【Hudi数据湖应用】Hudi-Spark-Bundle NoSuchMethodError(SessionHandler.setHttpOnly)异常修复

最近尝试在sparksql上对hudi表进行insert数据，会报java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hudi.org.apache.jetty.server.session.SessionHandler.setHttpOnly(Z)V异常。

如果只是进行简单的create table, 然后进行select查询是没有问题的。但如果是create table test_cow using hudi as select * from source_cw这样的语句，由于
需要使用AbstractHoodieWriteClient进行写数据，就会报NoSuchMethodError:SessionHandler.setHttpOnly。

根据异常栈和源码，分析原因如下：spark写hudi数据时，SparkRDDWriteClient会调用AbstractHoodieWriteClient，AbstractHoodieWriteClient继承AbstractHoodieClient，AbstractHoodieClient持有EmbeddedTimelineService，EmbeddedTimelineService持有TimelineService，TimelineService是一个jetty server，用于给hudi client同步hdfs上文件元数据。SessionHandler是jetty-server的一个子类，hudi pom配置的jetty.version是9.4.15.v20190215。由于Hudi依赖的一些项目引入了版本更低的jetty，编译时没有正确exclude掉的话会打包到低版本的jetty，进行导致运行时报错。通过依赖分析可以知道，hudi-spark-bundle的几个hive项目的jetty是没有exclude掉的，我们把hive引入的jetty exclude，再加上hudi指定版本的jetty，重新打包就可以了。

hudi-spark-bundle的Pom修改：

 
    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}groupId>
      <artifactId>hive-serviceartifactId>
      <version>${hive.version}version>
      <scope>${spark.bundle.hive.scope}scope>
      <exclusions>
        <exclusion>
          <artifactId>guavaartifactId>
          <groupId>com.google.guavagroupId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>org.pentahogroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
      exclusions>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}groupId>
      <artifactId>hive-service-rpcartifactId>
      <version>${hive.version}version>
      <scope>${spark.bundle.hive.scope}scope>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}groupId>
      <artifactId>hive-jdbcartifactId>
      <version>${hive.version}version>
      <scope>${spark.bundle.hive.scope}scope>
      <exclusions>
        <exclusion>
          <groupId>javax.servletgroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>javax.servlet.jspgroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
      exclusions>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}groupId>
      <artifactId>hive-metastoreartifactId>
      <version>${hive.version}version>
      <scope>${spark.bundle.hive.scope}scope>
      <exclusions>
        <exclusion>
          <groupId>javax.servletgroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>org.datanucleusgroupId>
          <artifactId>datanucleus-coreartifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>javax.servlet.jspgroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <artifactId>guavaartifactId>
          <groupId>com.google.guavagroupId>
        exclusion>
      exclusions>
    dependency>

    <dependency>
      <groupId>${hive.groupid}groupId>
      <artifactId>hive-commonartifactId>
      <version>${hive.version}version>
      <scope>${spark.bundle.hive.scope}scope>
      <exclusions>
        <exclusion>
          <groupId>org.eclipse.jetty.orbitgroupId>
          <artifactId>javax.servletartifactId>
        exclusion>
        <exclusion>
          <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
          <artifactId>*artifactId>
        exclusion>
      exclusions>
    dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
      <artifactId>jetty-serverartifactId>
      <version>${jetty.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
      <artifactId>jetty-utilartifactId>
      <version>${jetty.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
      <artifactId>jetty-webappartifactId>
      <version>${jetty.version}version>
    dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.eclipse.jettygroupId>
      <artifactId>jetty-httpartifactId>
      <version>${jetty.version}version>
    dependency>

NoSuchMethodError异常栈信息如下：

java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hudi.org.apache.jetty.server.session.SessionHandler.setHttpOnly(Z)V
        at io.javalin.core.util.JettyServerUtil.defaultSessionHandler(JettyServerUtil.kt:50)
        at io.javalin.Javalin.<init>(Javalin.java:94)
        at io.javalin.Javalin.create(Javalin.java:107)
        at org.apache.hudi.timeline.service.TimelineService.startService(TimelineService.java:270)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineService.startServer(EmbeddedTimelineService.java:94)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineServerHelper.startTimelineService(EmbeddedTimelineServerHelper.java:71)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineServerHelper.createEmbeddedTimelineService(EmbeddedTimelineServerHelper.java:58)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieClient.startEmbeddedServerView(AbstractHoodieClient.java:109)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieClient.<init>(AbstractHoodieClient.java:77)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieWriteClient.<init>(AbstractHoodieWriteClient.java:139)
        at org.apache.hudi.client.SparkRDDWriteClient.<init>(SparkRDDWriteClient.java:98)
        at org.apache.hudi.client.SparkRDDWriteClient.<init>(SparkRDDWriteClient.java:82)
        at org.apache.hudi.internal.DataSourceInternalWriterHelper.<init>(DataSourceInternalWriterHelper.java:64)
        at org.apache.hudi.spark3.internal.HoodieDataSourceInternalBatchWrite.<init>(HoodieDataSourceInternalBatchWrite.java:64)
        at org.apache.hudi.spark3.internal.HoodieDataSourceInternalBatchWriteBuilder.buildForBatch(HoodieDataSourceInternalBatchWriteBuilder.java:61)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.AppendDataExec.run(WriteToDataSourceV2Exec.scala:225)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.result$lzycompute(V2CommandExec.scala:40)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.result(V2CommandExec.scala:40)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.doExecute(V2CommandExec.scala:55)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.$anonfun$execute$1(SparkPlan.scala:180)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.$anonfun$executeQuery$1(SparkPlan.scala:218)
        at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:215)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:176)
        at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd$lzycompute(QueryExecution.scala:132)
        at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd(QueryExecution.scala:131)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.$anonfun$runCommand$1(DataFrameWriter.scala:989)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$5(SQLExecution.scala:103)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withSQLConfPropagated(SQLExecution.scala:163)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$1(SQLExecution.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:64)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.runCommand(DataFrameWriter.scala:989)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveInternal(DataFrameWriter.scala:370)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.save(DataFrameWriter.scala:301)
        at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$.bulkInsertAsRow(HoodieSparkSqlWriter.scala:482)
        at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$.write(HoodieSparkSqlWriter.scala:162)
        at org.apache.spark.sql.hudi.command.InsertIntoHoodieTableCommand$.run(InsertIntoHoodieTableCommand.scala:110)
        at org.apache.spark.sql.hudi.command.CreateHoodieTableAsSelectCommand.run(CreateHoodieTableAsSelectCommand.scala:92)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult$lzycompute(commands.scala:70)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult(commands.scala:68)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.executeCollect(commands.scala:79)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.$anonfun$logicalPlan$1(Dataset.scala:228)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.$anonfun$withAction$1(Dataset.scala:3700)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$5(SQLExecution.scala:103)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withSQLConfPropagated(SQLExecution.scala:163)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$1(SQLExecution.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:64)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.withAction(Dataset.scala:3698)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.<init>(Dataset.scala:228)
        at org.apache.spark.sql.Dataset$.$anonfun$ofRows$2(Dataset.scala:99)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:96)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.$anonfun$sql$1(SparkSession.scala:618)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql(SparkSession.scala:613)
        at org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(SQLContext.scala:650)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLDriver.run(SparkSQLDriver.scala:67)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processCmd(SparkSQLCLIDriver.scala:381)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.$anonfun$processLine$1(SparkSQLCLIDriver.scala:500)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.$anonfun$processLine$1$adapted(SparkSQLCLIDriver.scala:494)
        at scala.collection.Iterator.foreach(Iterator.scala:941)
        at scala.collection.Iterator.foreach$(Iterator.scala:941)
        at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1429)
        at scala.collection.IterableLike.foreach(IterableLike.scala:74)
        at scala.collection.IterableLike.foreach$(IterableLike.scala:73)
        at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:56)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processLine(SparkSQLCLIDriver.scala:494)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver$.main(SparkSQLCLIDriver.scala:284)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.main(SparkSQLCLIDriver.scala)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:951)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:203)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:90)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1039)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:1048)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hudi.org.apache.jetty.server.session.SessionHandler.setHttpOnly(Z)V
        at io.javalin.core.util.JettyServerUtil.defaultSessionHandler(JettyServerUtil.kt:50)
        at io.javalin.Javalin.<init>(Javalin.java:94)
        at io.javalin.Javalin.create(Javalin.java:107)
        at org.apache.hudi.timeline.service.TimelineService.startService(TimelineService.java:270)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineService.startServer(EmbeddedTimelineService.java:94)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineServerHelper.startTimelineService(EmbeddedTimelineServerHelper.java:71)
        at org.apache.hudi.client.embedded.EmbeddedTimelineServerHelper.createEmbeddedTimelineService(EmbeddedTimelineServerHelper.java:58)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieClient.startEmbeddedServerView(AbstractHoodieClient.java:109)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieClient.<init>(AbstractHoodieClient.java:77)
        at org.apache.hudi.client.AbstractHoodieWriteClient.<init>(AbstractHoodieWriteClient.java:139)
        at org.apache.hudi.client.SparkRDDWriteClient.<init>(SparkRDDWriteClient.java:98)
        at org.apache.hudi.client.SparkRDDWriteClient.<init>(SparkRDDWriteClient.java:82)
        at org.apache.hudi.internal.DataSourceInternalWriterHelper.<init>(DataSourceInternalWriterHelper.java:64)
        at org.apache.hudi.spark3.internal.HoodieDataSourceInternalBatchWrite.<init>(HoodieDataSourceInternalBatchWrite.java:64)
        at org.apache.hudi.spark3.internal.HoodieDataSourceInternalBatchWriteBuilder.buildForBatch(HoodieDataSourceInternalBatchWriteBuilder.java:61)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.AppendDataExec.run(WriteToDataSourceV2Exec.scala:225)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.result$lzycompute(V2CommandExec.scala:40)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.result(V2CommandExec.scala:40)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.V2CommandExec.doExecute(V2CommandExec.scala:55)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.$anonfun$execute$1(SparkPlan.scala:180)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.$anonfun$executeQuery$1(SparkPlan.scala:218)
        at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:215)
        at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:176)
        at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd$lzycompute(QueryExecution.scala:132)
        at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd(QueryExecution.scala:131)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.$anonfun$runCommand$1(DataFrameWriter.scala:989)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$5(SQLExecution.scala:103)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withSQLConfPropagated(SQLExecution.scala:163)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$1(SQLExecution.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:64)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.runCommand(DataFrameWriter.scala:989)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveInternal(DataFrameWriter.scala:370)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.save(DataFrameWriter.scala:301)
        at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$.bulkInsertAsRow(HoodieSparkSqlWriter.scala:482)
        at org.apache.hudi.HoodieSparkSqlWriter$.write(HoodieSparkSqlWriter.scala:162)
        at org.apache.spark.sql.hudi.command.InsertIntoHoodieTableCommand$.run(InsertIntoHoodieTableCommand.scala:110)
        at org.apache.spark.sql.hudi.command.CreateHoodieTableAsSelectCommand.run(CreateHoodieTableAsSelectCommand.scala:92)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult$lzycompute(commands.scala:70)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult(commands.scala:68)
        at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.executeCollect(commands.scala:79)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.$anonfun$logicalPlan$1(Dataset.scala:228)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.$anonfun$withAction$1(Dataset.scala:3700)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$5(SQLExecution.scala:103)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withSQLConfPropagated(SQLExecution.scala:163)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$1(SQLExecution.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:64)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.withAction(Dataset.scala:3698)
        at org.apache.spark.sql.Dataset.<init>(Dataset.scala:228)
        at org.apache.spark.sql.Dataset$.$anonfun$ofRows$2(Dataset.scala:99)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:96)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.$anonfun$sql$1(SparkSession.scala:618)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql(SparkSession.scala:613)
        at org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(SQLContext.scala:650)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLDriver.run(SparkSQLDriver.scala:67)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processCmd(SparkSQLCLIDriver.scala:381)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.$anonfun$processLine$1(SparkSQLCLIDriver.scala:500)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.$anonfun$processLine$1$adapted(SparkSQLCLIDriver.scala:494)
        at scala.collection.Iterator.foreach(Iterator.scala:941)
        at scala.collection.Iterator.foreach$(Iterator.scala:941)
        at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1429)
        at scala.collection.IterableLike.foreach(IterableLike.scala:74)
        at scala.collection.IterableLike.foreach$(IterableLike.scala:73)
        at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:56)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processLine(SparkSQLCLIDriver.scala:494)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver$.main(SparkSQLCLIDriver.scala:284)
        at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.main(SparkSQLCLIDriver.scala)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:951)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:203)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:90)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1039)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:1048)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

比较Spark与Flink 傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 spark flink 大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎，但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比：1.处理模式Spark:主要支持批处理（BatchProcessing），也能通过SparkStreaming处理流式数据，但SparkStreaming本质上是通过微批（micro-batching）的方式处理流数据，延迟相对较高。SparkS
Spark底层逻辑傲雪凌霜，松柏长青大数据后端 spark 大数据
ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架，其底层逻辑基于批处理架构，能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍：1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算，包括：RDD（ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集）：RDD是Spark最基础的数据抽
Apache Flink：实时流处理与批处理的统一框架小码快撩 flink 大数据
导语在大数据处理领域，流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而，传统的系统通常将这两者视为独立的任务，需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架，它打破了这种界限，提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分：基本概念1.流处理模型：无界流(UnboundedStreams):数
大数据平台（数据中台、数据中枢、数据湖、数据要素）建设方案数字化建设方案数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据
大数据平台（数据中台、数据中枢、数据湖、数据要素）建设方案大数据平台（数据中台、数据中枢、数据湖、数据要素）建设方案项目背景和目标项目背景项目目标建设原则与策略数据中台架构设计整体架构设计思路数据采集层数据存储层数据计算层数据服务层数据中枢功能实现数据治理功能数据资产管理功能数据安全管控功能数据服务总线功能数据湖存储与计算方案数据湖存储架构设计数据湖计算框架选择数据湖应用场景分析数据湖安全与合规性
大数据分析与安全分析 Zh&&Li 网络安全运维数据分析安全数据挖掘运维数据库
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
数据中台建设方案-基于大数据平台(下) FRDATA1550333 大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算，为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低，主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求：利用了MapReduce、Spar
Python在金融大数据分析中的AI应用实战田野猫咪 python 金融数据分析
随着人工智能时代的到来，Python作为一种功能强大的编程语言，在金融领域的大数据分析中扮演着日益重要的角色。本文将探讨Python在金融领域的应用，重点介绍其在大数据分析方面的实际应用案例，涉及股票市场分析、投资组合优化、风险管理等方面，并提供相关的代码示例。引言随着金融市场数据规模的不断增长，金融机构和投资者们越来越依赖于大数据分析和人工智能技术来做出更准确、更智能的决策。Python作为一种
使用python实现微信小程序自动签到光头哥不光头 python
学校：重庆财经职业学院学院：应用技术学院专业班级：大数据技术与应用05班名字：吴雨璇指导老师：张彤老师一：使用python实现微信小程序自动签到意义1.首先对于咱们的APP有很大的作用,那就是当用户点击签到以后,平台就有那么多用户在使用,签到的人越多,产品的活跃度就越高。2.还有一点就是大家应该能够想到,那就是用户点击签到是在首页,有些点开就需要进行签到,点击较多,对于产品销售是非常重要的。3.微
CSP-J 算法基础选择排序人才程序员 CSP-J 算法排序算法数据结构比赛 noi 青少年编程竞赛
文章目录前言选择排序选择排序的过程最终结果编程实现选择排序总结前言选择排序（SelectionSort）是一种简单直观的排序算法，其工作原理是每次从未排序的部分中选出最小（或最大）的元素，将其与当前的第一个元素交换位置，然后缩小未排序部分的范围。每一轮都会找到剩余部分中的最小元素，逐步构建一个有序的数组。选择排序的时间复杂度为O(n²)，不适合大数据集，但由于其实现简单，通常被用于教学和理解基本排
大数据平台--调度系统小瓶盖的猪猪侠
调度系统是数据仓库的重要组成部分，也是每个银行或公司一个基础软件或服务，需要在全行或全公司层面进行规划，在全行层面统一调度工具和规范，由于数据类系统调度作业较多，交易类系统批量优先级高，调度系统的整体架构如下：调度中心对调度批次和作业进行创建、管理、监控，它负责所有批量作业的调度和编排；在整个作业过程中，作业之间关系分为触发，依赖和互斥。1、触发触发关系表示一个作业完毕后，生成另一个作业的控制文件
hutool获取大数据量的excel内容及sheet名称问题 liu_qixiang excel
读取大数据量的excel时代码如下privatestaticRowHandlercreateRowHandler(){returnnewRowHandler(){@Overridepublicvoidhandle(inti,longl,Listlist){System.out.println(i+""+l+""+list);}};}publicstaticvoidmain(String[]args
惊喜！万博智云亮相2024数博会和第三届828 B2B企业节万博智云OneProCloud 新闻资讯公司新闻华为云 HyperBDR云容灾数博会
摘要万博智云作为2024828B2B企业节铂金合作伙伴，在2024中国国际大数据产业博览会的828B2B企业节开幕式上亮相，并参加了本次828企业节的一系列活动，包括在华为展台现场开展的“‘云上大咖团’直面数博会现场”的直播上发表了主题分享。8月28日，由国家数据局主办、贵州省人民政府承办的2024中国国际大数据产业博览会（简称“2024数博会”）在贵州省贵阳市开幕。本届数博会以“数智共生：开创数
Spark - 升级版数据源JDBC2 大猪大猪
在spark的数据源中，只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式，但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的，就是已存在的数据肯定不能覆盖，在mysql中实现就是采用：ONDUPLICATEKEYUPDATE，有没有这样一种实现？官方：不好意思，不提供，dounine：我这有呀，你来用吧。哈哈，为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
020 现代数据中心的路由与交换架构 Network_Engineer RS 网络网络安全计算机网络网络协议网络安全
引言现代数据中心的设计必须兼顾高性能、高可用性和灵活性，以满足云计算、大数据、人工智能等应用的需求。在这样的背景下，数据中心的路由与交换架构设计显得尤为重要。Spine-Leaf架构、BGP路由优化以及高密度虚拟化环境中的交换技术，成为了现代数据中心的关键组成部分。本篇博文将探讨这些技术的实际应用，并提供华为设备的配置示例。1.Spine-Leaf架构的设计与实施Spine-Leaf架构是一种扁平
PySpark 静听山水 Spark spark
PySpark的本质确实是Python的一个接口层，它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口，你可以利用Spark强大的分布式计算能力，同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤：编写Python代码：开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs（弹性分布
IAAS: IT公司去IOE-Alibaba系统构架解读 wishchin 心理学/职业 BigDataMini Spark PaaS
从Hadoop到自主研发，技术解读阿里去IOE后的系统架构原地址：......................云计算阿里飞天摘要：从IOE时代，到Hadoop与飞天并行，再到飞天单集群5000节点的实现，阿里一直摸索在技术衍变的前沿。这里，我们将从架构、性能、运维等多个方面深入了解阿里基础设施。【导读】互联网的普及，智能终端的增加，大数据时代悄然而至。在这个数据为王的时代，数十倍、数百倍的数据给各
Ubuntu的ssh 请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
开源项目的认识理解禁默话题探讨开源程序人生
目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
未完待续大数据工程学院19计本1班
分院:大数据工程学院班级:19计本1班姓名:李思雪不知不觉，我们送走了活力四射的春天，迎来了烈日炎炎夏天。对于夏天的的印象，不仅有火红的太阳，湛蓝的天空，茂盛的枝叶……还有的是那让人不得不说的毕业季。不是毕业季的主角，作为毕业季看客，我们却也能感受到离别到来是的不舍。我们对学长学姐的祝福是前程似锦，原来是分别的意思。都知道天下无不散的宴席，但那四年的同窗之情，记忆里点点滴滴，不是一时就能放下，毕竟
理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见「已注销」
来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
Yarn介绍 - 大数据框架 why do not 大数据 hadoop
YARN的概述YARN是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足，提高集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存，磁盘，网络，IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
浅析大数据Hadoop之YARN架构 haotian1685 python 数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习大数据大数据学习 YARN hadoop
1.YARN本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述，读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架（0.20.0及之前版本）的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图：1.2H
大数据知识总结（三）：Hadoop之Yarn重点架构原理 Lansonli 大数据大数据 hadoop 架构 Yarn
文章目录Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍二、Yarn架构三、Yarn任务运行流程四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍ApacheHadoopYarn(YetAnotherReasourceNegotiator，另一种资源协调者)是Hadoop2.x版本后使用的资源管理器，可以为上层应用提供统一的资源管理平台。二、Yarn架构Y
弹性搜索引擎Elasticsearch：本地部署与远程访问指南猴哥是肖鸿人工智能技术指导专升本 jenkins 运维
在大数据时代，数据搜索和分析成为企业核心竞争力的关键因素。弹性搜索引擎Elasticsearch作为一种分布式、可扩展的搜索和分析引擎，受到广泛欢迎。本文将介绍Elasticsearch的本地部署与远程访问，帮助读者更好地利用这一强大的工具。一、本地部署环境准备在开始部署Elasticsearch之前，需要准备以下环境：操作系统：Elasticsearch支持多种操作系统，如Linux、Windo
深度学习思考夜雪朝歌
神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试，每一层都输出结果，并且和handcraftfeature做比较，发现浅层的效果不如handcraftfeat
实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1) 2401_84164527 程序员架构
目前比较流行的实时数仓架构有两类，其中一类是以Flink+Doris为核心的实时数仓架构方案；另一类是以湖仓一体架构为核心的实时数仓架构方案。本文针对Flink+Hudi湖仓一体架构进行介绍，这套架构的特点是可以基于一套数据完全实现Lambda架构。实时数仓架构图如下：技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据
2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi) 2401_84185556 程序员大数据架构
技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；Doris：O
实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)，2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题 2401_84181221 程序员架构大数据
+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有Flink加工实时写入，另一部分是从Spark任务生产，其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进阿里云云栖号云栖号技术分享架构阿里巴巴
简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与AI一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
《钝感力》| 钝感是一种沉默但有力的回击力夏小半的江湖
2018年浙江省离婚大数据显示，有35%的离婚原因都是生活琐事。其实婚姻的破裂并没有那么多狗血剧情，最多的都是生活中的小摩擦。其实对于婚姻来说，最需要的就是钝感力，面对另一半的一些小缺点和小错误，不要太敏感，不要过分在意，生活就会变得开心许多。不光是婚姻，在我们生活的方方面面，都需要一些钝感力，来帮助我们和这个复杂的世界友好相处。360的周鸿祎也曾经说过,人在年轻的时候，还是应该迟钝一点，让自己的
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
pom.xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 在项目中出现了org.hiber
android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
android按钮监听器的四种技术百合不是茶 android xml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/ How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html 1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记 resultMap配置 ibatis一对多配置
1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
[物理与天文]物理学新进展 comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境怎么办呢?
Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。这两份log文
简单排序:选择排序 dieslrae 选择排序
public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。 In computer science, bleeding edge is a term that
c中实现utf8和gbk的互转 jimmee c iconv utf8&gbk编码
#include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel android theme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西. 在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper 分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。官
两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
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【Hudi数据湖应用】Hudi-Spark-Bundle NoSuchMethodError(SessionHandler.setHttpOnly)异常修复

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