- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
Breatrice_li
kafkaflink分布式大数据
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题,所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点,并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由,直接写入本地表读取kafka数
- demo flink写入kafka_Flink 写入数据到 Kafka
ONES Piece
demoflink写入kafka
Flink写入数据到Kafka前言通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink,比如也支持Kafkasinkconnector(FlinkKafkaProducer),那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。准备Flink里面支持Kafka0.8、0.9、0.10、0.11.这里我们需要安装下Kafka,请对应添加对应的FlinkKafkaconnector依赖的版
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏hdfskafkaflink
硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- Kafka系列之—向Kafka 写入数据(四)
葛旭朋
Kafkakafka分布式java
一,创建Kafka生产者1.1必选的三个属性1.1.1bootstrap.servers指定broker的地址清单,不需要包含所有的broker地址,生产者会从给定的broker里找到其它broker的信息,建议最少提供两个broker的信息。1.1.2key.serializerbroker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。1.1.3value.serializer指定的类会将值序列化。1.
- Kafka 数据写入问题
喝醉酒的小白
DBAkafka分布式
目录标题分析思路1.**生产者配置问题**:Kafka生产者的配置参数生产者和消费者的处理确定并优化2.**网络问题**:3.**Kafka集群配置问题**:unclean.leader.election.enable4.**Zookeeper配置问题**:5.**JVM参数调优**:6.**副本因子和同步复制**:分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题,以下是一些具体的原因和排查命令:1.生
- 【Kafka】Kafka写入数据
此木|西贝
Kafkakafka分布式
不管是把Kafka作为消息队列还是数据存储平台,总是需要一个可以往Kafka写入数据的生产者,一个可以从Kafka读取数据的消费者。生产者创建一个ProducerRecord对象,包含目标topic和发送的内容;另外可以指定键、分区、时间戳或标头对数据进行分区;如果没有显示指定分区,数据将会传给分区器,确定往哪个主题和分区发送数据。消息添加到一个消息批次,该批次所有的消息被发送到同一个主题和分区;
- Apache storm
赵世炎
stormhadoop
Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有很高的摄取率,无状态。通过zk管理分布式环境和集群状态,并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补,在某些方面有所不同。ApacheStorm执行除持久性之外的所有
- 什么是Apache Avro?
maozexijr
apache
什么是ApacheAvro?ApacheAvro是一个开源的数据序列化框架,主要用于高效的数据交换和存储。它由ApacheHadoop项目开发,广泛应用于大数据生态系统中(如Hadoop、Kafka等)。Avro提供了一种紧凑、快速的二进制数据格式,同时支持丰富的数据结构和模式演化。核心特性跨语言支持Avro支持多种编程语言(如Java、Python、C++、Go等),使得不同语言之间的数据交换变
- 计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现
微信bishe69
课程设计pythondjangomysql
近些年来,随着科技的飞速发展,互联网的普及逐渐延伸到各行各业中,给人们生活带来了十分的便利,热点新闻分析系统利用计算机网络实现信息化管理,使整个热点新闻分析的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具,django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发,后台使用MySQL数据库进行信息管理,设计开发的热点新闻分析系统。通过调研和分析,系统拥有管理员和用户两个模块
- Hadoop 实战笔记(二)-- HDFS 常用 shell 命令总结
dazhong2012
Hadoophdfshadoop
一、HDFS命令显示当前目录结构#显示当前目录结构hadoopfs-ls#递归显示当前目录结构hadoopfs-ls-R#显示根目录下内容hadoopfs-ls/创建目录#创建目录hadoopfs-mkdir#递归创建目录hadoopfs-mkdir-p删除操作#删除文件hadoopfs-rm#递归删除目录和文件hadoopfs-rm-R从本地加载文件到HDFS#二选一执行即可hadoopfs-p
- kafka相关问题
给我个面子中不
Java学习kafka分布式java
Kafka通过事务机制与幂等性功能相结合,实现了跨会话的幂等性。以下是详细解释:kafka是怎么通过事物保证跨会话的幂等性?1.幂等性与跨会话幂等性幂等性:指相同的操作被执行多次,其结果是一样的。在Kafka中,主要是指生产者发送相同的消息不会导致重复。跨会话幂等性:在生产者会话关闭并重启后,Kafka仍能保证发送的消息不会被重复处理。2.Kafka的幂等性原理Kafka的幂等性主要通过Produ
- How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem
IT•轩辕
CloudyComputationsparkhadoop大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- kafka详细介绍以及使用
酷爱码
经验分享kafka分布式
ApacheKafka是一个由Apache软件基金会开发的开源流式数据平台和消息系统。它被设计用于处理实时数据流,并能够支持高容错性、可伸缩性和可靠性。Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年捐赠给Apache软件基金会。它现在被许多公司广泛应用于构建实时数据流架构和事件驱动型应用程序。Kafka提供了一种高性能、持久性的消息传递系统,通过将消息发布到主题(topic)和订阅这些主题
- Kafka 同步机制关键点 2分钟讲明白
大博士.J
kafka
ApacheKafka通过副本同步机制来保证数据的高可用性和可靠性。Kafka的同步机制主要涉及以下几个核心概念:副本(Replication)Kafka的每个Partition都会有多个副本(Replica),分为:Leader副本:负责处理生产者和消费者的所有请求。Follower副本:仅从Leader同步数据,不直接处理请求。副本数由replication.factor参数配置。例如:rep
- Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库
快乐骑行^_^
debeziumDebezium系列采集oceanbase数据库
Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库一、oceanbase数据库二、安装OceanBase三、安装oblogproxy四、基于Docker的简单采集案例五、生产实际应用案例Debezium是一个开源的分布式平台,用于监控数据库变化和捕捉数据变动事件,并以事件流的形式导出到各种消费者。Debezium基于ApacheKafka实现,并支持多种数据库系统。一、oce
- Spark集群启动与关闭
陈沐
sparksparkhadoopbigdata
Hadoop集群和Spark的启动与关闭Hadoop集群开启三台虚拟机均启动ZookeeperzkServer.shstartMaster1上面执行启动HDFSstart-dfs.shslave1上面执行开启YARNstart-yarn.shslave2上面执行开启YARN的资源管理器yarn-daemon.shstartresourcemanager(如果nodeManager没有启动(正常情况
- Hive函数大全:从核心内置函数到自定义UDF实战指南(附详细案例与总结)
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数(UDF)分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具,其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- 3.7 Spring Boot整合Kafka:消息顺序性与消费幂等性保障
Sendingab
Springboot从入门到精通零基础7天精通SpringBootlinqc#springbootkafka
在SpringBoot中整合Kafka并保障消息顺序性与消费幂等性,可以通过以下步骤实现:一、消息顺序性保障1.生产者配置相同Key写入同一分区:Kafka保证同一分区内消息的顺序性,生产者发送消息时指定相同Key,确保相关消息进入同一分区。java@AutowiredprivateKafkaTemplatekafkaTemplate;publicvoidsendMessage(Stringkey
- Hadoop MapReduce 词频统计(WordCount)代码解析教程
我不是少爷.
Java基础hadoopmapreduce大数据
一、概述这是一个基于HadoopMapReduce框架实现的经典词频统计程序。程序会统计输入文本中每个单词出现的次数,并将结果输出到HDFS文件系统。二、代码结构packagecom.bigdata.wc;//Hadoop核心类库导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;//数据类型定义
- 从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
Echo_Wish
大数据大数据hadoopspark
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
- hadoop集群关闭命令顺序_启动和关闭Hadoop集群命令步骤
氪老师
hadoop集群关闭命令顺序
启动和关闭Hadoop集群命令步骤总结:1.在master上启动hadoop-daemon.shstartnamenode.2.在slave上启动hadoop-daemon.shstartdatanode.3.用jps指令观察执行结果.4.用hdfsdfsadmin-report观察集群配置情况.5.通过http://npfdev1:50070界面观察集群运行情况.(如果遇到问题看https://
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
flume大数据分布式
1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- 在kali linux中配置hadoop伪分布式
we19a0sen
三数据分析分布式linuxhadoop
目录一.配置静态网络二.配置主机名与IP地址映射三.配置SSH免密登录四.配置Java和Hadoop环境五.配置Hadoop伪分布式六.启动与验证一.配置静态网络原因:Hadoop集群依赖稳定的网络通信,动态IP可能导致节点失联。静态IP确保节点始终通过固定地址通信。操作步骤:#修改网络配置文件sudovim/etc/network/interfaces#添加内容(根据实际网络修改):autoet
- Java集成MQTT和Kafka实现稳定、可靠、高性能的物联网消息处理系统
qzw1210
javakafka物联网
Java集成MQTT和Kafka实现高可用方案1.概述在物联网(IoT)和分布式系统中,消息传递的可靠性和高可用性至关重要。本文将详细介绍如何使用Java集成MQTT和Kafka来构建一个高可用的消息处理系统。MQTT(消息队列遥测传输)是一种轻量级的发布/订阅协议,适用于资源受限的设备和低带宽、高延迟网络。而Kafka是一个分布式流处理平台,提供高吞吐量、可扩展性和持久性。将两者结合,可以创建一
- MQ和ActiveMQ浅析
星星都没我亮
ActiveMQactivemq
文章目录什么是JMSMQ消息中间件应用场景异步通信缓冲解耦冗余扩展性可恢复性顺序保证过载保护数据流处理常用消息队列(ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)比较JMS中的一些角色BrokerproviderConsumerp2ppub/subPTP和PUB/SUB简单对QueueTopicConnectionFactoryConnectionDestinationSess
- 消息队列的特性与使用场景:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析
啊sen丶
kafkaactivemqrabbitmqrocketmq分布式消息队列
在分布式系统和微服务架构中,消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案,它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析,帮助读者更好地理解它们的差异,并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比(一)吞吐量与延迟-Kafka:以高吞吐量著称,适合大规模数据的批量处理。延迟
- Spark任务读取hive表数据导入es
小小小小小小小小小小码农
hiveelasticsearchsparkjava
使用elasticsearch-hadoop将hive表数据导入es,超级简单1.引入pomorg.elasticsearchelasticsearch-hadoop9.0.0-SNAPSHOT2.创建sparkconf//spark参数设置SparkConfsparkConf=newSparkConf();//要写入的索引sparkConf.set("es.resource","");//es集
- InfluxDB写入测试
PascalMing
编程influxdbjava读写测试
早几年测试时序库时,采集数据到kafka,然后用不同数据进行存储验证。Influxdb是花时间比较多的,它的数据建模方法、读写方法都需要使用特殊的API。时间久了自己也经常忘记,把当时的测试关键代码记录下来,也方便日后查找。代码基于java编写。1、接口数据定义,clientid+tag组合必须唯一publicclassKafkaInfo{//客户端idpublicStringclientid;/
- 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”
nannan408
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,