- Flink同步数据mysql到doris问题合集
土豆沒加
常用工具flinkmysql大数据
Flink同步数据mysql到doris官方同步流程Doris安装下载地址导入镜像启动配置Flink-cdc安装(自制)下载地址导入镜像启动命令启动问题修复Flink报错Couldnotacquiretheminimumrequiredresources.作业报错Mysql8.0PublicKeyRetrievalisnotallowed作业报错Connectto127.0.0.1:8040[/1
- Flink架构体系:深入解析Apache Flink的架构与工作原理
雨中徜徉的思绪漫溢
flink架构apache大数据
Flink架构体系:深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎,被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。本文将深入解析Flink的架构体系和工作原理,包括核心组件和数据流处理过程,并提供相应的示例代码。Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型,它通过将数据流划分为有向无环图(DAG)的形式,将大规模的数据处理任务划分为
- Flink的架构体系
GDDGHS_
flink架构大数据
Flink中的重要角⾊JobManager处理器JobManager处理器也称之为Master,用于协调分布式执行,它们用来调度task,协调检查点,协调失败时恢复等。Flink运行时至少存在一个master处理器,如果配置高可用模式则会存在多个master处理器,它们其中有一个是leader,而其他的都是standby。TaskManager处理器TaskManager处理器也称之为Worker
- Streampark 入门到生产实践
大数据学习爱好者
spark开发和机器学习数据仓库数据仓库大数据
Streampark入门到生产实践1.StreamPark初探1.1什么是StreamPark1.2Features1.3架构2.环境安装要求如何插入一段漂亮的代码片3.安装apache-streampark最新版4.使用教程4.1配置Flink_home4.2git拉取项目和构建项目4.3企业微信告警4.4相关参数配置4.5相关参数配置yarn-session1.StreamPark初探1.1什
- Flink——部署StreamPark
penghaichao
实时-Flink篇flink大数据
环境准备提前部署好了Flink1.18,官方要求1.12及以上jdk1.8Mysql5.7,官方要求5.6及以上,也可省略,系统自带h2Step1:通过streampark官网下载安装包Step2:跟着官网的userguide进行操作部署成功后即可通过http://host:10000进行访问,ui界面如下图遇到的问题:原因是mysql数据库默认为localhost主机进行访问,修改权限为'%'后
- Flink K8s Application任务的使用
老哥哥-老刘
flink
FlinkK8sApplication任务的使用FlinkK8sApplication任务的使用构键k8s集群提供flink运行任务的环境下载flink客户端任务编程任务jar生成过程k8sApplication运行Application模式架构启动命令PodTemplateFlinkK8sApplication任务的使用构键k8s集群在这里,我们需要搭建一个K8S环境用于提供flink任务的运行
- 【Apache Paimon】-- 13 -- 利用 paimon-flink-action 同步 mysql 表数据
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkmysqlapachepaimon
利用PaimonSchemaEvolution核心特性同步变更的mysql表结构和数据1、背景信息在Paimon诞生以前,若mysql/pg等数据源的表结构发生变化时,我们有几种处理方式(1)人工通知(比如常规的使用邮件),然后运维人员手动同步到数据仓库中(2)使用flink消费DDLbinlog,然后自动更新Hive的外部表和内部表schema那么现在,有了Paimon,我们可以利用其特性,自动
- StreamPark发布:Flink迎来首个Apache版本
MfvShell
flinkapache大数据Flink
近日,流处理计算平台StreamPark重磅发布了其首个Apache版本,为用户带来了更强大的功能和性能优化。这一版本的发布标志着StreamPark与ApacheFlink的融合迈出了重要的一步,为用户提供了更好的流处理体验。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,具有强大的扩展性和容错性,被广泛应用于实时数据处理和分析场景。而StreamPark则是基于ApacheFlink构建的流处理
- Flink CDC
LonelyProgramme
flink数据库大数据
我先说说我的业务需求,我想要实时从mysql数据库中读取配置数据,我以前没接触这个技术之前是定时从数据库中获取数据,但是将数据间隔设置太小就会出现问题,所以达不到纯实时的效果.下面开始介绍一下准备工作:支持的数据库(下面是官方的建议:MySQL|ApacheFlinkCDC)ConnectorDatabaseDrivermysql-cdcMySQL:5.6,5.7,8.0.xRDSMySQL:5.
- Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景
每天瞎忙的农民工
大数据clickhouseflink大数据doris
Doris、ClickHouse和Flink这三个技术在不同业务场景下有各自的成功落地方案,主要用于数据分析、实时计算和高性能查询。以下是一些典型的应用场景:1.ApacheDoris落地方案应用场景Doris适用于海量数据的实时查询和分析,尤其适用于报表查询、OLAP分析和BI工具对接。案例某互联网广告公司业务背景:广告业务需要分析用户点击行为,监测广告投放效果,并进行精准推荐。技术方案:数据来
- Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容
最爱で毛毛熊
Oracle数据库oracle
以下是Oracle管理员高级操作的详细步骤说明,涵盖性能优化、安全管理、高可用性配置等核心内容:一、表分区管理(提升大表性能)创建范围分区表CREATETABLEsales(idVARCHAR2(36),sale_dateDATE,amountNUMBER)PARTITIONBYRANGE(sale_date)INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1,'MONTH'))--按月自动分区
- 《Kafka 理解: Broker、Topic 和 Partition》
频繁输入,积极输出
kafka分布式
Kafka核心架构解析:从概念到实践Kafka是一个分布式流处理平台,广泛应用于日志收集、实时数据分析和事件驱动架构。本文将从Kafka的核心组件、工作原理、实际应用场景等方面进行详细解析,帮助读者深入理解Kafka的架构设计及其在大数据领域的重要性。1.Kafka的背景与应用场景1.1Kafka的背景Kafka最初由LinkedIn开发,用于解决其大规模数据处理的挑战。2011年,Kafka开源
- 或许我们都被分库分表约束了思维
京东云开发者
京东云
作者:张俊杰概述这篇文章没什么太多的干货,纯纯是一篇讨论和思考帖。从业数据库领域三年有余了,从分库分表中间件到数据库团队内核学到了很多东西。也接触了很多项目,包括TiDB、Vitess、Polardb、StarDB等等。国内的项目好像很多都聚焦于分库分表的概念,包括很多的数据库团队都在尝试这个概念的落地和沉溺于性能的跑分。最近我在预览MySQL官方,看到了Partitioning的概念,而且占据了
- 使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据,表结构实时入 Apache Doris
一天两晒网
dorismysqlflinkdorisflinkcdc
背景现有数据库:mysql数据:库表较多,每个企业用户一个分库,每个企业下的表均不同,无法做到聚合,且表可以被用户随意改动,增删改列等,增加表分析:用户自定义分析,通过拖拽定义图卡,要求实时,点击确认即出现相应结果,其中有无法预判的过滤问题:随业务增长,企业用户越来越多,mysql压力越来越大,已经出现一些图卡加载过慢[mysqlsql]同步流程脚本读取mysql中需要同步的企业,在获取需要同步的
- Streaming ELT 同步 MySQL 到 StarRocks
慧一居士
大数据mysql数据库
StreamingELT同步MySQL到StarRocks这篇教程将展示如何基于FlinkCDC快速构建MySQL到StarRocks的StreamingELT作业,包含整库同步、表结构变更同步和分库分表同步的功能。本教程的演示都将在FlinkCDCCLI中进行,无需一行Java/Scala代码,也无需安装IDE。准备阶段准备一台已经安装了Docker的Linux或者MacOS电脑。准备Flink
- Partition架构
m0_74825656
面试学习路线阿里巴巴架构
优质博文:IT-BLOG-CNPartition架构【1】结构:Region至少3个Zone,Zone内至少两个Partition,Partition内至少1个K8SMemberCluster;【2】故障域:故障域及核心链路至少Zone内收敛,甚至Partition收敛。故障域之间不应该有交互(状态流等);【3】变更规范:不同时变更多个Zone,甚至不同时变更多个Partition;【4】Fede
- kafka stream对比flink
后季暖
kafkaflink分布式
KafkaStreams和ApacheFlink虽然都支持实时计算,但它们的定位、架构和适用场景存在显著差异。选择哪一个取决于具体的需求、场景和技术栈。以下是两者的核心区别和适用场景分析:1.定位与架构差异KafkaStreams定位:轻量级库(无需独立集群),深度集成Kafka,适用于构建与Kafka紧密耦合的流处理应用。架构:作为Java库嵌入应用中,依赖Kafka的Broker和Consum
- MySQL表转移数据的三种方式
m0_74823471
面试学习路线阿里巴巴mysql数据库
说明:在一些情况,像大表修改表结构,重新建立分区(对已有表建立分区,对历史数据是不生效的),或者表备份,我们需要将表的数据,从一张表转移到另外一张表里。本文介绍,MySQL表转移表数据的三种方式;方式一使用下面两行命令,将数据导出为一个sql,再导入到目标表里;#导出mysqldump-uroot-p--no-create-info--skip-extended-insert-tpartition
- 国产唯一开源湖仓框架LakeSoul 2.0 重磅升级:支持快照回滚、Flink和Hive对接
元灵数智
大数据数据库spark
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。DMetaSoul团队于7月初发布了LakeSoul2.0版本,对1.0版本进行了多方面升级优化,提高了自身架构设计的灵活性,也更好地适应客户未来业务高速发展的需要。2.0版本
- Flink连接kerberos认证的hive 并使用table API
lisacumt
flinkhive大数据
有个问题flink的kerveros通过配置设置。但是HiveCatalog还需要再次使用UserGroupInformation再次认证。直接上代码:importcom.amihaiemil.eoyaml.*;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;importorg.apa
- Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅[特殊字符]
狮歌~资深攻城狮
linqc#
Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅嘿,小伙伴们!今天咱们通过一个具体的案例来看看Flink在处理事件时间方面的强大威力这个案例就是电商订单的实时分析,就像我们平时在电商平台购物时,平台需要实时了解订单的各种信息一样案例背景假设我们有一个电商平台,每天有大量的用户下单购买各种商品我们希望能够实时统计每个商品的销量,并且按照订单的实际发生时间来进行分析,而不是按照系统处理订单的时间。这
- 腾讯面试:大厂必问消息队列场景面试题
消息队列腾讯面试问题
今天,我将那些大厂必问的消息队列的场景问题为大家整理出来,本文将跟大家一起来探讨如何回答这些问题。为什么要使用消息队列?保证消息有序,一个topic只能有一个partition吗?(消息顺序)业务突然增长,导致消息消费不过来怎么办?(消息积压)生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗?(消息丢失)高并发场景下怎么保证消息不会重复消费?(重复消费)如何保证消息的可靠性?各大消息队列中间件对比及使用
- 深入理解 Flink 中的 .name() 和 .uid() 方法
Ray.1998
大数据flinkkafkasparkhivehadoop
在ApacheFlink中,.name()和.uid()是两个常用的配置方法。虽然它们看起来相似,但它们各自有着不同的功能和用途,理解这两个方法的区别和各自的应用场景,能够帮助开发者更好地管理Flink作业,提升作业的可读性、可维护性和容错性。本文将详细讲解.name()和.uid()的作用、用途以及如何在实际开发中正确使用它们。1.name()方法:为操作命名1.1.作用:.name()方法的作
- Flink Checkpoint机制详解
Ray.1998
大数据flink大数据开发语言sparkzookeeperkafkahive
在分布式流处理系统中,容错性和一致性是核心要求。ApacheFlink作为流处理的领先框架,提供了一种强大的机制来确保系统的容错性与数据的一致性,这就是Flink的Checkpoint机制。通过定期保存应用程序的状态快照,Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态,并且提供精确一次(exactly-once)的语义保证。本文将详细介绍Flink的Checkpoint机制,包括其触发方式
- Spring Boot中整合Flink CDC 数据库变更监听器来实现对MySQL数据库
坚定信念,勇往无前
java数据库springbootflink
FlinkCDC(ChangeDataCapture)是Flink的一种数据实时获取的扩展,用于捕获数据库中的数据变化,并且通过实时流式处理机制来操作这些变化的数据,在FlinkCDC中通过Debezium提供的数据库变更监听器来实现对MySQL数据库的监听操作,通过与SpringBoot技术的集成可以更加高效的实现数据实时同步的操作。下面我们就来介绍一下如何在SpringBoot中集成Flink
- 华为云FusionInsight MRS FlinkSQL 复杂嵌套Json解析最佳实践
华为云技术精粹
云计算华为云
背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学Java的爱好者,或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink作为流批一体的计算引擎,致力于提供一套SQL支持全部应用场景,FlinkSQL的实现也完全遵循AN
- 图数据库的易用性—GES与Flink的对接
华为云技术精粹
云计算华为云
数字化时代,业务的实时处理需求越来越迫切,实时预警、实时风控、实时推荐等,Flink作为新一代流批统一的计算引擎,具有独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计的特点,它可以从不同的第三方存储引擎中读取数据,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。GES拥抱变化,开发了与Flink的对接工具GES-Flink-Connector。GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同
- 消息中间件 --- Apache Pulsar
johnrui
云计算
使用场景,参考地址:最佳实践|ApachePulsar在拉卡拉的技术实践_开源_ApachePulsar_InfoQ写作社区场景1:流式队列场景2:消息队列:OpenMessaging协议实现(透明层协议)场景3:流式队列:自定义Kafka0.8-Source(Source开发)场景4:流式队列:Function消息过滤(消息过滤)场景5:流式队列:PulsarFlinkConnector流式计算
- Flink-02-flink技术架构及工作原理
TRX1024
Flink
Flink组件栈自下而上,分别针对每一层进行解释说明:Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现,比如:支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等,为上层API层提供基础服
- Flink集群架构
流量留
ApacheFlinkFLINKjava运维数据库
在上一章节我们对flink有了一个基本的了解。从它的应用的场景以及它的一些基本的一些核心的一些概念。从本章节开始,我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手,去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面,以及相应的一些原理的一些解析。本节课开始我们了解一下flink的一个集群的一个基本的架构,了解里面核心的一些组件,比如说dropmanager,tas
- 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