- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- 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
- Hadoop架构
henan程序媛
hadoop大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代,数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互,要处理的数据量实在是太大了,以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现,在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合,
- 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
- 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
- 【HDFS】【HDFS架构】【HDFS Architecture】【架构】
资源存储库
hdfs架构hadoop
目录1Introduction介绍2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型“MovingComputationisCheaperthanMovingData”“移动计算比移动数据更便宜”PortabilityAc
- Hadoop学习第三课(HDFS架构--读、写流程)
小小程序员呀~
数据库hadoop架构bigdata
1.块概念举例1:一桶水1000ml,瓶子的规格100ml=>需要10个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格100ml=>需要11个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格,只要是需要存储,哪怕一点点,也是要占用一个块的块大小的参数:dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网:https://hadoop.apache.org/docs/r3.
- hdfs启动流程
weixin_44352020
hadoophdfshadoop
Namenode1.init()namenode初始化,执行加载配置文件等操作2.loadFsImage()开始加载元数据将FsImage护额徐为目录树,保存在内存中FsImage中主要包含了问价你和数据块的对应关系3.loadEditlog()加载Editlog,将Editlog中记录的元数据修改应用到内存中;4.saveCheckpoint()将内存中最新的目录树持久化为新的FsImage到磁
- hdfs开机启动流程
鸭梨山大哎
hadoophdfs
第一步:加载name目录下最新的那个fsimage_xxx019文件,将里面存储的元数据(目录树结构)维护到内存中,但是还不是关机前的状态第二步:将关机前的最后使用的edits_inprogress_xxxx0160进行重命名edits_0000000000000000160-0000000000000000169操作,然后生成一个最新的edits_inprogress_xxx170文件,并修改s
- hadoop启动HDFS命令
m0_67401228
java搜索引擎linux后端
启动命令:/hadoop/sbin/start-dfs.sh停止命令:/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
- 【HDFS主从集群】存在两个独立的问题和解决方案
流辉fglow
大数据#HDFShdfsjavahadoop大数据分布式学习
主从集群存在两个独立的问题和解决方案单点“主”的两个独立的问题以下是解决方案HA高可用方案:解决单点故障导致集群整体不可用问题Federation联邦机制:解决NN压力过大问题总结一般很多技术都是主从结构(最简单的结构)优点:结构相对简单,主与从协作“主”是单点,好处有,缺点也有好处:单点NameNode,数据一致性好掌握 因为一个人管,说一不二的单点“主”的两个独立的问题关键词:独立:两套独立
- 【HDFS】角色的架构设计
流辉fglow
#HDFS大数据hdfshadoop大数据学习分布式
HDFS角色的架构设计前置知识:Windows与Linux文件系统的差异HDFS中的角色及功能HDFS的架构NameNodeDataNodeNameNode元数据的持久化说明:/表示两个词是同一语义,方便你理解的前置知识:Windows与Linux文件系统的差异Windows&LInux虽然都有硬盘/分区、目录,但感受很不同的是:Windows:有很强的分区概念,要先通过不同的“盘符”去找文件在命
- HDFS的启动过程
ffbc2020
HDFSHDFS
HDFS的启动过程HDFS的启动过程分为四个阶段:第一阶段:NameNode读取包含元数据信息的fsimage文件,并加载到内存;第二阶段:NameNode读取体现HDFS最新状态的edits日志文件,并加载到内存中第三阶段:生成检查点,SecondaryNameNode将edits日志中的信息合并到fsimage文件中第四阶段:进入安全模式,检查数据块的完整性HDFS的安全模式什么是安全模式安全
- 集群hdfs启动
sxu~源
hdfshadoopbigdata
1)各个模块分开启动/停止(配置ssh是前提)常用(1)整体启动/停止HDFSstart-dfs.sh/stop-dfs.sh(2)整体启动/停止YARNstart-yarn.sh/stop-yarn.sh2)各个服务组件逐一启动/停止(1)分别启动/停止HDFS组件hdfs--daemonstart/stopnamenode/datanode/secondarynamenode(2)启动/停止Y
- spark常用命令
我是浣熊的微笑
spark
查看报错日志:yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME目录,输入bin/spark-submit--help可以得到该命令的使用帮助。hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--
- 编程常用命令总结
Yellow0523
LinuxBigData大数据
编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令kafka命令Hibench命令MySQL命令3.Linux常用命令Git命令conda命令pip命令查看Linux系统的详细信息查看Linux系统架构(X86还是ARM,两种方法都可)端口号命令L
- Hadoop常见面试题整理及解答
叶青舟
Linuxhdfs大数据hadooplinux
Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。(2)关系型数据库仅支持标准结构化数据格式,Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- hive表格统计信息不准确
weixin_41956627
hivehivehadoop数据仓库
问题描述有个hive分区表,orc存储格式,有个分区,查询selectcount(1)fromtablewheredt='yyyyMMdd'结果是0,但查询select*fromtablewheredt='yyyyMMdd'又能查到数据,去hdfs对应目录下查看,也能看到有数据文件解决执行如下sqlANALYZETABLEdb.table1PARTITION(dt='20240908')COMPU
- 人生苦短我用Python pandas文件格式转换
程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 深入解析HDFS:定义、架构、原理、应用场景及常用命令
CloudJourney
hdfs架构hadoop
引言Hadoop分布式文件系统(HDFS,HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop框架的核心组件之一,它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。本文将从HDFS的定义、架构、工作原理、应用场景以及常用命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解HDFS。1.HDFS的定义1.1什么是HDFSHDFS是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系
- 解决flume在抽取不断产生的日志文件时,hdfs上出现很多小文件的问题
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flumehdfs大数据
问题在使用flume时,需要编写conf文件,然后执行,明明sinks已经指定了roll的三个参数:a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0(根据写入时间来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=0(根据写入的文件大小来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0(根据Event数量来切割)其中0代表不根据其属性来切割文件但是hdfs上还会
- Hadoop的搭建流程
lzhlizihang
hadoop大数据分布式
文章目录一、配置IP二、配置主机名三、配置主机映射四、关闭防火墙五、配置免密六、安装jdk1、第一步:2、第二步:3、第三步:4、第四步:5、第五步:七、安装hadoop1、上传2、解压3、重命名4、开始配置环境变量5、刷新配置文件6、验证hadoop命令是否可以识别八、全分布搭建7、修改配置文件core-site.xml8、修改配置文件hdfs-site.xml9、修改配置文件hadoop-en
- hive搭建 -----内嵌模式和本地模式
lzhlizihang
hivehadoop
文章目录一、内嵌模式(使用较少)1、上传、解压、重命名2、配置环境变量3、配置conf下的hive-env.sh4、修改conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹7、修改hive-site.xml中的非法字符8、初始化元数据9、测试是否成功10、内嵌模式的缺点二、本地模式(最常用)1、检查mysql是否正常2、上传、解压、重命名3、配置环境变量4、修改c
- 详解 JuiceFS sync 新功能,选择性同步增强与多场景性能优化
Juicedata
性能优化
JuiceFSsync是一个强大的数据同步工具,支持在多种存储系统之间进行并发同步或迁移数据,包括对象存储、JuiceFS、NFS、HDFS、本地文件系统等。此外,该工具还提供了增量同步、模式匹配(类似Rsync)、分布式同步等高级功能。在最新的v1.2版本中,针对Juicesync我们引入了多项新功能,并对多个场景进行了性能优化,以提高用户在处理大目录和复杂迁移时的数据同步效率。新增功能增强选择
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
BigDataMLApplication
大数据hadoophadoophdfs大数据
HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中,有三个关键的组件:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一,负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- 【Hadoop|HDFS篇】NameNode和SecondaryNameNode
Vez'nan的幸福生活
hadoophdfs大数据
1.NN和2NN的工作机制思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的?首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低。因此,元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的Fslmage。这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时,如果同时更新FsIm
- Hbase的简单使用示例
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hbase数据库大数据
HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库,适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写,并且能够处理PB级数据。HBase通常用于实时数据存取场景,与Hadoop生态紧密集成。使用HBase的Java示例前置条件HBase集群:确保HBase集群已经安装并启动。如果没有,你可以通过本地伪分布模式或Docker来运行HBase。Hadoop配置:HBas
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建的分布式、面向列的NoSQL数据库,主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable,能够在海量数据中提供快速的随机读写操作,适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表(Table):HBase的数据存储在表中,与传统的关系型数据库不同,HBase的表是面向列族(Co
- 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
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,