦系统,确保可靠的数据传递。
- Python爬虫实战:利用Selenium与反反爬技术高效爬取天眼查企业信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapyselenium
摘要本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取天眼查的企业信息数据。我们将从爬虫基础开始,逐步深入到高级反反爬技术,最终构建一个能够稳定获取天眼查数据的爬虫系统。文章包含完整的代码实现、技术原理分析以及实际应用场景,帮助读者全面掌握企业信息爬取的核心技术。关键词:Python爬虫、天眼查、Selenium、反反爬技术、企业信息采集、数据挖掘一、引言在当今大数据时代,企业信息数据对于市场分析、商
- 智慧城市大脑解决方案
智慧城市大脑背景与意义智慧城市大脑作为城市管理的创新模式,通过集成大数据、人工智能等技术,实现了对城市运行的全面感知与智能决策。它不仅提升了城市管理效率,还为市民带来了更加便捷、安全的生活体验。智慧城市大脑建设历程某城市作为智慧城市大脑的创新策源地,自2016年起便与阿里巴巴集团深度合作,投入巨资自主研发城市数据大脑“交通小脑”平台。该平台成功接入了大量视频和数据,实现了对道路和时间资源的再分配,
- 智慧城市大脑:城市治理的新引擎
Fulima_cloud
智慧城市人工智能
在科技日新月异的今天,智慧城市的概念已经深入人心。而智慧城市大脑,作为智慧城市的中枢神经系统,运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术,构建的城市级智能化管理体系,正逐步成为提升城市治理能力、优化城市服务、推动城市可持续发展的重要力量。智慧城市大脑是什么,简而言之,是运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术,构建的城市级智能化管理体系。它如同城市的“智慧中枢”,通过对城市全域运行数据的
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
一杯冰美式_丶
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1.需求分析高并发:大量用户同时抢购,系统需要支持高并发请求。库存一致性:避免超卖(库存减为负数)或数据不一致。高性能:响应时间要短,用户体验要好。公平性:先到先得,避免作弊。2.技术选型缓存:使用Redis缓存商品库存和秒杀结果,减少数据库压力。消息队列:使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单,削峰填谷。数据库:MySQL存储订单和商品信息,使用事务保证数据一致性。分布式锁:使用Redis
- 告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘
山海上的风
分布式java
《告别重复订单!分布式ID生成核心方案全揭秘》你可能用过UUID,却饱受索引性能折磨;你尝试过数据库自增ID,却在分库分表时束手无策;你研究过雪花算法,却被时钟回拨问题困扰……分布式订单ID生成究竟有没有完美方案?本文将为你一一拆解,并给出企业级最优解!一、为什么订单ID如此关键?(示意图:分布式订单系统)需求维度技术指标灾难案例全局唯一零冲突概率重复订单导致财务对账崩溃高性能10万+TPS秒杀活
- Java微服务框架技术选型全景报告
chanalbert
技术选型javajava微服务框架技术选型
一、核心框架深度解析1.1Spring生态体系组件关键特性适用场景SpringBoot-约定优于配置+自动装配(Starter)-内嵌Tomcat/Jetty容器-Actuator监控端点企业级单体应用/传统系统迁移SpringCloud-微服务全家桶(Eureka/Zuul/Config)-强事务管理(SpringTX)-生态兼容性最佳复杂分布式系统WebFlux-响应式编程模型(Reactor
- Zookeeper的典型应用场景?
大家好,我是锋哥。今天分享关于【Zookeeper的典型应用场景?】面试题。希望对大家有帮助;Zookeeper的典型应用场景?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,它被广泛应用于需要分布式系统协调的场景。以下是Zookeeper的一些典型应用场景:1.分布式锁在分布式系统中,多个节点可能需要对共享资源进行访问,这时就需要确保访问的排他性。Zookeep
- NCCL 核心集体通信操作深度解析:从原理到优化实践
清风 001
AI大模型底层建设gpu算力ai
目录引言:NCCL——分布式训练的通信引擎一、NCCL基础:GPU通信的“加速器”1.1NCCL与MPI的协同1.2集体通信的价值二、NCCL核心操作深度解析2.1AllGather:全局数据聚合2.1.1定义与目标2.1.2算法原理2.1.3性能影响因素2.1.4测试方法(nccl-tests)2.2AllReduce:梯度聚合的核心2.2.1定义与目标2.2.2算法原理2.2.3性能影响因素2
- Scrapy与分布式开发(2.3):lxml+xpath基本指令和提取方法详解
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打造高效爬虫系统scrapy分布式xpathlxml
lxml+xpath基本指令和提取方法详解一、XPath简介XPath,全称为XMLPathLanguage,是一种在XML文档中查找信息的语言。它允许用户通过简单的路径表达式在XML文档中进行导航。XPath不仅适用于XML,还常用于处理HTML文档。二、基本指令和提取方法选择节点使用XPath,你可以轻松地选择XML文档中的节点。*选择根节点:/*选择子节点:/parent/child*选择所
- Docker安装部署MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE数据实时同步
是小南啊_-
Javajavacentosdockerkafkahadoop
因为公司业务需求要将mysql的数据实时同步到hive中,在网上找到一套可用的方案,即MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE的数据流通方式,因为是首次搭建,所以暂时使用伪分布式的搭建方案。一、安装docker安装docker的教程网上一搜一大把,请参考:centos下docker安装教程二、docker安装MySQL安装教程网上也有很多,请参考:docker安装MySQL1.开启
- HBase总结
HBase1.HBase核心概念HBase的作用HBase主要用于存储和管理超大规模的结构化或半结构化数据(如PB级),特点包括:高扩展性:通过分布式架构横向扩展,支持数千台服务器高吞吐量:适合实时随机读写(如用户行为日志、实时分析)强一致性:保证同一行数据的原子性操作灵活的数据模型:支持动态列和稀疏存储典型应用场景:互联网公司的用户行为日志存储(如点击流数据)社交媒体的实时消息存储物联网设备时序
- GlusterFS 分布式文件系统详解
Sally璐璐
运维运维
一、核心特性高扩展性GlusterFS采用无共享架构,支持横向扩展,只需添加服务器节点即可提升存储容量和性能,理论上可达PB甚至EB级规模,且扩展过程对上层应用完全透明。例如,一个初始4节点、20TB的集群可无缝扩展至100节点、500TB规模,仅需执行简单扩容命令,无需中断服务或数据迁移。详细扩容步骤:准备新服务器并安装GlusterFS软件确保操作系统版本兼容安装glusterfs-serve
- KaiwuDB X 济南大数据局:构建城市级重点车辆智慧监管中枢
数据库
项目背景2022年2月14日,交通运输部联合多部门对《道路运输车辆动态监督管理办法》进行重要修订。新规突出"科技强监"理念,明确要求各级管理机构依托智能监管平台构建常态化监管机制:一方面强化对重点营运车辆的动态监测,另一方面建立事故预防预警体系。这一政策不仅为城市重点车辆监管提供了权威的政策指引,更在全国范围内掀起了监管平台智能化升级的热潮。作为城市治理的中枢部门,济南市大数据局肩负着重点车辆监管
- 什么是 Web3?
Web3是用来描述互联网下一代迭代的术语,它建立在区块链技术之上,由用户共同控制。第三次会成功吗?互联网一直在发展和变化。但不仅仅是网站和平台会时好时坏;构建互联网的代码本身也在不断变化。在过去的几年中,一些技术未来学家开始将计算机科学家GavinWood创造的术语Web3视为未来事物的标志。Web3是一种建立在区块链上的新型去中心化互联网,区块链是由参与者共同控制的分布式账本。由于区块链的集体性
- 区块链技术如何促进算力生态的发展?
VV- Wxiaoxwen
软件工程开源软件软件构建
区块链技术可通过优化共识机制、推动分布式算力发展、促进算力资源共享等方式,从提升效率、拓展应用场景、优化资源配置等方面促进算力生态的发展,具体如下:-优化共识机制提升算力效率:传统的工作量证明(PoW)共识机制依赖大量计算资源,能耗高且效率低。而权益证明(PoS)、委任权益证明(DPoS)等新型共识机制的出现,减少了对挖矿算力的依赖,能在保证安全性的前提下,大幅降低算力需求,提高能源利用效率,使区
- 分布式系统与RPC框架介绍
jjkkzzzz
分布式系统rpc
分布式系统是什么?分布式系统是由多台独立的计算节点通过网络协同组成的系统,多个节点对外表现为一个整体,共同完成一个业务目标。这些节点可以是不同物理机、虚拟机、容器,也可以位于不同地理位置。分布式系统特点:多节点协作:系统中的多个服务进程分布在不同机器上。网络通信:节点间通过网络(通常通过RPC)通信。透明性:用户感知不到后端有多少节点。容错能力:节点故障不会影响整体系统的可用性。为什么需要分布式系
- Rust之从零开始构建分布式事务数据库
莲华君
rust分布式数据库
目录第一部分:Rust基础与数据库基础Rust语言基础Rust的特点与优势Rust的内存安全与并发模型Rust工具链与开发环境搭建数据库基本原理关系型数据库与非关系型数据库数据库的事务管理原理ACID与BASE理论分布式系统与数据库的挑战第二部分:分布式数据库核心架构分布式数据库的设计原则CAP理论与BASE理论数据分片与复制数据一致性与可用性的权衡数据持久化与恢复策略分布式事务的基础事务的ACI
- OpenHarmony vs Linux:分布式操作系统的终极对决
109702008
编程操作系统#linux系统linux分布式人工智能
副标题:从架构基因到场景适配,解析两大系统的分布式能力差异与未来演进引言:分布式操作系统的时代命题在万物互联时代,设备协同与算力融合成为刚需。OpenHarmony和Linux作为两大开源操作系统,代表了不同的技术路线:前者是原生分布式设计,后者是生态驱动演进。本文从分布式视角深度对比二者,为开发者提供选型参考。一、架构设计:原生支持vs生态补足能力维度OpenHarmonyLinux内核模型微内
- 【经验分享】分布式爬虫的优势与劣势分析
电商数据girl
跨境电商API接口电商项目API接口测试电商ERP项目接口经验分享分布式爬虫java数据库大数据python
分布式爬虫通过多节点协同工作实现数据采集,其设计初衷是解决单节点爬虫在大规模数据抓取场景中的性能瓶颈,但同时也因架构复杂度带来了新的挑战。以下从技术特性、应用场景适配性两个维度,系统分析其优势与劣势:一、分布式爬虫的核心优势高效突破大规模数据采集瓶颈并行处理能力:通过将任务拆分到多个节点并行执行,大幅提升数据抓取效率。例如,采集100万条电商商品数据时,单节点爬虫可能需要数天,而由10个节点组成的
- Docker容器如何实现分布式微服务:从0到1的深度解析
cda2024
docker分布式微服务
在当今云计算和大数据时代,企业面临的最大挑战之一是如何快速、稳定地部署和管理复杂的软件应用。传统的单体架构已难以满足现代互联网应用的需求,而分布式微服务架构成为了解决这一难题的关键。但问题随之而来:如何高效地构建和管理分布式微服务?Docker容器技术的出现为这个问题带来了新的曙光。它不仅简化了应用程序的打包和部署过程,还为微服务架构提供了强大的支持。本文将深入探讨Docker容器如何实现分布式微
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,