- HDFS是如何存储和管理大数据
python资深爱好者
大数据hdfshadoop
HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)是专为大数据处理而设计的分布式文件系统,具有高吞吐量、高容错性等特点,适用于大规模数据存储和管理。以下是HDFS存储和管理大数据的详细机制:一、HDFS架构HDFS采用主从架构,主要包括以下组件:NameNode(主节点):作为集群的“大脑”,NameNode负责管理文件系统的命名空间,维护文件和目录的元
- Hadoop 基础原理
disgare
数据库hadoop大数据分布式
Hadoop基础原理基本介绍Hadoop的必要性Hadoop核心组件Hadoop生态系统中的附加组件HDFSHDFS集群架构HDFS读写流程HDFS写流程HDFS读流程NameNode持久化机制MapReduce底层原理示例Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和计算问题,广义上Hadoop指的是Hadoop生态圈,包含HDFS、Hive、MapRe
- Kafka 基础教程 — 可靠的数据传递
码炫课堂-码哥
kafka专题kafka消息队列
作者简介:大家好,我是码炫码哥,前中兴通讯、美团架构师,现任某互联网公司CTO,兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作:《jdk源码&多线程&高并发》,《深入tomcat源码解析》,《深入netty源码解析》,《深入dubbo源码解析》,《深入springboot源码解析》,《深入spring源码解析》,《深入redis源码解析》等联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对
- 常见的消息队列(MQ)及其区别
常见的消息队列(MQ)及其区别消息队列协议特点适用场景性能表现消息持久化方式是否保证消息顺序RabbitMQAMQP功能完备、稳定可靠,支持多种消息路由模式适用于对消息可靠性和事务支持要求较高的应用高可靠性,但在高并发下性能一般消息和队列都可以设置为持久化,保证重启后不丢失支持顺序消息,顺序性较好Kafka自定义协议高吞吐量、低延迟、良好的可扩展性适合处理海量的日志数据、大规模数据场景极高吞吐量,
- Spark集群架构介绍
olifchou
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Spark之YARN介绍一、导语二、Spark及其特性三、Spark架构总览一、导语ApacheSpark(后续简称为Spark)是一款正在点燃大数据世界的开源集群计算框架。据SparkCertifiedExperts显示,在内存中运行时,Sparks性能要比Hadoop快一百倍,在磁盘上运行,Sparks比Hadoop快达十倍。在本篇博客中,我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S
- Spark Standalone集群架构
htfenght
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北风网spark学习笔记SparkStandalone集群架构SparkStandalone集群集群管理器,clustermanager:Master进程,工作节点:Worker进程搭建了一套Hadoop集群(HDFS+YARN)HDFS:NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN:ResourceManager、NodeManagerSpark集群(Spark
- Hadoop--NameSpace(名称空间)
Cynthiaaaaalxy
hadoop大数据分布式
1.名称空间的定义 HDFS的名称空间是一个逻辑上的文件系统目录树,类似于传统文件系统的目录结构。组成目录:用于组织文件的逻辑容器。文件:存储在HDFS中的实际数据单元。元数据:包括文件名、权限、所有者、文件大小、创建时间、修改时间等信息。2.名称空间的作用名称空间的主要作用是:组织文件通过目录树的形式组织文件,方便用户管理和访问。维护元数据记录文件和目录的元数据信息(如权限、所有者、大小等)。
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
毫无特色
spark程序提交到集群上
Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- AutoMQ 可观测性实践:如何使用 OpenTelemetry 监控 Kafka 和底层流存储
后端java
前言我们在之前的文章里介绍了AutoMQ如何与Prometheus、观测云[1]、夜莺监控[2]等后端进行集成并实现对AutoMQ的监控,本文将进一步介绍AutoMQ的可观测性架构,以及AutoMQ如何实现多云可观测性。可观测架构ApacheKafka的Server侧主要依赖YammerMetrics[3]这一第三方Library实现了指标的定义和采集,并通过将指标注册到MBeansServer的
- Hadoop--Secondary NameNode工作机制,作用及与NameNode HA的区别
Cynthiaaaaalxy
hadoop大数据分布式
SecondaryNameNode主要用于辅助NameNode进行元数据的管理和检查点(Checkpoint)的生成。1.SecondaryNameNode的工作机制详解SecondaryNameNode的工作机制可以分为以下步骤:①SecondaryNameNode询问NameNode是否需要CheckpointSecondaryNameNode会定期(由dfs.namenode.check
- Hadoop之jdk的安装
快来削我吖
云存储hadoopjdkcentos
【实验目的】1.安装配置JDK1.五台独立PC机或虚拟机主机之间有有效的网络连接2.每台主机内存2G以上,磁盘剩余空间500M以上所有主机上已安装CentOS7.4操作系统3.所有主机已完成网络属性配置1.卸载原有JDK该项的所有操作步骤需要使用root用户进行。并且在集群中每台主机操作一次,发现没有,不必卸载因为我的查看没有jdk,所以不需要卸载原有的,只需直接安装即可。2.安装此项的所有操作步
- Hadoop HDFS基准测试
Yvonne978
大数据hadoophdfs大数据
一、测试写入速度确保HDFS集群和YARN集群成功启动hadoopjar/export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.4-tests.jarTestDFSIO-write-nrFiles10-fileSize10MB说明:向HDFS文件系统中写入数据,10个文件,每个
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
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以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- 数据质量管理工具(Trifacta Wrangler)
deepdata_cn
数据质量数据质量
2012年4月:JoeHellerstein、JeffreyHeer和SeanKandel创立Trifacta公司。2015年10月:正式推出TrifactaWrangler,让非技术用户也能通过直观的可视化工作流程来探索、转换和丰富数据,同时其旗舰产品、专注于Hadoop的Trifacta数据处理解决方案更名为TrifactaWranglerEnterprise。2022年2月Alteryx宣布
- Hadoop常用操作命令
hzw0510
hadoop大数据分布式
在NameNode节点格式化集群初始化集群hdfsnamenode-format启动HDFSsbin/start-dfs.sh启动yarnsbin/start-yarn.sh启动NodeManageryarn-daemon.shstartnodemanager启动DataNodehadoop-daemon.shstartdatanode启动SecondaryNameNodehadoop-daemo
- 【Python爬虫(45)】Python爬虫新境界:分布式与大数据框架的融合之旅
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫分布式开发语言大数据框架
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、大数据处理框架初印象1.1Hadoop:大数据处理的基石1.2
- hive运维
花泽啸
Hivehive
hive锁相关showlocks;查看锁unlocktable表名;释放锁发现释放不了锁,执行下面sethive.support.concurrency=false;sethive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager;然后在unlock还是不行的的话:select*fromHIVE_LOCKS;关闭hivese
- Kafka客户端连接服务端异常 Can‘t resolve address: VM-12-16-centos:9092
junzhen_chen
kafka分布式
前置条件:已在CentOs上搭建好kafka节点服务器,已启动kafka服务已在Springboot项目中引入kafka客户端配置,kafka.bootstrap-server=ip:port,并启动客户端服务异常过程:在客户端Springboot服务启动过程,控制台抛出异常信息:Can'tresolveaddress:VM-12-16-centos:9092原因分析:当kafkabroker启动
- 【赵渝强老师】Kafka生产者的消息发送方式
大数据kafka
Kafka生产者有三种方式进行消息的发送,这三种方式区别在于对于消息是否正常到达的处理。视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1Ah1iYtE7j/?aid=113260032430...下面分别介绍生产者的这三种消息发送方式。第一种:fire-and-forget该方式把消息发送给Kafka的Broker之后不关心其是否正常到达。在大多数情况下消息会正常
- Hadoop~HDFS的Block块
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Hadoop框架hadoophdfs大数据
一、HDFS的block块1.介绍block块是HDFS的最小存储单位,每个256MB(可以修改)2.文件在HDFS中的存储方式文件分成多个block块,block块分三份存入对应服务器,每个block块都有2个(可修改)备份,每个副本都复制到其他服务器一份,每个block块都有两个备份在其他服务器上,这使得安全性极大提高3.修改默认文件上传到HDFS中的副本数量hdfs-site.xml默认为3
- 构建多维度用户特征矩阵,开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型
千叶真尹
linqc#
基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型,需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。以下是分步骤实现方案(关键点引用搜索结果中的技术方案):一、多维度用户特征矩阵构建1.数据源整合实时行为流:通过FlinkSQL连接Kafka,定义用户行为表(如登录、交易事件):SQLCREATETABLEuser_behavior(user_idSTRING,event_t
- 基于Hadoop的天气数据分析系统的设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
hadoop课程设计eclipse毕业设计毕设
摘要随着全球气候变化的日益严峻,精准的天气数据分析和预测变得至关重要。Hadoop作为大数据处理领域的领军技术,其分布式计算框架和海量数据存储能力为天气数据分析提供了强大的支持。该系统能够收集、整合并分析来自全球各地的气象数据,通过挖掘数据中的潜在规律,提高天气预报的准确性和时效性。此外,该系统还有助于发现气候变化的趋势,为政府决策、农业生产、交通运输等领域提供科学依据。因此,基于Hadoop的天
- SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka
m0_74823595
面试学习路线阿里巴巴springbootkafkalinq
优质博文:IT-BLOG-CN【需求】:生产者发送数据至kafka序列化使用Avro,消费者通过Avro进行反序列化,并将数据通过MyBatisPlus存入数据库。一、环境介绍【1】ApacheAvro1.8;【2】SpringKafka1.2;【3】SpringBoot1.5;【4】Maven3.5;4.0.0com.codenotfoundspring-kafka-avro0.0.1-SNAP
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
m0_74823705
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- kafka判断生产者是否向kafka集群成功发送消息
weixin_43833540
工作中遇到的kafka问题kafka分布式
判断kafka生产者是否成功向Kafka集群发送消息,可以通过以下几种方式来判断:同步发送方式在同步发送方式中,生产者调用send()方法后,会等待Kafka的响应来确认消息是否发送成功。如果发送成功,send()方法会返回一个RecordMetadata对象,该对象包含了消息的元数据信息,如分区号(partition)、偏移量(offset)等。如果发送失败,则会抛出异常。步骤:调用produc
- 麦萌《至尊红颜归来》技术架构拆解:从复仇算法到分布式攻防的终极博弈
短剧萌
架构重构
系统设计核心逻辑剧情主线可抽象为高鲁棒性安全系统的构建与攻防对抗:加密协议与身份隐匿:叶念君隐藏身份映射为零知识证明(ZKP)协议,通过环签名(RingSignature)技术实现“青木令主”权限的匿名验证。分布式任务调度:勇闯修罗九塔对应多层防御链(Defense-in-Depth)架构,每层塔可视为独立微服务,通过Kafka实现异步攻击流量编排。对抗性训练框架:修罗门诱捕圈套可建模为GAN(生
- 全面解析:Spring Boot 集成 Apache Kafka 的最佳实践与应用案例
软件职业规划
springspringbootapachekafka
一、ApacheKafka:分布式消息队列的基石ApacheKafka是一个高性能、分布式的消息队列系统,最初由LinkedIn开发,旨在解决大规模数据的实时处理问题。如今,它已成为Apache软件基金会的顶级项目,并广泛应用于全球众多企业的生产环境中。Kafka不仅是一个消息队列,更是一个强大的流处理平台,能够支持高吞吐量、低延迟的数据处理,同时具备高可用性和可扩展性。Kafka的核心特性高吞吐
- 【Kafka】Kafka高性能解读
解决方案工程师
kafka分布式
Kafka的高性能源于其分布式架构设计、高效数据存储和优化算法。以下是Kafka高性能的核心原理及其实现细节:1.分布式架构设计1.1分区(Partitioning)并行处理:将Topic划分为多个Partition,每个Partition独立存储和处理数据,支持水平扩展。负载均衡:Producer和Consumer可以并行读写不同Partition,充分利用集群资源。1.2副本机制(Replic
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
Ray.1998
大数据flinkkafka大数据
在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
- 深入理解 Kafka 主题分区机制
t0_54program
kafka分布式个人开发
在分布式消息系统中,ApacheKafka的主题分区机制是其核心特性之一。它不仅提供了高吞吐量和可扩展性,还通过分区实现了消息的有序存储和高效消费。本文将通过详细的代码示例和分析,帮助读者深入理解Kafka的主题分区机制。一、Kafka分区的基本概念在Kafka中,每个主题(Topic)被划分为多个分区(Partition)。分区是Kafka存储消息的基本单位,每个分区是一个有序的、不可变的消息序
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,