adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦

adhoc-海量数据多维自助即席查询平台-mdrill项目开源啦

1：mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目。
2：mdrill旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内，分析百亿级别的任意维度组合的数据。
3：mdrill是一个分布式的在线分析查询系统，基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现，基于SQL的查询语法。 mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。mdrill是快速的高性能的，他的底层因使用了索引、列式存储、以及内存cache等技 术，使得数据扫描的速度大为增加。mdrill是分布式的，它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
4：mdrill在adhoc项目中，mdrill使用了10台机器，存储了400亿的数据，每次扫描30亿的行数，响应时间在20秒~120秒左右(取决不同的查询条件)。

更多请移步Mdrill 官方地址 https://github.com/alibaba/mdrill 如果您也比较喜欢这个项目，请帮忙点击star呦


 

你可能感兴趣的:(海量数据)

  • 海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow 晴天彩虹雨 apache大数据hive数据仓库
    1.引言在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具，剖析其核心机制，并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto：分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用 小小初霁 mongodbspring数据库
    一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入，适合高并发场景（如秒杀活动的用户操作记录）。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引，便于多维分析。水平扩展通过分片（Sharding）应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合（如user_actions）{"us
  • DeepSeek选择方向的优势 AIWritePaper官方账号 DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
    DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中，DeepSeek凭借其独特的优势，正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据，自动识别数据模式，精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻，从而为论文研究节省宝贵时间，显著提升研究效率。二、
  • 场景题：100G的文件里有很多id，用1G内存的机器排序，怎么做？
    海量数据排序思路核心方案：外排序（分治+多路归并）MapReduce外排序是指数据量太大，无法全部加载到内存中，需要将数据分成多个小块进行排序，然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序（Map阶段）分块策略按1G内存容量限制，将100G文件拆分为200个500MB分块（保留内存用于排序计算和系统开销）内存排序每个分块加载至内存后：①使用快速排序（时间复杂度O(nlogn)）②去重优化：若
  • 如何设计高效的数据湖架构？ 晴天彩虹雨 架构大数据数据仓库
    1.引言在大数据时代，数据湖（DataLake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
  • Deep Lake：人工智能时代的数据湖 开源项目精选 人工智能
    DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与MLOps生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数
  • AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？ Tezign_space AIGC人工智能科技经验分享传媒音视频
    在AI的发展过程中，我们也曾走过弯路。最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中，客户需要的是稳定、可靠的服务，而不是可能出错的概率性结果。所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地
  • 关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战 秋声studio 机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
    引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
  • ClickHouse 作用，优缺点。 mldsh13 clickhouse
    ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。它最初由俄罗斯的Yandex开发，后来成为了开源项目，被广泛应用于需要高性能数据分析和查询的场景。作用：实时分析：ClickHouse专注于快速查询和分析大量数据，使其特别适用于数据分析、报告和实时仪表板等应用场景。大规模数据处理：能够处理海量数据，支持分布式架构，可以水平扩
  • 领域大模型之微调技术和最佳实践 程序员莫玛 人工智能深度学习语言模型金融
    BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
  • AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元 DeepSeek+NAS 人工智能大数据winnas安卓nasWindowsnasAINAS
    在数据爆炸的时代，NAS（网络附加存储）已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力：智能文件分类与整理：告别繁琐的手动分类，AI-NAS能够自动识别文件类型、内容，并根据预设规则或学习用户习惯，将
  • SQL Server 性能优化最佳实践 Morris只会敲命令 性能优化
    引言在数据驱动的业务场景中，SQLServer作为企业级关系型数据库的核心，其性能直接影响业务系统的吞吐量和响应速度。无论是应对高并发交易、复杂分析查询，还是处理海量数据写入，性能瓶颈往往隐藏在索引设计、查询逻辑、锁竞争或资源配置中。本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1
  • 数据集与云计算：云端数据集的管理与应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究，从电子商务交易到物联网传感器，各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇：数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
  • Hadoop：分布式计算平台初探 dccrtbn6261333 大数据运维java
    Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M
  • MapReduce：分布式计算的基石 Earth explosion mapreduce大数据
    MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念：分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
  • 【Hadoop】如何理解MapReduce？ 2302_79952574 hadoopmapreduce数据库
    MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。通过这种方式，MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map（映射）：将输入数据分割成小块，并对每个小块进行初步处理。输出键值对（key-valuepairs），例如。2.Shuffle和Sort（洗牌
  • Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用 Zzzxt007 hadoop大数据分布式
    一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，使用Java语言编写，具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用（HA）等特点，非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现，并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、YA
  • Linux grep 命令到底有多强？90% 的人只会用最简单的用法！ linux
    前言：别再傻傻地翻文件了！grep让你效率翻倍！你有没有遇到过这种情况？日志文件太大，想找某个关键字，翻得眼花缭乱？代码里某个变量到底在哪改的，找半天都没找到？成百上千个文件里，想找某个特定的内容，手动翻找效率太低？如果你还在一行行地Ctrl+F查找内容，那你真的该认识一下Linux里最强大的查找工具——grep！它不仅能帮你快速定位关键内容，还能支持正则匹配、多文件查找、高亮显示，让你在海量数据
  • 『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！ AI大模型前沿研究 大模型笔记人工智能OpenAI推理模型GPTGPTo1GPTo3ChatGPT
    『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！文章目录一.OpenAI官方：推理模型最佳实践推理模型vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划5.视觉推理6.代码审查、调试与质量提升7.评估与基准测试其他模型的响应如何有效提示推理模型其他资源一.OpenAI官方：推理模型
  • TopK问题 K. Bob 大数据
    海量数据中寻找TopK问题TopK问题介绍TopK问题举例及解答TopK问题介绍  所谓的TopK问题：在海量数据中找出出现频率最好的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数。例如，在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词/在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等。针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/
  • hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce 小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ ) hadoopmapreduce大数据
    MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，最初由Google提出，后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段：Map和Reduce，并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之：将大规模数据集分割成多个小块，分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段：将输入数据转换为键值对（Key-ValuePair）
  • 时序数据库 TDengine 化工新签约：存储降本一半，查询提速十倍 涛思数据（TDengine） 时序数据库tdengine人工智能
    化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累，精准聚焦行业痛点，并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine，力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理，同时达到了毫秒级实时监控，为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说，本次合作不仅使存储成本降低50%以上，查询效率提升
  • 海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践 TiDB_PingCAP tidbhtap分布式
    导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求，安徽省选择TiDB作为底层数据库，利用其分布式架构和HTAP能力，实现了快速的数据分析与治理。TiDB的高效性能提升了平台的数据处理能力和查询效率，为全省公积金数据的统一管理与共享提供了有力支持。本文将详细介绍TiDB在平台中的应用与实际效果，以及TiDB如何
  • 探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践 Echo_Wish 大数据数据分析r语言数据挖掘
    探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。在众多的数据分析工具中，R语言因其强大的统计分析功能和丰富的生态系统，备受青睐。本文将深入探讨使用R语言进行大数据分析的方法和实践，并通过实例代码加以说明。为什么选择R语言？R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有以下
  • 大数据与物联网（IoT）的完美融合：驱动智能新时代 Echo_Wish 大数据高阶实战秘籍大数据物联网python人工智能
    大数据与物联网（IoT）的完美融合：驱动智能新时代大家好，我是你们的大数据探索者Echo_Wish。今天，我们将深入探讨大数据与物联网（IoT）整合的重要性及其在现代科技中的应用。物联网通过连接大量智能设备，生成海量数据；而大数据技术则赋予我们从这些数据中提取有价值信息的能力。当两者结合在一起时，能够为各行各业带来革命性的变化，推动智能时代的到来。一、大数据与物联网的基本概念1.物联网（IoT）物
  • 《从信息论视角：DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》 程序猿阿伟 人工智能
    在数字化时代，数据如汹涌浪潮般不断涌现，其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战，如何在有限的资源条件下高效处理这些数据，成为亟待解决的关键问题。此时，信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径，尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上，二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论，作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科，为理解数据的本质提供了深刻
  • 《从信息论视角：DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》 人工智能深度学习
    在数字化时代，数据如汹涌浪潮般不断涌现，其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战，如何在有限的资源条件下高效处理这些数据，成为亟待解决的关键问题。此时，信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径，尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上，二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论，作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科，为理解数据的本质提供了深刻
  • 从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学 Echo_Wish 大数据数据挖掘人工智能
    从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据所包围。这些数据不仅记录了我们每天的生活轨迹，还蕴含着无数潜在的模式和洞见。作为大数据领域的自媒体创作者，我笔名Echo_Wish，在这篇文章中，我将带领大家初探数据挖掘的奥秘，揭示如何从数据中寻找隐藏的模式。什么是数据挖掘？数据挖掘（DataMining），顾名思义，就是从大量数据中“挖掘”出有价值的信息和模式。
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!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/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他