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巨杉数据库SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库,由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中,数据库存储引擎模块是数据存储的核心,负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层,用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例;支持JSON语法的MongoD
- App Store暗藏虚假抖音,内含间谍软件窃取照片和加密货币
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TikTokAppStoreiOSAndroid
卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动,该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片,疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃,主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备,通常伪装成TikTok等流行应用的修改
- 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
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
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后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- Spark教程3:SparkSQL最全介绍
Cachel wood
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文章目录SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述二、SparkSession:入口点三、DataFrame基础操作四、SQL查询五、SparkSQL函数六、与Hive集成七、数据源操作八、DataFrame与RDD互转九、高级特性十、性能优化十一、Catalyst优化器十二、SparkSQL应用场景十三、常见问题与解决方法SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述SparkSQL是A
- Spark教程1:Spark基础介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么?二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么?ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,2013年捐赠给Apache软件基金会,如
- 讯飞星火(iFlytek Spark):科大讯飞打造的国产AI大模型平台
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1.产品概述讯飞星火(iFlytekSpark)是科大讯飞自主研发的认知大模型,定位于通用人工智能(AGI)平台,集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型,讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出,并持续对标国际顶尖模型(如GPT-4、Gemini)。核心优势全国产化:基于华为昇腾AI芯片和“飞星
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- 深度剖析无感刷新Token:领码SPARK平台赋能微服务认证的智能实践
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低代码实战篇无感刷新Token领码SPARK微服务认证AI安全双Token机制
摘要在现代微服务架构与数字化转型大潮中,用户身份认证的连续性与安全性尤为关键。无感刷新Token技术通过智能的双Token机制,确保用户访问凭证在不打扰用户的前提下自动续期,避免因Token过期导致的频繁登录中断。本文结合领码SPARK融合平台的iPaaS和aPaaS优势,深刻解析无感刷新Token的实现原理、典型场景、安全风险及AI赋能智能防护,系统阐述实现无感刷新Token的最佳实践。通过流程
- Spark 之 UT
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AQEOFFpartitionpruninginbroadcasthashjoinswithaliases==OptimizedLogicalPlan==Project[date_id#5283,pid#5281,sid#5282]+-JoinInner,(si
- Spark eventlog 、Event、SparkListener
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SparkListenerSQLExecutionStartcaseclassSparkListenerSQLExecutionStart(executionId:Long,//iftheexecutionisaroot,thenrootExecutionId==executionId//iftheeventisparsedfromtheeventlogthatgeneratedbySparkno
- 图书《数据资产管理核心技术与应用》核心章节节选-3.1.2. 从Spark 执行计划中获取数据血缘
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本文节选自清华大学出版社出版的图书《数据资产管理核心技术与应用》,作者为张永清等著。从Spark执行计划中获取数据血缘->关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理,所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一,Spark是大数据中数据处理最常用的一个技术组件,既可以做实时任务的处理,也可以做离线任务的处理。Spark在执行每一条SQL语句的时候,都会生成
- Spark 之 QueryPlan
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sameResultsrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/plans/QueryPlan.scala/***Returnstruewhenthegivenqueryplanwillreturnthesameresultsasthisqueryplan.**Sinceitslikelyundecidabletogenerallydeterminei
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
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引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
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本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 通过CDH安装Spark的详细指南
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通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台,它集成了多个开源组件,包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前,请确保满足以下条件:已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间(建议至少预留20GB)安装步骤1.
- order、sort、distribute和cluster by(Spark/Hive)
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1.abstractORDERBY:完整查询结果的全局行排序。与SORTBY、CLUSTERBY、DISTRIBUTEBY互斥,不能同时使用。示例SELECT*FROMtable_nameORDERBYcolumn_name;SORTBY:只在每个分区内排序,局部排序结果不是全局有序。与ORDERBY、CLUSTERBY互斥,不能同时指定。示例SELECT*FROMtable_nameSORTBY
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
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合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
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- Spark底层原理详细解析
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sparkbigdatahadoop
Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具
- Java EDW三剑客:如何让数据从“沼泽”变身“报告神器”?手把手教你玩转企业数据仓库!
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Java乐园java数据仓库开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣一、你的EDW在“数据沼泽”里?是时候请个“数据炼金术士”了!“数据散落在10个系统里,生成月报要熬3个通宵?”——别慌!今天我们就用JDBC+ApacheSpark+Thymeleaf三剑客,教你如何让Java在EDW中将“数据沼泽”炼成“报告神器”!从“数
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在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
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- Spark Streaming 原理与代码实例讲解
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AI大模型应用入门实战与进阶Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
SparkStreaming原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时流数据处理的重要性在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实时推荐、实时欺诈检测等。因此,实时流数据处理技术应运而生,成为大数据领域的研究热点。1.2SparkStreaming的优势SparkStreaming是ApacheSpark生态系统中的一个重要组件
- pyspark底层浅析
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- 方舟自建服务器物品叠加mod,10000倍物品叠加 -90%负重 V280
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方舟自建服务器物品叠加mod
MOD描述---------------------------------------------堆叠MOD增加+10.000(Ammo和Kibble+500)和-90%重量减少当你销毁结构时,物品可以正确堆叠弹弓,钓鱼竿和Jerky工作得很好。香草Engrams适用于砂浆和杵。请阅读说明堆叠mod需要按照mod列表(GameUserSettings.ini)的顺序尽可能高。工艺资源(Spark
- Python大数据处理中有哪些分布式计算框架?如何选择和使用?
代码小狂热者
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一、引言随着大数据时代的来临,数据处理和分析已成为企业和个人不可或缺的一部分。Python,作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,在大数据处理领域具有广泛的应用。而在处理大数据时,分布式计算框架的选择和使用至关重要。本文将介绍Python大数据处理中常见的分布式计算框架,并探讨如何根据实际需求进行选择和使用。二、Python大数据处理中的分布式计算框架ApacheSparkApacheSpark
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。