- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
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大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop 发展过程是怎样的?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年,美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS(GoogleFileSystem)。由于该文件系统设计得足够简单,可以适应大规模数据集存储需求,在此基础上演化出多种应用,包括MapReduce、BigTable、PageRank等,并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年,Google发布了第一版Hadoop项目,定位是
- 【大数据】分布式文件系统算法
大雨淅淅
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目录一、分布式文件系统算法概述二、分布式文件系统算法分类三、分布式文件系统算法实现3.1分布式文件系统算法C语言实现3.2分布式文件系统算法JAVA实现四、分布式文件系统算法应用五、分布式文件系统算法发展趋势一、分布式文件系统算法概述分布式文件系统是一种允许通过网络将物理上分散存储的文件系统资源逻辑上集中管理的系统。它通过将文件数据分布在多个服务器上,提高了数据的可用性、可靠性和扩展性。二、分布式
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- FastDFS 分布式存储系统深度解析与实践指南
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一、FastDFS技术背景与核心定位在大数据与云计算技术高速发展的当下,企业面临着海量非结构化数据存储与管理的严峻挑战。像图片、视频、日志文件这类非结构化数据,其规模正以指数级速度增长,传统单机存储方案在容量、性能和可靠性等方面的局限性日益凸显,已无法满足高并发访问、高可用性保障和灵活横向扩展的需求。在此背景下,FastDFS作为一款开源的轻量级分布式文件系统应运而生,它凭借简洁高效的设计理念、出
- 剖析分布式文件存储系统 FastDFS
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介FastDFS是一个开源的高性能分布式文件系统,它对文件进行管理、存储、调度等操作。它支持文件的切片、同步加速、文件访问统计等功能。FastDFS客户端库对接语言包括C/C++,Java,PHP,Python,Ruby,Node.js,Go等。FastDFS存储集群可以部署在互联网、公司网络环境中,提供高可靠性和容灾能力。它设计了简单的设计理念和开发模式,非常容
- mount.lustre: /dev/sdc has not been formatted with mkfs.lustre or the backend filesystem type is not
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在Linux系统中,如果你尝试挂载一个Lustre文件系统,但遇到了/dev/sdchasnotbeenformattedwithmkfs.lustreorthebackend的错误信息,这通常意味着你的磁盘分区还没有被格式化为Lustre文件系统。Lustre是一个高性能的分布式文件系统,通常用于大规模并行计算环境中。要解决这个问题,你需要按照以下步骤操作:创建文件系统首先,你需要使用mkfs.
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一、Hadoop是什么?(1)Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(2)Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中(3)Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce(4)Hadoop被公认为行业大数据
- DataX HdfsReader 插件:快速上手与深入解析
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引言在数据处理与分析的领域中,数据的高效读取与传输是至关重要的环节。DataX作为一款强大的开源离线同步工具,为我们提供了便捷的数据同步解决方案。其中,HdfsReader插件专门用于从Hadoop分布式文件系统(HDFS)中读取数据,并且能够将其转换为DataX传输协议传递给Writer进行后续处理。本文将详细介绍DataXHdfsReader插件的使用方法,无论是新手小白还是经验丰富的高手,都
- GFS(Gluster)分布式文件系统
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目录基本概念一、核心概念与技术特性二、架构组成与核心组件工作流程一、GlusterFS核心工作流程1.客户端挂载流程2.文件写入流程(以复制卷为例)3.文件读取流程二、关键后台进程三、故障处理流程四、性能优化设计优势一、无中心化架构二、极致横向扩展能力三、数据高可用机制四、协议兼容与生态集成五、成本与运维优势六、性能优化特性缺陷一、元数据架构缺陷⚡二、性能局限性
- 深度解析 JuiceFS 权限管理:Linux 多种安全机制全兼容
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在多用户和高安全性要求的系统中,文件与目录权限控制是实现资源隔离与系统安全的基础机制。Linux操作系统的文件权限模型提供了灵活强大的权限控制机制,通过对用户、组和其他用户的权限设置,确保系统资源的安全性和合规性。作为一款支持Linux系统的分布式文件系统,JuiceFS需要与Linux权限管理模型兼容,以实现一致的访问控制和数据安全。本文将深入探讨JuiceFS在实际应用中的权限管理实践,帮助用
- 史上最全Hadoop面试题(最新版)
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1、聊聊:Hadoop集群的最主要瓶颈Hadoop集群的最主要瓶颈可能包括以下几个方面:网络带宽:Hadoop集群中的数据通常需要在不同的节点之间传输,如果网络带宽不足,可能会导致数据传输速度变慢,从而影响整个集群的性能。存储性能:Hadoop集群通常使用分布式文件系统来存储数据,如果存储性能不足,可能会导致数据读写速度变慢,从而影响整个集群的性能。计算资源:Hadoop集群中的计算任务通常需要在
- Hadoop 十年:从谷歌论文到全球企业的标配技术
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Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集
- Spring Boot 2.x :通过 spring-boot-starter-hbase 集成 HBase
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本文内容HBase简介和应用场景spring-boot-starter-hbase开源简介集成HBase实战小结一、HBase简介和应用场景1.1HBase是什么?HBase是什么?HBase是在Hadoop分布式文件系统(简称:HDFS)之上的分布式面向列的数据库。而且是2007最初原型,历史悠久。那追根究底,Hadoop是什么?Hadoop是一个分布式环境存储并处理大数据。Hadoop使用Ma
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文章目录1.**分布式数据管理的核心概念**1.1什么是分布式数据管理?1.1.1分布式数据管理的特点1.2分布式数据管理的应用场景2.**分布式数据管理的实现原理**2.1分布式数据管理的架构2.2分布式数据库示例:使用分布式数据库2.3分布式文件系统示例:使用分布式文件系统2.4数据同步机制示例:使用数据同步机制3.**分布式数据管理的应用场景**3.1多设备协同示例:多设备文件共享3.2任务
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下图为大家展示了Hadoop生态圈体系中的主要组件以及它们彼此之间的关系。 视频讲解如下:Hadoop生态圈组件【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件 这里先简单说明每一个组件的作用功能。一、HDFS 它的全称是HadoopDistributedFileSystem,它是Hadoop分布式文件系统
- Hadoop 大数据启蒙:初识 HDFS
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Hadoop大数据启蒙:初识HDFS(含命令与架构详解)关键词:Hadoop、HDFS、分布式存储、NameNode、DataNode、大数据入门一、什么是HDFS?HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop生态中最核心的组件之一,是为大规模数据存储和高吞吐量数据访问而设计的分布式文件系统。它允许用户将超大文件存储在由普通硬件组成的集群上,具备高容错、横向扩展
- 大数据处理框架:从 Hadoop 到 Spark 的深度对比与实战
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一、引言在大数据时代,高效处理海量数据成为关键。Hadoop和Spark作为两个经典的大数据处理框架,各自有着独特的优势和应用场景。深入了解它们的差异,并通过实战掌握其使用方法,对于大数据开发者和分析师至关重要。二、架构对比(一)Hadoop架构Hadoop采用主从架构,核心组件为HDFS(分布式文件系统)和MapReduce计算模型。HDFS负责数据存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上
- Linux 网络文件系统 NFS:配置与管理指南
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网络文件系统(NetworkFileSystem,NFS)是一种分布式文件系统协议,允许不同计算机系统之间通过网络共享文件和目录。NFS是Unix和Linux环境中常用的文件共享解决方案之一。本文将详细介绍如何在Linux系统中配置和管理NFS。一、NFS基本概念1.什么是NFSNFS是由SunMicrosystems开发的分布式文件系统协议,通过网络让多台计算机可以共享文件和目录。NFS允许客户
- Hive实战讲解-1
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它构建在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上,提供了类SQL的查询语言HiveQL,允许用户以类似操作关系型数据库的方式处理和分析大规模数据集,将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,从而让不熟悉MapReduce编程的分析师和数据科学家也能高效处理数据。Hive具备显著特点:其一,它拥有强大的可扩展性,基于Hadoop
- Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、Hive和HBase是Hadoop生态系统中三个重要的组件,它们各自解决了大数据存储和处理的不同层面的问题。我们用大白话来解释这三个组件之间的关系:HDFS-数据的仓库:HDFS是一个分布式文件系统,就像是一个巨大的仓库,专门用来存储海量的数据。它把数据分成很多小块,分布在集群中的许多服务器上,这样即使数据量非常大,也能快速访问和
- 如何在 Windows 11 上安装 dfsutil 命令行工具
山岚的运维笔记
windows使用技巧windowsdfsdfsutil
dfsutil是用于管理Windows11和Windows服务器系统中分布式文件系统(DFS)的命令行工具。默认情况下,Windows11系统中dfsutil是处于非激活状态的,因此用户需要手动安装它。对于那些不了解的人来说,“dfsutil”允许管理员配置、故障排除和管理DFS命名空间、复制和属性。它主要被网络和系统管理员用来管理大型文件系统以及跨网络的共享资源。DFS有助于创建统一的命名空间,
- 深入解析NFS:原理、架构与实战操作
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引言在网络存储领域,NFS(NetworkFileSystem)以其稳定性和高效性赢得了广泛的认可。作为一种分布式文件系统协议,NFS允许计算机客户端远程访问服务器上的文件,就如同访问本地文件一样便捷。本文将从技术角度深入探讨NFS的原理、架构、搭建方式以及常见的操作方式,旨在帮助读者全面理解和掌握NFS。一、NFS的原理NFS是一种基于客户端-服务器架构的文件系统。它通过网络,特别是局域网,让多
- 深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn:架构、配置与实战
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一、Hadoop三大件概述Hadoop作为大数据领域的基石,其核心由三大组件构成:HDFS(分布式文件系统):负责海量数据的分布式存储,通过数据分块和副本机制保障可靠性,是大数据存储的基础设施。MapReduce(分布式计算框架):基于“分而治之”思想,将复杂计算任务拆解为Map和Reduce阶段,实现大规模数据的并行处理。Yarn(资源管理器):作为Hadoop的“操作系统”,负责集群资源(内存
- Spark和Hadoop的区别与联系
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一、核心定位与架构Hadoop•定位:分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和计算问题。核心组件:HDFS(分布式文件系统):负责数据存储,提供高吞吐量的海量数据存储能力。MapReduce:分布式计算框架,将任务拆解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段,适合离线批量处理。特点:1.强调数据“存算一体”,计算依赖HDFS存储的数据。2.适合离线、批处理场景,对实时性要求不高。Spar
- HDFS NameNode 联邦机制与高可用方案解析
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一、HDFS单节点NameNode的瓶颈困境在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,NameNode作为核心元数据管理者,承担着文件系统命名空间管理、文件与块映射关系维护等关键任务。传统单节点架构下,NameNode存在一个显著缺陷:内存容量成为横向扩展的天花板。HDFS将所有元数据存储在内存中,单个NameNode的内存容量直接决定了集群可管理的文件数量。当集群规模扩大到亿级文件量时,单节点
- HDFS分布式文件系统
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是ApacheHadoop框架的核心组件之一,是一种分布式文件系统,专为处理大规模数据集在廉价硬件上运行而设计。它借鉴了Google文件系统(GFS)的思想,具有高容错性、高吞吐量、可扩展性等特点,是大数据领域最基础的数据存储架构之一。其核心价值在于通过分布式架构解决了单机存储和计算的瓶颈,为海量数据的存储与处理提供了低成本、高可靠
- HDFS与MapReduce
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce是ApacheHadoop生态系统中的两个核心组件,它们共同支持大规模数据处理和存储。以下是对HDFS和MapReduce的详细介绍,以及它们之间的关系。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)1.1.概述HDFS是一种分布式文件系统,专门设计用于处理大规模数据集。它提供高吞吐量的数
- Hive组成架构和工作原理
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ApacheHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,主要用于处理和分析大规模结构化数据。它将SQL查询转换为MapReduce任务,使得用户可以通过熟悉的SQL语法来操作Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。以下是Hive的组成架构和工作原理的详细说明:一、Hive的组成架构Hive的架构主要由以下几个核心组件组成:用户接口(UserInterface)提供多种用户接口,方便用
- 大数据技术的主要方向及其应用详解
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文章目录一、大数据技术概述二、大数据存储与管理方向1.分布式文件系统2.NoSQL数据库3.数据仓库技术三、大数据处理与分析方向1.批处理技术2.流处理技术3.交互式分析4.图计算技术四、大数据机器学习方向1.分布式机器学习2.深度学习平台3.自动机器学习(AutoML)五、大数据可视化方向1.商业智能工具2.大数据可视化库3.增强分析六、大数据安全与治理方向1.数据安全2.元数据管理3.数据质量
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
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- MongoDB简介[一]
eksliang
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
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zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
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假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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1. 依赖包:
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- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
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Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。