- 凌晨の3点,线程池竟在服务器里偷偷····
山海上的风
Java服务器java-ee线程池
凌晨の3点,线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU:JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池:OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下:每次点外卖都新雇一个厨师,吃完就开除——这就是裸奔线程的日常!在高并发三巨头(电商秒杀、金融交易、大数据处理)中:1️⃣CPU哭诉:90%时间在面试线程,10%干活(线程切换开销)2️⃣
- spark写入hive表问题
qq_42265026
sparkhive大数据
1、httpclient发送post请求,当返回的数据过大时,报错socketclosed这个原因是客户端主动将连接关闭,根本原因是将httpclient。execute的返回结果closeableResponse作为a方法的返回结果,在b方法中进行解析虽然在b方法中没有关闭closeableResponse,但是在a方法中返回closeableResponse后,会进行httppost.real
- 探索Kafka监控新维度:Burrow深度解析
孙爽知Kody
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- spark解析压缩包数据,写入到hive表中
dbbigdata
spark大数据hive
spark解析xxxxx.tar.gz形式的压缩包。压缩包里面是一个个的json文件或者zip的文件,zip里面是json文件。先用spark读取tar.gz的路径,然后开流传给newTarArchiveInputStream(newGZIPInputStream(file))去处理,大概的代码如下defmain(args:Array[String]):Unit={valroot:String=a
- 说说自己Python 代码优化实践
chilavert318
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今年上半年在外省做一个大数据相关的项目,在review项目组成员的代码时,发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈:10万条数据的清洗流程耗时近20分钟,CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现,看似简洁的Python代码背后,隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例,我们的程序在追求代码可读性时,往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间,从我实践中的代码就python开发,从内存
- 基于python的公众号文章爬取思路(总结版)
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目录一、技术方案分类1.接口直连模式(推荐)2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接口直连模式(微信公众平台API)2.网页解析模式(搜狗微信搜索)3.第三方API模式(如清博大数据)四、可视化界面实现五、数据存储方案六、高级技巧七、注意事项八、推荐工具链一、技术方案分类1.接口直连模式(推荐)2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接
- TDengine 运维全攻略:五种备份与恢复方法深度解析(2025 最新版)
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备份与还原是数据库运维的核心环节,TDengine提供了五种主流数据备份方法,覆盖不同场景需求。本文将详细解析各方法的特性与操作要点。1.taosdump介绍taosdump是TDengine社区版首选的数据备份工具(企业版同样支持),其核心特点是操作简便、支持多线程处理,且备份文件采用ApacheAvro格式(大数据领域通用数据交换格式),便于向其他系统共享数据。工具支持跨平台连接远程服务器执行
- Flink项目基础配置指南
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在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
- 大数据智能风控核心:模型
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概述模型线性判别分析方法,SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议,推出内部评级法(InternalRatingBasedApproach,IRB)。IRB综合考虑客户评级和债项评级,通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
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1.引言在大数据时代,网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网页爬虫开发的首选语言。然而,从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患,直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库,通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例,详
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1.引言在大数据时代,网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式,广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网络数据采集的首选语言。然而,从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战,如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
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本专栏已收集大数据所有答案第1关:成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩,输入文件路径为/user/test/input,请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案:需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
- 电力行业 | 抽水蓄能场景下,百万测点数据如何统一采集与接入?
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在电力行业,抽水蓄能是目前最成熟、已经大规模化应用、兼顾发电和储能的一项技术。为了保障电站的平稳运行,借助物联网、大数据等技术,对电站各类运行设备进行实时采集,如机组振动、油压波动、瓦温变化等生产监测数据,已成为电站稳定运维的重要技术手段。在之前的文章储能业|低成本部署!DolphinDB打造抽水蓄能一体化解决方案-CSDN博客中,我们介绍了DolphinDB在抽水蓄能场景中的全链路解决方案。今天
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SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
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利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词:大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要:本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤,并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
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Tair向量数据库:阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代,高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务,不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力,还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能,实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
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一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐,到金融机构严密的风险评估,再到医疗领域高效的疾病预测,大数据的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中,阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性,为企业和
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Kafka面试题-在Kafka中,如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中,通过优化Producer和Consumer的配置,可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略:1、Producer端优化:batch.size:批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息,但要注意不能无限制增大,否则会导致内存占用过多。linger
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随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展,展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段,构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”,突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能,数字孪生“云展位”,1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游,模拟用户在展厅内的参观场景,在保
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前面咱完成了自定义JuanTree组件各种功能的实现。在数据量很大的情况下,我们讲了两种实现方式来提高渲染性能:前端分页和节点数据懒加载。前端分页小节:Vue3扁平化Tree组件的前端分页实现节点数据懒加载小节:ElementTreePlus版功能演示:数据懒加载关于扁平化结构Tree和嵌套结构Tree组件的渲染嵌套结构的Tree组件是一种递归渲染,性能上比起列表结构的v-for渲染比较一般。对于
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Redis的SCAN命令是一种非阻塞的迭代器,用于逐步遍历数据库中的键,特别适合处理大数据库。下面详细介绍其使用方法及在Spring框架中的集成方式。SCAN命令基础SCAN命令的基本语法:SCANcursor[MATCHpattern][COUNTcount]cursor:迭代游标,初始为0,每次迭代返回新的游标值。MATCHpattern:可选,用于过滤键的模式(如user:*)。COUNTc
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卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动,该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片,疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃,主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备,通常伪装成TikTok等流行应用的修改
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自学Java其实没有想象中那么难,只要找对方法,循序渐进地学习,很快就能上手。下面我结合自己的经验,给你整理一条清晰的学习路径,咱们一步步来。一、先了解Java能做什么在开始之前,建议你先看看Java都能用在哪些地方。比如开发企业级系统、Android应用、大数据处理等等。这样你就能明白为什么要学它,也更有动力。Java最大的特点就是"一次编写,到处运行",这要归功于JVM虚拟机。二、准备好学习环
- 计算机毕业设计项目、管理系统、可视化大屏、大数据分析、协同过滤、推荐系统、SSM、SpringBoot、Spring、Mybatis、小程序项目编号1000-1499
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Author:赵志乾Date:2024-07-28Declaration:AllRightReserved!!!1.简介大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制;Lambda架构在提出初期面向小范围业务,直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合,用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来,在服务层进行统一后,再开放给上层服务,是相当可行且高效
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持