- 大数据面试系列之——Hadoop
潜心_守道
大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心:HDFS(分布式存储系统)MapReduce(分布式计算系统)YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式:直接解压安装,不存在分布式存储系统2.伪分布式:NameNode和DataNode安装于同一个节点,无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式:一个主节点,多个从节点,存在如果主节点宕机,集群就无法使用的缺点。4.高可用模式:多个主节点,多个
- hadoop
百里自来卷
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
- 第一个Hadoop程序
lqlj2233
hadoop大数据分布式
编写和运行第一个Hadoop程序是学习Hadoop的重要步骤。以下是一个经典的“WordCount”程序示例,它统计文本文件中每个单词出现的次数。我们将使用Java编写MapReduce程序,并在Hadoop集群上运行它。一、WordCount程序概述WordCount是Hadoop的“HelloWorld”程序。它的基本逻辑如下:Mapper:读取输入文件,将每一行文本拆分为单词,并输出每个单词
- 【自学笔记】Hadoop基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记hadoop大数据
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Hadoop基础知识点总览1.Hadoop简介2.Hadoop生态系统3.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS基本命令4.MapReduceWordCount示例(Java)5.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)6.其他组件简介总结Hadoop基础知识点总
- Spark是什么?可以用来做什么?
Bugkillers
大数据spark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架,专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发,现已成为大数据处理领域的核心工具之一。相比传统的HadoopMapReduce,Spark在速度、易用性和功能多样性上具有显著优势。一、Spark的核心特点速度快:基于内存计算(In-MemoryProcessing),比基于磁盘的MapReduce快10~100倍。支持高效的DAG(有向无
- 大数据面试临阵磨枪不知看什么?看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题
大模型大数据攻城狮
大数据面试职场和发展面试题数据仓库算法
目录1描述Hadoop的架构和它的主要组件。2MapReduce的工作原理是什么?3什么是YARN,它在Hadoop中扮演什么角色?4Spark和HadoopMapReduce的区别是什么?5如何在Spark中实现数据的持久化?6SparkStreaming的工作原理是什么?7如何优化Spark作业的性能?8描述HBase的架构和它的主要组件。9HBase的读写流程是怎样的?10HBase如何处理
- Spark核心之06:知识点梳理
小技工丨
大数据技术学习SparkSQLspark大数据
spark知识点梳理spark_〇一1、spark是什么spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎,它是基于内存计算框架,计算速度非常之快,但是它仅仅只是涉及到计算,并没有涉及到数据的存储,后期需要使用spark对接外部的数据源,比如hdfs。2、spark四大特性1、速度快spark比mapreduce快的2个主要原因1、基于内存(1)mapreduce任务后期再计算的时候,每一个job的输
- Hadoop基础知识及部署模式
2301_82242502
hadoop大数据分布式
一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力,解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈;狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件,包括HDFS、YARN及MapReduce.二、Hadoop的发展史Hadoop起源于Lucen
- 探讨Hadoop的基础架构及其核心特点
xx155802862xx
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会下的一个项目,灵感来源于Google的两篇论文:一篇关于Google文件系统(GFS),另一篇关于MapReduce。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据,Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探
- 大数据技术学习框架(更新中......)
小技工丨
大数据技术学习大数据学习
Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- jdbc连接数据库步骤oracle,jdbc连接oracle数据库的步骤
weixin_39726044
使用E-MapReduce集群sqoop组件同步云外Oracle数据库数据到集群hiveE-MapReduce集群sqoop组件可以同步数据库的数据到集群里,不同的数据库源网络配置有一些差异网络配置。最常用的场景是从rdsmysql同步数据,最近也有用户询问如何同步云外专有Oracle数据库数据到hive。云外专有数据库需要集群所有节点通过公网访问,要创建VPC网络,使用VPC网络...文章鸿初2
- spark为什么比mapreduce快?
京东云开发者
sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- HIVE 面试题总结
小余真旺财
Hivehive
Hive依赖于HDFS存储数据,Hive将HQL转换成MapReduce执行,所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架,对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。一、Hive架构用户接口:CLI(hiveshell)、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)元数据:元数据包括:表名、表所属的数据库(默
- Hive 面试题
昨夜为你摘星
什么是Hive?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的意义(最初研发的原因)?降低程序员使用Hadoop的难度,降低学习成本Hive的内部组成模块,作用
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
数据大包哥
#Spark大数据
Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
hivesqlhadoop
一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- Hadoop 基础原理
disgare
数据库hadoop大数据分布式
Hadoop基础原理基本介绍Hadoop的必要性Hadoop核心组件Hadoop生态系统中的附加组件HDFSHDFS集群架构HDFS读写流程HDFS写流程HDFS读流程NameNode持久化机制MapReduce底层原理示例Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和计算问题,广义上Hadoop指的是Hadoop生态圈,包含HDFS、Hive、MapRe
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
毫无特色
spark程序提交到集群上
Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- Hadoop HDFS基准测试
Yvonne978
大数据hadoophdfs大数据
一、测试写入速度确保HDFS集群和YARN集群成功启动hadoopjar/export/server/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.4-tests.jarTestDFSIO-write-nrFiles10-fileSize10MB说明:向HDFS文件系统中写入数据,10个文件,每个
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
m0_74823705
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
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
- MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决
一张假钞
mapreducehive大数据
个人博客地址:MapReduce读取HiveORCArrayIndexOutOfBoundsException:1024异常解决|一张假钞的真实世界在MR处理ORC的时候遇到如下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:1024atorg.apache.orc.impl.RunLengthIntegerRe
- AWS Lambda参考架构:MapReduce实现指南
郜逊炳
AWSLambda参考架构:MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAWSLambdaandAmazonS3.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
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- Hbase深入浅出
天才之上
数据存储Hbase大数据存储
目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce,可以理解为一种计算框架。而HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存
- python编写mapreduce job教程
weixin_49526058
pythonmapreducehadoop
在Python中实现MapReduce作业,通常可以使用mrjob库,这是一个用于编写和执行MapReduce作业的Python库。它可以运行在本地模式或Hadoop集群上。以下是一个简单的MapReduce示例,它计算文本文件中每个单词的出现次数。安装mrjob首先,你需要安装mrjob库。可以通过pip安装:pipinstallmrjobMapReduce示例:计算单词频率1.创建一个MapR
- 数据驱动业务增长,E-MapReduce 真实案例解析
Anna_Tong
mapreduce大数据云计算数据分析阿里云实时计算数据驱动
在大数据时代,数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业,企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据,以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本,成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce(EMR)作为一款云原生的大数据
- Hadoop 的分布式缓存机制是如何实现的?如何在大规模集群中优化缓存性能?
晚夜微雨问海棠呀
分布式hadoop缓存
Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存,用户可以将小文件(如配置文件、字典文件等)分发到各个计算节点,从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传:用户将需要缓存的文件上传到HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交:在提交MapReduce作业时,用户可以通过
- 深入HBase——引入
黄雪超
大数据基础#深入HBase大数据数据库hbase
引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分