- 技术调研:时序数据库(一)
myskybeyond
时序数据库时序数据库数据库
选择时序数据库时,选择当下主流的解决方案。目前主流的开源解决方案有InfluxDB、TDengine和TimescaleDB。下文从多个维度对比分析,最终根据需求做出选型决策。1.核心架构与设计理念数据库架构特点核心优势InfluxDB-专为时序数据设计的分布式数据库-基于时间线(TimeSeries)模型-开源版(OSS)与商业版(Cloud/Enterprise)功能差异大高写入吞吐量、原生支
- 高可用与低成本兼得:全面解析 TDengine 时序数据库双活与双副本
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据涛思数据数据库物联网iot
在现代数据管理中,企业对于可靠性、可用性和成本的平衡有着多样化的需求。为此,TDengine在3.3.0.0版本中推出了两种不同的企业级解决方案:双活方案和基于仲裁者的双副本方案,以满足不同应用场景下的特殊需求。本文将详细探讨这两种方案的适用场景、技术特点及其最佳实践,让大家深入了解这两大方案如何帮助企业在高效可靠的数据存储和管理中取得成功。TDengine双副本(+仲裁者)为了满足部分客户在保证
- Gitea 服务器监控面板的搭建
shengyin714959
笔记最高笔记服务器gitea数据库
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库。Grafana是一个可视化的数据分析面板,它可以从Prometheus中查询时序数据,绘制漂亮的数据图表。本文作者在实践中使用Prometheus抓取和存储Gitea服务器的运行数据,并基于Grafana提供的开源数据面板创建了一个自己服务器的Gitea性能监控面板。工作原理为了更清晰地理解Prometheus的工作原理,我在下方列出了Pr
- 时序数据库选型分析
沉默的松饼
时序数据库物联网
在当今数字化时代,大量的时间序列数据不断产生,从工业物联网设备的传感器数据,到金融领域的交易记录,再到互联网应用的用户行为日志等。为了高效地存储、管理和分析这些时序数据,选择一款合适的时序数据库至关重要。本文将对几款主流的时序数据库进行选型分析,帮助读者在众多选项中找到最符合自身需求的数据库解决方案。常见时序数据库概述InfluxDBInfluxDB是一款广泛使用的开源时序数据库。它专为处理时间序
- 时序数据库 TDengine x Kepware:解决你最头疼的“设备接入”问题
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
每个做工业数据采集的工程师都可能遇到这个问题:设备协议五花八门,数据源接入复杂,采集来的数据格式不统一,打通IT与OT系统总是困难重重。你明明已经在数据库中搭好了“数据大坝”,但最前端的那道“数据进口”,却迟迟无法打开。现在,TDengine和Kepware联手,给这个老难题带来了解法。TDengine与Kepware实现集成近日,TDengine正式完成与PTC旗下企业级工业连接解决方案Kepw
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- 时序数据库IoTDB数据导入与查询功能详解
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据开源
1.引言本文将详细介绍ApacheIoTDB如何实现数据的导入和查询功能,包括自动导入CSV格式数据、使用SQL语句写入数据以及基本查询和聚合查询等。2.数据导入2.1IoTDB架构简介以实际工业应用场景为例,我们提供了一个测试用的CSV格式数据表格,该表格记录了某集团高山风机的轮毂温度数据。2.2CSV导入时间序列和值ApacheIoTDB提供了CSV工具,可以将CSV格式的数据导入数据库中。具
- 小白对时序数据库的理解
chunmiao3032
时序数据库数据库
一、什么是时序数据库?时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储、处理和分析时间序列数据的数据库管理系统。时间序列数据是按时间顺序记录的数据,通常由各种设备和传感器生成,例如智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域的设备,以及证券市场的行情数据等。这些数据通常具有以下特点:时间戳:每个数据点都带有时间戳,这对于数据的计算和分析至关重要。结构化:与非结构化数据不
- 秒级响应与低成本实现!TDengine 时序数据库助力多元量化交易系统的背后故事!
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据数据库涛思数据物联网iot
作者:多元量化,莫建元转发在不久前的“2024,我想和TDengine谈谈”征文活动中,我们收到了许多精彩的投稿,反映了用户与TDengine之间的真实故事和独特见解。今天,我们很高兴地分享此次活动的第一名作品。这篇文章详细阐述了广西多元量化科技有限公司如何利用TDengine构建高效的量化交易系统,提升交易效率和决策质量。通过深入分析数据库选型和数据架构设计,作者展示了TDengine在金融领域
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
深山技术宅
物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- 时序数据库 TDengine × Power BI:高频数据也能秒级响应
你是否遇到过这样的情况:花了几个小时搭建好PowerBI报表,控件也拖好了,样式也调好了,却发现页面卡得像PPT,数据更新慢得像在看回放?其实,这不是你的错——时序数据的高频、高量、复杂结构,让传统数据库频频“掉链子”,再加上可视化工具对数据结构、维度和聚合的依赖,一不小心就成了“拼图地狱”。而这正是TDengine与PowerBI深度集成的意义所在:一个是专为高性能时序数据处理设计的数据库,一个
- 时序数据库 TDengine 通过麒麟全系列兼容性认证,稳了!
国产操作系统+国产数据库能不能打?我们最近亲自上场试了试。在最新一轮兼容性测试中,TDengineV3.0和麒麟信安旗下的桌面、服务器、嵌入式系统等多个版本做了全套适配,结果非常理想:稳定运行,性能在线,充分验证了TDengine在不同国产化环境下的运行稳定性与高性能特性。这次通过互认证的麒麟产品包括:桌面操作系统V7/V8服务器操作系统V7/V8高级认证版桌面&服务器系统V7嵌入式操作系统V3.
- 时序数据库的深入浅出介绍(2022)
蓝宝石的傻话
TSDB时序数据库时序数据库数据库
时序数据库是一类专门用于存储和分析时间序列数据的数据库。时间序列数据通常包含时间戳和对应的指标值,用于监控和分析某个目标的变化趋势。时序数据库需要高效存储大量时间序列数据,并支持相关的分析与运算,如聚合、下采样、滚动窗口等。起源时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代。随着工业控制和SCADA系统的兴起,人们需要存储和处理大量时间序列数据。这促进了时序数据库的出现。时序数据库的主要发展阶段包括关
- 时序数据库IoTDB分布式架构解析与运维指南
时序数据说
时序数据库iotdb分布式数据库大数据架构运维
一、IoTDB分布式架构概述分布式系统由一组独立的计算机组成,通过网络通信,对外表现为一个统一的整体。IoTDB的原生分布式架构将服务分为两个核心部分:ConfigNode(CN):管理节点,负责管理分区表、节点信息以及整个集群的负载均衡等功能。DataNode(DN):数据节点,包含五个主要模块:查询引擎、存储引擎、元数据引擎、共识引擎和流处理引擎。一个典型的IoTDB集群配置为3C3D
- 时序数据库 Apache-IoTDB源码解析之文件索引块(五)
刘涛华
IoTDB源码解析数据库大数据
上一章聊到TsFile的文件组成,以及数据块的详细介绍。详情请见:时序数据库Apache-IoTDB源码解析之文件数据块(四)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB仓库,求一波Star。欢迎关注头条号:列炮缓开局,欢迎关注OSCHINA博客这一章主要想聊聊:TsFile索引块的组成索引块的查询过程索引块目前在做的改进项索引块索引块由两大部分组成,其写入的方式是从左到右写入,也就是从文件头向文件尾写入。
- 时序数据库IoTDB特性:支持对齐时间序列功能解析
时序数据说
时序数据库iotdb物联网大数据数据库
一、引言时序数据库IoTDB已引入了一项重要功能——支持对齐时间序列(alignedtimeseries)。本文将深入解析这一功能的背景、应用场景及其实现方式。二、设备与传感器的基本数据模型时序数据库管理的核心对象是时间序列,每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如,风速传感器安装在风力发电机上,采集其所在位置的风速数据,形成一条时间序列。设备是传感器的载体,一个设备通常配备多个传感器
- 浅谈时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之前言
AI科学小老师
个人博客导航页(点击右侧链接即可打开个人博客):大牛带你入门技术栈这一章主要想聊一聊:为什么重复造轮子,从物联网行业的数据特点到IoTDB的发展过程这个轮子造的怎么样,IoTDB和竞品测试对比时序数据我个人理解时序数据是基于时间维度的同一个物体或概念的值构成的一个序列数据。在传统关系型数据库中,例如MySQL,我们通常会放置一个自增的Id列作为主键标识,如下:Id人名体温测量时间1张三36.520
- 时序数据库双存储引擎技术解析
时序数据说
时序数据库数据库物联网iotdb大数据开源
随着物联网的蓬勃发展和工业技术的不断进步,管理海量时间序列数据的需求日益迫切。时间序列数据主要分为单元时间序列和多元时间序列两类。单元时间序列仅含单一时间相关变量,而多元时间序列则包含多个时间相关变量,且这些变量的采样时间点相同,因此数据能以矩阵形式展现。时序数据库存储引擎分类目前主流的时序数据库存储引擎主要分为支持单元时间序列和多元时间序列两大类。单元时间序列存储引擎:独立存储每个时间序列,
- 时序数据管理的新维度:解析IoTDB与HBase的技术边界
时序数据说
iotdbhbase数据库时序数据库分布式开源
在物联网与工业大数据场景中,数据的时序特性对存储与计算提出了独特挑战。面对海量设备生成的高频时序数据,如何在有限的资源内实现高效写入、灵活查询与实时分析,成为企业技术选型的核心考量。本文将从架构设计、数据建模、性能表现及场景适配等角度,对比分析IoTDB与HBase的技术差异,探索时序数据库的演进方向。一、设计哲学的分野:专用时序与通用存储HBase作为经典的NoSQL数据库,以宽表模型和LSM-
- 时序数据库IoTDB测点管理实践指南
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据开源数据结构
在物联网场景中,海量设备产生的时序数据管理是核心技术挑战之一。ApacheIoTDB作为专为工业物联网优化的时序数据库,其创新的测点管理体系提供了高效的元数据管理能力。本文将以IoTDB官方文档为基础,结合实战案例解析测点管理的关键操作。一、数据库管理:数据存储的基石1.1创建数据库数据库是IoTDB的逻辑存储单元,通过分层路径组织设备结构。创建时需遵循命名规范:CREATEDATABASEroo
- 时序数据库IoTDB数据模型建模实例详解
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据开源
一、引言本文旨在通过具体实例详细介绍IoTDB(InternetofThingsDatabase)的数据模型建模方法,以解决部分用户对实际系统建模的困惑。IoTDB作为一种时间序列数据库,其数据模型与实时库、InfluxDB、OpenTSDB等基于标签的模型有所不同。二、基于标签的模型概述在实时库、InfluxDB、OpenTSDB等数据库中,每个测点通常有一个由符号"."连接的多个属性值组成的名
- 时序数据库IoTDB的写入技术与性能分析
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据
ApacheIoTDB(InternetofThingsDatabase)是一款专为物联网场景设计的时序数据库,由清华大学团队开发并贡献给Apache基金会。它以其高效的写入性能、低存储成本和强大的查询能力,在物联网领域得到了广泛应用。本文将深入探讨IoTDB的写入技术和性能表现,帮助你更好地理解其优势。1.IoTDB的核心写入技术IoTDB的写入性能得益于其独特的设计和优化技术,主要包括以下几个
- IoTDB集群的一键启停功能详解
时序数据说
iotdb大数据时序数据库数据库开源
IoTDB(InternetofThingsDatabase)作为一种专为物联网设计的高性能时序数据库,支持单机与分布式等多种部署模式。随着节点数量的增加,手动管理集群的启动与停止过程变得繁琐。为了提升部署效率,IoTDB提供了一键启停集群的功能,通过简单的配置与脚本即可实现快速自动化管理。一键启停集群功能概述在IoTDB的根目录下,sbin子目录包含了start-all.sh和stop-all.
- 时序数据库Apache IoTDB核心技术深度解析
时序数据说
时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
一、引言背景:5G技术加速了IoT领域的发展,物联网设备数据的收集、存储和计算需求日益增长。ApacheIoTDB作为一款专为物联网时序数据设计的软件系统,在2020年被Apache基金会认可为顶级项目。二、IoT领域发展趋势5G与IoT:5G催化了IoT的发展,80%的5G利好体现在物联网领域。中、美工业互联网及德国工业4.0均在蓬勃发展。边缘计算:Gartner自2018年起强调云
- 数据库领域新趋势:时序数据库崛起
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库网络ai
数据库领域新趋势:时序数据库崛起关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、金融科技、大数据分析、TSDB、InfluxDB摘要:随着物联网、金融科技等领域的快速发展,时间序列数据的处理需求急剧增长,传统关系型数据库在处理这类数据时面临性能瓶颈。本文深入探讨时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)的崛起背景、核心原理、关键技术、应用场景及未来发展趋势。我们将从架构设计、存储引擎、
- 高效时间序列分析的开源利器:QuestDB
臻源
精品开源应用分享开源github时序数据库性能优化
QuestDB:探索数据的深度,加速决策的速度-精选真开源,释放新价值。概览时序数据库(TimeSeriesDatabase,简称TSDB)是一种专门设计和优化的数据库系统,用于高效地存储、管理和查询带有时间戳的数据序列,即时间序列数据。这类数据库的核心特点是处理那些随时间变化的数据,如传感器测量值、服务器性能指标、股票价格、天气数据等,其中每个数据点都关联了一个精确的时间戳。QuestDB是一个
- 使用EMQ X规则引擎将MQTT数据实时插入时序数据库IoTDB
时序数据说
大数据iotdb物联网时序数据库开源
一、引言本文将详细介绍如何使用EMQX规则引擎的MQTT数据桥接功能,接收由MQTT客户端发送的数据,并将其实时插入到时序数据库IoTDB中。EMQX作为一个大规模扩展、可弹性伸缩的开源云原生分布式物联网消息中间件,能够高效可靠地处理海量物联网设备的并发连接。而IoTDB作为Apache的顶级项目,以其轻量级架构、高性能和高可用性,满足了工业IoT领域中海量数据存储、高吞吐量数据写入和复杂数据查询
- InfluxDB:一款强大高性能的时序数据库!
开源项目精选
时序数据库数据库
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库,并且在时序型数据库DB-EnginesRanking上排名第一。专门用于收集、存储、处理和可视化时间序列数据的平台。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。数据点通常由同一来源的连续测量组成,用于跟踪随时间的变化。Stars数30,137Forks数3,613主要特点高性能数据存储:InfluxDB的TSM引擎提供了数据的高速读写和压缩功能,使
- 微服务监控:Prometheus+Grafana搭建指南
软件工程实践
微服务prometheusgrafanaai
微服务监控:Prometheus+Grafana搭建指南关键词:Prometheus、Grafana、微服务监控、时序数据库、Exporter、Alertmanager、指标采集摘要:本文以“搭积木”的方式,从0到1讲解如何用Prometheus+Grafana搭建微服务监控系统。通过生活比喻、实战步骤和代码示例,带你理解监控核心概念(如指标采集、可视化、告警),掌握安装配置、数据采集、图表绘制和
- 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,