大数据容器化

《大数据时代“快刀”：Flink实时数据处理框架优势全解析》程序猿阿伟大数据 flink
在数字化浪潮中，数据呈爆发式增长，实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控，到电商平台的用户行为分析，各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架，在这一领域崭露头角，备受瞩目。一、真正实时，毫秒级响应与部分将流处理模拟为微批处理的框架不同，Flink是专为实时流处理打造的“原生”引擎。它直接处理持续不断的事件流，无需将数据攒成批次再处理，这种设计赋
园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶快鲸智慧楼宇管理系统其他
内容概要园区智能化系统的出现，标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案，更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面，智能化系统能够实时监控并优化资源的配置，
CDH_6.3.2的搭建我的K8409 Flink linux 大数据分布式
一站式搭建大数据的应用1、前提条件和准备工作hostnamectlset-hostnamecdh01hostnamectlset-hostnamecdh02hostnamectlset-hostnamecdh032、修改IP和Host映射关系（所有节点）在window中也配置一下vim/etc/hosts192.168.92.201cdh01192.168.92.202cdh02192.168.9
大数据笔记之 Flink1.17 算子凡许真大数据 flink1.17 算子
文章目录前言一、Partition分区（物理分区）1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
01.双Android容器解决方案高桐@BILL 容器 Android
目录写在前面一，容器1.1容器的原理1.1.1Namespace1.1.2Cgroups（ControlGroups）1.1.3联合文件系统（UnionFileSystem）1.2容器的应用1.2.1微服务架构1.2.2持续集成和持续部署（CI/CD）1.2.3多租户环境1.2.4混合云和多云环境1.2.5大数据和机器学习1.2.6android应用场景1.3容器方案选型1.3.1Docker1.
监控易：智慧高校一体化综合运维解决方案 MXsoft618 运维信息安全物联网监控类
新冠疫情发生以来，线上线下教育模式的初探，促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展，教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来，政策春风也不断加码教育信息化进程，《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布，全国各地都在积
TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册 TDengine （老段） tdengine flink 大数据涛思数据时序数据库数据库
ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时，Flink拥有丰富的连接器与各类工具，可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中，Flink还提供了一系列可靠的容错机制，有力保障任务即便遭遇意外状况，依然能稳定、持续运行。借
Hadoop HA 架构 weixin_30569033 shell 大数据
为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是
守护每一比特的安全——探索基于差分隐私的MySQL数据脱敏之道墨夶数据库学习资料2 安全 mysql 数据库
在当今数字化时代，随着互联网和大数据技术的发展，数据的价值愈发凸显。然而，随之而来的个人隐私泄露风险也日益增加，成为社会广泛关注的问题之一。特别是在医疗、金融等领域，如何既能充分利用海量数据资源推动行业发展，又能有效保护用户隐私不被侵犯，成为了亟待解决的重要课题。本文将深入探讨一种创新的数据安全共享方案——基于差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）的MySQL数据库实现方法，旨在
12.udp 就很对 udp 网络协议网络
12.udp**1.UDP特性****2.UDP编程框架（C/S模式）****3.UDP发送接收函数****4.UDP编程练习**1.UDP特性连接特性：无链接，通信前无需像TCP那样建立连接。可靠性：不可靠，不保证数据按序到达、不保证数据无丢失或重复。数据传输：适合传输大数据，但实际传输受网络MTU等因素限制。2.UDP编程框架（C/S模式）服务器端流程：创建套接字：调用socket()函数，参
【大数据入门核心技术-Hive】（十一）HiveSQL数据分区 forest_long 大数据技术入门到21天通关大数据 hive hadoop 数据仓库 hdfs
目录一、分区的概念二、创建分区1）静态分区1、单分区测试2、多分区测试2)动态分区3、动态分区和静态分区混合使用三、分区的其它操作1、恢复分区2、归档分区3、交换分区四、分区数据查询1、单分区数据查询2、多分区数据查询方法1：通过union方法2：通过or一、分区的概念数据分区的概念以及存在很久了，通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其目的。hive
毕设开源 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享) bee_dc 毕业设计毕设大数据
文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示（mysql数据库）4.1修改setting.py连接mysql数据库4.2导入数据4.3使用echarts可视化展示5实现效果5.1前端展示5.2后端展示6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到
大数据“超能力”：数据安全和隐私该如何保障？大数据在线云静思园大数据数据安全数据隐私英特尔
一人人都喜欢超级英雄。不论是超人还是钢铁侠，又或者是小蜘蛛和绿巨人，几乎每一个超级英雄漫画及电影的粉丝，都曾为其不公遭遇打抱不平：“他们明明是在用超能力做好事，拯救人类的，为什么电影里的政府和平民会这么蠢，总对他们缺乏信任，满是提防。”这就是所谓的“叶公好龙”了，因为当你身边真出现了个能把卡车当皮球一样抛来抛去的人时，你的反应恐怕也好不到哪儿去，可能也巴不得有政府出面，逼他接受《超级英雄注册法案》
Python爬虫基础知识：从零开始的抓取艺术 egzosn python 爬虫开发语言
在大数据时代，网络数据成为宝贵的资源，而Python爬虫则是获取这些数据的重要工具。本文旨在为初学者提供一份Python爬虫的入门指南，涵盖基础知识、常用库介绍、实战案例以及注意事项，帮助你快速上手，成为一名合格的“网络矿工”。一、Python爬虫概述1.1什么是爬虫？爬虫，也称为网络爬虫或蜘蛛，是一种自动抓取互联网信息的程序。它通过模拟人类浏览网页的行为，自动地遍历和抓取网络上的数据，常用于数据
探索Oracle数据库的多租户特性：架构、优势与实践 2401_85812026 数据库 oracle 架构
在云计算和大数据时代，多租户架构成为数据库设计中的一个重要趋势。Oracle数据库的多租户选项（Multitenant）允许单个数据库实例支持多个独立数据库（称为容器数据库和可插拔数据库），每个数据库都有自己的数据、配置和资源。这种设计提高了资源利用率、简化了数据库管理，并增强了安全性。本文将深入探讨Oracle多租户选项的架构、优势以及如何在实际环境中部署和使用。1.多租户选项概述Oracle多
「大数据」Kappa架构吴维炜 AIGC架构设计师大数据架构 kappa AIGC
Kappa架构是一种处理大数据的架构，它作为Lambda架构的替代方案出现。Kappa架构的核心思想是简化数据处理流程，通过使用单一的流处理层来同时处理实时和批量数据，从而避免了Lambda架构中需要维护两套系统（批处理层和速度层）的复杂性。核心功能：单一处理层：Kappa架构使用单一的流处理层来处理所有数据，无论是实时数据还是批量数据。数据重放：通过重放历史数据，Kappa架构能够重新计算出与批
新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析 v.15889726201 零售小程序
现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能，打破传统电商与实体店界限，其具备以下显著特点：一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制：在这个新零售社交电商系统里，每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
Spark性能调优大数据侠客 spark相关问题汇总及解决 spark 性能调优
1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
Python学习-九大数据类型整合，详细讲解小伙儿. Python python 开发语言学习
目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)（字典，列表，元组，字符串知识点可能不全，可以参考本人之前发的博客进行学习，加油。）1.int(整型)特点和用途：1.可以表示正整数、负整数和零，没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和
[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划言午coding 碎碎念碎碎念
好久没在写博客了，今天我下定决心，要重新开始。我给自己定了个小目标，从今天起，每天都要写一篇博客，然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上，我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单，把一直想学但没时间学的技术都写上去，然后按照自己的兴趣和工作需要，一项一项地去攻克。比如说，我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣，所以打算每天看点相关的专业书，或
Java 性能优化与新特性来恩1003 Java 从入门到精通 java
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言Java作为一门广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等多个领域的编程语言，其性能和特性一直是开发者关注的重点。随着软件系统的规模和复杂度不断增加，对Java程序性能的要求也越来越高。同时，Java语言也在不断发展，每个版本都引入了许多新特性，这些新特性不仅提高了开发效率，还改善了代码的可读性和可维护性。本文将分别介绍Java性能优化的方法和
pandas读取大数据量的Excel文件兮知 python基础数据分析 pandas excel 数据分析
使用pandas快速读取百万行Excel数据的一种方法是使用pandas中的read_excel函数。可以使用以下代码读取Excel文件：importpandasaspddf=pd.read_excel('file_name')这个适合少量数据，如果一旦数据几十万或者上百万，那么程序就很慢有几种优化方法只读取需要的列：使用read_excel函数的usecols参数来指定需要读取的列。这可以减少读
林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库天才代号23 大数据数据库 hadoop nosql 大数据
林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL数据库有四大类型键值数据库：redis列族数据库：HBase、Cassandra文档数据库：MongoDB图数据库：Neo4j键值数据库数据模型：键是一个字符串对象，值可以是任意类型的对象典型
OLAP引擎比较小手追梦 hadoop rpc java
一，sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎，但sparksql也支持符合通用语法的sql查询，延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库，支持对大数据的复杂查询，延迟为秒级。doris比sparksql快，主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询，需要进行资源调度、任务调度、任务分发，耗时更久。doris是常驻进程，启动一个doris查询后，快速的对
大数据组件ClickHouse介绍（场景、优劣势、性能）坚持是一种态度大数据开发 ClickHouse 大数据 clickhouse 数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统，由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能：clickhouse优化了查询和数据压缩算法，支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式：clickhouse采用共享无状
DB2-Db2StreamingChangeEventSource DataLu DB2-debezium 数据库数据库开发大数据开源
提示：Db2StreamingChangeEventSource类主要用于从IBMDb2数据库中读取变更数据捕获(CDC,ChangeDataCapture)信息。CDC是一种技术，允许系统跟踪数据库表中数据的更改，这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景中，CDC可以用来同步数据到其他系统，比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如ApacheKafka。文章目录前言一、核心功能
MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！奔跑吧邓邓子项目实战 mysql 数据库
目录一、MySQL概述1、MySQL简介1.1MySQL的历史背景1.2MySQL的特点1.3MySQL的应用场景1.4MySQL的版本2、MySQL发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析3.4移动应用3.5云计算3.6物联
【详细讲解】hive优化 songqq27 大数据 hive
1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
大规模分布式存储（1）-- 概念、挑战和分类叹了口丶气 HDFS全方位实战分布式分类数据库
随着数据的激增，我们已经进入到了一个数据时代，无论是云计算，大数据还是互联网公司的各种应用，其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统，互联网公司的分布式存储系统具有两个特点：规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统，以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型艾派森大数据分析案例合集机器学习人工智能 python 数据挖掘回归
‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者二维数组 PHP 排序　
二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数：代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2 hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VO wsdl webservice rpc
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JAVA海量数据处理之二（BitMap）周凡杨 java 算法 bitmap bitset 数据
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。首先来看一个实验：指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
java类型与数据库类型 g21121 java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
Linux命令 510888780 linux命令
系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
java常用JVM参数墙头上一根草 java jvm参数
-Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
mysql查询性能优化之二 annan211 UNION mysql 查询优化索引优化
1 union的限制有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层查询的优化上。如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。例如想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
数据的备份与恢复百合不是茶 oracle sql 数据恢复数据备份
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线程组 bijian1013 java 多线程 thread java多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。线程组可以用来同时对一组线程进行操作。创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); &nbs
top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 java linux top
上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
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C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
nginx自定义指定加载配置 ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码： upstream nodejs { server 127.0.0.1:3000; #server 127.0.0.1:3001; keepalive 64; } server { liste
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Android四大组件的理解 Cb123456 android 四大组件的理解
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[宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
怎么阐述我这个理论呢？。。。。。。。。。首先：宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
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实现两个WEB之间通过session 共享数据查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
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springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决 Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
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这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
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什么是POJO？ gupeng_ie java POJO 框架 Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象) POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。 POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
jQuery网站顶部定时折叠广告 ini JavaScript html jquery Web css
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Spring boot内嵌的tomcat启动失败 kane_xie spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误： SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
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nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决 qifeifei nginx
我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装 wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install 安装的时候出现
用枚举来处理java自定义异常 tcrct java enum exception
在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
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当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候，会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话，启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组，A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了，既然参数不一致，那

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