- 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,
- 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
- 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
- 【HDFS】角色的架构设计
流辉fglow
#HDFS大数据hdfshadoop大数据学习分布式
HDFS角色的架构设计前置知识:Windows与Linux文件系统的差异HDFS中的角色及功能HDFS的架构NameNodeDataNodeNameNode元数据的持久化说明:/表示两个词是同一语义,方便你理解的前置知识:Windows与Linux文件系统的差异Windows&LInux虽然都有硬盘/分区、目录,但感受很不同的是:Windows:有很强的分区概念,要先通过不同的“盘符”去找文件在命
- HDFS的启动过程
ffbc2020
HDFSHDFS
HDFS的启动过程HDFS的启动过程分为四个阶段:第一阶段:NameNode读取包含元数据信息的fsimage文件,并加载到内存;第二阶段:NameNode读取体现HDFS最新状态的edits日志文件,并加载到内存中第三阶段:生成检查点,SecondaryNameNode将edits日志中的信息合并到fsimage文件中第四阶段:进入安全模式,检查数据块的完整性HDFS的安全模式什么是安全模式安全
- 集群hdfs启动
sxu~源
hdfshadoopbigdata
1)各个模块分开启动/停止(配置ssh是前提)常用(1)整体启动/停止HDFSstart-dfs.sh/stop-dfs.sh(2)整体启动/停止YARNstart-yarn.sh/stop-yarn.sh2)各个服务组件逐一启动/停止(1)分别启动/停止HDFS组件hdfs--daemonstart/stopnamenode/datanode/secondarynamenode(2)启动/停止Y
- spark常用命令
我是浣熊的微笑
spark
查看报错日志:yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME目录,输入bin/spark-submit--help可以得到该命令的使用帮助。hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--
- 编程常用命令总结
Yellow0523
LinuxBigData大数据
编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令kafka命令Hibench命令MySQL命令3.Linux常用命令Git命令conda命令pip命令查看Linux系统的详细信息查看Linux系统架构(X86还是ARM,两种方法都可)端口号命令L
- Hadoop常见面试题整理及解答
叶青舟
Linuxhdfs大数据hadooplinux
Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。(2)关系型数据库仅支持标准结构化数据格式,Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- hive表格统计信息不准确
weixin_41956627
hivehivehadoop数据仓库
问题描述有个hive分区表,orc存储格式,有个分区,查询selectcount(1)fromtablewheredt='yyyyMMdd'结果是0,但查询select*fromtablewheredt='yyyyMMdd'又能查到数据,去hdfs对应目录下查看,也能看到有数据文件解决执行如下sqlANALYZETABLEdb.table1PARTITION(dt='20240908')COMPU
- 人生苦短我用Python pandas文件格式转换
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人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 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
- 解决flume在抽取不断产生的日志文件时,hdfs上出现很多小文件的问题
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问题在使用flume时,需要编写conf文件,然后执行,明明sinks已经指定了roll的三个参数:a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0(根据写入时间来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=0(根据写入的文件大小来切割)a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0(根据Event数量来切割)其中0代表不根据其属性来切割文件但是hdfs上还会
- 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
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hivehadoop
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
- 详解 JuiceFS sync 新功能,选择性同步增强与多场景性能优化
Juicedata
性能优化
JuiceFSsync是一个强大的数据同步工具,支持在多种存储系统之间进行并发同步或迁移数据,包括对象存储、JuiceFS、NFS、HDFS、本地文件系统等。此外,该工具还提供了增量同步、模式匹配(类似Rsync)、分布式同步等高级功能。在最新的v1.2版本中,针对Juicesync我们引入了多项新功能,并对多个场景进行了性能优化,以提高用户在处理大目录和复杂迁移时的数据同步效率。新增功能增强选择
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BigDataMLApplication
大数据hadoophadoophdfs大数据
HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中,有三个关键的组件:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一,负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- 【Hadoop|HDFS篇】NameNode和SecondaryNameNode
Vez'nan的幸福生活
hadoophdfs大数据
1.NN和2NN的工作机制思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的?首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低。因此,元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的Fslmage。这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时,如果同时更新FsIm
- Hbase的简单使用示例
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hbase数据库大数据
HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库,适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写,并且能够处理PB级数据。HBase通常用于实时数据存取场景,与Hadoop生态紧密集成。使用HBase的Java示例前置条件HBase集群:确保HBase集群已经安装并启动。如果没有,你可以通过本地伪分布模式或Docker来运行HBase。Hadoop配置:HBas
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
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
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
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
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。