- Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理
家常凉菜
kafkarocketmqrabbitmq
最近学习了Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理,本文主要是记录一下Kafka、RabbitMQ、RocketMQ三款中间件之间的区别。下面先对各自的架构进行简单的介绍,然后详细对比一下他们之间的关键不同点。由于学习时间和个人水平有限,文中错误之处在所难免,敬请指正。一、Kafka简介Producer:生产者,向Kafka集群(Broker)中发送消息Consumer:
- sparkML入门,通俗解释机器学习的框架和算法
Tometor
spark-ml机器学习算法回归数据挖掘人工智能scala
一、机器学习的整体框架(类比烹饪)假设你要做一道菜,机器学习的过程可以类比为:步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜(红烧肉/沙拉)|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计4.试做并尝味道|调整火候和调味|模型训练与调参5.最终成品|端上桌的菜|模型部署与应用二、机器学习的核心流程1.数
- 使用 Node.js 和 Follow 模块监控 CouchDB 数据库变更
田猿笔记
nodeJs高级应用node.jscouchdb数据库
在现代分布式系统中,实时监控数据库变更并将数据推送到消息队列(如RabbitMQ)是一个常见需求。本文将介绍如何使用Node.js、Nano库和Follow模块实现对CouchDB数据库的变更监控,处理历史数据并无缝切换到实时监听。背景CouchDB提供了强大的_changes端点,支持实时获取数据库变更。通过结合Node.js的异步能力和Follow模块的事件驱动机制,我们可以构建一个高效的监控
- 面试基础---分布式架构基础消息队列Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 对比
WeiLai1112
分布式架构面试分布式架构java后端dubbospringboot
分布式架构消息队列深度解析:KafkavsRabbitMQvsRocketMQ引言在高并发、高可用的分布式系统中,消息队列是实现异步通信、流量削峰、系统解耦的核心组件。Kafka、RabbitMQ和RocketMQ是当前最主流的消息中间件,各自在性能、可靠性、生态支持等方面有独特优势。本文将深入探讨三者的设计原理、核心特性及适用场景,结合电商、金融等实际案例与源码分析,为技术选型提供全面指导。1.
- 大数据面试之路 (三) mysql
愿与狸花过一生
大数据面试职场和发展
技术选型通常也是被问道的问题,一方面考察候选人对技术掌握程度,另一方面考察对项目的理解,以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍,是一个很好来的方式,会让人觉得思路清晰,项目理解透彻。将SparkSQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因:1.数据应用场景适配OLTP与OLAP分工:SparkSQL擅长处理大数据量的OLAP(分析型)任务,而MySQL作为OLTP(事务型)数据库,
- Java集成消息队列实战:从RabbitMQ到Kafka的完整解决方案 [特殊字符]
添砖Java中
java-rabbitmqjavarabbitmqkafkaspringboot
一、为什么消息队列是分布式系统的血脉?❓1.1消息队列核心价值异步处理:订单创建→发送短信异步执行系统解耦:支付服务与物流服务独立演进流量削峰:应对秒杀活动瞬时流量可靠传输:网络故障时保证消息不丢失1.2技术选型指南消息队列吞吐量延迟可靠性适用场景RabbitMQ万级微秒级★★★★★金融交易、实时通知Kafka百万级毫秒级★★★★☆日志收集、流处理RocketMQ十万级毫秒级★★★★★电商订单、事
- 如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理
shuoac
python
在当代自然语言处理领域,拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像,SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中,我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型(LLM)近年来在各个领域中获得了广泛的应用,它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
- RDD 行动算子
阿强77
RDDSpark
在ApacheSpark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子:1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中,并返回一个数组。注意:如果数据集很大,可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
- 讲一下Spark的shuffle过程
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- Spark常见面试题目(1)
冰火同学
Sparkspark面试大数据
Spark有哪几种部署的方式,谈谈方式都有哪些特点第一种是local本地部署,通常就是一台机器用于测试。第二种是standalone部署模式,就是一个master节点,控制几个work节点,其实一台机器的standalone模式就是它自己即是master,又是work。第三种是yarn模式,就是吧spark交给yarn进行资源调度管理。第四种就是messon模式,这种在国内很少见到。Spark主备
- Spark数据倾斜的问题
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜,包括SparkStreaming和SparkSQL,表现主要有下面几种:1、Excutorlost,OOM,Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行,整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例,我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
大数据hadoophive
大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- 大数据面试之路 (一) 数据倾斜
愿与狸花过一生
大数据面试职场和发展
记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
- scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理
Tometor
scalajavascript后端java数据结构
复杂的数据源,和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题,本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据,和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时(如,、|、\t混合使用),可采用以下方法:1.1动态检测分隔符//示例:自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val
- RabbitMQ报错:Shutdown Signal channel error; protocol method
m0_74825093
面试学习路线阿里巴巴rabbitmq分布式
报错信息:ShutdownSignal:channelerror;protocolmethod:#method(reply-code=406,reply-text=PRECONDITION_FAILED-unknowndeliverytag1,class-id=60,method-id=80)原因默认情况下RabbitMQ是自动ACK(确认签收)机制,就意味着MQ会在消息发送完毕后,自动帮我们去A
- clickhouse去重复数据解决方案
追梦者123
clickhouse
原因出现问题因为我们的maxwell对接rabbitmqrabbitmq监听的是mysql的belog日志文件,所以mysql数据的实时操作都会同步数据到maxwell中从而导致新增插入一条,修改插入一条,删除插入一条,导致同一条数据有大量的重复数据。解决方案在仪表板调用统计相关接口之前,先将重复数据处理掉OPTIMIZETABLEtable_nameFINAL这样就可以根据orderby(uui
- RabbitMQ高级特性--持久性
小五Z
RabbitMQrabbitmq分布式
我们在前面讲了消费端处理消息时,消息如何不丢失,但是如何保证当RabbitMQ服务停掉以后,生产者发送的消息不丢失呢.默认情况下,RabbitMQ退出或者由于某种原因崩溃时,会忽视队列和消息,除非告知他不要这么做.RabbitMQ的持久化分为三个部分:交换器的持久化、队列的持久化和消息的持久化一、交换机持久化交换器的持久化是通过在声明交换机时是将durable参数置为true实现的.相当于将交换机
- Rabbitmq从入门到精通
XJzz3
消息中间件rabbitmq
文章目录1.RabbitMQ简介1.2组件介绍1.1消息队列的选择1.2Docker安装rabbitmq1.4消息应答机制2.1交换机类型2.1direct2.2fanout2.3topic:2.4header3RabbitMQ集群搭建3.1docker搭建rabbitmq集群4死信队列4.1ttl消息过期:生产者添加延迟生产4.2队列最大长度4.35.延迟队列6.发布确认机制6.1发布确认原理1
- VEC系列-RabbitMQ 入门笔记
怎么又抽烟
VEC教程系列rabbitmq.netcorec#
消息队列(MQ)对于开发者来说是一个经常听到的词汇,但在实际开发中,大多数人并不会真正用到它。网上已经有很多关于MQ概述和原理的详细讲解,官网文档和技术博客也都介绍得很深入,因此,我在这里就不再赘述。我一直认为,学习一项技术不仅要知道它是什么,更重要的是知道怎么用,以及在哪些场景下应该用。所以这篇文章主要就是站在一个新手的角度进行描述以及实现MQ的实际运用。使用MQ的常见情景系统解耦:比如电商系统
- RabbitMQ error : cannot_delete_plugins_expand_dir
dev-tang
java-rabbitmqrabbitmq分布式
通过命令rabbitmq-server前台启动RabbitMQ报错...Startingbroker...BOOTFAILED===========Errorduringstartup:{error,{cannot_delete_plugins_expand_dir,["/var/lib/rabbitmq/mnesia/rabbit@centos7-plugins-expand",{cannot_
- RabbitMQ知识点梳理
java1224
rabbitmq分布式
1.RabbitMQ逻辑架构有哪些?分为server端(也称为Broker)和client端server端:Broker:RabbitMQ服务器,用于对外提供服务。客户端(生产者及消费者)使用RabbitMQ消息中间件均需要连接到Broker,使用Rabbit的消息队列服务。VirtualHost:Broker的虚拟机,提供多租户功能,实现租户的权限分离。Exchange:消息交换器,指定消息发送
- 【从0到1构建高并发后端系统:Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】
小怪兽9699
springboot
一、架构演进路径图图1:从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践://ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:datasource:names:ds0,ds1rules:sharding:tables:order:actual-data-nodes:ds$->{0..1}.order_$->{0..3}ta
- Spark-TTS:基于大模型的文本语音合成工具
CITY_OF_MO_GY
魅力语音语音识别深度学习人工智能
GitHub:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统,它利用大型语言模型(LLM)的强大功能进行高度准确和自然的语音合成;旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建,无需额外的生成模型,它不依赖于单独的模型来生成声学特征,而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- ABP框架综合示例代码及消息队列(MQ)集成教程
KX-EZ
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ABP框架是一个基于.NET的企业级应用程序开发框架,它集成了领域驱动设计、模块化、分层架构、依赖注入、CQRS、事件溯源等最佳实践。本教程包含所有ABP核心功能和模块的示例代码,展示如何利用ABP开发不同类型的项目,并详细讲解了ABP支持的消息队列(如RabbitMQ)的集成方法。开发者可以利用这些示例深入学习ABP的使用和扩展,从而在构建企业级应用程序时提
- Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别
种豆走天下
kafkarabbitmqrocketmq
Kafka、RabbitMQ、和RocketMQ都是广泛使用的消息中间件,它们各自有不同的特点、架构设计和应用场景。下面是它们之间的主要区别:1.架构设计Kafka:Kafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,主要用于处理大规模数据流。Kafka的架构包括Producer(生产者)、Consumer(消费者)、Broker(代理)和Topic(主题)。Kafka使用分区和副本来提
- 大数据实战:Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏
WuJiWeb3
区块链链上数据分析从0到1搭建区块链大数据平台sparkhive大数据web3区块链hadoop
简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算,所以我们的数据源是Hive表数据,Sink表也是Hive表,即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到:如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
- RabbitMQ之交换机
CodePanda@GPF
RabbitMQrabbitmq分布式
文章目录1.交换机概念2.fanout交换机3.direct交换机4.topic交换机1.交换机概念RabbitMQ消息传递模型的核心思想是:生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上,通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。相反,生产者只能将消息发送到交换机(exchange),交换机工作的内容非常简单,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何
- 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,