- 四章-32-点要素的聚合
彩云飘过
本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记,使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html,对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.
- 02-Cesium聚合分析EntityCluster完整代码
fxshy
htmlcssjavascript
1.完整代码Document-->-->Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJhZjZkZDAwZC1mNTFhLTRhOTEtOGExNi00MzRhNGIzMDdlNDQiLCJpZCI6MTA1MTUzLCJpYXQiOjE2NjA4MDg0Njd9.qajeJtc4-kp
- k8s中Service暴露的种类以及用法
听说唐僧不吃肉
K8Skubernetes容器云原生
一、说明在Kubernetes中,有几种不同的方式可以将服务(Service)暴露给外部流量。这些方式通过定义服务的spec.type字段来确定。二、详解1.ClusterIP定义:默认类型,服务只能在集群内部访问。作用:通过集群内部IP地址暴露服务。示例:spec:type:ClusterIPports:-port:80targetPo
- 【YashanDB知识库】YashanDB 开机自启
YashanDB
YashanDB知识库数据库数据库系统崖山数据库YashanDBoracle
【问题分类】YashanDB开机自启【关键字】开机自启,依赖包【问题描述】数据库所在服务器重启后只拉起monit、yasom、yasom进程,缺少yasdb进程:【问题原因分析】数据库安装的时候未启动守护进程【解决/规避方法】进入数据库之前的安装目录,启动守护进程:Shellcd/home/yashan/install./bin/yasbootmonitstart--clusteryashandb
- Redisson分布式锁实现原理和使用
牧竹子
springboot#redisRedissonredis
常见的锁内存锁lock,synchronize分布式锁redis,zookeeper实现Redisson基于redis实现了Lock接口的分布式集群锁,是可重入锁,功能强大,源码复杂,比redis单机模式分布式锁可靠,稳定性更高,支持集群模式,支持锁根据业务时长自动延迟释放redis普通分布式锁存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel和cluster保证高可用
- Redis的持久化和高可用性
小辛学西嘎嘎
redis数据库缓存
目录一、淘汰策略1、背景2、淘汰策略二、持久化1、背景2、fork进程写时复制机制3、Redis持久化方式1、aof2、rdb三、高可用1、主从复制2、Redis哨兵模式3、Rediscluster集群一、淘汰策略1、背景首先Redis是一个内存数据库,将所有数据存放在内存中,通过对K值进行hash后存储在散列表中。有一个小问题Redis数据库占96G,但为什么最终占满只有48G呢。因为中间有个过
- Redis安装详解(单机安装,sentinel哨兵模式,Cluster模式)
dream21st
中间件学习笔记sentinelredisjava
文章目录1Redis单机安装1.1windows中安装1.2linux中安装2Redis主从复制安装3Redis哨兵模式安装4Springboot项目操作RedisSentinel集群5官方cluster分区搭建5.1部署架构5.2RedisCluster的优势5.3集群搭建6Springboot项目操作Cluster集群1Redis单机安装Redis安装包可以从官网下载,也可以在redis的官方
- go-etcd实战
小书go
golang实战演练golangetcd服务发现服务注册微服务
etcd简介etcdisastronglyconsistent,distributedkey-valuestorethatprovidesareliablewaytostoredatathatneedstobeaccessedbyadistributedsystemorclusterofmachines.Itgracefullyhandlesleaderelectionsduringnetwork
- 聚类分析 | Python密度聚类(DBSCAN)
天天酷科研
聚类分析算法(CLA)python聚类机器学习DBSCAN
密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法,它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中,演示如何使用密度聚类算法,具体是DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇,而低
- Etcd 配置详解
SkTj
配置标记成员标记—name—data-dir—wal-dir—snapshot-count—heartbeat-interval—election-timeout—listen-peer-urls—listen-client-urls—max-snapshots—max-wals—cors集群标记—initial-advertise-peer-urls—initial-cluster—initia
- Redis高可用
確定饿的猫
redis数据库linux
目录持久化主从复制哨兵Cluster集群RDB持久化手动触发自动触发RDB执行流程RDB载入AOF持久化执行流程命令追加文件写入和文件同步appendfsyncalwaysappendfsyncnoappendfsynceverysecond文件重写文件重写流程载入对比nginx、tomcat、mysql等服务都具有预防单点故障、提高整体性能和安全性的功能,当然,Redis也不例外在Redis中,
- 图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数
妙龄少女郭德纲
Spark图算法Scala聚类数据挖掘机器学习
图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数文章目录图计算:基于SparkGrpahX计算聚类系数一、什么是聚类系数二、基于SparkGraphX的聚类系数代码实现总结一、什么是聚类系数聚类系数(ClusteringCoefficient)是图计算和网络分析中的一个重要概念,用于衡量网络中节点的局部聚集程度。它有助于理解网络中节点之间的紧密程度和网络的结构特性。这是一种用来衡量图中节点聚类程度的
- Oracle数据库中的Oracle Real Application Clusters是什么
2401_85812053
数据库oracle
OracleRealApplicationClusters(简称OracleRAC)是Oracle数据库的一个关键特性,它允许多个数据库实例同时访问和管理同一个数据库。这种架构设计的目的是为了提高数据库系统的可扩展性、可用性和性能。OracleRAC的核心特点包括:高可用性:如果任何一个节点发生故障,其他节点可以继续处理请求,从而保持应用程序的连续运行。数据库实例之间的负载均衡可以自动进行,减少单
- kubeadm升级k8s_remote version is much newer v1
2401_86367086
kubernetes容器云原生
可以看到我们的版本可以升级到v1.24.4###显示版本差异kubeadmupgradediff1.24.4[upgrade/diff]Readingconfigurationfromthecluster…[upgrade/diff]FYI:Youcanlookatthisconfigfilewith‘kubectl-nkube-systemgetcmkubeadm-config-oyaml’—/
- 如何在 KubeBlocks 中配置实例模板?
小猿姐
kubernetes数据库云原生mysql
背景在KubeBlocks中,一个Cluster由若干个Component组成,一个Component最终管理若干Pod和其它对象。在0.9版本之前,这些Pod是从同一个PodTemplate渲染出来的(该PodTemplate在ClusterDefinition或ComponentDefinition中定义)。这样的设计不能满足如下需求:对于从同一个Add-on中渲染出来的Cluster,为其设
- 如何通过Python SDK描述Collection
DashVector
pythonjava服务器数据库数据库架构人工智能
本文介绍如何通过PythonSDK获取已创建的Collection的状态和Schema信息。前提条件已创建Cluster:创建Cluster。已获得API-KEY:API-KEY管理。已安装最新版SDK:安装DashVectorSDK。接口定义Python示例:Client.describe(name:str)->DashVectorResponse使用示例说明需要使用您的api-key替换示例中
- 如何通过Python SDK新建一个DashVector Client
DashVector
pythonjava数据库embedding大数据人工智能
本文介绍如何通过PythonSDK新建一个DashVectorClient。说明通过DashVectorClient可连接DashVector服务端,进行Collection相关操作。前提条件已创建Cluster:创建Cluster。已获得API-KEY:API-KEY管理。已安装最新版SDK:安装DashVectorSDK。接口定义Python示例:dashvector.Client(api_k
- Spark运行时架构
tooolik
spark架构大数据
目录一,Spark运行时架构二,YARN集群架构(一)YARN集群主要组件1、ResourceManager-资源管理器2、NodeManager-节点管理器3、Task-任务4、Container-容器5、ApplicationMaster-应用程序管理器6,总结(二)YARN集群中应用程序的执行流程三、SparkStandalone架构(一)client提交方式(二)cluster提交方式四、
- redis cluster之Gossip协议
tracy_668
什么是Gossip协议Gossipprotocol也叫EpidemicProtocol(流行病协议),实际上它还有很多别名,比如:“流言算法”、“疫情传播算法”等。这个协议的作用就像其名字表示的意思一样,非常容易理解,它的方式其实在我们日常生活中也很常见,比如电脑病毒的传播,森林大火,细胞扩散等等。Gossipprotocol最早是在1987年发表在ACM上的论文《EpidemicAlgorith
- ActiveMQ集群、负载均衡、消息回流
星星都没我亮
ActiveMQactivemq
文章目录集群配置主备集群SharedFileSystemMasterSlavefailover故障转移协议TransportOptions负载均衡静态网络配置可配置属性URI的几个属性NetworkConnectorProperties动态网络配置消息回流消息副本集群配置官方文档http://activemq.apache.org/clustering主备集群http://activemq.apa
- 【深入学习Redis丨第三篇】深入详解Redis高可用集群模式
陈橘又青
深入学习Redis学习redis数据库高可用集群
前言本文我们将介绍Redis的四种模式及各自优缺点分析。Redis一共4种模式:1、主从复制模式2、(Sentinel)哨兵模式3、(Cluster)集群模式4、代理模式文章目录前言1.**主从模式****1.1简介****1.2工作机制**2.**哨兵模式****2.1简介****2.2工作机制****2.3注意点**3.**Cluster模式****3.1简介****3.2工作机制****3.
- 【Redis】Redis 集群搭建与管理: 原理、实现与操作
Hsu琛君珩
Redisredisbootstrap数据库
目录集群(Cluster)基本概念数据分片算法哈希求余⼀致性哈希算法哈希槽分区算法(Redis使⽤)集群搭建(基于docker)第⼀步:创建⽬录和配置第⼆步:编写docker-compose.yml第三步:启动容器第四步:构建集群主节点宕机演⽰效果处理流程1)故障判定2)故障迁移集群扩容第⼀步:把新的主节点加⼊到集群第⼆步:重新分配slots第三步:给新的主节点添加从节点集群缩容(选学)第⼀步:删
- Puppeteer Cluster:自动化网页操作的新利器
宋溪普Gale
PuppeteerCluster:自动化网页操作的新利器puppeteer-clusterthomasdondorf/puppeteer-cluster:PuppeteerCluster是一个基于Puppeteer的库,用于并行处理多个网页操作任务,可以提高网页抓取和自动化任务的效率。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/puppeteer-cluster在
- 深度图解Redis Cluster原理
SH的全栈笔记
Redis后端后端redis
不想谈好吉他的撸铁狗,不是好的程序员,欢迎微信关注「SH的全栈笔记」前言上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构,了解了Redis基于读写分离的主从架构,同时也知道当Redis的master发生故障之后,Sentinel集群是如何执行failover的,以及其执行failover的原理是什么。这里大概再提一下,Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控,一
- elasticsearch
图灵农场
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cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。shards:代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆
- Redis cluster 集群TLS and Jedis使用SSL调用redis服务
潘多编程
Redis数据库redislinux
安装#安装依赖软件sudoaptupdatesudoaptinstallmakegcclibssl-devpkg-config#下载redis解压wgethttps://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gztar-xvfredis-6.2.6.tar.gz#编译cdredis-6.2.6makeBUILD_TLS=yes#如果执行编译出错,提示
- Folium:Python地图可视化库使用详解
零 度°
pythonpython开发语言
{row['Description']}",icon=folium.Icon(color='red',icon='info-sign')).add_to(marker_cluster)#添加多边形folium.Polygon(locations=[[39.9,116.4],[39.95,116.45],[40.0,116.4],[39.9,116.4]],color='blue',fill=Tru
- Redis分布式
Flying_Fish_Xuan
mongodb数据库
Redis是一个高性能的内存数据库,具有多种分布式部署和扩展能力。Redis的分布式架构包括主从复制、哨兵模式(Sentinel)、RedisCluster集群模式。不同的分布式机制各自适用于不同的场景,提供了从简单的高可用性到复杂的水平扩展能力。1.主从复制(Master-SlaveReplication)1.1基本概念Redis的主从复制是其最基本的分布式架构模式。在这种模式下,一个Redis
- Mysql 8.0 集群简介【官方文档5种方式】
arroganceee
文档介绍mysql数据库架构
Mysql官方介绍几种集群架构:Replication【主从复制】GroupReplication【组复制】InnoDBClusterInnoDBReplicaSetMySQLNDBCluster8.0网上比较全的介绍比较少,本文机翻了Mysql官网对Mysql8.0几种集群方式的简介。之后会一一研究并实际部署。Replication【主从复制】https://dev.mysql.com/doc/
- 存储集群消除pg数量过多的告警
大 大金
ceph
[root@xxxxxxxxxxxxxx~]#ceph-scluster334cfe7e-9ccc-483d-8d2c-218fde3a5fdehealthHEALTH_WARNtoomanyPGsperOSD(307>max300)nodeep-scrubflag(s)setmonmape1:3monsat{node1=100.88.28.11:6789/0,node2=100.88.28.12
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR
cascading-simhash a library to cluster by minhashes in Hadoop
simhashing
Say you have a large corpus of web documents and you want to group them together by some notion of “similarity”. For instance, we may want to detect plagiarism or find content that appears on multiple pages of a site.
In this scenario, it’s impractical to do a pairwise comparison of all documents. Fortunately, we can use simhashing.
Broadly speaking, simhashing is a algorithm that calculates a “cluster id” (the minimum hash, or minhash) from the content. Because the minhash for an item is calculated independently of the other items in the set, minhashing is an ideal candidate for MapReduce.