- 浅谈MapReduce
Android路上的人
Hadoop分布式计算mapreduce分布式框架hadoop
从今天开始,本人将会开始对另一项技术的学习,就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要,都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦,国外的在这方面走的更加的前面,就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目,在下面有非常多的子项目,比如HDFS,HBase,Hive,Pig,等等,要先彻底学习整个Hadoop,仅仅凭借一个的力量,是远远不够的。
- Hadoop
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成,分别是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)、YARN(资源管理)和HadoopCommon(公共工具和库)。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生
- hbase介绍
CrazyL-
云计算+大数据hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点:数据量大:一个表可以有上亿行,上百万列(列多时,插入变慢)面向列:面向列(族)的
- Spark集群的三种模式
MelodyYN
#Sparksparkhadoopbigdata
文章目录1、Spark的由来1.1Hadoop的发展1.2MapReduce与Spark对比2、Spark内置模块3、Spark运行模式3.1Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用运行模式3.2Yarn模式安装部署配置历史服务器运行模式4、WordCount案例1、Spark的由来定义:Hadoop主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark是一种基于内存的快速、通用、可
- HBase介绍
mingyu1016
数据库
概述HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是GoogleBigtable的开源实现,它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。HBase的表结构HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为
- Hadoop windows intelij 跑 MR WordCount
piziyang12138
一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建java工程即可,不用勾选Creatfromarchetype,如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选)image.png设置GroupId和Artif
- ArcGIS地图切片原理与算法
数智侠
GIS
ArcGIS地图切图系列之(一)切片原理解析点击打开链接ArcGIS地图切图系列之(二)JAVA实现点击打开链接ArcGIS地图切图系列之(三)MapReduce实现点击打开链接
- 数据中台建设方案-基于大数据平台(下)
FRDATA1550333
大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高,最为活跃,发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算,为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低,主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求:利用了MapReduce、Spar
- MIT6.824 课程-MapReduce
余为民同志
6.824mapreduce分布式6.824
MapReduce:在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型,它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。用户通过指定一个用来处理键值对(Key/Value)的map函数来生成一个中间键值对集合。然后,再指定一个reduce函数,它用来合并所有的具有相同中间key的中间value。现实生活中有许多任务可以通过该模型进行表达,具体案例会在论文中展现出来。以这种函数式风格编写的程序能够
- Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念
lzhlizihang
hadoopmapreduce大数据
文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法(自定义分区器)4、reducer方法5、driver(main方法)6、Writable(手机流量统计案例的实体类)三、关于片和块1、什么是片,什么是块?2、mapreduce启动多少个MapTask任务?四、MapReduce的原理五、Shuffle过
- Yarn介绍 - 大数据框架
why do not
大数据hadoop
YARN的概述YARN是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
- 浅析大数据Hadoop之YARN架构
haotian1685
python数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习大数据大数据学习YARNhadoop
1.YARN本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于Hadoop框架的介绍在此不再累述,读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架(0.20.0及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图:1.2H
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- Spark概念知识笔记
kuntoria
最近总结了个人的各项能力,发现在大数据这方面几乎没有涉及,因此想补充这方面的知识,丰富自己的知识体系,大数据生态主要包含:Hadoop和Spark两个部分,Spark作用相当于MapReduceMapReduce和Spark对比如下磁盘由于其物理特性现在,速度提升非常困难,远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来,内存的发展一直遵循摩尔定律,价格在下降,内存在增加。现在主流的服务器,几百GB或
- 【Hadoop】- MapReduce & YARN 初体验[9]
星星法术嗲人
hadoophadoopmapreduce
目录提交MapReduce程序至YARN运行1、提交wordcount示例程序1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs,文件内容如下:1.2、在hdfs中创建两个文件夹,分别为/input、/output1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input1.4、提交MapReduce程序至YARN1.5、可通过node1:8088查看1.6、返回我们的服务器,检查输出文
- DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点
joeywen
分布式计算StormSparkStorm杂谈StormsparkDAG
TL;DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha
- Hadoop组件
静听山水
Hadoophadoop
这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍:HBase:一个分布式、面向列的NoSQL数据库,基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力,非常适合大规模数据存储。Pig:一种高级数据流语言和执行引擎,用于编写MapReduce任务。Pig
- Hadoop-MapReduce机制原理
H.S.T不想卷
大数据hadoopmapreduce大数据
MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤:6、Reduce阶段步骤:7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)
- EMR组件部署指南
ivwdcwso
运维EMR大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
- hive学习记录
2302_80695227
hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- Mapreduce是什么
whisky丶
简单来说,MapReduce是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点:软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
- Hadoop之MapReduce
qq_43198449
1.MapReduce解决的问题1)数据问题:10G的TXT文件2)生活问题:统计分类上海市的图书馆的书2.MapReduce是什么MapReduce是一种分布式的离线计算框架,是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算将自己的程序运行在分布式系统上。概念是:Map(映射)"和"Reduce(归约)指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduc
- 生产环境中MapReduce的最佳实践
大数据深度洞察
Hadoopmapreduce大数据
目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理2.自定义Partitioner3.调整Reduce任务数4.小文件问题处理5.二次排序6.使用桶表7.使用随机前缀8.参数调优实施步骤MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的
- Hive 运行在 Tez 上
爱吃酸梨
大数据
Tez介绍Tez是一种基于内存的计算框架,速度比MapReduce要快解释:浅蓝色方块表示Map任务,绿色方块表示Reduce任务,蓝色边框的云朵表示中间结果落地磁盘。Tez下载Tez官网Tez在Hive上的运用前提要有Hadoop集群上传Tez压缩包到Hive节点上tar-zxvfapache-tez-0.9.1-bin.tar.gz-C/opt/module/tez-0.9.1修改$HIVE_
- 经验笔记:Hadoop
漆黑的莫莫
随手笔记笔记hadoop大数据
Hadoop经验笔记一、Hadoop概述Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。其设计目的是为了在商用硬件上运行,具备高容错性和可扩展性。Hadoop的核心是HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),这两个组件加上MapReduce编程模型,构成了Hadoop的基本架构。二、H
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统
qq_79856539
javaweb大数据hadoop课程设计
(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce
西二旗小码农
自然语言处理(NLP)mapreduceprocessing算法integerhadooppair
大量高效的MapReduce程序因为它简单的编写方法而产生:除了准备输入数据之外,程序员只需要实现mapper和ruducer接口,或加上合并器(combiner)和分配器(partitioner)。所有其他方面的执行都透明地控制在由一个节点到上千个节点组成的,数据级别达到GB到PB级别的集群的执行框架中。然而,这就意味着程序员想在上面实现的算法必须表现为一些严格定义的组件,必须用特殊的方法把它们
- 双十一云起实验室体验专场,七大场景,体验有礼
阿里云天池
体验场景活动云计算大数据容器云原生
云起实验室云起实验室是阿里云为开发者打造的一站式体验学习平台,在这里你可以了解并亲自动手体验各类云产品和云计算基础,无需关注资源开通和底层产品,无需任何费用。只要有一颗想要了解云、学习云、体验云的心,这里就是你的上云第一站。场景介绍此次体验《双十一云起实验室体验专场》,涉及七大技术场景实践体验,云上实践,云上成长。\大数据计算场景《基于EMR离线数据分析》E-MapReduce(简称“EMR”)是
- 小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战
大数据学习02
转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上,我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。大致步骤如下:新建一个文件test.txt,内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs的根目录/usr
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
大数据相关hadoophbase大数据
虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&