- 物联网设备数据流转之搭建环境:开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine
Heartsuit
时序数据库物联网分布式TDengine涛思数据
背景我们的项目涉及物联网相关业务,由于一开始的年少无知,传感器数据采用了MySQL进行存储,经过近两年的数据累积,目前几个核心表,单表数据已过亿,虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施,勉强满足基本的查询,能在秒级给出数据;但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小,这样下去肯定不行;另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加,当面对用户多维度的统计需求,在实现上、效率
- TDengine 使用教程:从入门到实践
遇见伯灵说
tdengine大数据时序数据库
TDengine是一款专为物联网(IoT)和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据,并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中,我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能,帮助你快速上手。1.TDengine简介TDengine是一个高效的时序数据存储解决方案,支持高并发写入和快速的实时分析。它适用于各种物联网应用场景,如传感器数据监控、日志数据处理等。
- 《一文讲透》第4期:KWDB 数据库运维(6)—— 容灾与备份
KaiwuDB 数据库
KaiwuDB技术博客数据库运维分布式多模数据库kaiwudb
一、KWDB容灾WAL概述KWDB采用预写式日志(Write-AheadLogging,WAL),记录每个时序表的模式变更和数据变更,以实现时序数据库的数据灾难恢复、时序数据的一致性和原子性。KWDB默认会将保存在WAL日志缓存中的日志条目实时写入日志文件,每5分钟通过后台线程更新WAL文件和数据文件的CHECKPOINT_LSN(检查点日志序列号),写入CHECKPOINTWAL日志,然后同步数
- 使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4
Heartsuit
Docker云原生容器编排docker时序数据库InfluxDBdocker-compose
背景如今InfluxDB已经更新到了2.x,InfluxDB1.x和2.x版本之间有几个主要的区别:数据模型:1.x:使用数据库和保留策略来组织数据。2.x:引入了组织(organizations)和存储桶(buckets)的概念,存储桶同时包含了数据的时间范围和保留策略。查询语言:1.x:使用InfluxQL,这是一种类似于SQL的查询语言。2.x:引入了Flux,这是一种更强大的数据脚本和查询
- 物联网实时数据存储方案选择
动亦定
MySQL物联网数据库物联网时序数据库数据库
存储物联网设备发出的实时数据时,需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案:1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据,如传感器数据。优点:高效存储和查询时间序列数据,支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。2.NoSQL数据库适用场景:适合非结构化或半结构化数据,如JSON、XML。优点:灵活的数据模型,易于扩展,适合
- 构建高可用性、高性能和可扩展的Zabbix Server架构
运维
简介本教程讲解了一下如何设计构建一个高性能、高可靠、高扩展的Zabbix监控集群。架构图架构图PDF下载:https://songxwn.com/file/Zabbix\_HA.pdfPigsty时序数据库集群ZabbixServer和Grafana的数据都是存放在数据库的,而Zabbix性能很大程度取决于数据库。所以要搭建数据库集群,提供性能和冗余性。(数据库最好使用SSD,最好是NVMESSD
- 使用TD-workbench管理tDengine数据库数据
鲸鱼姐
tdenginetdengine大数据时序数据库
总结:TD-workbench界面友好,最近一直在更新中,但使用只能有一个数据库连接1.安装TD-Workbench(1)git访问地址:tdengine-workbench:TD-Workbench是一个基于electron构建的,针对时序数据库TDengine的图形化管理工具。具有跨平台、易于使用、版本适应性强等特点(2)linux,mac电脑安装步骤如下#首先全局安装nrmnpmi-gnrm
- 用数据唤醒深度好眠,时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
在智能医疗与脑科学快速发展的今天,高效的数据处理能力已成为突破创新的关键。安提思专注于睡眠监测与神经调控,基于人工智能和边缘计算,实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。面对海量生理数据的存储与实时计算需求,安提思选择TDengine云服务作为核心时序数据库,借助其高效的数据压缩能力和毫秒级查询性能,确保精准分析与稳定运行。目前,安提思已完成经颅磁刺激系统的医疗器械型式检验,并计划开展多中心
- taosd 写入与查询场景下压缩解压及加密解密的 CPU 占用分析
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库大数据
在当今大数据时代,时序数据库的应用越来越广泛,尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。TDengine作为一款高性能的时序数据库,凭借独特的存储架构和高效的压缩算法,在存储和查询效率上表现出色。然而,随着数据规模的不断增长,在保证数据安全性和存储效率的同时,如何优化CPU的资源占用,成为了一个值得深入讨论的问题。本文将探讨TDengine在数据写入与查询场景下的压缩解压与加密解密过程中对CPU资
- 时序数据库 TDengine 化工新签约:存储降本一半,查询提速十倍
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine人工智能
化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累,精准聚焦行业痛点,并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine,力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理,同时达到了毫秒级实时监控,为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说,本次合作不仅使存储成本降低50%以上,查询效率提升
- 存储降本,查询提速!时序数据库 TDengine 助力靖江特钢释放数据价值!
tdengine数据库
靖江特殊钢有限公司(简称“靖江特钢”)在炼钢生产过程中,每天产生数亿条海量时序数据。随着数据规模的增长,传统数据库逐渐暴露出存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题,影响了生产效率和决策的及时性。为解决这一挑战,靖江特钢在本次项目中引入TDengine,构建高效的数据管理体系,支撑炼钢生产各环节的数据存储、查询和分析需求。项目落地后,依托TDengine,在极低存储成本的基础上,数据查询效率大
- 使用第三方工具监控 SpringBoot 接口超时,简单几步搞定!
程序员蜗牛g
springbootspringboot后端java
点击上方“程序员蜗牛g”,选择“设为星标”跟蜗牛哥一起,每天进步一点点程序员蜗牛g大厂程序员一枚跟蜗牛一起每天进步一点点31篇原创内容公众号为了实现SpringBoot项目的接口超时监控并触发邮件告警,以下是一些常用的第三方工具和解决方案,可根据项目规模和需求灵活选择。一、开源方案1.Prometheus+Alertmanager+Grafana功能特点:Prometheus:时序数据库,实时采集
- GreptimeDB v0.12 发布,开源 Rust 时序数据库
自不量力的A同学
开源时序数据库数据库
GreptimeDB是由格睿科技开发的开源时序数据库,基于Rust语言构建,以云原生、高性能、低成本为核心优势。根据现有信息,其最新版本v0.12的具体特性尚未在提供的摘要中明确提及,但结合GreptimeDB的发展历程和技术路线,可以推测其可能延续以下核心优势:云原生架构支持分布式部署,分离计算与存储,利用云对象存储(如S3)实现低成本存储,存储成本降低50倍,同时具备无限水平扩展能力。高性能与
- Apache IoTDB: 物联网时序数据库的分布式核心技术与实际应用
ITPUB-微风
apacheiotdb物联网
随着物联网(IoT)的快速发展,时序数据管理成为了一个重要的技术挑战。ApacheIoTDB,作为Apache基金会的顶级项目,提供了一种高效、可扩展的解决方案来应对这一挑战。本文将深入探讨ApacheIoTDB的分布式核心技术和其在实际应用中的表现。项目背景与核心技术ApacheIoTDB的诞生源于对海量时序数据管理的需求。在工业物联网中,机器设备和传感器实时产生大量时序数据,这些数据的管理对于
- 时序数据库 TDengine 化工新签约:存储降本一半,查询提速十倍
化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累,精准聚焦行业痛点,并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine,力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理,同时达到了毫秒级实时监控,为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说,本次合作不仅使存储成本降低50%以上,查询效率提升
- influxdb数据过期_「监控」InfluxDB系统架构分析
云锋金融
influxdb数据过期
InfluxDB系统架构参考:时序数据库技术体系–初识InfluxDB简单的理解:DatabaseInfluxDB中有着和传统数据库一样的Database的概念RetentionPolicy(RP)数据保留策略。核心作用有3个:指定数据的过期时间,指定数据副本数量以及指定ShardGroupDuration.RP创建语句如下:CREATERETENTIONPOLICYONONDURATIONREP
- 时序数据库技术体系 – 初识InfluxDB(原理)
weixin_30622181
数据库大数据系统架构
原贴地址:http://hbasefly.com/2017/12/08/influxdb-1/?qytefg=c4ft23在上篇文章《时序数据库体系技术–时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑,其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化,Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化,InfluxDB和Beringe
- timescaladb时序数据库高可用docker镜像使用
handsomestWei
数据库时序数据库docker数据库timescaladbpostgresql
timescaladb时序数据库高可用docker镜像使用timescaladb时序数据库高可用,基于bitnami/postgresql-repmgrdocker镜像制作,实现数据同步和故障自动转移主备切换。使用示例参考,附dockercompose配置例。pg-0:image:wjy2020/timescaledb-repmgr:pg14.15-ts2.17.2container_name:"
- docker搭建TDengine环境
时尚IT男
dockertdengine容器
TDengine是涛思数据旗下一款产品开源、云原生的时序数据库(TimeSeriesDatabase),已在2018年8月推出正式商业化版本。TDengine不依赖任何开源或第三方软件,拥有完全自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能,最大程度减少研发和运维的复杂度。TDengine官方文档一.TDengin安装1.拉取TDen
- 活动邀请|2024华为云首届开源开发者论坛即将正式开幕
前端开源
致开发者:华为云开源开发者论坛将于12月7日(周六)9点30分在上海静安香格里拉酒店正式召开,我们诚挚邀请你报名参与本次线下开发者论坛。报名成功,现场即可领取活动伴手礼,同时中午包含大会午餐。本次活动议题融入AI、Serverless、前端、时序数据库、边缘计算、批量调度等多个维度,大前端技术论坛也将从业务的实际案例出发,与大家共同探讨前端开源技术。因此希望与各位开发者齐聚上海,共赴开源盛典,共筑
- PCB行业龙头企业*IoTDB | 利用 IoTDB 替换HBase,打破查询功能局限性
Apache IoTDB
用户案例数据库大数据人工智能数据分析java
某PCB行业国内龙头上市企业主营印制线路板(PCB)生产、加工业务。其中,时序数据主要产生于生产设备采集的运行参数(温度、压力等)和检验设备采集的产品批次信息。在原有解决方案存在局限性的情况下,基于IoTDB时序数据库的特点和优势,该公司选择使用IoTDB作为其生产与质量分析系统的时序数据处理方案。使用此方案将有效提高存储与查询维度的性能。1业务需求痛点1.1查询无法支持SQL语言时序数据的查询功
- IoTDB 入门教程 基础篇①——时序数据库为什么选IoTDB ?
小康师兄
ApacheIoTDB入门教程iotdb时序数据库数据库TsFileApacheIoTDB
文章目录一、前文二、性能排行第一三、完全开源四、数据文件TsFile五、乱序数据高写入六、其他七、参考一、前文IoTDB入门教程——导读关注博主的同学都知道,博主在物联网领域深耕多年。时序数据库,博主已经用过很多,从最早的InfluxDB,到后期的TDengine,以及现在的IoTDB。最早是没得选,只能用InfluxDB。后面是有的选,换了TDengine。现在是选择太多,择优选了IoTDB。各
- 在K8s中部署动态nfs存储provisioner
超级阿飞
k8sclusterkubernetes容器云原生nfs
背景之前,我已经在一台workernode上安装了locallvm的provisioner来模拟需要本地高IOPS的数据库等stafeful应用的实现。为了后续给虚拟机里的K8s集群安装可用的metrics和logs监控系统(metrics和logs的时序数据库需要永久存储),特为K8s集群提供基于nfs的文件服务器一台,并安装nfsprovisioner,以便实现动态分配nfsvolume给po
- Influxdb 架构
王小工
数据库架构
InfluxDB是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库,用于存储大规模的时序数据并进行实时分析,其架构特点可以归纳为以下几点:一、核心组件数据摄取组件:负责接收用户写入的数据,并将其分片到不同的摄取器中。摄取器会对数据进行验证、分区、重复数据删除等处理,然后将数据保存为Parquet文件。摄取器还会更新目录,以通知其他组件新数据的到达。数据查询组件:负责处理用户的查询请求,从目录中获取所需的元
- 时序数据库 TDengine 与上海电气工业互联网平台完成兼容性认证
tdengine数据库
在工业数字化转型和智能化升级的浪潮中,企业对高效、可靠的数据管理解决方案的需求日益增长。特别是在风电智能运维、火电远程运维、机床售后服务等复杂多样的工业场景下,如何实现海量设备和时序数据的高效管理,已经成为推动行业升级的关键。近日,北京涛思数据科技有限公司与上海电气集团数字科技有限公司(下称“上海电气”)共同完成了产品兼容性验证。“星云智汇”工业互联网企业级平台V1.0与TDengineEnter
- prometheus(二)——数据模型、数据模块、表达式浏览器
姜姜是美女
Prometheus数据挖掘人工智能
文章目录一、prometheus数据模型1.概述2.指标类型3.作业job和实例targets/instance4.prometheusQL(数据查询语言也是时序数据库使用语言)二、prometheus数据模块三、表达式浏览器(promQL过滤使用)四、部署servicediscovery服务发现1.Prometheus指标抓取的生命周期2.prometheus服务发现机制3.静态配置发现4.动态
- Prometheus存储原理及数据备份还原
JohnnySongXY
prometheus网络运维linuxdevops
prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB时序数据库)中,并定时保存到硬盘中。与zabbix不同,zabbix会保存所有的数据,而prometheus本地存储会保存15天,超过15天以上的数据将会被删除,若要永久存储数据,有两种方式:方式一:修改prometheus的配置参数“storage.tsdb.retention.time=10000d”;方式二:将数据引入存储
- 一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法
米朵儿技术屋
智能科学与技术专栏分类学习数据挖掘
摘要在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下,各类感知设备产生海量的时序数据,设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理,使数据进行模式变更时不产生信息损失,且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统,调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况,对时序数据及其模式进行了形式化表述,对其模式演化的过程进行了分析,设计了一种
- 时序数据库TDengine 签约智园数字,助力化工园区智联未来
tdengine数据库
近年来,随着化工行业对安全、环保、高效运营的要求日益提高,化工园区的数字化转型成为必然趋势。从数据孤岛到全面互联,从基础监控到智能分析,如何高效管理和利用时序数据已成为化工园区智能化升级的关键环节。作为一家专注于时序数据管理与分析的领先企业,TDengine致力于为行业提供高效、可靠的技术支持,与行业伙伴携手推动智慧化工园区的发展。自2020年起,TDengine与智园数字科技(山东)有限公司展开
- 陶建辉荣登 2024 福布斯中国新时代颠覆力创始人榜单,见证创新力量的崛起
tdengine数据库
在瞬息万变的时代中,能够引领变革的创新者往往以独特的视角和颠覆性的力量脱颖而出。近日,福布斯中国发布的2024“新时代颠覆力创始人”评选榜单,正是对这些创新力量的致敬与认可。凭借着在时序数据库领域的卓越创新和深远影响,涛思数据创始人&CEO陶建辉荣膺这一殊荣,成为行业先锋中的佼佼者。据了解,本次评选历经8个月的深入调研和洞察,不局限于创始人的年龄、性别或所属行业等传统框架,更加注重候选者是否具备“
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,