- kafka 中的 rebalance
百里自来卷
kafka数据库分布式
Kafka的Rebalance(重平衡)机制本质上是一个协调过程,用于在消费者组内动态分配分区,以保证消费任务均匀分布。Rebalance主要由KafkaConsumerGroup协议(GroupMembershipProtocol)驱动,涉及多个关键组件和步骤。以下是KafkaRebalance底层的核心实现逻辑:1.触发Rebalance的原因Kafka的Rebalance可能会在以下几种情况
- Linux关闭swap分区操作[适用于CDH报警等]
NBA首席形象大使阿坤
大数据运维和开发#大数据集群linux运维hadoop
1.查看swap分区挂载路径(没卵用)swapon-s2.设置配置文件的swap配置echo“vm.swappiness=0”>/etc/sysctl.conf3.设置内存中的swap状态。有时候配置文件为0,但集群或服务仍然使用了swap分区,可能原因就是内存没有同步配置echo“0”>/proc/sys/vm/swappiness4.生效配置sysctl-p5.将/etc/fstab文件中所有
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
赵孝正
风资源与微观选址paper
目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- 25年大数据开发省赛样题第一套,离线数据处理答案
Tometor
大数据sparkscala
省赛样题一,数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算,在题目中要求进行全量抽取,并新增etl-date字段进行分区,日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
- CAP 公理解析:分布式系统中的一致性、可用性与分区容错性
Vitalia
系统设计分布式系统CAP
文章目录1.CAP公理的核心概念1.1一致性(Consistency)1.2可用性(Availability)1.3分区容错性(PartitionTolerance)2.CAP公理的三种选择2.1CA(一致性+可用性)2.2CP(一致性+分区容错性)2.3AP(可用性+分区容错性)3.CAP公理的实际应用3.1CP系统(一致性+分区容错性)示例1:ZooKeeper示例2:etcd3.2AP系统(
- shell脚本创建分区、格式化分区、转换分区
why—空空
运维
一、shell脚本代码#!/bin/bash#添加一个函数检查用户是否操作sda,如果用户操作sda直接退出脚本functionbd_sda(){if[["$cname"=="sda"]]thenecho"不能对磁盘sda进行操作"exit1fi}#创建分区函数functioncreate_pra(){localsize=$1#获取第一个参数:分区大小localxnum=$2#获取第二个参数,分区
- 磁盘和文件系统
IT小饕餮
linux基础运维linux服务器
磁盘管理及分区fdisk-l查看系统中的磁盘设备未查找到系统新接入的磁盘扫描重新加入的磁盘ls/sys/class/scsi_host##查询HBA总线编号###echo"---">/sys/class/scsi_host/host0/scan$$echo"---">/sys/class/scsi_host/host1/scan$$echo"---">/sys/class/scsi_host/ho
- 30个节点的Doris集群,每个节点有2块7TB的SSD盘,12块8TB的机械盘,分区和分桶的最佳实践
fzip
DorisDoris分区分桶
针对30个节点(每个节点配备2块7TBNVMe盘+12块8TBSATA盘)的Doris集群,以下是分区与分桶的最佳实践方案:一、硬件资源规划与存储优化存储介质分层•NVMe盘:用于存储热数据分区(如最近3天数据)、元数据和高频查询表,利用其高IOPS特性提升实时查询性能。•SATA盘:存储冷数据分区(如历史数据)、大宽表和批量导入的中间数据,通过成本优势支撑海量存储。磁盘负载均衡•每个节点的14块
- LINUX 磁盘和文件系统管理 (二)
好多知识都想学
linux
LVM管理命令常用的LVM管理命令PV(物理卷)、VG(卷组)、LV(逻辑卷)格式:pvcreate(pvdisplay、pvremove)[分区或磁盘位置]vgcreate[卷组名][物理卷位置][物理卷位置]vgremove[卷组名]vgextend[需要扩展卷组名][物理卷位置]lvcreate-L[容量大小]-n[逻辑卷名][卷组名]lvextend-L[+扩展大小]/dev/卷组名/逻辑
- 问deepseek: openfoam并行分区,数据交换逻辑解释
weixin_42849849
CFD/OpenFOAM数值计算/数值优化DeepSeek
在OpenFOAM中,并行计算通过将计算域分解为多个子域来实现,每个子域由一个独立的进程处理。并行分区和数据交换是确保计算正确性和效率的关键部分。以下是并行分区和数据交换逻辑的详细解释:1.并行分区并行分区是将计算域分解为多个子域的过程,每个子域由一个独立的MPI进程处理。OpenFOAM提供了多种分区工具,如decomposePar,支持以下分区方法:简单分区:将域均匀划分为若干块。层次分区:递
- Android 动态分区详解(四) OTA 中对动态分区的处理
洛奇看世界
Android动态分区Android虚拟A/B分区android动态分区
文章目录0.导读1.payload中的动态分区数据2.制作动态分区升级包2.1制作升级包2.2`dynamic_partition_info_file`参数2.3`dynamic_partitions_info.txt`文件2.4总结3.打包动态分区数据3.1解析动态分区数据3.2输出动态分区数据3.3动态分区数据打包流程4.解包并更新动态分区数据4.1设备处理接收到的Manifest数据4.2更
- STM32驱动OLED屏幕全解析:从原理到温度显示实战(中) | 零基础入门STM32第五十四步
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STM32入门教程(100步)stm32嵌入式硬件单片机驱动开发物联网
主题内容教学目的/扩展视频OLED显示屏重点课程电路原理,手册分析,驱动程序。初始化,清屏,ASCII字库,显示分区。调用显示函数。做带有加入图形和汉字显示的RTC时钟界面。讲字库的设计原理。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、OLED驱动架构设计二、关键函数解析(oled0561.c)2.1初始化函数OLED0561_Init2.2显示控制函数2.3清屏函数三、字符显示原理3.1单字符显示函数3.
- OLED屏幕开发全解析:从硬件设计到物联网显示实战 | 零基础入门STM32第五十二步
触角01010001
STM32入门教程(100步)stm32嵌入式硬件驱动开发物联网单片机
主题内容教学目的/扩展视频OLED显示屏重点课程电路原理,手册分析,驱动程序。初始化,清屏,ASCII字库,显示分区。调用显示函数。做带有加入图形和汉字显示的RTC时钟界面。讲字库的设计原理。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、OLED屏幕核心特性解析二、OLED模块电路设计要点2.1硬件接口设计2.2电源设计规范三、OLED驱动开发关键技术3.1初始化流程设计3.2显示控制功能四、OLED字库生成
- 分布式架构的 CAP 定理、BASE 理论及其应用教程
宋发元
分布式架构
分布式架构的CAP定理、BASE理论及其应用教程在构建分布式系统时,数据一致性、系统可用性和网络分区容忍性是三个核心关注点。CAP定理和BASE理论为我们提供了指导原则,帮助在系统设计中进行合理权衡。本文将深入解析CAP定理和BASE理论,并结合实际应用案例,帮助你掌握在分布式架构中的应用策略。1.CAP定理:分布式系统的权衡法则1.1CAP定理概述CAP定理由EricBrewer提出,指出在一个
- ClickHouse优化技巧实战指南:从原理到案例解析
AAEllisonPang
Clickhouseclickhouse
目录ClickHouse优化核心思想表结构设计优化查询性能优化技巧数据写入优化方案系统配置调优实战高可用与集群优化真实案例解析总结与建议1.ClickHouse优化核心思想ClickHouse作为OLAP领域的明星引擎,其优化需遵循列式存储特性,把握以下原则:批量操作优于单行处理预计算替代实时计算数据有序存储提升检索效率利用硬件资源最大化吞吐量2.表结构设计优化2.1分区键选择选择低基数且高频过滤
- Centos7 下 安装 MongoDB
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开发环境搭建合集mongodb数据库nosqlcentos7
目录一、使用YUM的方式安装一、使用YUM的方式安装1、sudovi/etc/yum.repos.d/mongodb-org.repo修改为如下内容保存:[mongodb-org-5.0]name=MongoDBRepositorybaseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/5.0/x86_64/gpgch
- Linux 磁盘管理进阶:LVM 逻辑卷与磁盘配额
ρɾⅈꪀᥴꫀડ
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Linux磁盘管理进阶:LVM逻辑卷与磁盘配额在Linux服务器管理中,普通分区方案可能会限制存储的灵活性。而LVM(逻辑卷管理)提供了一种动态调整存储空间的方式。此外,为了防止用户滥用磁盘资源,磁盘配额(Quota)也至关重要。本章将介绍LVM逻辑卷管理和磁盘配额配置。7.1LVM逻辑卷管理LVM(LogicalVolumeManager)允许动态管理存储空间,相比传统分区更具弹性,可随时扩展或
- 运维知识:Linux系统磁盘扩容和挂载实用命令
浩特-ht
运维linux阿里云
根据fdisk-l的输出,系统有两块磁盘:/dev/vda:已扩容至214.7GB,但分区/dev/vda1未扩展。/dev/vdb:107.4GB,未分区或未挂载。以下是对/dev/vda和/dev/vdb的扩容操作步骤:1.扩容/dev/vda1分区**1.1安装growpart工具如果未安装growpart,先安装:Bashyuminstallcloud-utils-growpart-y#C
- Android Low Storage机制(DeviceStorageMonitorService)
wd623894174
CommonFrameworkAndroid
文章目录1.lowstorage简介(DeviceStorageMonitorService)2.DeviceStorageMonitorService代码介绍2.1服务初始化2.2DeviceStorageMonitorInternal提供的接口2.3check()/data分区3监听lowStorage广播1.lowstorage简介(DeviceStorageMonitorService)D
- alios与centos操作系统有什么区别?
wordpress爱好者
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阿里云AliOS与CentOS操作系统:差异与比较结论:阿里云AliOS和CentOS,两者都是操作系统领域的重量级选手,但它们的核心理念、使用场景以及技术特性却大相径庭。阿里云AliOS基于Linux内核,专注于物联网(IoT)领域,强调安全性、定制化和云端服务的无缝对接;而CentOS则是一个基于RHEL(RedHatEnterpriseLinux)的开源操作系统,主要服务于企业级市场,以其稳
- HBase2.6.1部署文档
CXH728
zookeeperhbase
1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。它适合处理结构化和半结构化数据,能够存储数十亿行和数百万列的数据,并支持实时读写操作。HBase通常应用于需要快速随机读写、低延迟访问以及高吞吐量的场景,例如大规模日志处理、社交网络数据存储等。HBase特性列存储模型:HBase的数据是按列族存储的,适合高稀疏数据。行键分区
- 大数据面试之路 (二) hive小文件合并优化方法
愿与狸花过一生
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大量小文件容易在文件存储端造成瓶颈,影响处理效率。对此,您可以通过合并Map和Reduce的结果文件来处理。一、合并小文件的常见场景写入时产生小文件:Reduce任务过多或数据量过小,导致每个任务输出一个小文件。动态分区插入:分区字段基数高,每个分区生成少量数据,形成大量小文件。频繁追加数据:通过INSERTINTO多次追加数据,导致文件碎片化。二、合并小文件的核心方法方法1:调整Reduce任务
- Oracle数据库深度优化实战指南:从SQL到架构的全维度调优
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目录性能优化方法论1.1性能优化黄金三角(SQL/实例/架构)1.2常用诊断工具全景图(AWR/ASH/SQLMonitor)SQL语句调优实战2.1执行计划深度解析2.2全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略3.1索引失效七大场景3.2函数索引实战应用实例参数优化4.1内存管理核心参数4.2连接风暴抑制方案架构设计优化5.1分区表设计陷阱5.2物化视图加速案例统计信息管理6.1统
- 使用MySQL Yum 源在Linux上安装MySQL
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OracleLinux、RedHatEnterpriseLinux、CentOS和Fedora的MySQLYum源提供了RPM安装包,用于安装MySQL服务器、客户端、MySQLWorkbench、MySQL实用程序、MySQL路由器、MySQLShell、连接器/ODBC、连接器/Python等在你开始之前作为一种流行的开源软件,MySQL以其原始或重新打包的形式被广泛安装在来自各种来源的许多系
- 管理存储堆栈
上邪o_O
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分别说明LVM中物理卷、物理区块、卷组、逻辑卷的概念以及它们之间的关系。物理卷是LVM的基础,它可以是整个物理磁盘,也可以是磁盘上的一个分区。物理卷是LVM管理的最小物理存储单元,它被初始化为LVM可以识别的格式,包含了LVM的元数据。物理区块是物理卷中可分配的最小存储单元。在创建卷组时,会指定物理区块的大小。物理卷被划分为多个大小相等的物理区块,这些物理区块可以被分配给逻辑卷使用。卷组是由一个或
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
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内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- Java 三路快排
18你磊哥
java基础学习java
三路快速排序(3-WayQuickSort)是快速排序的优化版本,特别适用于处理包含大量重复元素的数组。其核心思想是将数组划分为三个区域:小于基准值、等于基准值和大于基准值,从而减少不必要的递归和交换三路快排原理分区逻辑:使用三个指针lt(lessthan)、current(当前遍历位置)、gt(greaterthan)将数组划分为三部分:[low,lt-1]:小于基准值的元素[lt,gt]:等于
- 大数据面试之路 (一) 数据倾斜
愿与狸花过一生
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记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
- 个人NAS方案,终端字符界面浏览器
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其它NAS
文章目录前言需求分析Linux配置smb服务-Linux服务端配置-windows客户端配置Linux安装流媒体服务在终端界面中浏览网页references前言个人nas需要满足的需求:可以通过浏览器访问nas中的文件、图片、视频支持像访问本地分区一样访问nas,对应用程序来讲文件在nas和本地是透明的需求分析硬件方面可用arm开发版+外置大硬盘软件方面采用Linux系统+一系列服务程序实现总结一
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
蜡笔小新星
PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
文章目录第一章:系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章:环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章:多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章:图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多