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weixin_33738555
运维python操作系统
参考:http://zmrenwu.com/post/20/uWSGI是一个Web应用服务器,它具有应用服务器,代理,进程管理及应用监控等功能。它支持WSGI协议,同时它也支持自有的uWSGI协议,该协议据说性能非常高,而且内存占用率低,为mod_wsgi的一半左右,我没有实测过。它还支持多应用的管理及应用的性能监控。虽然uWSGI本身就可以直接用来当Web服务器,但一般建议将其作为应用服务器配合
- ActiveMQ学习总结(10)——ActiveMQ采用Spring注解方式发送和监听
一杯甜酒
ActiveMQ
对于ActiveMQ消息的发送,原声的api操作繁琐,而且如果不进行二次封装,打开关闭会话以及各种创建操作也是够够的了。那么,Spring提供了一个很方便的去收发消息的框架,springjms。整合Spring后,代码不仅变得非常优雅,而且易用性和扩展性更好。1.maven依赖org.apache.xbeanxbean-spring3.16org.springframeworkspring-jms
- How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem
IT•轩辕
CloudyComputationsparkhadoop大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
- 爬虫基础
20岁30年经验的码农
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mavenpomorg.jsoupjsoup1.16.1org.apache.httpcomponentshttpcore4.4.16org.apache.httpcomponentshttpclient4.5.14commons-iocommons-io2.13.0====================================遍历网站内容爬取网站网址packagecom.xiaocao
- Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
kkk1622245
flinksql大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink出类拔萃,它是一个高性能、易扩展、用于处理有界和无界数据流的分布式处理引擎。FlinkSQL是ApacheFlink提供的一种声明式API,允许开发者以SQL的形式,轻松实现复杂的数据流和批处理分析。本文将重点探讨如何通过FlinkSQL来实现对SFTP文件的读写操作,这是在实际应用中经常遇到的一种场景。Flink与SFTP文件的读写在很多实际应用场景中,数
- kafka详细介绍以及使用
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ApacheKafka是一个由Apache软件基金会开发的开源流式数据平台和消息系统。它被设计用于处理实时数据流,并能够支持高容错性、可伸缩性和可靠性。Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年捐赠给Apache软件基金会。它现在被许多公司广泛应用于构建实时数据流架构和事件驱动型应用程序。Kafka提供了一种高性能、持久性的消息传递系统,通过将消息发布到主题(topic)和订阅这些主题
- Tomcat新手入门指南:从零开始安装与基本配置
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在conf/server.html配置文件中添加(在标签上添加)访问地址:http://localhost:8081/hello.html
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一、概述这是一个基于HadoopMapReduce框架实现的经典词频统计程序。程序会统计输入文本中每个单词出现的次数,并将结果输出到HDFS文件系统。二、代码结构packagecom.bigdata.wc;//Hadoop核心类库导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;//数据类型定义
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以下是Tomcat新手入门指南,从零开始快速掌握安装与基本配置技巧:一、安装前准备确认Java环境Tomcat依赖JDK运行,需提前安装JDK8及以上版本。验证Java环境:命令行输入java-version和javac,若无报错则配置成功。下载Tomcat访问Tomcat官网,选择与系统匹配的版本(如Windows解压版)。二、安装步骤解压安装包将下载的Tomcat压缩包解压至无中文路径的目录(
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1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
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- 2025年 Apache SeaTunnel 2月份社区月报速递
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SeaTunnel社区月报2025-02期“各位热爱ApacheSeaTunnel的小伙伴们,SeaTunnel社区月报来啦!”SeaTunnel正在迅猛发展,这将有利于提升数据同步的高可扩展性、高性能及高可靠性。SeaTunnelMonthlyMergeStars感谢以下小伙伴上个月为ApacheSeaTunnel做的精彩贡献(排名不分先后):@hawk9821@fcb-xiaobo@akula
- Spring Boot 动态配置管理:ZooKeeper 集成与 Redis 配置覆盖实践
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一、引言在微服务架构中,配置管理的动态性与灵活性至关重要。传统通过application.properties/application.yml进行静态配置的方式,已难以满足实时更新需求。本文将详细介绍如何通过ZooKeeper实现SpringBoot应用的Redis配置动态管理,并支持配置热刷新。二、核心实现方案1整体架构设计ZooKeeper作为配置中心存储Redis配置SpringBoot应用
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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