- 最全大数据学习路线指南:大数据知识点汇总保姆级教程(2万字长文)
大模型大数据攻城狮
大数据知识大数据思维导图大数据学习大数据入门大数据入行大数据面试大数据BI
目录第一章大数据基础篇1.1Linux基础学习1.2SQL基础学习1.3Java与Scala基础学习第二章数据采集与存储技术2.1Hadoop基础及实战2.2Hive与Hbase技术2.3ETL流程及原理第三章数据管理与查询技术3.1数据仓库体系搭建3.2数据治理体系方法论3.3OLAP查询技术第四章大数据开发工具与平台4.1分布式协调工具Zookeeper4.2消息队列Kafka4.3任务调度工
- kafka的topic扩容分区会对topic任务有什么影响么
会探索的小学生
kafka分布式
在Kafka中对Topic进行扩容分区会对相关任务产生多方面的影响,下面为你详细介绍:积极影响增强并发处理能力:Kafka中数据是以分区为单位进行并行处理的,增加分区数量意味着可以让更多的消费者并行消费数据。比如,原来只有2个分区,消费者组里最多同时有2个消费者处理数据;若将分区扩容到5个,就允许最多5个消费者同时处理,大大提升了数据处理的并发度,加快数据处理速度。提升数据写入性能:更多的分区能让
- Kafka实现延迟消息
沉梦听雨.
#消息队列kafka分布式
Kafka实现延迟消息Kafka本身不支持原生的延迟消息(不像RocketMQ内置了延迟队列),但可以通过多种方式来实现延迟消息。常见的方案如下:1.使用不同的Topic分区(最常见)思路:创建多个延迟队列Topic,比如delay-5s、delay-10s、delay-30s,代表不同延迟时间的队列。生产者按延迟时间把消息发送到对应的Topic。消费者监听并处理这些Topic,延迟对应的秒数之后
- kafka 配置SASL认证
敏君宝爸
kafka分布式
ZPDEV-Kafka启用SASL进行身份验证及容器实践https://github.com/WhiteStart/bitnami-kafka-clusterDocker部署Kafka集群,增加SASL_SSL认证,并集成到SpringBoot,无Zookeeper版_dockerkafka3.9.0-CSDN博客docker部署kafka集群带密码sasl认证|知识殿堂#catkafka_ser
- 使用scrapy cluster构建企业级爬虫系统——(2)实现网站深度抓取
joker1993
爬虫
上回博客中,我们对scrapycluster进行了介绍,今天我们来搭建scrapycluster的开发环境。这里我使用的开发机环境是Ubuntu18.04。大家日常如果使用windows开发时候,最好把zookeeper,kafka,redis安装在linux开发服务器上,避免一些不必要的坑。我们先看下scrapycluster的文档结构:整体部分包括Introduction、KafkaMonit
- Arthas生产环境反编译、编译、热加载
Cold_Blooder
java
##第一步:反编译jad--source-onlycom.product.modules.mq.kafka.KafkaConfiguration>/app/arthas/KafkaConfiguration.java##第二部:查看类加载器sc-d*KafkaConfiguration|grepclassLoaderHash##第三步:编译mc-c21b8d17c/app/arthas/Kafka
- 14.【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--微服务基础工具与技术--CAP
喵叔哟
.NET8.net微服务架构
CAP是一款专为.NET生态设计的开源框架,其核心目标是解决微服务中跨服务数据一致性问题。在分布式系统中,传统事务无法跨服务保证数据一致性,CAP通过本地事务与消息记录绑定,再利用消息中间件(如RabbitMQ、Kafka等)进行异步通信,实现最终一致性,从而优化性能并降低系统耦合。在.NET平台上,CAP定位为高效、灵活的分布式事务解决方案。自项目诞生以来,依托社区不断迭代,CAP已逐步完善消息
- MapReduce1中资源预先划分为固定数量的map slot和reduce slot,具体是怎么划分的?
BenBen尔
java数据库大数据hadoop
MapReduce1(MRv1)中mapslot与reduceslot的固定划分机制在HadoopMapReduce1(MRv1)中,资源管理采用静态分配的方式,mapslot和reduceslot的数量在集群启动时预先配置,且无法动态调整。以下是具体划分方式及其背后的设计逻辑:一、核心架构与角色MRv1的资源管理由两个核心组件实现:JobTracker负责作业调度(将任务分配给TaskTrack
- 【详解】使用原生Python编写HadoopMapReduce程序
牛肉胡辣汤
c#开发语言
目录使用原生Python编写HadoopMapReduce程序HadoopStreaming简介Python环境准备示例:单词计数1.Mapper脚本2.Reducer脚本3.运行MapReduce作业1.环境准备2.编写Mapper脚本3.编写Reducer脚本4.准备输入数据5.运行MapReduce作业6.查看结果HadoopStreaming原理Python编写的MapReduce示例1.
- 【Hadoop入门】Hadoop生态之Pig简介
IT成长日记
大数据成长笔记hadoop大数据分布式
1什么是Pig?在大数据分析领域,ApachePig是一个不可忽视的重要工具。Pig是ApacheHadoop生态系统中的一个高级数据分析平台,它提供了一种称为PigLatin的脚本语言,用于简化大规模数据集的并行处理。Pig的核心思想是将复杂的数据处理任务转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算,使得用户无需深入了解MapReduce的细节,即可轻松进行大规模数据的分析。2Pig的核心价
- Hadoop之Oozie
_TIM_
hadoop
Oozie简介对于我们的工作,可能需要好几个Hadoop作业来协作完成,往往一个job的输出会被当做另一个job的输入来使用,这个时候就涉及到了数据流的处理。我们不可能就盯着程序,等它运行完再去运行下一个程序,所以,一般的做法就是通过Shell来做,但是如果涉及到的工作流很复杂(比方说有1,2,3,4四个作业,1的输出作为234的输入,然后23的结果运算之后再和1的结果进行某种运算……最后再输出)
- 【Hadoop入门】Hadoop生态之Oozie简介
IT成长日记
大数据成长笔记hadoop大数据分布式
1什么是Oozie?Oozie是Apache基金会下的一个开源工作流调度系统,专门设计用于管理Hadoop作业。作为一个基于工作流的调度服务器,它能够在复杂的任务依赖关系中协调HadoopMapReduce、Pig、Hive等任务的执行,是大数据平台中任务编排的核心组件之一。Oozie允许用户将多个Hadoop任务(如MapReduce作业、Pig脚本、Hive查询、Spark作业等)组合成一个逻
- 搭建Zookeeper、Kafka集群
搭建Zookeeper、Kafka集群Zookeeper、Kafka集群系统环境配置配置IPsshroot@192.168.1.190"rm-rf/etc/machine-id;systemd-machine-id-setup;reboot"sshroot@192.168.1.192"rm-rf/etc/machine-id;systemd-machine-id-setup;reboot"sshr
- 从Oracle和TiDB的HTAP说起
薛晓刚
数据库
除了数据库行业其他技术群体很多不知道HTAP的时至今日还是有很多人迷信Hadoop,觉得大数据就是Hadoop。这是不正确的。也难怪这样,很多人OLTP和OLAP也分不清,何况HTAP。Oracle是垂直方向实现TiDB是水平方向实现我个人认为这是两种流派,清蒸和红烧就看自己的主观口味了OceanBase和Polardb的HTAP也是大同小异需要的就是类似具体如何实现的中文化文档仅为简单应用对比不
- 大数据学习(100)-kafka详解
viperrrrrrr
大数据学习kafka
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦ApacheKafka是一个分布式流处理平台,主要用于构建高吞吐量、低延迟、可扩展的实时数据管道和流式应用程序。它广泛应用于日志聚合、事件溯源、消息队列、实时分析等场景。Kafka核心概念1.Producer(生产者)向Kafka发布(写入)消息的客户端。可以指定消息发送到哪个To
- Python 解析 Kafka 消息队列的高吞吐架构
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```htmlPython解析Kafka消息队列的高吞吐架构Python解析Kafka消息队列的高吞吐架构Kafka是一个分布式、高吞吐量的消息队列系统,广泛应用于实时数据处理和流式计算场景。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言,在与Kafka集成时提供了多种库支持,例如kafka-python和confluent-kafka。本文将探讨如何使用Python构建高效的Kafka消息队列应用
- Python Kafka 消息队列的底层架构与 Python 消费者/生产者模型
思辨日志
pythonkafka架构
```htmlPythonKafka消息队列的底层架构与Python消费者/生产者模型PythonKafka消息队列的底层架构与Python消费者/生产者模型Kafka是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流应用。它以高吞吐量、低延迟和强大的容错能力著称。在Python中使用Kafka时,我们通常需要了解其底层架构以及如何实现消费者和生产者的模型。Kafka的底层架构Kafka的核心是
- Python Kafka 消息队列的底层架构与优化方案
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```htmlPythonKafka消息队列的底层架构与优化方案PythonKafka消息队列的底层架构与优化方案Kafka是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流应用。它以高吞吐量、低延迟和可扩展性著称,成为许多企业消息传递系统的首选解决方案。在Python应用中,Kafka的使用通常通过Kafka客户端库(如Confluent或kafka-python)实现。本文将探讨Kafka的
- Kafka学习
Debug_TheWorld
大数据学习大数据中间件
一、Kafka核心原理与架构1.基本架构Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统,由以下核心组件构成:Producer:消息生产者,负责将数据写入Kafka集群。消息可指定分区或通过哈希、轮询策略自动分配。Broker:Kafka实例节点,负责存储和处理消息。每个Broker管理多个Topic的分区(Partition)。Topic:消息的逻辑分类,每个Topic划分为多个Partition以实
- scala和spark用到的依赖_使用scala开发spark入门总结
淡庸
使用scala开发spark入门总结一、spark简单介绍关于spark的介绍网上有很多,可以自行百度和google,这里只做简单介绍。推荐简单介绍连接:http://blog.jobbole.com/89446/1、spark是什么?Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架。一般配合hadoop使用,可
- Yarn资源管理和任务调度原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Yarn资源管理和任务调度原理与代码实例讲解1.背景介绍HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是一个开源的分布式资源管理系统,负责分配集群中的计算资源,并调度各种分布式应用。YARN项目最初由Facebook开发,后来成为Apache基金会的顶级项目。1.1问题由来随着大数据和云计算技术的不断成熟,数据中心需要管理越来越多的工作负载。然而,现有的集中式资源
- yarn 的三大调度策略?思维导图 代码示例(java 架构)
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YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架,它提供了多种调度策略来优化任务执行。以下是关于YARN三大主要调度策略的详细介绍、思维导图描述以及一个简单的Java代码示例来展示如何与配置好的YARN集群进行交互。YARN的三大调度策略FIFOScheduler(先进先出调度器)特点:最简单直接的调度方式。所有应用程序按照提交顺序排
- HIVE架构
SpringHeather
大数据
什么是HiveHive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数据库表,并提供类SQL查询功能。HIve架构基本组成用户接口:包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。元数据存储:通常是存储在关系数据库如mysql,derby中。解释器、编译器、优化器、执行器。各组件的基本功能1.用户接口主要由三个:CLI、JDBC/ODBC和WebGUI。其中,CLI为shel
- Hive简介及架构
afei00123
大数据
Hive简介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数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将类sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive的本质将HQL转化为MapReduce程序。SQL——>MapReduce原理Hive的优点简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL;可扩展性:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作
- MySQL切换PolarDB-X方案
、、揽明月九天
mysqladb数据库
一、DTS增量同步完成后的流量切换策略1.切换期间的数据写入处理•场景:DTS增量同步完成(Lag=0)后,业务流量切换到PolarDB-X的瞬间可能产生2-3秒延迟,导致部分订单仍写入MySQL。•解决方案:◦双写兜底机制:在切换期间,同时写入MySQL和PolarDB-X,确保数据最终一致性。◦异步补偿写入:通过消息队列(如Kafka)将MySQL的写入操作异步同步到PolarDB-X。//示
- kafka生产者partition数量和消费者数量的关系
会探索的小学生
kafka分布式
在Kafka中,生产者的分区(Partition)数量和消费者数量之间存在着密切的关系,这种关系对Kafka集群的性能、数据处理的并行性以及负载均衡等方面都有着重要影响,以下为你详细介绍:核心原则Kafka中每个分区在同一时刻只能被同一个消费者组内的一个消费者实例消费。这是Kafka实现数据消费负载均衡和顺序性保证的基础规则。不同数量关系的影响消费者数量小于分区数量现象:此时部分消费者会负责消费多
- 大数据(7.4)Kafka存算分离架构深度实践:解锁对象存储的无限潜能
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集大数据kafka架构
目录一、传统架构的存储困境与破局1.1数据爆炸时代的存储挑战1.2存算分离的核心价值矩阵二、对象存储集成架构设计2.1分层存储核心组件2.2关键配置参数优化三、深度集成实践方案3.1冷热数据分层策略3.1.1存储策略性能对比3.2跨云数据湖方案四、企业级应用案例4.1金融交易审计系统4.2智能驾驶数据湖五、关键技术挑战与突破5.1一致性保障机制5.2混合云数据治理六、效能验证与监控体系6.1成本优
- 大数据(7.5)Kafka Edge在5G边缘计算中的革新实践:解锁毫秒级实时处理的无限可能
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集大数据kafkaedge
目录一、5G时代边缘计算的算力革命1.1传统架构的延迟困境1.25G网络特性与Kafka适配二、KafkaEdge核心架构设计2.1分层处理架构2.2关键技术创新点2.2.1协议优化2.2.2轻量化存储引擎三、5G场景落地实践3.1智能工厂预测性维护3.2全息远程医疗会诊四、性能优化深度实践4.1网络传输层调优4.2资源受限环境优化4.3边缘集群管理五、关键技术挑战突破5.1断网续传机制5.2动态
- 大数据(7.3)Kafka量子安全加密实践指南:构建抗量子计算攻击的消息系统
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集安全量子计算kafka大数据
目录一、量子计算带来的加密革命1.1量子计算机的威胁时间表1.2Kafka现有加密机制脆弱性分析二、后量子加密算法选型2.1NIST标准化算法矩阵2.2混合加密最佳实践三、Kafka量子安全改造方案3.1BouncyCastle量子安全Provider3.2Kafka服务端配置四、实战案例:金融交易系统改造4.1业务场景需求4.2混合加密实施步骤4.2.1性能对比测试4.3监控与告警配置五、量子安
- 大数据(7.1)Kafka实时数据采集与分发的企业级实践:从架构设计到性能调优
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集kafkalinq分布式
目录一、实时数据洪流下的技术突围1.1行业需求演进曲线1.2传统方案的技术瓶颈二、Kafka实时架构设计精要2.1生产者核心参数矩阵2.1.1分区策略选择指南2.2消费者组智能负载均衡三、实时数据管道实战案例3.1电商大促实时看板3.2工业物联网预测性维护四、生产环境性能调优4.1集群部署黄金法则4.2JVM参数优化模板4.3监控指标体系五、容灾与安全加固5.1跨地域数据同步六、演进趋势与展望大数
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 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。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码: