- 01-Flink安装部署及入门案例(仅供学习),音视频时代你还不会NDK开发
小猪佩琪962
2024年程序员学习flink学习大数据
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- flink独立集群部署
嘎子吱吱吱吱
flinkhadooplinux
#flink独立集群部署说明安装环境三台服务器47.106.23.1(master)47.112.173.2(worker1)47.115.162.3(worker1)提前装好jdk和ssh,以下操作最好不要用root账号提前下载好flink的包并解压设置三台服务器之间ssh免密登录生成本机秘钥以47.106.23.1为例(其他两台参考本服务器)#生成本机秘钥cd;ssh-keygen-trsa-
- Flink的时间与watermarks详解
大数据技术与数仓
当我们在使用Flink的时候,避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道,理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义?Flink是如何处理乱序事件的?什么是水位线?水位线是如何生成的?水位线的传播方式是什么?让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一,在Flink中Time可以分为三种:Eve
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)
2401_84164527
程序员架构
目前比较流行的实时数仓架构有两类,其中一类是以Flink+Doris为核心的实时数仓架构方案;另一类是以湖仓一体架构为核心的实时数仓架构方案。本文针对Flink+Hudi湖仓一体架构进行介绍,这套架构的特点是可以基于一套数据完全实现Lambda架构。实时数仓架构图如下:技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- Flink - CEP
kikiki1
Hadoop3.2集群新版本的搭建详细讲解过程,从下面第一张官方的图来看,最新版是3.2,所以大猪将使用3.2的版本来演示,过程中遇到的坑留给自己,把路留给你们,IT之路还有大猪。大猪为了把文章压缩极简方便小伙伴阅读,将使用root帐号进行所有操作。准备两台主机10.211.55.11、10.211.55.12对应的hostname为m1.example.com、m2.example.com具体命
- chapter01 Java语言概述 知识点Note
月下绯烟
Javajava开发语言
JavaSEJavaEEJavaME大数据Java基础常用技术栈mysqlJDBCSSMspring+springmvc+mybatisLinuxnacosHadoopFlinkJAVAEE消息队列rabbitMQdocker数据库redisspringbootspringcloudsshstruts+spring+hibernate过时技术栈很少用JAVA虚拟机jvm分布式微服务高并发常见dos
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- python flink_《Flink官方文档》Python 编程指南测试版
weixin_39846361
pythonflink
原文链接译者:hjjxd校对:清英Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作(例如,数据过滤,映射,合并,分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。操作执行的结果通过数据池以写入数据到(分布式)文件系统或标准输出(例如命令行终端)的形式返回。Flink程序可以运行在不同的环境中,既能够独立运行,也可以嵌入到其他程序中运行。程序可以运行在本地的JVM上,也可以运行在服
- flink---window
搞数据的小杰
flink大数据
Window介绍DataStream:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/SQL:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/
- Flink(1.13) 的window机制(一)
万事万物
窗口概述在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎,而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数
- pyflink 自定义函数
scan724
Flink实时计算python开发语言
frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyfli
- flink 问题记录
Jhon_yh
flinkflinkhadoop大数据
文章目录1.Causedby:java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSums(IILjava/nio/ByteBuffer;ILjava/nio/ByteBuffer;IILjava/lang/String;JZ)V原因java.util.concurrent.Ex
- Pyflink教程(三):自定义函数
yuxj记录学习
学习笔记学习pyflink
该文章例子pyflink环境是apache-flink==1.13.6Python自定义函数是PyFlinkTableAPI中最重要的功能之一,其允许用户在PyFlinkTableAPI中使用Python语言开发的自定义函数,极大地拓宽了PythonTableAPI的使用范围。简单来说就是有的业务逻辑和需求是sql语句满足不了或太麻烦的,需要用过函数来实现。PythonUDFPythonUDF,即
- pyflink 滚动窗口实例
菜鸟社长
菜鸟的大数据进阶之路大数据进阶之路kafkabigdatapythonflink
写在前头:更多大数据相关精彩内容请进我的知识星球,每周定期更新正篇技术路线:模拟kafka生产者发送数据——>flink对kafka数据实时计算处理——>处理后的数据发送到kafka1、模拟客流数据的生产者,参考https://blog.csdn.net/qq_22611181/article/details/1199002502、flink聚合操作原理介绍,参考https://blog.csdn
- flink 实战理解watermark,maxOutOfOrderness,allowedLateness
wending-Y
Flink入门到实践flinkjava大数据
watermarkwatermark的作用就是延迟触发窗口,让乱序到达的元素依然能够落在正确的窗口内。为啥能实现这个效果,一直通过公式更新watermark,如果乱序到的元素就不能更新watermark,相当于就是延迟触发计算操作。触发时间watermark大于窗口的最大值allowedLateness允许迟到的时间,到底啥时到的元素算迟到元素,如果元素的窗口满足下面这个公式,那这个窗口就去被清掉
- 【Flink】Flink 写入到 CSV BucketingSink 的使用方法
九师兄
大数据-flinkflinkBucketingSinkcsv
1.概述【File】CSV文件写入追加写入CsvWriter的使用有一个需求是这样的,flink读取kafka数据,然后写入到csv,但是写入的时候,要求写入一个文件,然后在监听到配置文件变化的时候,将写入到另外一个文件。然后想到这里我就想到了CsvWriter实体类@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublicstaticclass
- Flink Watermark详解
王小工
大数据Flinkjavaflink大数据
Watermark是用于处理流数据中事件时间(eventtime)乱序情况的重要机制。在流处理中,数据往往不是按照它们实际发生的时间顺序到达的,这可能是由于网络延迟、系统处理延迟或其他因素导致的。为了能够在这种乱序环境中正确地执行基于时间的操作(如时间窗口聚合),Flink引入了Watermark的概念。Watermark是一个特殊的标记,它表示“在此时间戳之前的数据应该都已经到达了”。当Flin
- 13、Flink SQL 的 时间属性 介绍
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflinksql大数据
时间属性a)概述Flink可以基于几种不同的时间概念来处理数据。处理时间指的是执行具体操作时的机器时间(例如Java的System.currentTimeMillis()))事件时间指的是数据本身携带的时间,这个时间是在事件产生时的时间。摄入时间指的是数据进入Flink的时间;在系统内部,会把它当做事件时间来处理。b)时间属性介绍像窗口(在TableAPI和SQL)这种基于时间的操作,需要有时间信
- pyflink中UDTF和UDF的区别
吉小雨
pyflinkpyflink
UDTF(UserDefinedTable-ValuedFunctions)和UDF(UserDefinedFunctions)在Flink和其他数据处理系统中有着明显的区别,主要体现在以下几个方面:输出类型:UDF:UDF是用户定义的标量函数。它接收一个或多个标量值作为输入,并返回一个标量值作为输出。UDTF:UDTF是用户定义的表值函数。它接收一个或多个标量值作为输入,但可以返回多行数据(即多
- PyFlink自定义函数
吉小雨
pyflinkflink
在PyFlink(ApacheFlink的PythonAPI)中,自定义函数分为三种主要类型:ScalarFunction(标量函数)、TableFunction(表函数)和AggregateFunction(聚合函数)。这些自定义函数可以在Flink的SQL和TableAPI中使用,用于扩展PyFlink的内置功能,处理自定义的计算逻辑。1.安装PyFlink在开始之前,确保你的环境中已安装了P
- pyflink的窗口
吉小雨
pyflinkpyflink
PyFlink中的窗口操作教程在流处理应用中,窗口(Window)是一个非常重要的概念,它用于对无界的数据流进行切分,使得我们可以对流中的数据执行聚合、计数、排序等操作。PyFlink提供了丰富的窗口类型和操作,可以对流数据进行时间和计数等维度的切片,进行实时的数据处理。在本教程中,我们将介绍PyFlink中的几种常见窗口类型,并展示如何使用窗口进行数据处理。1.安装PyFlink在开始之前,确保
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- Apache Flink 运行时架构
生病的毛毛虫
flink架构
Flink运行时架构Flink整个系统由两个主要部分组成JobManager和TaskManager,Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager为Master节点,TaskManager为worker(Slave)节点,所有组件之间通讯都是借助AkkaFramework,包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。Flink运行时候架构如下:FlinkCl
- Flink生态与未来
weixin_30394333
大数据人工智能数据库
本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程:Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz核心组件栈Flink发展越来越成熟,已经拥有了自己的丰富的核心组件栈,如下图所示。从上图可以看出Flink的底层是Deploy,Flink可以Local模式运行,启动单个JVM。Flink也可以Standalone集
- Flink实践场景-通过DataStream KeyedProcessFunction统计每小时的出租车司机的收入
似水_逆行
Flinkflink大数据
一、场景说明以及依赖请查看上一篇介绍Flink实践场景-通过DataStreamApi统计每小时的出租车司机的收入-CSDN博客二、KeyedProcessFunction介绍在Flink中,KeyedProcessFunction是一种特殊类型的处理函数,它允许你对数据流中的每个键(key)分别进行处理。这种处理函数特别适用于需要对每个键维护独立状态或定时器的场景。按照上述说法,本人之前的错误理
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
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Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1