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henan程序媛
分布式GFS高可用KVM
一、案列分析1.1案列概述本章案例主要使用之前章节所学的KVM及GlusterFs技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷,对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后,KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件,以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后,Glu
- 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
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1.使用NFS(NetworkFileSystem)NFS是一种分布式文件系统协议,允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service,你可以使用以下命令启动和启用它:sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
- nfs服务搭建
GHope
nfs是什么?基哥度娘网络文件系统(NFS)是sun微系统最初开发的分布式文件系统协议,[1]允许客户端计算机上的用户通过计算机网络访问文件很像本地存储被访问。NFS与许多其他协议一样,在开放网络计算远程过程调用(很久以前RPC)系统上建立。NFS是在请求注释(RFC)中定义的开放标准,允许任何人实现协议。NFSNFS优势:节省本地存储空间,将常用的数据存放在一台NFS服务器上且可以通过网络访问,
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法23
是小旭啊
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在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法21
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在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
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wkysdhr
分布式
一、案例分析本案例主要使用KVM及GlusterFS技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷,对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后,KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件,以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后,GlusterFS会自动同步同一组卷
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大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据:是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征:海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据有关大数据的新兴网络信息技术应用不断出现,主要包括大规模数据分析处理、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和存储系统1.2大数据安全威胁分析“数
- 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享
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主题:INTO100沙龙时间:2015年11月21日下午地点:梦想加联合办公空间分享人:卫向军(毕业于北京邮电大学,现任微博平台架构师,先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作,专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。)架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们
- 深入解析HDFS:定义、架构、原理、应用场景及常用命令
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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
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
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- 分布式文件系统FastDFS动态扩容
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当用户量越来越大,则集群中某个group总会到达其极限,这时就得扩展集群的容量了。FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容纵向扩容指在同一个group组中增加服务器,实现数据冗余,数据备份。同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group,则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘,指定store_path1……,但这样做的
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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
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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
- k8s 存储(PV、PVC、SC、本地存储、NFS)
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存储持久化相关三个概念:PersistentVolume(PV)是对具体存储资源的描述,比如NFS、Ceph、GlusterFS等,通过PV可以访问到具体的存储资源;PersistentVolumeClaim(PVC)Pod想要使用具体的存储资源需要对接到PVC,PVC里会定义好Pod希望使用存储的属性,通过PVC再去申请合适的存储资源(PV),匹配到合适的资源后PVC和PV会进行绑定,它们两者是
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
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1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- JuiceFS 社区版 v1.2 发布,新增企业级权限管理、平滑升级功能
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云原生运维
JuiceFS社区版v1.2今天正式发布,这是自2021年开源以来的第三个大版本。v1.2也是一个长期支持版本(LTS)。我们将持续维护v1.2以及v1.1这两个版本,v1.0将停止更新。JuiceFS是为云环境设计的分布式文件系统,支持超过10种元数据引擎和30种以上的数据存储引擎。这些丰富的选择使得用户可以灵活应对多变的企业环境和数据存储需求;同时,JuiceFS兼容多种访问协议,包括POSI
- 大数据学习|理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
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文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型,数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,通常是以文本格式(如CSV或TSV)或者二进制格式(如Parquet或ORC)。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中,如MySQL,用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
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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
- 云原生应用(7)之Docker容器数据持久化存储机制
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一、Docker容器数据持久化存储介绍物理机或虚拟机数据持久化存储由于物理机或虚拟机本身就拥有大容量的磁盘,所以可以直接把数据存储在物理机或虚拟机本地文件系统中,亦或者也可以通过使用额外的存储系统(NFS、GlusterFS、Ceph等)来完成数据持久化存储。Docker容器数据持久化存储由于Docker容器是由容器镜像生成的,所以一般容器镜像中包含什么文件或目录,在容器启动后,我们依旧可以看到相
- Hdfs的机架感知与副本放置策略
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1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分,有效地提高了数据的可靠性,可用性和性能,使其成为处理大规模数据的理想选择.2.机架感知2.1什么是机架感知Hadoop组件时机架感知的.例如,hdfs块放
- Django 后端架构开发:存储层调优策略解析
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- HDFS的编程
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一、HDFS原理HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上
- Hadoop 的基本 shell 命令
难以触及的高度
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Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce进行交互。以下是一些常用的Hadoopshell命令:一、HDFS命令1.查看HDFS状态`hdfsdfsadmin-report`:显示HDFS的健康状态和容量信息。2.文件系统操作`hdfsdfs-ls[path]`:列出指定路径下的文件和目录。`hdfsdfs-du[path]`:显示指定路径
- 【RH134知识点问答题】第9章 访问网络附加存储
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目录1.NFS的主要功能是什么?2.如何安装与配置NFS?3.说出手动挂载NFS的必要步骤。4.说出自动挂载NFS的必要步骤。5.说明创建自动挂载时的间接映射和直接映射的主要区别。1.NFS的主要功能是什么?NFS是一种分布式文件系统协议,主要功能包括:①允许远程计算机通过网络访问共享文件。②实现文件系统在客户端和服务器之间的透明访问。③支持文件的共享、读取和写入,使得多个计算机可以共享相同的文件
- 服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别
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服务器虚拟化和云平台
云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括弹性云服务器和裸金属服务器。云硬盘类似PC中的硬盘,需要挂载至云服务器使用,无法单独使用。您可以对已挂载的用户可以为虚拟IP地址绑定一
- HDFS
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(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
- SeaweedFS部署
仙女陈
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SeaweedFS介绍SeaweedFS是一个分布式文件系统应用场景:主要用于存储处理小文件、大文件分块成小文件上传Githup地址:https://github.com/chrislusf/seaweedfs官方文档:https://github.com/chrislusf/seaweedfs/wikiseaweedfs源码解析:https://www.bbsmax.com/A/6pdDYXQK
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- 以内存为核心的开源分布式存储系统
这次靠你了
大数据Tachyonhdfs大数据
是一个以内存为核心的开源分布式存储系统,也是目前发展最迅速的开源大数据项目之一。Tachyon为不同的大数据计算框架(如ApacheSpark,HadoopMapReduce,ApacheFlink等)提供可靠的内存级的数据共享服务。此外,Tachyon还能够整合众多现有的存储系统(如AmazonS3,ApacheHDFS,RedHatGlusterFS,OpenStackSwift等),为用
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟