- SpringBoot2--Spring Data JPA
笔记整理
Springboot
前言SpringData项目的目的是为了简化构建基于Spring框架应用的数据访问技术,包括非关系数据库、Map-Reduce框架、云数据服务等等;另外也包含对关系数据库的访问支持。一、简介1、SpringData特点SpringData为我们提供使用统一的API来对数据访问层进行操作;这主要是SpringDataCommons项目来实现的。SpringDataCommons让我们在使用关系型或者
- 探究MapReduce基本原理
tracy_668
MapReduce作业运行流程image.pngMap-Reduce的处理过程主要涉及下面四个部分:客户端Client:用于提交Map-reduce任务jobJobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其mainclass为JobTrackerTaskTracker:运行此job的task,处理inputsplit,其为一个Java进程,其mainclass为TaskTrac
- 多核编程(erlang 学习笔记)(二)
夲撻鲎龇
erlang学习笔记
3.映射-归并算法和磁盘索引程序现在我们要从理论转向实践。首先,我们要来看看高阶函数mapreduce,然后我们会在一个简单的索引引擎中使用这种技术。在这里,我们的目标并不是要做一个世上最快最好的索引引擎,而是要通过这一技术来解决相关应用场景下真实面对的设计问题。1.映射-并归算法在图中,向我们展示了映射-归并(map-reduce)算法的基本思想。开启一定数量的映射进程,让它们负责产生一系列的{
- 大数据面试题-1
edwin1993
一、map-reduce原理map过程:1.1读取HDFS中的文件。每一行解析成一个。每一个键值对调用一次map函数。1.2覆盖map(),接收1.1产生的,进行处理,转换为新的输出。1.3对1.2输出的进行分区。默认分为一个区。1.4对不同分区中的数据进行排序(按照k)、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。排序后:分组后:1.5(可选)对分组后的数据进行归约。Reduce任务处
- Elasticsearch Spring Data集成-05
渣渣龙_拽得很
Elasticsearchelasticsearchspring大数据
Elasticsearch集成SpringData是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问,并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷,并支持map-reduce框架和云计算数据服务。SpringData可以极大的简化JPA(Elasticsearch…)的写法,可以在几乎不用写实现的情况下,实现对数据的访问和操作。除了CRUD外,还包括如分页、排序等一些常用的功能。
- 大数据之 Hadoop
小裕哥略帅
大数据hadoopjava
hadoop主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算hadoop发展历史Google是hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)2006年3月,Map-reduce和NutchDistributedFileSystem(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目,Hadoop正式诞生。MapReduce对海量数据处理map函数进行数据的提取、排序,实现mapper,四个形参(输入
- 面试篇spark(spark core,spark sql,spark 优化)
宇智波云
面试sparksql
一:为什么学习spark?相比较map-reduce框架,spark的框架执行效率更加高效。mapreduce的执行框架示意图。spark执行框架示意图spark的执行中间结果是存储在内存当中的,而hdfs的执行中间结果是存储在hdfs中的。所以在运算的时候,spark的执行效率是reduce的3-5倍。二:spark是什么?spark是一个执行引擎。三:spark包含哪些内容?1.sparkco
- 大数据实验:MapReduce的编程实践
jiachengren
大数据mapreducehadoop大数据
文章目录前言环境说明Eclipse创建Map-Reduce项目实验代码说明运行演示说明总结前言最近就快要期末考了,大家除开实验,也要顾好课内哟,期待大佬出一下软件测试的期末复习提纲和Oracle的复习提纲!环境说明VMware+Ubantu18.04桌面版本+Hadoop3.2.1+Eclipse2021在开始实验之前,先把hadoop启动起来!!,不然后续程序会有问题!!start-all.sh
- 云计算实验1 基于Hadoop的云计算平台配置和map-reduce编程案例
MrNeoJeep
#云计算hadoop云计算大数据
一、实验目的本实验考察学生Hadoop平台下的环境配置、分布式文件存储操作和管理以及基于Hadoop的分布式编程的设计与实现。二、实验环境Linux的虚拟机环境、线上操作视频和实验指导手册三、实验任务完成Hadoop开发环境安装、熟悉基本功能和编程方法。四、实验步骤请按照线上操作视频和实验知道手册,完成以下实验内容:实验1-1Hadoop安装部署(1)登录虚拟机(2)主机配置:主机名、网络和免密登
- hadoop
yuanjianqiang_0925
hadoopspark
hadoop主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算hadoop发展历史Google是hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)2006年3月,Map-reduce和NutchDistributedFileSystem(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目,Hadoop正式诞生。MapReduce对海量数据处理map函数进行数据的提取、排序,实现mapper,四个形参(
- SpringData、SparkStreaming和Flink集成Elasticsearch
shangjg3
ElasticSearchflinkelasticsearchspark
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- Greenplum Hadoop视频教程_Hadoop应用案例剖析
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大数据Hadoop视频教程Hadoop应用案例
基于GreenplumHadoop分布式平台的大数据解决方案及商业应用案例剖析适合人群:高级课时数量:96课时用到技术:MapReduce、HDFS、Map-Reduce、Hive、Sqoop涉及项目:GreenplumHadoop大数据分析平台联系qq:1840215592Hadoop视频教程课程实战、实用、实际,总共96课时,系史上最全最深入的讲解Greenplum、Hadoop、云计算相关领
- 从入门到进阶 之 ElasticSearch SpringData 继承篇
PJ码匠人
#ElasticSearchflink大数据elasticsearchjavabigdata
以上分享从入门到进阶之ElasticSearchSpringData继承篇,如有问题请指教写。如你对技术也感兴趣,欢迎交流。如有需要,请点赞收藏分享SpringDataSpringData是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问,并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷,并支持map-reduce框架和云计算数据服务。SpringData可以极大的简化JPA(El
- Hive官方手册翻译(Getting Started)
weixin_33985679
java数据库shell
翻译Hive官方文档系列,文中括号中包含注:字样的,为我自行标注的,水平有限,翻译不是完美无缺的。如有疑问,请参照Hive官方文档对照查看。内容列表Cloudera制作的Hive介绍视频安装与配置系统需求安装Hive发行版从Hive源码编译运行Hive配置管理概览运行时配置Hive,Map-Reduce与本地模式错误日志DDL操作元数据存储DML操作SQL操作查询示例SELECTS和FILTERS
- MongoDB官方文档翻译--聚合
dragonriver2017
聚合(Aggregation)聚合操作处理数据记录并返回计算结果。聚合操作将来自多个文档的值组合在一起,并且可以对分组数据执行各种操作以返回单个结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方法:聚合管道,map-reduce函数和单用途聚合方法。聚合管道聚合管道是基于数据处理流水线概念建模的数据聚合框架。文档进入多阶段管道,将文档转换为聚合结果。聚合管道可以最shardedcollection进行操作
- map-reduce中的组件
demo123567
大数据开发oracle数据库
MapReduce作业的执行流程用户提交MapReduce作业到JobTracker。JobTracker将MapReduce作业分割成Map任务和Reduce任务。JobTracker将Map任务分配给TaskTracker。TaskTracker执行Map任务。Map任务将输出数据写入临时文件。JobTracker将临时文件分发给Reduce任务。JobTracker将Reduce任务分配给T
- map-reduce执行过程
demo123567
大数据开发mapreduce
Map阶段Map阶段是MapReduce框架中的一个重要阶段,它负责将输入数据转换为中间数据。Map阶段由一个或多个Map任务组成,每个Map任务负责处理输入数据的一个子集。执行步骤Map阶段的过程可以分为以下几个大步骤:输入数据分配:MapReduce框架会将输入数据分配给每个Map任务。Map函数执行:Map函数会对每个输入数据进行处理,并将处理结果写入一个临时文件。Map函数完成:Map函数
- 【Hive】Hive Join 介绍
w1992wishes
[TOC]一、JoinHive中的Join只支持等值Join,也就是说Joinon中的on里面表之间连接条件只能是=,不能是等符号。此外,on中的等值连接之间只能是and,不能是or。Hive执行引擎会将HQL“翻译”成为map-reduce任务,在执行表的Join操作时,如果多个表中每个表都使用同一个列进行连接(出现在Joinon子句中),则只会生成一个MRJob:SELECTa.val,b.v
- MongoDB Aggregation
戒糖少盐轻碳水
聚合操作将多个文档中的值组合在一起并对数据进行各种操作以返回计算结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方法:聚合管道、map-reduce、单用途聚合聚合管道聚合管道(AggregationPipeline)是基于数据处理管道概念建模的数据聚合框架。文档进入一个多阶段管道,该管道将文档转换为聚合的结果。例如db.orders.aggregate([{$match:{status:"A"}},{$
- Elasticsearch 集成---框架集成SpringData-集成测试-索引操作
Java捡子
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1.SpringData框架介绍SpringData是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问,并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷,并支持map-reduce框架和云计算数据服务。SpringData可以极大的简化JPA(Elasticsearch„)的写法,可以在几乎不用写实现的情况下,实现对数据的访问和操作。除了CRUD外,还包括如分页、排序等一些常用的功能
- mongoDB Map Reduce
爱笑的书生
1.MapReduceMap-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。db.collection.mapReduce(function(){emit(key,value);},//map函数function(key,values){r
- 04----深入理解MongoDB聚合(Aggregation )
wangyongxun1983
mongodbmongodb
MongoDB中聚合(aggregate)操作将来自多个document的value组合在一起,并通过对分组数据进行各种操作处理,并返回计算后的数据结果,主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作:聚合管道(aggregationpipeline)、Map-Reduce函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。1.聚合管道(agg
- MongoDB Aggregation(聚合)
木西爷
聚合函数mongodb
聚合操作处理数据记录并返回计算结果。将来自多个文档的操作组值聚合在一起,并可以对分组的数据执行各种操作以返回单个结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方法:聚合管道、map-reduce函数和单一用途的聚合方法。一、聚合管道聚合管道是基于数据处理管道概念建模的数据聚合框架。文档进入一个多阶段的管道,该管道将文档转换为聚合的结果。例如:例子:db.orders.aggregate([{$match
- MongoDB系列--深入理解MongoDB聚合(Aggregation )
Ccww_
MongoDBMongoDBMongoDB分析微服务Springboot
MongoDB中聚合(aggregate)操作将来自多个document的value组合在一起,并通过对分组数据进行各种操作处理,并返回计算后的数据结果,主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作:聚合管道(aggregationpipeline)、Map-Reduce函数以及单一的聚合命令(count、distinct、group)。1.聚合管道(a
- Mongodb 多文档聚合操作处理方法三(聚合管道)
Ethanchen's notes
MongoDBmongodb数据库
聚合聚合操作处理多个文档并返回计算结果。您可以使用聚合操作来:将多个文档中的值分组在一起。对分组数据执行操作以返回单个结果。分析数据随时间的变化。要执行聚合操作,您可以使用:聚合管道单一目的聚合方法Map-reduce函数聚合管道聚合管道由一个或多个处理文档的阶段组成:除$out、$merge、$geoNear和$changeStream阶段之外的所有阶段都可以在管道中出现多次。每个阶段都对输入文
- map型字段 mongodb_在MongoDB中使用Map/Reduce
王亚晖
map型字段mongodb
在MongoDB中使用Map/Reduce在mongodb的map-reduce是一个针对大数据的数据处理范式,可将大量数据浓缩成有用的聚合结果。对于map-reduce操作,MongoDB提供mapReduce数据库命令,这个命令意味什么呢?这个命令有两个初始输入,mapper函数和reducer函数.一个Mapper函数是开始读取数据集合,然后建立一个Map,Map的Key是我们希望依据其分组
- MongoDB Map Reduce 聚合
我怕天黑却不怕鬼
mongodbmongodbmapreduce数据库
MongoDBMapReduceMap-Reduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用。MapReduce命令以下是MapReduce的基本语法:>db.collection.mapReduce(function(){emit(key,val
- MongoDB 聚合操作Map-Reduce
Mointor
MongoDBmongodb数据库nosql
这此之前已经对MongoDB中的一些聚合操作进行了详细的介绍,主要介绍了聚合方法和聚合管道;如果您想对聚合方法和聚合管道进行了解,可以参考:MongoDB数据库操作汇总https://blog.csdn.net/m1729339749/article/details/130086022中的聚合操作。本篇我们介绍另外一种聚合操作(Map-Reduce),其中Map代表的是文档映射,Reduce代表的
- Mongodb 多文档聚合操作处理方法(Map-reduce 函数)
Ethanchen's notes
MongoDBmongodb数据库
聚合聚合操作处理多个文档并返回计算结果。您可以使用聚合操作来:将多个文档中的值分组在一起。对分组数据执行操作以返回单个结果。分析数据随时间的变化。要执行聚合操作,您可以使用:聚合管道单一目的聚合方法Map-reduce函数Map-reduce函数在mongoshell中,该db.collection.mapReduce()方法是命令的包装器mapReduce。下面的例子使用该db.collecti
- Mongodb 多文档聚合操作处理方法(单一聚合)
Ethanchen's notes
MongoDBmongodb数据库
聚合聚合操作处理多个文档并返回计算结果。您可以使用聚合操作来:将多个文档中的值分组在一起。对分组数据执行操作以返回单个结果。分析数据随时间的变化。要执行聚合操作,您可以使用:聚合管道单一目的聚合方法Map-reduce函数单一目的聚合方法所有这些操作都会聚合来自单个集合的文档。虽然这些操作提供了对常见聚合过程的简单访问,但它们缺乏聚合管道的灵活性和功能。常用的单一聚合操作,包括count()获取文
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><