- InfluxDB 数据模型:桶、测量、标签与字段详解(一)
计算机毕设定制辅导-无忧
#InfluxDBdb
一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下,时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库,凭借其卓越的特性,在时序数据库领域占据了重要地位,被广泛应用于各种场景。InfluxDB专为时间序列数据设计,拥有高效的存储和查询性能。它采用独特的存储引擎,能够快速写入大量带有时间戳的数据,并支持灵活的查询操作。其核心设计针对时间序列数据的特点进行了优化,包括时间索引、
- 时序数据库选型避坑全攻略:IoTDB性能与成本双杀的秘密!
LCG元
数据库时序数据库iotdbjava
文章目录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱1.2核心流程对比二、企业级实战代码2.1Python数据写入示例2.2TypeScript客户端实现2.3集群配置YAML三、性能对比分析四、生产部署方案4.1安全加固配置4.2安全策略实施五、技术前瞻分析5.1云原生演进路径5.2新型存储引擎预测六、技术图谱附录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱数据写入协议适配层内存表管理持久化引擎
- 时序数据库选型全指南:为什么越来越多企业选择IoTDB?
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook课程设计经验分享
>在工业物联网爆发式增长的今天,一台风力发电机每秒产生200+数据点,一座智慧工厂每天新增10亿级数据记录——传统数据库已无法承受时序数据的洪流。###时序数据:数字时代的脉搏时序数据(Time-SeriesData)是以时间戳为索引的连续数据流,广泛存在于物联网设备监控、金融交易记录、应用性能监测等场景。这类数据具有三大特性:-**海量性**:单个设备每秒可产生多条数据-**时效性**:新数据价
- 大数据时代下的时序数据库选型指南:基于工业场景的IoTDB技术优势与适用性研究
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook经验分享课程设计
>在宝钢集团的智能工厂里,5万多个传感器每秒产生150万+数据点,传统数据库系统每天积压3TB未处理数据——这揭示了工业4.0时代的核心矛盾:**海量时序数据处理能力已成为智能制造的关键瓶颈**。###工业时序数据的四大特殊性工业场景下的时序数据与传统互联网数据存在本质差异:1.**高精度时间要求**-数控机床振动监测需微秒级时间戳-电网故障定位要求时间同步精度≤1μs2.**多源异构性**```
- TensorBase开发者快速入门指南
宗隆裙
TensorBase开发者快速入门指南tensorbasetensorbase/tensorbase:是一个现代的GPU加速的张量数据库。适合用于大规模数据分析和机器学习。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorbase前言TensorBase是一个基于Rust构建的高性能时序数据库,专为大规模数据分析场景设计。本文将详细介绍如何搭建TensorB
- 一场 6 点半开启的慢跑,是我们对八周年最真实的记录
今天,涛思数据八岁了。从2017年成立到现在,已经过去了整整八年。我们用一款开源时序数据库——TDengine,把中国团队的技术能力写进了全球开发者的代码库,也写进了越来越多行业用户的生产系统。八年时间,说长不长,说短也不短。我们经历了初创时的摸索,度过了技术路径尚未被验证的阶段,也一步步走到了今天这个节点:我们仍在奔跑,但不再孤身。这一次,我们选择用一条“慢跑”路线,回望这八年的路。详情关注TD
- 时序数据库 TDengine × SSRS:专为工业、能源场景打造的报表解决方案
每当听到“做报表”三个字,是不是内心都会先叹口气?尤其在工业、能源、制造等场景,面对那些结构固定、字段繁多、格式要求严苛的报表任务,用Excel手动拼,真的是既费时又容易出错。现在解决方案来了——时序数据库TDengine与SQLServerReportingServices(SSRS)已经完成无缝集成!高性能时序数据库+企业级报表平台,帮你用更少的操作、更高的效率,制作出更稳定、更规范的专业报表
- 时序数据库 TDengine × SSRS:三步搞定自动化报表体系
数据库sql
每当听到“做报表”三个字,是不是内心都会先叹口气?尤其在工业、能源、制造等场景,面对那些结构固定、字段繁多、格式要求严苛的报表任务,用Excel手动拼,真的是既费时又容易出错。现在解决方案来了——时序数据库TDengine与SQLServerReportingServices(SSRS)已经完成无缝集成!高性能时序数据库+企业级报表平台,帮你用更少的操作、更高的效率,制作出更稳定、更规范的专业报表
- 时序数据库:高效处理时间序列数据的核心技术
时序数据说
时序数据库数据库开源物联网iotdb
时序数据库概述时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门为存储、处理和查询时间序列数据而优化的数据库系统。随着物联网、金融科技、工业互联网等领域的快速发展,时序数据呈现出爆炸式增长,传统的关系型数据库在处理这类数据时面临诸多挑战,时序数据库应运而生并成为关键技术解决方案。时序数据的特点时序数据具有几个显著特征,这些特征直接影响了时序数据库的设计理念:时间属性:每条记录都
- 时序数据库 TDengine × Node-RED:连接你的“数”与“控”
数据库sql
在工业场景中,我们经常会遇到这样的需求:设备数据上来之后,既要能存、能查,还希望能实时触发告警、控制现场设备。但如果从头写程序、配接口,成本不低、周期也长。这时候,一款能低代码快速串起“采集-存储-分析-控制”全流程的工具,往往能省下不少力气。现在,时序数据库TDengine与Node-RED正式打通,二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入,到实时查询,再
- 时序数据库IoTDB可实现的基本操作及命令汇总
时序数据说
时序数据库iotdb数据库物联网大数据开源
一、数据写入、删除与导出1.1数据写入在物联网场景下,元件产生的数据通常会自动写入。但有时,需要修改过去的数据,可以使用INSERT语句插入修改后的值,覆盖原数据。示例:INSERTINTOroot.BHSFC.Q1.W003(timestamp,speed)VALUES(1657472400000,2);1.2数据删除1.2.1SQL语句删除删除整个时间序列:DELETEFROMroot
- 数据库领域下的时序数据库并发控制
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
- InfluxDB 3 Core 持久化机制深度解析:高可靠实时数据引擎的设计哲学与工业实践
梦想画家
数据库InfluxDB分层持久化架构
本文深入拆解InfluxDB3Core的数据持久化架构,涵盖写入流程、故障恢复、存储引擎设计,并结合物联网、金融监控等场景分析其高可靠性实现逻辑。通过对比传统时序数据库架构与性能实测数据,揭示新一代引擎如何平衡实时性与数据安全性,为大规模时序数据处理提供生产级保障。一、持久化核心机制:从写入到落盘的全链路保护1.分层持久化架构InfluxDB3Core采用三级数据保护策略:写入请求→内存缓冲区(V
- 技术调研:时序数据库(一)
myskybeyond
时序数据库时序数据库数据库
选择时序数据库时,选择当下主流的解决方案。目前主流的开源解决方案有InfluxDB、TDengine和TimescaleDB。下文从多个维度对比分析,最终根据需求做出选型决策。1.核心架构与设计理念数据库架构特点核心优势InfluxDB-专为时序数据设计的分布式数据库-基于时间线(TimeSeries)模型-开源版(OSS)与商业版(Cloud/Enterprise)功能差异大高写入吞吐量、原生支
- 高可用与低成本兼得:全面解析 TDengine 时序数据库双活与双副本
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据涛思数据数据库物联网iot
在现代数据管理中,企业对于可靠性、可用性和成本的平衡有着多样化的需求。为此,TDengine在3.3.0.0版本中推出了两种不同的企业级解决方案:双活方案和基于仲裁者的双副本方案,以满足不同应用场景下的特殊需求。本文将详细探讨这两种方案的适用场景、技术特点及其最佳实践,让大家深入了解这两大方案如何帮助企业在高效可靠的数据存储和管理中取得成功。TDengine双副本(+仲裁者)为了满足部分客户在保证
- Gitea 服务器监控面板的搭建
shengyin714959
笔记最高笔记服务器gitea数据库
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库。Grafana是一个可视化的数据分析面板,它可以从Prometheus中查询时序数据,绘制漂亮的数据图表。本文作者在实践中使用Prometheus抓取和存储Gitea服务器的运行数据,并基于Grafana提供的开源数据面板创建了一个自己服务器的Gitea性能监控面板。工作原理为了更清晰地理解Prometheus的工作原理,我在下方列出了Pr
- 时序数据库选型分析
沉默的松饼
时序数据库物联网
在当今数字化时代,大量的时间序列数据不断产生,从工业物联网设备的传感器数据,到金融领域的交易记录,再到互联网应用的用户行为日志等。为了高效地存储、管理和分析这些时序数据,选择一款合适的时序数据库至关重要。本文将对几款主流的时序数据库进行选型分析,帮助读者在众多选项中找到最符合自身需求的数据库解决方案。常见时序数据库概述InfluxDBInfluxDB是一款广泛使用的开源时序数据库。它专为处理时间序
- 时序数据库 TDengine x Kepware:解决你最头疼的“设备接入”问题
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
每个做工业数据采集的工程师都可能遇到这个问题:设备协议五花八门,数据源接入复杂,采集来的数据格式不统一,打通IT与OT系统总是困难重重。你明明已经在数据库中搭好了“数据大坝”,但最前端的那道“数据进口”,却迟迟无法打开。现在,TDengine和Kepware联手,给这个老难题带来了解法。TDengine与Kepware实现集成近日,TDengine正式完成与PTC旗下企业级工业连接解决方案Kepw
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- 时序数据库IoTDB数据导入与查询功能详解
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据开源
1.引言本文将详细介绍ApacheIoTDB如何实现数据的导入和查询功能,包括自动导入CSV格式数据、使用SQL语句写入数据以及基本查询和聚合查询等。2.数据导入2.1IoTDB架构简介以实际工业应用场景为例,我们提供了一个测试用的CSV格式数据表格,该表格记录了某集团高山风机的轮毂温度数据。2.2CSV导入时间序列和值ApacheIoTDB提供了CSV工具,可以将CSV格式的数据导入数据库中。具
- 小白对时序数据库的理解
chunmiao3032
时序数据库数据库
一、什么是时序数据库?时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储、处理和分析时间序列数据的数据库管理系统。时间序列数据是按时间顺序记录的数据,通常由各种设备和传感器生成,例如智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域的设备,以及证券市场的行情数据等。这些数据通常具有以下特点:时间戳:每个数据点都带有时间戳,这对于数据的计算和分析至关重要。结构化:与非结构化数据不
- 秒级响应与低成本实现!TDengine 时序数据库助力多元量化交易系统的背后故事!
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据数据库涛思数据物联网iot
作者:多元量化,莫建元转发在不久前的“2024,我想和TDengine谈谈”征文活动中,我们收到了许多精彩的投稿,反映了用户与TDengine之间的真实故事和独特见解。今天,我们很高兴地分享此次活动的第一名作品。这篇文章详细阐述了广西多元量化科技有限公司如何利用TDengine构建高效的量化交易系统,提升交易效率和决策质量。通过深入分析数据库选型和数据架构设计,作者展示了TDengine在金融领域
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
深山技术宅
物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- 时序数据库 TDengine × Power BI:高频数据也能秒级响应
你是否遇到过这样的情况:花了几个小时搭建好PowerBI报表,控件也拖好了,样式也调好了,却发现页面卡得像PPT,数据更新慢得像在看回放?其实,这不是你的错——时序数据的高频、高量、复杂结构,让传统数据库频频“掉链子”,再加上可视化工具对数据结构、维度和聚合的依赖,一不小心就成了“拼图地狱”。而这正是TDengine与PowerBI深度集成的意义所在:一个是专为高性能时序数据处理设计的数据库,一个
- 时序数据库 TDengine 通过麒麟全系列兼容性认证,稳了!
国产操作系统+国产数据库能不能打?我们最近亲自上场试了试。在最新一轮兼容性测试中,TDengineV3.0和麒麟信安旗下的桌面、服务器、嵌入式系统等多个版本做了全套适配,结果非常理想:稳定运行,性能在线,充分验证了TDengine在不同国产化环境下的运行稳定性与高性能特性。这次通过互认证的麒麟产品包括:桌面操作系统V7/V8服务器操作系统V7/V8高级认证版桌面&服务器系统V7嵌入式操作系统V3.
- 时序数据库的深入浅出介绍(2022)
蓝宝石的傻话
TSDB时序数据库时序数据库数据库
时序数据库是一类专门用于存储和分析时间序列数据的数据库。时间序列数据通常包含时间戳和对应的指标值,用于监控和分析某个目标的变化趋势。时序数据库需要高效存储大量时间序列数据,并支持相关的分析与运算,如聚合、下采样、滚动窗口等。起源时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代。随着工业控制和SCADA系统的兴起,人们需要存储和处理大量时间序列数据。这促进了时序数据库的出现。时序数据库的主要发展阶段包括关
- 时序数据库IoTDB分布式架构解析与运维指南
时序数据说
时序数据库iotdb分布式数据库大数据架构运维
一、IoTDB分布式架构概述分布式系统由一组独立的计算机组成,通过网络通信,对外表现为一个统一的整体。IoTDB的原生分布式架构将服务分为两个核心部分:ConfigNode(CN):管理节点,负责管理分区表、节点信息以及整个集群的负载均衡等功能。DataNode(DN):数据节点,包含五个主要模块:查询引擎、存储引擎、元数据引擎、共识引擎和流处理引擎。一个典型的IoTDB集群配置为3C3D
- 时序数据库 Apache-IoTDB源码解析之文件索引块(五)
刘涛华
IoTDB源码解析数据库大数据
上一章聊到TsFile的文件组成,以及数据块的详细介绍。详情请见:时序数据库Apache-IoTDB源码解析之文件数据块(四)打一波广告,欢迎大家访问IoTDB仓库,求一波Star。欢迎关注头条号:列炮缓开局,欢迎关注OSCHINA博客这一章主要想聊聊:TsFile索引块的组成索引块的查询过程索引块目前在做的改进项索引块索引块由两大部分组成,其写入的方式是从左到右写入,也就是从文件头向文件尾写入。
- 时序数据库IoTDB特性:支持对齐时间序列功能解析
时序数据说
时序数据库iotdb物联网大数据数据库
一、引言时序数据库IoTDB已引入了一项重要功能——支持对齐时间序列(alignedtimeseries)。本文将深入解析这一功能的背景、应用场景及其实现方式。二、设备与传感器的基本数据模型时序数据库管理的核心对象是时间序列,每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如,风速传感器安装在风力发电机上,采集其所在位置的风速数据,形成一条时间序列。设备是传感器的载体,一个设备通常配备多个传感器
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi