- hdfs和hive对于小文件的处理方案
二进制_博客
大数据
一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响,主要包括:占用过多的存储空间:每个小文件都会占用一个独立的Block,导致存储资源的浪费。降低数据处理效率:HDFS是为处理大文件而设计的,小文件会导致大量的Map任务启动,增加处理时间和资源消耗。NameNode内存压力增大:NameNode需要维护所有文件和目录的元数据信息,小文件过多会导致NameNod
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
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
- pyspark 中删除hdfs的文件夹
TDengine (老段)
大数据sparkhadoophdfsmapreduce
在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候,会遇到文件夹已经存在而失败,所以如果文件夹已经存在,需要先删除。搜索了下资料,发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法,是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除,这个方法感觉不怎么好,所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
- Python 爬虫:获取网页数据的 5 种方法
王子良.
经验分享pythonpython开发语言爬虫
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程(满满是踩坑干货细节,持续更新)
大模型大数据攻城狮
海豚调度器从入门到精通doris海豚调度器离线数仓实时数仓国产代替信创大数据flink数仓
目录一、采用海豚调度器+Doris开发平替CDHHdfs+Yarn+Hive+Oozie的理由。1.架构复杂性2.数据处理性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在doris进行开发调试开发海豚调度器脚本解决shell脚本使用MySQL命令行给
- java搜索DFS BFS 剪枝 记忆化搜索相关例题算法学习笔记(持续更新中)
ddb酱
java学习笔记
目录DFSP1706全排列问题P1596连接水池的数量P1036[NOIP2002普及组]选数P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallengeP2392kkksc03考前临时抱佛脚P2036[COCI2008-2009#2]PERKETP1605迷宫P1101单词方阵,以后再做,看别人的题解做的P2404自然数的拆分问题,以后在做BFSP1443马的遍历P1596连接水池的数量
- 图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)
WANGHAOXIN364
c++c++
图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)阅读本文前,请确保你已经掌握了递归、栈和队列的基本知识,如想掌握搜索的代码实现,请确保你能够用代码实现栈和队列的基本操作。深度优先遍历(DepthFirstSearch,简称DFS)与广度优先遍历(BreathFirstSearch,简称BFS)是图论中两种非常重要的算法,也是进行更高的算法阶段学习的最后一道门槛。搜索算法频繁出现在算
- 代码随想录算法训练营DAY56|图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础
阿緑
代码随想录打卡算法图论
图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。98.所有可达路径defdfs(graph,a,n,path,result):ifa==n-1:result.append(('').join(path[:]))forjinrange(N):ifgraph[a][j]:path.append(str(j+1))dfs(graph,j,n,p
- 深入HDFS——DataNode启动源码
黄雪超
大数据基础#深入HDFShdfshadoop大数据
引入上一篇我们看完了NameNode的启动源码,对于NameNode我们已经很熟悉了,今天我们接着来看看它的“得力干将”——DataNode。首先,自然还是从元数据管理篇提到的DataNode类(org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode)开始。不过在深入启动源码前,我们先看看它的源码注释:DataNodeisaclass(andprogram)
- 深入HDFS——NameNode启动源码
黄雪超
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引入前面我们已经对HDFS有了很多了解,但是光说不练假把式,今天开启深入源码的纯享模式,先来看看NameNode启动流程,在代码层面,到底是如何实现的。首先还是得从我们的前一篇提到过的NameNode类(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode)开始,既然是看启动流程,那自然是先找类里面的main方法啦。当我们启动NameNode的时候,它就会
- 华为OD机试题库大全【JAVA&Python&C++&JS题解】
步入烟尘
算法个人练习笔记python华为odjavajavascriptc++c语言
OD机试是一项重要环节,用于评估应聘者的编程能力和算法理解程度。在申请OD岗位时,应聘者需要首先通过机试的考核,才有机会进入后续的面试环节。机试的内容主要包括算法和数据结构的应用,题型可能涵盖递归、分治、单调栈、并查集、滑动窗口、前缀和、查分、二分查找、BFS广搜以及DFS深搜等多种算法。考试形式为在线答题,题目难度和具体内容会根据不同的招聘岗位而有所调整。华为OD机试共有三道题,前两道题的总分是
- 华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分)
哪 吒
华为od深度优先python
一、题目描述有一种特殊的加密算法,明文为一段数字串,经过密码本查找转换,生成另一段密文数字串。规则如下明文为一段数字串由0-9组成密码本为数字0-9组成的二维数组需要按明文串的数字顺序在密码本里找到同样的数字串,密码本里的数字串是由相邻的单元格数字组成,上下和左右是相邻的,注意:对角线不相邻,同一个单元格的数字不能重复使用。每一位明文对应密文即为密码本中找到的单元格所在的行和列序号(序号从0开始)
- Spring Boot 和微服务:快速入门指南
王子良.
Java经验分享springboot微服务后端
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- HDFS 在上传文件的时候,如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办? 思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
hdfsjava架构
当在HDFS中上传文件时,如果其中一个DataNode突然挂掉,HDFS有内置的机制来确保数据的完整性和可靠性。以下是详细的处理流程、Java架构代码示例以及创建思维导图的建议。HDFS上传文件时遇到DataNode故障的处理1.检测DataNode故障心跳机制:每个DataNode定期向NameNode发送心跳信号。如果NameNode在一段时间内没有收到某个DataNode的心跳,它会将该节点
- 初学者如何用 Python 写第一个爬虫?
王子良.
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- MYSQL数据库表的设计
qq_45849275
java
一、https://blog.csdn.net/jasonhui512/article/details/53134054页面原型需求分析表结构的设计数据库设计案例elasticSearchpostgresqlmongodbRedisneo4jfastDFSmemcachemavengitsvnluencemybatismybatisplusspringspringMVCspringbootspri
- 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,
- P1228 地毯填补问题
「已注销」
c++数据结构算法
![](地毯填补问题-洛谷)#includeusingnamespacestd;#defineqwdfs(zx+l-1,zy+l-1,zx,zy,l);#definewedfs(zx+l-1,zy+l,zx,zy+l,l);#defineerdfs(zx+l,zy+l-1,zx+l,zy,l);#definertdfs(zx+l,zy+l,zx+l,zy+l,l);voiddfs(intx,int
- 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
- 洛谷 P1378 油滴扩展
summ1ts
算法
本题可以利用dfs计算,重点是计算某一个油滴可以扩展的半径,并搜索得出所有油滴可以扩展的最大面积。由题意可知:(1):油滴的半径不能越过长方形方框的边界(2):判断当前油滴与其他油滴的关系:是否位于其他油滴内,最多只能与其他油滴相交#includeusingnamespacestd;#definepi3.1415926intn;intxa,ya,xb,yb;structnode{intx,y;do
- 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
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla