- Hadoop
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成,分别是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)、YARN(资源管理)和HadoopCommon(公共工具和库)。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生
- linux挂载文件夹
小码快撩
linux
1.使用NFS(NetworkFileSystem)NFS是一种分布式文件系统协议,允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service,你可以使用以下命令启动和启用它:sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
- nfs服务搭建
GHope
nfs是什么?基哥度娘网络文件系统(NFS)是sun微系统最初开发的分布式文件系统协议,[1]允许客户端计算机上的用户通过计算机网络访问文件很像本地存储被访问。NFS与许多其他协议一样,在开放网络计算远程过程调用(很久以前RPC)系统上建立。NFS是在请求注释(RFC)中定义的开放标准,允许任何人实现协议。NFSNFS优势:节省本地存储空间,将常用的数据存放在一台NFS服务器上且可以通过网络访问,
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法23
是小旭啊
人工智能
在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法21
是小旭啊
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在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 大数据分析与安全分析
Zh&&Li
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大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据:是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征:海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据有关大数据的新兴网络信息技术应用不断出现,主要包括大规模数据分析处理、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和存储系统1.2大数据安全威胁分析“数
- 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享
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主题:INTO100沙龙时间:2015年11月21日下午地点:梦想加联合办公空间分享人:卫向军(毕业于北京邮电大学,现任微博平台架构师,先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作,专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。)架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们
- 深入解析HDFS:定义、架构、原理、应用场景及常用命令
CloudJourney
hdfs架构hadoop
引言Hadoop分布式文件系统(HDFS,HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop框架的核心组件之一,它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。本文将从HDFS的定义、架构、工作原理、应用场景以及常用命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解HDFS。1.HDFS的定义1.1什么是HDFSHDFS是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
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HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中,有三个关键的组件:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一,负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- 分布式文件系统FastDFS动态扩容
欢醉
当用户量越来越大,则集群中某个group总会到达其极限,这时就得扩展集群的容量了。FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容纵向扩容指在同一个group组中增加服务器,实现数据冗余,数据备份。同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group,则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘,指定store_path1……,但这样做的
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建的分布式、面向列的NoSQL数据库,主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable,能够在海量数据中提供快速的随机读写操作,适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表(Table):HBase的数据存储在表中,与传统的关系型数据库不同,HBase的表是面向列族(Co
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- JuiceFS 社区版 v1.2 发布,新增企业级权限管理、平滑升级功能
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JuiceFS社区版v1.2今天正式发布,这是自2021年开源以来的第三个大版本。v1.2也是一个长期支持版本(LTS)。我们将持续维护v1.2以及v1.1这两个版本,v1.0将停止更新。JuiceFS是为云环境设计的分布式文件系统,支持超过10种元数据引擎和30种以上的数据存储引擎。这些丰富的选择使得用户可以灵活应对多变的企业环境和数据存储需求;同时,JuiceFS兼容多种访问协议,包括POSI
- 大数据学习|理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
进击的小白菜
数据库大数据大数据学习apache
文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型,数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,通常是以文本格式(如CSV或TSV)或者二进制格式(如Parquet或ORC)。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中,如MySQL,用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
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虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- Hdfs的机架感知与副本放置策略
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1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分,有效地提高了数据的可靠性,可用性和性能,使其成为处理大规模数据的理想选择.2.机架感知2.1什么是机架感知Hadoop组件时机架感知的.例如,hdfs块放
- Django 后端架构开发:存储层调优策略解析
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Django后端架构开发:存储层调优策略解析目录数据库读写分离实现与优化分布式文件系统在Django中的应用与优化Elasticsearch存储层优化策略前端页面静态化处理数据库读写分离实现与优化数据库读写分离是一种优化数据库性能的常见手段,特别是在高并发的情况下,能够有效地分担主库的压力。读写分离通常通过将写操作指向主库,读操作指向从库的方式来实现。Django提供了丰富的支持,可以通过配置多个
- HDFS的编程
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一、HDFS原理HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上
- Hadoop 的基本 shell 命令
难以触及的高度
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Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce进行交互。以下是一些常用的Hadoopshell命令:一、HDFS命令1.查看HDFS状态`hdfsdfsadmin-report`:显示HDFS的健康状态和容量信息。2.文件系统操作`hdfsdfs-ls[path]`:列出指定路径下的文件和目录。`hdfsdfs-du[path]`:显示指定路径
- 【RH134知识点问答题】第9章 访问网络附加存储
是芽芽哩!
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目录1.NFS的主要功能是什么?2.如何安装与配置NFS?3.说出手动挂载NFS的必要步骤。4.说出自动挂载NFS的必要步骤。5.说明创建自动挂载时的间接映射和直接映射的主要区别。1.NFS的主要功能是什么?NFS是一种分布式文件系统协议,主要功能包括:①允许远程计算机通过网络访问共享文件。②实现文件系统在客户端和服务器之间的透明访问。③支持文件的共享、读取和写入,使得多个计算机可以共享相同的文件
- 服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别
木子Hui
服务器虚拟化和云平台
云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括弹性云服务器和裸金属服务器。云硬盘类似PC中的硬盘,需要挂载至云服务器使用,无法单独使用。您可以对已挂载的用户可以为虚拟IP地址绑定一
- HDFS
weixin_51987187
笔记大数据
(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
- SeaweedFS部署
仙女陈
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SeaweedFS介绍SeaweedFS是一个分布式文件系统应用场景:主要用于存储处理小文件、大文件分块成小文件上传Githup地址:https://github.com/chrislusf/seaweedfs官方文档:https://github.com/chrislusf/seaweedfs/wikiseaweedfs源码解析:https://www.bbsmax.com/A/6pdDYXQK
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- GlusterFS:开源分布式文件系统的深度解析与应用场景实践
超逮虾户
企业级工具开源系统架构java
引言在当今大数据时代背景下,企业对存储系统的容量、性能和可靠性提出了前所未有的挑战。GlusterFS作为一款开源的、高度可扩展的分布式文件系统,以其独特的无中心元数据设计和灵活的卷管理机制,在众多场景中脱颖而出,为解决大规模数据存储难题提供了强有力的支持。GlusterFS简介与核心概念GlusterFS简介GlusterFS是一款开源、可扩展的分布式文件系统,专为大规模数据存储和管理而设计。它
- hadoop硬件配置 高可用 datanode namenode硬件配置
xcagy
HADOOPK8Shadoop硬件田尚滨
每个分布式文件系统分块在NameNode的内存中大小约为250个字节,此外还要加上文件和目录所需的250字节空间。500字节一个块假设我们有5000个平均大小为20GB的文件并且使用默认的分布式文件系统分块大小(64MB)同时副本因子为3,5000*20GB=102400000M=97T那么NameNode需要保存5千万个分块的信息,这些分块的大小加上文件系统的开销总共需要1.5GB的内存。但是一
- 精彩回顾 I DatenLord Hackathon 2023圆满结束!
DatenLordHackathon2023已经顺利完赛。达坦科技基于其跨云分布式文件系统DatenLord项目,结合AI大模型时代背景,搭建了擂台。我们邀请参赛者为DatenLord的极端场景设计并实现缓存p2p传输和同步模块。本届赛题为“ExplorethePossibilities”,旨在为感兴趣的队伍提供平台发掘和实现自己的无限可能,同时探索项目的各种可能性。比赛吸引了众多对于Rust感兴
- 【2019-04-28】Hadoop分布式文件系统
BigBigFlower
Hadoop自带HDFS(hadoopdistributefilesystem)。HDFS默认数据块128M。HDFS有两类工作节点:一个管理节点namenode、多个工作节点datenode,namenode维护文件系统树以及整颗树内所有的文件和目录。namenode记录每个文件中各个数据块所在的数据节点信息。但不永久保存块的位置信息,这些信息会在系统启动时根据数据节点信息重建。namenode
- 分布式文件系统 SpringBoot+FastDFS+Vue.js【四】
良辰美景好时光
vuespringbootspringbootvue.js后端
分布式文件系统SpringBoot+FastDFS+Vue.js【四】八、文件的下载和删除功能8.1.FastDFSClient.java8.2.FileServerController.java8.3.Vue的fast.js8.4.fastdfsimg.vue8.5.效果九、总结endl八、文件的下载和删除功能8.1.FastDFSClient.java@Slf4jpublicclassFast
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
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能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分