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【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)

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Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
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ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战 Aaron_945 Java java 爬虫开发语言
文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
Hadoop架构 henan程序媛 hadoop 大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
[转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
Kafka详细解析与应用分析芊言芊语 kafka 分布式
Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据 python hadoop 计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析 spark毕设
作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
疫情，疫情东山草
2020年，疫情爆发，至今已近三年，反反复复，此起彼伏。不但没被消灭，还自我发展，从德尔塔到奥密克戎，与时俱进的变异着。去年11月，疫情之下，大数据800米范围内，都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语，当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌：我走过你走过的路,这算不算相逢？我吹过你吹过的风，这算不算相拥？800米内我们不曾擦肩而过，你却要我14天相
在服务器计算节点中使用 jupyter Lab ranshan567 程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时，个人电脑不能满足大数据的分析需求，就需要用到高性能计算机集群资源，然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能，所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下：
大数据真实面试题---SQL The博宇大数据面试题——SQL 大数据 mysql sql 数据库 big data
视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时45分钟完成。题目根据3张表表结构，写出具体求解的SQL代码（搞笑品类定义：视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”）1、表创建语句：createtablet_user_video_action_d(dsint,user_idstring,video_idstring,action_typeint,`timestamp`bigint)rowformatdelimi
Spark 组件 GraphX、Streaming 叶域大数据 spark spark 大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
Flume：大规模日志收集与数据传输的利器傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 flume 大数据
Flume：大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代，随着各类应用的不断增长，产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要，还可以通过深入分析，帮助企业做出更好的决策。那么，如何高效地收集、传输和存储这些海量数据，成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume，它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
架构评审的自动化与人工智能: 如何提高效率光剑书架上的书架构自动化人工智能运维
1.背景介绍架构评审是软件开发过程中的一个关键环节，它旨在确保软件架构的质量、可维护性和可扩展性。传统的架构评审通常是由人工进行，需要大量的时间和精力。随着大数据技术和人工智能的发展，自动化和人工智能技术已经开始应用于架构评审，从而提高评审的效率和准确性。在本文中，我们将讨论如何通过自动化和人工智能技术来提高架构评审的效率。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作
【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通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供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构微服务数据挖掘大数据人工智能
原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道，旨在交流学习，如有侵权联系速删，更多参考公众号：优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
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科普一个谈恋爱的方法。在以前，谈恋爱千难万难，就难在对对方不知底细，不知道对方希望自己是一个怎样的人，要耗费大量的时间去试探、再磨合，往往会因为一些小事一些细节，满盘皆输。在一个信息化的时代，在一个大数据近乎变成了流行语的时代，我们要跟上时代的步伐，通过大数据，去寻找异性最希望自己展现出来的形象是什么，才可以在爱情的道路上少走弯路。那这个大数据怎么操作呢？上街发问卷？问别人的择偶标准？一来会被打死
解锁企业潜能，Vatee万腾平台引领智能新纪元自媒体经济说其他
在数字化转型的浪潮中，企业正站在一个前所未有的十字路口，面对着前所未有的机遇与挑战。解锁企业内在潜能，实现跨越式发展，已成为众多企业的共同追求。而Vatee万腾平台，作为智能科技的先锋，正以其强大的智能赋能能力，引领企业步入一个全新的智能纪元。Vatee万腾平台，是一个集成了人工智能、大数据、云计算等前沿技术的综合性智能服务平台。它不仅仅是一个技术工具，更是企业转型升级的加速器，能够深入企业运营的
释放“AI+”新质生产力，深算院如何“把大数据变小”？ YashanDB YashanDB 国产数据库数据库数据库大数据
近期，南都·湾财社推出《新质·中国造》栏目，深入千行百业，遍访湾区企业，解锁湾区新质生产力，共探高质量发展之道。本期对话深圳计算科学研究院YashanDB首席技术官陈志标，探讨国产数据库如何实现创新突围，抢抓数字经济时代的新机遇。以下是专访内容：如何应对AI时代所面临的算力挑战？南都·湾财社：数据、算力和算法是发展人工智能的三要素，深算院做了怎样的前瞻性布局？陈志标：今年，政府工作报告中首次提及开
数字化智能工厂数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化建设方案智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构
随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为制造企业提升竞争力的关键途径。数字化智能工厂通过集成先进的物联网(IoT)、大数据、云计算、人工智能(AI)等技术，实现了生产过程的智能化、供应链管理的精准化及决策的科学化。本方案旨在构建一套完善的数字化供应链架构，实现全景管理、全流程贯通、智慧化升级，以数据为驱动，强化技术支撑与安全管理体系，推动企业向智能制造迈进。一、数字化供应链架构1.**集成化平台构
日记——我的歌单静若小猴
又到一年一度大数据汇总的时候了，听歌已经成为很多人生活里的一种乐趣。春夏秋冬，我们都有自己喜欢的歌，歌词歌曲唱出沃尔玛你的心声。还记得大学时候最喜欢听的《春天里》，我有一天单曲回放了30遍，总觉得听着仿佛看到自己声音。还有的歌，初听不知曲中意，再听已经是曲终人，听着歌流泪，听着歌入睡……还记得那些年少的故事吗，总觉得自己才是故事外的人，却不是自己已经入歌。一段时间会喜欢一个人的音乐，一段时间会沉静
Linux dmesg命令：显示开机信息 fafadsj666 linux 数据库数据挖掘机器学习大数据
通过学习《Linux启动管理》一章可以知道，在系统启动过程中，内核还会进行一次系统检测（第一次是BIOS进行加测），但是检测的过程不是没有显示在屏幕上，就是会快速的在屏幕上一闪而过那么，如果开机时来不及查看相关信息，我们是否可以在开机后查看呢？答案是肯定的，使用dmesg命令就可以。无论是系统启动过程中，还是系统运行过程中，只要是内核产生的信息，都会被存储在系统缓冲区中，已经为大家精心准备了大数据
大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法：大厂数据分析师进阶秘籍青云交大数据新视界 Excel 数据分析函数公式数据透视表图表功能规划求解数据分析工具库大数据新视界数据库
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅青云交大数据新视界数据库大数据数据挖掘 R 语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
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高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案武汉唯众智创人工智能训练师边缘计算实训室人工智能训练师实训室边缘计算实训室
一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下，边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js QQ_511008285 python django flask java spring boot 数据分析
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以本文针对NBA球员的大数据进行
Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js QQ_511008285 java spring boot 数据分析 python django vue.js flask
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以该系统使用进行大数据处理和
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
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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
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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
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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
题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&

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

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