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平凡的运维之路
linux程序人生
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- 快速启动flink项目
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按照这个步骤1分钟内创建完成idea-----File----new---Project------Maven----Createfromarchetype----AddArchetype弹出框:GroupId填org.apache.flinkArtifactId填flink-quickstart-javaVersion填1.14.0选中刚刚添加的Archetype,点Next填写你要创建的这个f
- 【Flink】flink启动任务,taskmanager.out 文件增涨非常快
九师兄
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1.概述flink启动任务,taskmanager.out文件增涨非常快,这个文件大小怎么限定?测试了很多办法发现都不起作用这个问题可以试试:【Flink】Flink1.11.2onYARN滚动日志配置但是后面我发现不是这个导致的,是slf4j依赖冲突,jar包删除就可以了
- IDEA本地启动flink 任务
Direction_Wind
intellij-ideaflinkjava
1pom中添加org.apache.flinkflink-clients_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2下载flink-dist包并3打印日志中搜索localhost可以找到flink的管理页面
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- Redis 详解
z小天才b
Redisredis数据库缓存
1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL(NotOnlySQL):一类非关系型数据库的统称,专为处理大规模数据存储而设计特点:高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论:一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partitiontolerance),NoSQL通常优先保证AP或CP主要类型键值存储:Redis,Memcached文档
- FlinkCDC实战:将 MySQL 数据同步至 ES
小DuDu
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当前需要处理的业务场景:将订单表和相关联的表(比如:商品表、子订单表、物流信息表)组织成宽表,放入到ES中,加速订单数据的查询.同步数据到es.概述1.什么是CDC2.什么是FlinkCDC3.FlinkCDCConnectors和Flink的版本映射实战1.宽表查询1.1创建mysql表1.2启动Flink集群和FlinkSQLCLI1.3在FlinkSQLCLI中使用FlinkDDL创建表1.
- Flink 通过 Chunjun Oracle LogMiner 实时读取 Oracle 变更日志并写入 Doris 的方案
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flinkoracle大数据
文章目录一、技术背景二、关键技术1、OracleLogMiner2、Chunjun的LogMiner关键流程3、修复ChunjunOracleLogMiner问题一、技术背景在大数据实时同步场景中,需要将Oracle数据库的变更数据(CDC)采集并写入ApacheDoris,以支持数据分析、BI报表、实时数据仓库等应用。本方案基于Flink+Chunjun,通过OracleLogMiner解析Re
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 链表操作:分区与回文判断
共享家9527
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目录链表分区(Partition)功能概述代码实现要点与难点注意事项链表回文判断(PalindromeList)功能概述代码实现要点与难点注意事项总结在链表相关的算法问题中,理解链表的基本结构和操作至关重要。今天我们深入探讨两个经典的链表问题:链表分区和链表回文判断,通过详细分析代码实现,理解其中的要点、难点和注意事项。作者主页:共享家9527-CSDN博客链表分区(Partition)功能概述链
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
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随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
Breatrice_li
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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)
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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
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
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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
- Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
kkk1622245
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在大数据处理领域,ApacheFlink出类拔萃,它是一个高性能、易扩展、用于处理有界和无界数据流的分布式处理引擎。FlinkSQL是ApacheFlink提供的一种声明式API,允许开发者以SQL的形式,轻松实现复杂的数据流和批处理分析。本文将重点探讨如何通过FlinkSQL来实现对SFTP文件的读写操作,这是在实际应用中经常遇到的一种场景。Flink与SFTP文件的读写在很多实际应用场景中,数
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数据库分区技术详解数据库分区技术是一种通过将大型表或索引分割成多个逻辑独立、物理可分离的单元(即分区)来优化性能和管理效率的核心策略。以下是其核心要点和应用的全面解析:1.定义与基本原理数据库分区(Partitioning)是一种物理数据库设计技术,通过特定规则(如范围、列表、哈希等)将表或索引划分为更小、更易管理的逻辑单元。每个分区可独立存储于不同物理位置(如磁盘或服务器),但对应用层透明,逻辑
- Kafka 同步机制关键点 2分钟讲明白
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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
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本文将以这些概念为基础,逐一介绍Flink的发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API等内容,让开发人员对Flink有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。一、发展背景1.1数据处理架构在流处理器出现之前,数据处理架构主要由批处理器组成,其是对无限数据的有限切分,具有吞吐量大、数据较为准确的特点。然而我们知道,批处理器在时间切分点附近仍然无法保证数据结果的真实
- Flink 初体验:从 Hello World 到实时数据流处理
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在大数据处理领域,ApacheFlink以其卓越的流批一体化处理能力脱颖而出,成为众多企业构建实时数据应用的首选框架。本文将带领你迈出Flink学习的第一步,从基础概念入手,逐步引导你编写并运行第一个Flink程序——经典的WordCount,让你亲身感受Flink在实时数据流处理方面的强大魅力。一、Flink基础概念速览1.1什么是FlinkFlink是一个分布式流批一体化开源平台,旨在对无界和
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在实时数据流处理中,时间是最为关键的维度之一。Flink通过灵活的时间语义和丰富的窗口类型,为开发者提供了强大的时间窗口分析能力。本文将深入解析Flink的时间语义机制,并通过实战案例演示如何利用窗口操作实现实时数据聚合。一、Flink时间语义详解1.1三种时间概念1.1.1EventTime(事件时间)定义:事件实际发生的时间,由事件本身携带的时间戳决定应用场景:需要准确反映事件真实顺序的场景(
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题目描述给定整数数组nums和整数k,请返回数组中第k个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素,而不是第k个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:[3,2,1,5,6,4],k=2输出:5示例2:输入:[3,2,3,1,2,4,5,5,6],k=4输出:4提示:1cursor){returnpartition(nums,cursor+
- MySQL数据库架构设计:分片与分区策略实战
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一起学学数据库【一】mysql数据库架构adb
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,编程之旅更有趣在数据库的魔法森林中,MySQL就像是一位智慧的老树精,而分片(Sharding)与分区(Partitioning)则是它手中的两把神秘钥匙,能够打开数据高效存储与快速检索的大门。今天,我们就一起踏上一场奇幻之旅,探索如何运用这两把钥匙,打造一个既强大又灵活的
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Kafka、RocketMQ和RabbitMQ都支持顺序消费,但它们的实现机制有所不同。以下是这三种消息队列实现顺序消费的方式:1.Kafka的顺序消费实现机制分区内有序:Kafka保证单个分区(Partition)内的消息是有序的。消息按照写入分区的顺序存储,消费者按照相同的顺序消费。分区间无序:不同分区之间的消息顺序是不保证的。例如,消息A写入分区0,消息B写入分区1,消费者可能会先消费到消息
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文章目录概要整体架构流程示例1示例2小结概要hive开窗函数总结整体架构流程1.窗口函数的基本用法函数名()over()over关键字来指定函数执行的范围,包含三个分析子句:分组(partitionby)子句,排序(orderby)子句,窗口(rows)子句函数名(字段名)over(partitionbyorderbyrowsbetween)窗口大小可以通过rowsbetween…and…来限定,
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hive相关问题汇总及解决hivesparkmryarn参数优化
一、hivemr参数调优:sethive.optimize.ppd=true;--开启谓词下推。--动态分区参数sethive.exec.mode.local.auto=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;--默认是strict,表示至少有一个静态分区,nonstri
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Dinky×Jiron:打造高效智能的数据处理平台JironGitHub地址https://github.com/642933588/jiron-cloudhttps://gitee.com/642933588/jiron-cloud将基于ApacheFlink的实时计算平台Dinky成功集成至Jiron数据开发平台,以进一步增强平台的数据处理能力,提升数据处理效率与灵活性,同时优化用户体验并降低
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- Different number of columns
sunyaox
flinkflink异常
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade’donotmatch.Cause:Dif
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo