sulliy

Hadoop安装指南

安装环境

OS：Ubuntu Linux 8.0

Java：sun-java 1.6.0.20

Hadoop：hadoop-0.20.2

安装Hadoop之前需要做一些准备工作，系统应该先安装Java和SSH，并且保证sshd一直运行，以便使用Hadoop脚本管理器远端访问Hadoop守护进程。

第一步：安装SSH

使用OpenSSH，在配置好源的情况下，输入如下命令：

sudo apt-get install openssh-serveropenssh-client

结果如下：

出现这种情况的可能原因是，客户端与服务器不匹配。首先删除客户端，运行如下命令：

sudo apt-get remove openssh-client

重新运行如下命令：

sudo apt-get install openssh-server

选择是继续完成安装。

可以使用如下3条命令停止、启动、重启SSH。

/etc/init.d/ssh stop

/etc/init.d/ssh start

/etc/init.d/ssh restart

第二步安装Java

Ubuntu默认安装了Java，但那不是我们所需要的。因为它是BSD OpenJDK，而不是SUN JDK。

可以通过如下命令查询：

java –version

使用如下命令来获得JDK：

sudo apt-get install sun-java6-jdk

安装过程中会出现DLJ许可协议，阅读同意选择OK回车，即可继续安装。安装完成后可以在/usr/lib/jvm/下发行新文件夹java-6-sun-1.6.0.20。

第三步配置SSH

Hadoop通过SSH来启动所有的slaves。使用命令$ssh localhost:

选择yes:

需要密码访问。重新设置，输入如下内容：

sudo ssh-keygen –t dsa –P ‘’ –f~/.ssh/id_dsa

输入如下命令创建一个新文件authorized_keys:

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

再次$ ssh localhost将不再需要密码。

第四步配置Hadoop

修改文件conf/hadoop-env.sh。找到Java路径一句：

# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun

将其改为：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.20

第四步 Hadoop单机模式

尝试运行$bin/hadoop，将会显示Hadoop脚本的使用文档。

新建一个文件夹，用于存放测试数据。

$mkdir input

将Hadoop配置文件夹的.xml文件放入新建的文件夹，作为测试数据。

$cp conf/.xml input

总共放入了5个xml文件。

运行命令：

$bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jargrep input output ‘dfs[a-z.]+’

产生的信息如下：

10/05/0419:28:37 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics withprocessName=JobTracker, sessionId=
10/05/04 19:28:37 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 5
10/05/04 19:28:38 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001
10/05/04 19:28:38 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 5
10/05/04 19:28:38 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:38 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:39 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.LocalJobRunner:file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/input/core-site.xml:0+178
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0'done.
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:40 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000001_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.LocalJobRunner:file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/input/hadoop-policy.xml:0+4190
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000001_0'done.
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:41 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000002_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.LocalJobRunner:file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/input/capacity-scheduler.xml:0+3936
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000002_0'done.
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000003_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.LocalJobRunner:file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/input/mapred-site.xml:0+178
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000003_0'done.
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:42 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000004_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.LocalJobRunner:file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/input/hdfs-site.xml:0+178
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_m_000004_0'done.
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.Merger: Merging 5 sorted segments
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1segments left of total size: 21 bytes
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.TaskRunner: Task attempt_local_0001_r_000000_0 isallowed to commit now
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.FileOutputCommitter: Saved output of task'attempt_local_0001_r_000000_0' tofile:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/grep-temp-1659003440
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
10/05/04 19:28:43 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0'done.
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient: Counters: 13
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:    FILE_BYTES_READ=974719
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:    FILE_BYTES_WRITTEN=1032450
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Reduce inputgroups=1
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Combine outputrecords=1
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Map inputrecords=219
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Reduce shufflebytes=0
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Reduce outputrecords=1
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     SpilledRecords=2
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Map outputbytes=17
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Map inputbytes=8660
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Combine inputrecords=1
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Map outputrecords=1
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.JobClient:     Reduce inputrecords=1
10/05/04 19:28:44 INFO jvm.JvmMetrics: Cannot initialize JVM Metrics withprocessName=JobTracker, sessionId= - already initialized
10/05/04 19:28:44 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsingthe arguments. Applications should implement Tool for the same.
10/05/04 19:28:44 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0002
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0002_m_000000_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.LocalJobRunner: file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/grep-temp-1659003440/part-00000:0+111
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0002_m_000000_0'done.
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1segments left of total size: 21 bytes
10/05/04 19:28:45 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0002_r_000000_0 isdone. And is in the process of commiting
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.LocalJobRunner:
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.TaskRunner: Task attempt_local_0002_r_000000_0 isallowed to commit now
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local_0002_r_000000_0'to file:/home/sulliy/UESTC/Hadoop/Hadoop/hadoop-0.20.2/output
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.TaskRunner: Task 'attempt_local_0002_r_000000_0'done.
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0002
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient: Counters: 13
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:    FILE_BYTES_READ=640771
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:    FILE_BYTES_WRITTEN=685225
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Reduce inputgroups=1
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Combine outputrecords=0
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Map inputrecords=1
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Reduce shufflebytes=0
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Reduce outputrecords=1
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     SpilledRecords=2
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Map outputbytes=17
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Map inputbytes=25
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Combine inputrecords=0
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Map outputrecords=1
10/05/04 19:28:46 INFO mapred.JobClient:     Reduce inputrecords=1

结尾处给出了Map和Reduce的统计信息。

使用命令查看结果：

cat output/*

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2025毕业设计指南：如何用Hadoop构建超市进货推荐系统？大数据分析助力精准采购计算机编程指导师 Java实战集 Python实战集大数据实战集课程设计 hadoop 数据分析 spring boot java 进货 python
✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码基于hadoop的超市进货推荐系
Hadoop Common 之序列化机制小解猫君之上 #Apache Hadoop
1.JavaSerializable序列化该序列化通过ObjectInputStream的readObject实现序列化，ObjectOutputStream的writeObject实现反序列化。这不过此种序列化虽然跨病态兼容性强，但是因为存储过多的信息，但是传输效率比较低，所以hadoop弃用它。（序列化信息包括这个对象的类，类签名，类的所有静态，费静态成员的值，以及他们父类都要被写入）publ
深入理解hadoop(一)----Common的实现----Configuration maoxiao_jsd 深入理解----hadoop
属本人个人原创，转载请注明,希望对大家有帮助！！一,hadoop的配置管理a,hadoop通过独有的Configuration处理配置信息Configurationconf=newConfiguration();conf.addResource("core-default.xml");conf.addResource("core-site.xml");后者会覆盖前者中未final标记的相同配置项b
hadoop 0.22.0 部署笔记 weixin_33701564 大数据 java 运维
为什么80%的码农都做不了架构师？>>>因为需要使用hbase，所以开始对hbase进行学习。hbase是部署在hadoop平台上的NOSql数据库，因此在部署hbase之前需要先部署hadoop。环境：redhat5、hadoop-0.22.0.tar.gz、jdk-6u13-linux-i586.zipip192.168.1.128hostname：localhost.localdomain（
解决Windows环境下hadoop集群的运行_window运行hadoop,unknown hadoop01(4) 2401_84160087 大数据面试学习
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！org.apache.hadoophadoop-com
解决Windows环境下hadoop集群的运行_window运行hadoop,unknown hadoop01(3) 2401_84160087 大数据面试学习
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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
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 hive hadoop
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
Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念 lzhlizihang hadoop mapreduce 大数据
文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法（自定义分区器）4、reducer方法5、driver（main方法）6、Writable（手机流量统计案例的实体类）三、关于片和块1、什么是片，什么是块？2、mapreduce启动多少个MapTask任务？四、MapReduce的原理五、Shuffle过
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windows cmd command
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jquery easyui datagrid 数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess : function (data){ $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }}); 2.onL
jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScript html jquery Web css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
mybatis的paramType kerryg DAO sql
MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp java HotSpot 内存对象大小 sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上适用。
SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current 其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本

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