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Gyrolt
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- mysql的数据如何进kafka_MySQL数据实时增量同步到Kafka
IT巫师
一、go-mysql-transfergo-mysql-transfer是一款MySQL实时、增量数据同步工具。能够实时解析MySQL二进制日志binlog,并生成指定格式的消息,同步到接收端。go-mysql-transfer具有如下特点:1、不依赖其它组件,一键部署2、集成多种接收端,如:Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ,不
- 【Docker系列四】Docker 网络
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s4Docker系列docker网络容器
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
大数据
问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- 深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现
数据与算法架构提升之路
#Flinkflinkkafkaconector源码
目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
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大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- C# 如何给kafka消息配置优先级按序消费
躺着发呆
C#大数据kafkac#分布式开发语言
顾名思义kafka消息主题是没有优先级的配置,没办法配置消费顺序的,所有我们需要想办法给kafka消息配置消费顺序,如何做呢?下面我给大家举个简单优先级事例,比如高中低三个顺序消费消息首先要定义三个消息主题,分别是高、中、低是哪个主题,英文分别是high、medium、low这个时候他们还是没有先后消费的本领,下面需要我们赋予他们这个顺序级别思路如下消费顺序,高》中》低,高和中都是可以插队来进行消
- java队列实现限流_如何使用队列实现微服务限流算法?
纽太普
java队列实现限流
队列在平时开发中可能是出现频率最高的数据结构之一了,但是大部分情况下,我们都是用别人已经实现好的,比如kafka,比如redis里的list,以至于让人怀疑为什么还要去学习队列呢?希望今天的内容可以给你一些启发。什么是队列为了整个文章的完整性,我们还是来介绍一下什么是队列。我们举个生活中常见的案例,假设你在周杰伦的奶茶店买奶茶,由于人很多,为了保持公平和秩序,你被要求排队,最先来的人排到最前面,这
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程序员java经验分享面试
为什么要分库分表?首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈,对外表现有几个方面:大量请求阻塞在高并发场景下,大量请求都需要操作数据库,导致连接数不够了,请求处于阻塞状态。SQL操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表,一条SQL没有命中索引会全表扫描,这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增,单库数据量越来越大,给存储
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石臻臻的杂货铺
Kafkakafka消费者
作者:石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、KnowStreamingPMC)。KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源!。KnowStreaming体验环境请访问:
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
weixin_30777913
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设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- springboot使用kafka自定义JSON序列化器和反序列化器
zhou_zhao_xu
Kafkaspring
1.序列化器packagecom.springboot.kafkademo.serialization;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importorg.apache.kafka.common.serialization.Serializer;importjava.util.Map;/**
- 自定义kafka高效的protoStuff序列化
_夜渐凉
●JavakafkaprotoStuff序列化
Duang,最近搭建了一个自己的博客小破站,欢迎各位小伙伴来访吖:https://www.ares-stack.cn/blog_service/#/game目前序列化领域中,谷歌的protobuf应该是性能好,效率高的了,并且protobuf支持多种语言,可跨平台,跨语言但使用起来并不像其他序列化那么简单(首先要写.proto文件,然后编译.proto文件,生成对应的.java文件)protost
- Kafka常见问题
C18298182575
kafkalinq分布式
Kafka集群,常见MQ面试问题Kafka集群,常见MQ问题Kafka名词介绍•Topic:消息队列,生产者和消费者面向的都是一个Topic•Broker:一个Kafka服务器就是一个Broker,一个集群由多个Broker组成。一个Broker可以容纳多个Topic•Producer:消息生产者,向KafkaBroker发生消息的客户端•Consumer:消息消费者,向KafkaBroker取消
- kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time
Lichenpar
#记录BUG解决kafka网络安全java
背景:公司要使用华为云的kafka服务,我负责进行技术预研,后期要封装kafka组件。从华为云下载了demo,完全按照开发者文档来进行配置文件配置,但是会报以下错误。org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Expiring10record(s)fortopic-0:30015mshaspassedsincebatchcreationplusl
- Spring系列学习之Spring Messaging消息支持
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英文原文:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流
- Spring Boot 集成 Kafka 消息发送方案
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一、引言在SpringBoot项目中,Kafka是常用的消息队列,可实现高效的消息传递。本文介绍三种在SpringBoot中使用Kafka发送消息的方式,分析各自优缺点,并给出对应的pom.xml依赖。二、依赖引入在pom.xml中添加以下依赖:org.springframework.kafkaspring-kafka3.0.8org.jsonjson20231013若要进行测试,可添加sprin
- Kafka 的消息压缩机制:优化存储与传输的利器
阿贾克斯的黎明
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目录Kafka的消息压缩机制:优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态(Vue3+TS)在消息中间件的大家族中,Kafka以其卓越的性能而备受瞩目。其中,Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性,它就像是一个高效的“压缩包”,在不损失数据内容的前提下,有效减少数据的
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#作者:张桐瑞文章目录前言MirrorMaker是什么运行MirrorMaker各个参数的含义前言在大多数情况下,我们会部署一套Kafka集群来支撑业务需求。但在某些特定场景下,可能需要同时运行多个Kafka集群。比如,为了实现灾难恢复,你可以在不同机房分别部署独立的Kafka集群。如果一个机房发生故障,你可以快速切换流量到另一个正常运行的机房。另外,如果你希望为地理上较近的客户提供低延迟的消息服
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- 深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
t0_54coder
编程问题解决手册kafkalinq分布式
深入理解Kafka的ConsumerRebalanceListener在分布式系统中,数据的一致性和可靠性是至关重要的。ApacheKafka作为一个流行的分布式流处理平台,提供了强大的数据传输和处理能力。在Kafka中,消费者组(ConsumerGroup)的概念允许多个消费者实例共同处理一个主题的数据。然而,当消费者实例的个数发生变化时,如何确保数据的平衡和一致性呢?这就引出了我们今天要讨论的
- 如何解决Kafka Rebalance引起的重复消费
maozexijr
kafkalinq分布式
在Kafka中,Rebalance(再平衡)是消费者组(ConsumerGroup)动态调整分区分配的过程。当消费者组中的成员发生变化(例如消费者加入或退出)、订阅的Topic分区数量变化、或者消费者长时间未发送心跳时,都会触发Rebalance。虽然Rebalance有助于负载均衡和容错,但它也可能导致重复消费的问题。以下是一些解决因Rebalance引起的重复消费问题的方法:1.禁用自动提交O
- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- 关于kafka常见的问题小结
BAStriver
#Kafka中间件kafka分布式
目录1.Kafka怎么避免重复消费1.1什么时候出现重复消费1.2如何处理重复消费问题2.Kafka怎么保证消息不丢失2.1Producer2.2Broker2.3Consumer3.Kafka怎么保证消息消费的顺序最近面试遇到一些常见kafka问题,所以做一下总结。1.Kafka怎么避免重复消费1.1什么时候出现重复消费1)Kafka的broker上存储的消息都有一个offset作为标记,然后K
- 【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践
全栈追梦人
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在大规模数据处理和实时消息传递场景中,Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开,结合实际代码示例和配置参数,帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略:1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka,减少网络请求次数。以下参数对批量发送
- 消息中间件:RabbitMQ、Kafka 和 Redis如何选择?一文让您了解!
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架构设计rabbitmqkafkaredis中间件
RabbitMQ、Kafka和Redis是三种常见的消息中间件,它们各自具有不同的特点和适用的场景。以下是对它们使用场景及选择的分析:1.RabbitMQRabbitMQ是一个基于AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol)的消息队列系统,主要用于消息传递和任务分发,具有可靠的消息传递机制。使用场景:复杂的路由机制:RabbitMQ支持多种交换器类型(如fanout、d
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KafkaConnectNode.jsConnector指南kafka-connectequivalenttokafka-connect:wrench:fornodejs:sparkles::turtle::rocket::sparkles:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kafka-connect项目介绍KafkaConnectNode.jsConn
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RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka,仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
node.jsrabbitmqkafka分布式node.js
引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
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frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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