- 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
- kafka 的 message 包括哪些信息
weixin-80213251
javawebjavakafkahadoop
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性,比如是否压缩、压缩格式等等);如果magic的值为0,那么不存在attributes
- VMWare Centos7虚拟机安装并运行MongoDB
Jay_Wooz
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虚拟机:CentOS-7-x86_64-Minimal-2009MongoDB:mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.5运行起来#Step1.安装依赖yuminstalllibcurlopenssl-y#Step2.下载mongoDB压缩包wgethttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.
- Kafka跨集群数据备份与同步:MirrorMaker运用
磐基Stack专业服务团队
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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
- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
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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,
- 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
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- SpringBoot整合阿里云、腾讯云、minio、百度云、华为云、天翼云、金山云、七牛云、移动云、网易数帆等等有关于S3协议下文分布式对象存储接口
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- SpringBoot整合多租户MongoBD
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- 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
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ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
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在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 关于kafka常见的问题小结
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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
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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
- 17.1Go语言操作MongoDB
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驱动安装gogetgo.mongodb.org/mongo-driver/mongo基础连接示例packagemainimport("context""fmt""log""time""go.mongodb.org/mongo-driver/mongo""go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options")funcmain(){//设置客户端选项clientOpti
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
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GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
- 消息中间件:RabbitMQ、Kafka 和 Redis如何选择?一文让您了解!
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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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- 消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比
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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
- 【机器学习】建模流程
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1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步,常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。数据库是企业内部常见的数据存储方式,例如:MySQL、Oracle等关系型数据库,以及MongoDB等非关系型数据库,它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API(应用程序编程接口)提供了从外部获取数据的便捷方式,例如:社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
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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
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问题:编写一个Spark程序,对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路:下面是一个简单的Spark程序示例,用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下:timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
- JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”
守护者170
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问题:实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。解答思路:要实现一个Spark应用,对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选,需要按照以下步骤进行:1.环境准备确保的环境中已经安装了ApacheSpark。可以从[ApacheSpark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)下载并安装。2.创建Spark应用以下是
- 基于koajsAdmin+mongodb的后台管理快速开发框架安装运行记录
后青春期的诗go
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前置操作下载源码源码地址:https://gitee.com/zhoushuigui/koajs-admin安装mongodb数据库并连接安装yarnnpminstallyarn-g安装nodemonnpminstallnodemon-g前端运行安装依赖进入项目根目录,在命令行执行如下命令安装依赖:yarn--registry=https://registry.npmmirror.com启动服务y
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其实我就是个萌新
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本文章为作者个人学习笔记,仅作参考。1.application.properties配置spring.data.mongodb.database=[数据库名]spring.data.mongodb.host=localhost[主机名,本机:localhost]spring.data.mongodb.port=[数据库端口,默认:27017]2.根据数据库文档定义实体类:@RequiredArgs
- RocketMQ 和 Kafka
重生之我在成电转码
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✅RocketMQ和Kafka是两种非常流行的分布式消息队列系统,它们广泛用于大规模、高并发的消息传递和事件驱动架构中。虽然它们都属于消息队列,但在设计理念、特性和应用场景上有一些差异。接下来,我们来深入分析这两者的区别与优缺点。一、Kafka和RocketMQ的概述✅1️⃣KafkaKafka是一个分布式的流处理平台,由Apache软件基金会开发,最初由LinkedIn开发并开源。Kafka主要
- springboot+kafka+邮件发送(最佳实践)
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导读集成spring-kafka,生产者生产邮件message,消费者负责发送引入线程池,多线程发送消息多邮件服务器配置定时任务生产消息;计划邮件发送实现过程导入依赖1.85.1.382.1.51.3.22.8.23.4org.springframework.bootspring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-starter-tes
- Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践
窝窝和牛牛
hivesparkhadoop
文章目录Hive与Spark的UDF:数据处理利器的对比与实践一、UDF概述二、HiveUDF解析实现原理代码示例业务应用三、SparkUDF剖析-JDBC方式使用SparkThriftServer设置通过JDBC使用UDFSparkUDF的Java实现(用于JDBC方式)通过beeline客户端连接使用业务应用场景四、Hive与SparkUDF在JDBC模式下的对比五、实际部署与最佳实践六、总结
- 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,