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AI天才研究院
AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
大数据ETL工具比较:SqoopvsFlumevsKafka关键词:大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要:在大数据生态中,ETL(抽取-转换-加载)是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求,催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度,
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景:小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员,今天他来到一家知名互联网公司的面试现场,面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话:第一轮提问:分布式与数据采集老黑:小白,你对Zookeeper有了解吗?小白:当然,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑:不错,你能说说Flume
- 性能监控与智能诊断系统的全流程
智能运维(AIOps)系统架构。核心目标:解决企业面临的性能问题、资源瓶颈、服务异常,实现从被动响应到主动预防、智能诊断的转变。关键特性:全链路覆盖:从日志采集到最终告警展示。实时处理:基于流处理引擎(Storm)快速加工数据。智能分析:引入AI进行根因分析。闭环进化:告警反馈驱动模型训练,系统自学习优化。解耦设计:各模块职责清晰,通过消息队列(Kafka)连接。系统全流程解析(分步详解):起点:
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
AAA建材批发王师傅
数据库sqoop大数据hivehdfs
一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- Flum的组件和原理。以及配置和基础命令
ApacheFlume架构的原理和组成ApacheFlume是一个高可靠、高性能的服务,用于收集、聚合和移动大量日志数据。它的架构设计灵活且可扩展,能够适应各种不同的数据源和目的地。一、Flume的核心组件及其任务1.Agent定义:Flume的基本运行单元,是一个独立的进程。功能:负责执行数据采集任务,包含Source、Channel和Sink三个主要部分。2.Source(源)定义:数据进入F
- 阿里云可观测 2025 年 5 月产品动态
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本月可观测热文回顾文章一览:StoreViewSQL,让数据分析不受地域限制不懂PromQL?AI智能体帮你玩转大规模指标数据分析DeepWiki×LoongCollector:AI重塑开源代码理解从o11y2.0说起,大数据Pipeline的「多快好省」之道日志采集Agent性能大比拼——LoongCollector性能深度测评阿里云SLS多云日志接入最佳实践:链路、成本与高可用性优化功能快报点
- ELK日志采集系统
UFIT
服务器nginx运维
ELK日志采集系统指的是由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个核心开源软件组成的套件,用于集中式日志的采集、处理、存储、搜索、分析和可视化。它现在更常被称为ElasticStack,因为其组件生态已经扩展(尤其是引入了Beats)。以下是ELK系统的核心组件和工作流程详解:数据源(DataSources)任何产生日志或事件的应用、系统或设备。例如:Web服务器日志(Ngi
- Flume入门指南:大数据日志采集的秘密武器
£菜鸟也有梦
大数据基础大数据flumekafkahadoophive
目录一、Flume是什么?为何如此重要?二、Flume核心概念大揭秘2.1Agent:Flume的核心引擎2.2Source:数据的入口大门2.3Channel:数据的临时港湾2.4Sink:数据的最终归宿2.5Event:数据的最小单元三、Flume工作原理深度剖析3.1数据如何流动3.2可靠性保障机制四、Flume安装与配置实战4.1安装前的准备工作4.2下载与解压4.3配置文件详解4.4启动
- Flume进阶之路:从基础到高阶的飞跃
£菜鸟也有梦
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目录一、Flume高阶特性揭秘二、拦截器:数据的精细雕琢师2.1拦截器的概念与作用2.2常见拦截器类型及案例分析2.2.1时间添加戳拦截器2.2.2Host添加拦截器2.2.3正则表达式过滤拦截器三、选择器:数据流向的掌控者3.1选择器的概念与分类3.2不同选择器的工作原理与案例3.2.1复制选择器3.2.2多路复用选择器3.2.3自定义选择器四、Sink组逻辑处理器:数据传输的保障者4.1Sin
- 一文读懂Loki、Promtail介绍和搭建,并且根据日志监控配置报警
生产队的猿
Prometheus监控prometheus
前言愿君赐以一赞一关,此皆无费之举,而乃吾精勤力作之动力也。有吾在,君可放心摸。其他文章可进入此专栏查看:Prometheus专栏说明之前再写Loki、Promtail、Grafana采集日志,根据日志采集业务指标这篇文章的时候,突然发现还没写Loki、Promtail的介绍和搭建文章,本文主要介绍Loki、Promtail的概念和安装使用。Loki和Promtail简介1.什么是Loki?Lok
- 记一次·Spark读Hbase
记一次·Spark读Hbase一、背景过年回来,数仓发现hive的一个表丢数据了,需要想办法补数据。这个表是flume消费kafka写hive。但是kafka里只保存最近7天数据,有部分数据kafka里已经没有了。不过这份数据会同时被消费到HBase内存储一份,并且HBase内的数据是正常的。所以这次任务是读HBase数据写Hive表。HBase表内,只有一个列族info,列族内只有一个列valu
- ELK日志收集之kafka 方案Filebeat + kafka + Logstash + ES + Kibana
心上之秋
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一.简介常见的日志采集处理解决方案登录后复制Filebeat+ES+KibanaFilebeat+Logstash+ES+KibanaFilebeat+Kafka/Redis/File/Console+应用程序(处理/存储/展示)Filebeat+Logstash+Kafka/Redis/File/Console+应用程序(处理/存储/展示)1.2.3.4.二.配置1.创建Filebeat配置文件
- ES8生产实践——自定义日志采集(Filebeat方式)
崔亮的博客
ELKStackelasticsearch
在某些存在业务高峰期的场景下,期间可能会产生大量日志,如果继续使用fleet采集日志,使用ingest处理数据,可能会出现写入堆积的情况。此时可采用传统的Filebeat方式采集日志,引入Kafka作为消息缓冲队列,保证日志传输数据的可靠性和稳定性。接下来以日志demo程序为例,实现Filebeat采集——>kafka消息缓冲队列——>logstash解析处理数据——>es存储——>kibana数
- Kafka整合Flume
小顽童王
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Kafka与flume1)准备jar包1、将Kafka主目录lib下的如下jar拷贝至Flume的lib目录下kafka_2.10-0.8.2.1.jar、kafka-clients-0.8.2.1.jar、jopt-simple-3.2.jar、metrics-core-2.2.0.jar、scala-library-2.10.4.jar、zkclient-0.3.jar等2、将如下jar拷贝至
- 电商数仓项目(八) Flume(3) 生产者和消费者配置
涛2021
数据仓库:Hadoop+Hiveflumekafka
目录一、生产数据写到kafka二、消费kafka数据写到hdfs本节讲解Flume生产者和消费者配置。源码下载一、生产数据写到kafka将上节生成的flume-interceptor-1.0.0.jar文件上传到$FLUME_HOME/lib目录下在$FLUME_HOME/conf目录中创建file-flume-kafka.conf文件,文件目录:/u01/gmall/data/in/log-da
- 离线数仓01-用户行为日志采集平台
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1数据仓库项目1.1数据仓库概念数据仓库(DataWarehouse)①日志采集系统②业务系统数据③爬虫系统等获得的数据进行清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等操作。1.2项目需求用户行为数据采集平台的搭建(前端埋点日志数据)业务数据采集平台的搭建(MySQL业务数据)数据仓库维度建模(hive数据分层:ods、dwd、dws、dwt、ads)即席查询工具,随时进行指标分析(es、kiban
- 运维-ES集群介绍
ww22652098814
运维elasticsearch
什么是ElasticStackElasticStack早期名称为elk。elk分别代表了3个组件:-ElasticSearch负责数据存储和检索。-Logstash:负责数据的采集,将源数据采集到ElasticSearch进行存储。-Kibana:负责数据的展示。由于Logstash是一个重量级产品,安装包超过300MB+,很多同学只是用于采集日志,于是使用其他采集工具代替,比如flume,flu
- 小程序开发工具日志分析:ELK堆栈应用
小程序开发2020
小程序elkai
小程序开发工具日志分析:ELK堆栈应用实战指南关键词:小程序开发、日志分析、ELK堆栈、分布式日志处理、日志可视化、故障排查、性能优化摘要:本文系统讲解如何通过ELK堆栈(Elasticsearch+Logstash+Kibana)构建小程序全链路日志分析平台。从日志采集规范设计到ELK集群部署,从Logstash数据清洗到Kibana可视化仪表盘搭建,结合具体代码案例演示日志处理全流程。深入解析
- 《云计算》第三版总结
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《云计算》第三版总结云计算体系结构云计算成本优势开源云计算架构Hadoop2.0Hadoop体系架构Hadoop访问接口Hadoop编程接口Hadoop大家族分布式组件概述ZooKeeperHbasePigHiveOozieFlumeMahout虚拟化技术服务器虚拟化存储虚拟化网络虚拟化桌面虚拟化OpenStack开源虚拟化平台NovaSwiftGlance云计算核心算法PaxosDHTGossi
- 数据采集与接入:Kafka、Flume、Flink CDC、Debezium(实时/离线数据获取方式)
晴天彩虹雨
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数据采集是大数据平台中的关键步骤,它负责将数据从多个数据源传输到数据处理系统。对于大数据处理平台来说,数据的实时与离线获取方式至关重要,能够确保系统的响应性与可扩展性。在本篇文章中,我们将深入探讨四种常见的数据采集与接入技术:Kafka、Flume、FlinkCDC、Debezium,并分析它们的适用场景。1.Kafka-分布式流处理平台概述:Kafka是一个分布式流平台,用于高吞吐量、低延迟的数
- Flume启动报错,guava.java包冲突
Lion-ha
大数据
Flume启动时报错如下:(SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor)[ERROR-org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HDFSEventSink.java:459)]processfailedjava.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.b
- Flume(二十一)Memory Channel
薛定谔的猫1982
#flumeflume大数据
MemoryChannel是将收集来的数据临时存储到内存队列中,如果不指定,那么该队列默认大小是100,即最多允许在队列中存储100条数据。如果队列被占满,那么后来的数据就会被阻塞(即Source收集到的数据就无法放入队列中,产生rollback回滚),直到队列中有位置被空出。实际过程中,这个值一般会调大,一般会调节为10W~30W,如果数据量较大,那么也可以考虑调节为50W。需要注意的是,Mem
- 【课程笔记】华为 HCIA-Big Data 大数据 总结
淵_ken
华为HCIA-BigData大数据大数据
目录HDFS分布式文件系统ZooKeeper分布式应用程序协调服务HBase非关系型分布式数据库Hive分布式数据仓库ClickHouse列式数据库管理系统MapReduce分布式计算框架Yarn资源管理调度器Spark分布式计算框架Flink分布式计算框架Flume日志采集工具Kafka分布式消息队列本课程主要围绕以下几个服务展开:HDFS(Hadoop分布式文件系统)ZooKeeper(分布式
- Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之三--Spark、Hive、Flume、Kafka和Flink环境的搭建
liu9ang
大数据平台hadoopsparkkafkaflink
在前述hadoop-base基础容器环境的基础上,实现Spark、Hive、Flume、kafka和Flink实验环境的搭建。我们已将前述的hadoop-base基础容器进行可阶段的保存:sudodockercommit"hadoopbasev3"hadoop-basecentos/hadoop-base:v3现在,如果已经将前述作业的hadoop-base容器停用并删除,用保存的centos/h
- [大数据技术与应用省赛学习记录一]——软件准备
Ench77
大数据技术与应用比赛筹备大数据
@JIAQI第一章大数据平台环境搭建在指定主机上完成Hadoop完全分布式、Spark、Flink、kafka、flume的安装配置赛前准备主办方要求使用以下相关版本软件环境,仅供参考:设备类型软件类别软件名称、版本号竞赛服务器竞赛环境大数据集群操作系统Centos7大数据平台组件unbuntu18.04Hadoop2.7.7Hive2.3.4Spark2.1.1Kafka2.0.0Redis4.
- 【微服务优化】ELK日志聚合与查询性能提升实战指南
elk微服务
摘要在微服务架构中,由于服务众多、日志格式不统一以及数据量庞大,日志聚合与查询的效率成为了一个巨大的挑战。本文将深入探讨如何通过优化ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)日志聚合方案,提高日志收集、存储和查询效率,从而提升微服务诊断效率。我们将涵盖日志采集策略、存储优化和查询性能提升,并提供相关的代码示例,帮助开发者在高并发、高频次的微服务环境中高效地进行日志分析和故
- 分布式计算实验三:分布式日志采集分析和异常检测系统
Alive~o.0
西电CS作业Linux分布式kafkaspringboot微服务echarts
个人博客:https://alive0103.github.io/代码在GitHub:https://github.com/Alive0103/XDU-CS-lab能点个Star就更好了,欢迎来逛逛哇~❣代码在这https://www.alipan.com/s/d32riFafCrb分布式日志采集分析和异常检测系统项目概述本项目实现了一个基于MOM(Message-OrientedMiddlewa
- Flume+kafka+SparkStreaming整合
逆水行舟如何
大数据架构kafka常用命令flume进行数据收集的编写实时架构
一、需求模拟一个流式处理场景:我再说话,我编写好的一个sparkstreaming做词频统计1.模拟说话:nc-lk3399flumesource:avro(qyl01:3399)channel:memorysink:kafkasink模拟实时的日志生成:echoaabbcc>>/home/qyl/logs/flume.logflumesource:exec(tail-f)channel:memo
- Flume Source原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
FlumeSource原理与代码实例讲解1.背景介绍ApacheFlume是一个分布式、可靠且高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统,它是Apache软件基金会的一个顶级项目。在大数据时代,日志数据作为企业的重要资产,如何高效地收集和传输海量日志数据成为了一个迫切需要解决的问题。Flume应运而生,它可以从不同的数据源采集数据,经过聚合后再将数据传输到下一个节点,最终存储到HDFS、HBase或S
- SparkStreaming概述
淋一遍下雨天
spark大数据学习
SparkStreaming主要用于流式计算,处理实时数据。DStream是SparkStreaming中的数据抽象模型,表示随着时间推移收到的数据序列。SparkStreaming支持多种数据输入源(如Kafka、Flume、Twitter、TCP套接字等)和数据输出位置(如HDFS、数据库等)。SparkStreaming特点易用性:支持Java、Python、Scala等编程语言,编写实时计
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息