- 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
- golang请求云数据库ClickHouse数据库报错:err code: 202, message: Too many simultaneous queries. Maximum: 100
zhoupenghui168
golang#golang基础数据库golang开发语言后端sync
1.场景描述开发环境:语言:golang1.22数据库引擎:GORM数据库:ClickHouse场景:当使用sync.WaitGroup并发执行多个gorm相关的goroutine时,报错:errcode:202,message:Toomanysimultaneousqueries.Maximum:1002.错误原因从上面错误中可以看出:(1).这是因为当前正在进行的查询或插入操作超过了设置的最大
- 《ClickHouse企业级应用:入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
大数据AI人工智能clickhouse大数据hadoop
近年来,ClickHouse发展势头迅猛,社区、大厂纷纷跟进使用。面对万亿级的数据查询分析也能做到亚秒级响应。那么,ClickHouse到底是何方神圣?为什么如此受青睐?各位看官,欲知ClickHouse为何方神圣,且往下看。本章我们先来了解什么是ClickHouse,内容包括ClickHouse是什么,它具有哪些特性,适用哪些应用场景等。1.1ClickHouse概述本节介绍ClickHouse
- MySQL 到 ClickHouse 数据同步优化(三)
简述本文主要介绍CloudCanal如何将关系型数据库中数据同步到ClickHouse,默认使用ReplacingMergeTree作为ClickHouse表引擎,链路特点包括:新增_version、_sign字段,以便ClickHouse准确合并。DML操作均以INSERT写入,同步性能良好。支持DDL同步。技术点结构迁移以ClickHouse为对端的结构迁移,默认选择ReplacingMerg
- <Error> Application: DB::Exception: Listen [::1]:8123 failed: Poco::Exception. Code: 1000, e.code()
Aiky哇
clickhouse数据库数据仓库
问题一:在连接clickhouse数据库时,使用serviceclickhouse-server/etc/init.d/clickhouse-service时都会报Initscriptisalreadyrunning,但是实际上数据库并没有起来,可以使用sudosystemctlstartclickhouse-serversudosystemctlstopclickhouse-serversudo
- Databend 实现高效实时查询:深入解读 Dictionary 功能
数据库
作者:洪文丽开源之夏2024“支持ExternalDictionaries”项目参与者东北大学软件工程专业云计算方向大二在读,喜欢挑战自我,尝试新鲜事物背景介绍在大型系统中,数据通常存储在多个不同的数据源中,例如PostgreSQL、MySQL和Redis负责存储在线数据,而Databend和ClickHouse则用于存储分析数据。传统的分析查询方法往往需要同时使用到多种不同的数据,通常通过ETL
- 复杂查询导致clickhouse宕机
null.equals()
数据库
背景最近在研究clickhouse,发现了不少坑,有些坑是官方的无法解决,有些是配置的问题。配置问题及优化的问题就需要我们不断的调整配置以及优化sql。优化sql最主要是理解clickhouse是如何查询的,我们才能找到瓶颈点,找到优化方法。问题在8G内存4核CPU的机器上,单节点的默认配置的clickhouse,保存数据8000W+,一个复杂的多表关联的查询,每次查询到98%的时候,clickh
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- spark读取、写入Clickhouse以及遇到的问题
Alex_81D
大数据基础大数据从入门到精通clickhousespark
最近需要处理Clickhouse里面的数据,经过上网查找总结一下spark读写Clickhouse的工具类已经遇到的问题点。具体Clickhouse的讲解本篇不做讲解,后面专门讲解这个。一、clickhouse代码操作话不多说直接看代码1.引入依赖:ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.2.40.2.4这个版本用的比较多一点2.spark对象创建valspark
- SpringBoot多数据源架构实现
柚几哥哥
Spring全家桶及相关框架springboot架构后端数据库架构clickhouse
文章目录1.环境准备2.创建SpringBoot项目3.添加依赖4.配置多数据源5.配置MyBatis-Plus6.使用多数据源7.创建Mapper接口8.实体类定义9.测试多数据源10.注意事项10.1事务导致多数据源失效问题解决方案:10.2ClickHouse的事务支持10.3数据源切换的性能开销10.4数据源配置的优先级11.总结使用SpringBoot3.x+MyBatis-Plus+M
- python3安装clickhouse_sqlalchemy(greenlet) 失败
安装clickhouse_sqlalchemy时,可能会遇到依赖问题,特别是greenlet模块的安装问题。以下是详细的解决方案,帮助您顺利完成安装过程。常见问题与解决方案1.升级pip确保您的pip版本是最新的,这有助于避免由于旧版本导致的兼容性问题。pipinstall--upgradepip解释:使用pipinstall--upgradepip命令将pip升级到最新版本,以确保能够安装最新的
- 大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse:大数据分析领域的璀璨明星
青云交
大数据新视界#ClickHouse之道ClickHouse大数据分析性能优势应用场景技术实现竞品对比前沿技术融合数据库
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 全面指南:用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践
数字沉思
营销流量运营系统架构前端内容运营大数据
引言在当今的数据驱动世界,实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析,这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时,需要考虑多种因素,包括事件类型、时间戳、用户信
- 从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
goTsHgo
大数据分布式Clickhouse数据库clickhouse
稀疏索引(SparseIndexes)是ClickHouse中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的B-Tree或哈希索引不同,ClickHouse的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引,而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询,特别适用于大数据量场景。1.基本概念:数据存储与索引在理解稀疏索引之前,首先需要理解ClickHouse的列式存储
- ClickHouse 高性能的列式数据库管理系统
小丁学Java
ClickHouseclickhouse数据库
ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统(DBMS),主要用于在线分析处理查询(OLAP)。以下是对ClickHouse的详细介绍:基本信息:来源:由俄罗斯的Yandex公司于2016年开源。全称:ClickStream,DataWareHouse,简称ClickHouse。创始人:AaronKatz、AlexeyMilovidov、YuryIzrailevsky。主要特点:高性能:能
- 对话 ClickHouse 创始人 Alexey:不仅是数据库,所有的数据处理系统都能从 AI 受益
AI科技大本营
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“Alexey,你希望ClickHouse的未来怎么发展?”我希望ClickHouse成为最流行的开源分析数据库,从此任何人考虑分析数据库的时候,脑海里第一个也是显而易见的选择就是ClickHouse。顺便说一句,我们其实已经是最流行的开源分析数据库了,所以我想让这个现状保持下去,以便更多的人能知道这一点。作者|王启隆出品|《新程序员》编辑部当今的分析型数据库领域,ClickHouse是最闪亮的名
- clickhouse-v24.1-离线部署
Wonderful呀
数据库clickhouse数据库运维linux
部署版本数据库版本:24.1.1.2048jdk版本:jdk84个文件(三个ck的包):OpenJDK8U-jdk_x64_linux_hotspot_8u382b05.tarclickhouse-client-24.1.1.2048.x86_64.rpmclickhouse-common-static-24.1.1.2048.x86_64.rpmclickhouse-server-24.1.1.
- starrocks和clickhouse数据库比较
CodeMaster_37714848
clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- clickhouse对比两台机器数据
微亮之海
clickhouse
selectconcat(database,'.',name),total_rowsfromsystem.tableswhereengine='MergeTree'anddatabase!='system'andtotal_rows!=0orderbydatabase,name;两台机器分别跑,导出数据后对比
- ClickHouse与其他数据库的对比
九州Pro
ClickHouse数据库clickhouse数据仓库大数据sql
目录1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异1.2数据模型差异1.3适用场景差异2与其他列式存储数据库的对比2.1ApacheCassandra2.2HBase3与分布式数据库的对比3.1GoogleBigQuery3.2AmazonRedshift3.3Snowflake4ClickHouse的缺点5ClickHouse的其他优点1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异ClickHouse是一种
- Hbase、hive以及ClickHouse的介绍和区别?
damokelisijian866
hbasehiveclickhouse
一、Hbase介绍:HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,由ApacheSoftwareFoundation开发,是Hadoop生态系统中的一个重要组件。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable论文,它通过提供类似于Bigtable的能力,在Hadoop之上构建了一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase主要用于存储大量结构化数据,并支持随机读写访问,
- ClickHouse 分布式部署、分布式表创建及数据迁移指南
努力做一名技术
clickhouse分布式
文章目录部署ClickHouse集群1.1环境准备1.2安装ClickHouse1.3配置集群创建分布式表2.1创建本地表2.2创建分布式表2.3删除分布式表测试分布式表3.1插入测试数据。配置和管理4.1配置监控4.2数据备份数据迁移5.1导出5.2导入部署ClickHouse集群QuantumInsights的部署将基于一个高可用的分布式ClickHouse集群,以实现对大规模数据的高效处理和
- ClickHouse实战处理(一):MergeTree系列引擎
sheep8521
clickhouse数据库大数据
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎,主要有以下特点:存储的数据按照主键排序:创建稀疏索引加快数据查询速度。支持数据分区,可以通过PARTITIONBY语句指定分区字段。支持数据副本。支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。支持数据复制(使用Replicated*的引擎版本)、分区和其他引擎不支持的特性MergeTree系列
- ClickHouse 二进制特征值怎么转化为字符串
树下水月
clickhouse
要将二进制特征值转化为字符串,可以使用以下方法:1.使用base64编码base64是一种将二进制数据编码为ASCII字符串的方法。在ClickHouse中,可以使用函数base64Encode()来将二进制特征值转化为base64编码的字符串。例如:SELECTbase64Encode(feature)FROMmy_table;2.使用hex编码hex是一种将二进制数据转化为十六进制字符串的方法
- ClickHouse安装与使用指南
富艾霏
ClickHouse安装与使用指南clickhouseNodeJSclientforClickHouse项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/clic/clickhouse项目介绍ClickHouse是由Yandex开发的一个用于在线分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。此开源项目位于https://github.com/TimonKK/click
- 【开端】clickhouse入门使用
奋力向前123
数据库clickhouse
一、绪论这两天使用clickhouse进行数据分析,在使用上和mysql等关系型数据库还是有区别的,在SQL语法上也有差别,所以这里总结一下使用。二、clickhouse入门使用ClickHouse介绍ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),它使用C++语言编写,主要面向在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。Cli
- APO选择ClickHouse存储Trace的考量
云观秋毫
apoclickhouse
OpenTelemetry生态已经很成熟,但对用户而言,选择OpenTelemetry仍然需要考虑以下几个问题:探针的成熟度海量Trace数据的存储和展示的问题本文重点讨论海量Trace数据的存储与展示问题,APO定位是一个OpenTelmetry的发行版,本文将重点讨论APO团队是如何考虑这个问题的。现有OpenTelemetry的Trace存储方案OpenTelemetry生态过于灵活,选择众
- clickhouse安装教程
123 黑曼巴
大数据
官网地址安装教程https://clickhouse.com/learn/lessons/gettingstarted/#1-installing-clickhouse
- Clickhouse篇之数据的备份与恢复
听说唐僧不吃肉
Clickhouseclickhouse数据库
Clickhouse数据的备份与恢复要备份ClickHouse数据库中的数据表,你可以使用ClickHouse提供的BACKUP和RESTORE功能,或者通过手动备份文件系统中的数据目录来实现。以下是两种常用的方法:方法一:使用BACKUP和RESTORE功能从ClickHouse21.8版本开始,支持BACKUP和RESTORE命令。以下是备份和恢复的步骤:1.备份数据库备份整个数据库BACKU
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数