- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- 第84课:StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析
chengnidi5193
StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析编写人:姜伟、唐陈昊、龚湄燕本课分成四部分讲解,第一部分对StreamingContext功能及源码剖析;第二部分对DStream功能及源码剖析;第三部分对Receiver功能及源码剖析;最后一部分将StreamingContext、DStream、Receiver结合起来分析其流程。1、通过SparkStreaming对象
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- Spark Streaming 原理与代码实例讲解
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
SparkStreaming原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时流数据处理的重要性在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实时推荐、实时欺诈检测等。因此,实时流数据处理技术应运而生,成为大数据领域的研究热点。1.2SparkStreaming的优势SparkStreaming是ApacheSpark生态系统中的一个重要组件
- HoRain云--SparkStreaming实时分析的7大优势解析
HoRain 云小助手
spark前端服务器
HoRain云小助手:个人主页⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!⛳️推荐前些天发现了一个超棒的服务器购买网站,性价比超高,大内存超划算!忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。目录⛳️推荐1.与Spark生态的深度集成2.高吞吐量与水平扩展能力3.强大的容错机制4.灵活的状态管理与窗口操作5.丰富的输入/输出连接器6.开发与调试便捷性7.成本效益适用场景总结与其他流处理框架的对比总结SparkSt
- Spark快速入门与实战案例解析
喵手
数据库spark大数据分布式
全文目录:开篇语前言️目录什么是ApacheSpark?为什么选择Spark?⚙️Spark核心组件及架构解析Spark的架构设计Spark环境配置与启动1.安装Java2.下载并配置Spark3.启动SparkShell实战案例:使用Spark进行数据分析1.准备数据2.编写Spark程序3.执行结果Spark扩展与高级应用1.数据流处理(SparkStreaming)2.机器学习(MLlib
- 数据分析学习 Day_01
Detachym
sqlhadoopmysqlspark大数据
一、大数据核心概念与典型业务需求实时分析特点:处理短时间内产生的数据流(如日志、交易、传感器数据)。目标:对正在发生的事件进行即时洞察、监控和响应。技术侧重:流式计算框架(如Flink,SparkStreaming,Storm)。批处理/离线分析特点:处理较长时间跨度内积累的海量历史数据(如日/周/月数据)。目标:面向过去,进行周期性(如每日/每周)的统计、汇总、报表生成和深度挖掘。技术侧重:批处
- 征服Spark as a Service
wangruoze
SparkSpark课程Spark培训Spark企业内训Spark讲师
Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台,基于RDD,Spark成功的构建起了一体化、多元化的大数据处理体系,在“OneStacktorulethemall”思想的引领下,Spark成功的使用SparkSQL、SparkStreaming、MLLib、GraphX近乎完美的解决了大数据中BatchProcessing、StreamingProcessing、Ad-hocQu
- 一天征服Spark!
wangruoze
SparkSpark课程Spark培训Spark企业内训Spark讲师
Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台,基于RDD,Spark成功的构建起了一体化、多元化的大数据处理体系,在“OneStacktorulethemall”思想的引领下,Spark成功的使用SparkSQL、SparkStreaming、MLLib、GraphX近乎完美的解决了大数据中BatchProcessing、StreamingProcessing、Ad-hocQu
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
kafkalinq分布式
使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南,展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流,并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Spark实时流数据处理实例(SparkStreaming通话记录消息处理)
qrh_yogurt
sparkpythonpycharm
所用资源:通过网盘分享的文件:spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.8.jar等4个文件链接:https://pan.baidu.com/s/1zYHu29tLgDvS_L2Ud-22ZA?pwd=hnpg提取码:hnpg1.需求分析:假定有一个手机通信计费系统,用户通话时在基站交换机上临时保存了相关记录,由于交换机的容量有限且分散在各地,因此需要
- 【SparkStreaming】面试题
言之。
大数据
SparkStreaming是ApacheSpark提供的一个扩展模块,用于处理实时数据流。它使得可以使用Spark强大的批处理能力来处理连续的实时数据流。SparkStreaming提供了高级别的抽象,如DStream(DiscretizedStream),它代表了连续的数据流,并且可以通过应用在其上的高阶操作来进行处理,类似于对静态数据集的操作(如map、reduce、join等)。Spark
- Spark入门秘籍
£菜鸟也有梦
大数据基础spark大数据分布式
目录一、Spark是什么?1.1内存计算:速度的飞跃1.2多语言支持:开发者的福音1.3丰富组件:一站式大数据处理平台二、Spark能做什么?2.1电商行业:洞察用户,精准营销2.2金融行业:防范风险,智慧决策2.3科研领域:加速研究,探索未知三、Spark核心组件揭秘3.1SparkCore3.2SparkSQL3.3SparkStreaming3.4SparkMLlib3.5SparkGrap
- TasksetManager冲突导致SparkContext异常关闭
liujianhuiouc
spark
背景介绍当正在悠闲敲着代码的时候,业务方兄弟反馈接收到大量线上运行的sparkstreaming任务的告警短信,查看应用的web页面信息,发现spark应用已经退出了,第一时间拉起线上的应用,再慢慢的定位故障原因。本文代码基于spark1.6.1。问题定位登陆到线上机器,查看错误日志,发现系统一直报CannotcallmethodsonastoppedSparkContext.,全部日志如下[ER
- Flink和Spark的选型
静听山水
大数据flinkspark大数据
在Flink和Spark的选型中,需要综合考虑多个技术维度和业务需求,以下是在项目中会重点评估的因素及实际案例说明:一、核心选型因素处理模式与延迟要求Flink:基于事件驱动的流处理优先架构,支持毫秒级低延迟、高吞吐的实时处理,适合严格的无界数据流场景(如实时风控、监控告警)。Spark:基于微批处理(SparkStreaming)或连续处理(StructuredStreaming),延迟通常在秒
- spark运行架构及核心组件介绍
大数据知识搬运工
spark学习spark架构大数据
目录1.Spark的运行架构1.1Driver1.2Executor1.3ClusterManager1.4工作流程2.Spark的核心组件2.1SparkCore2.2SparkSQL2.3SparkStreaming2.4MLlib2.5GraphX3.Spark架构图4.Spark的优势4.1高性能4.2易用性4.3扩展性4.4容错性5.总结1.Spark的运行架构Spark的运行架构采用M
- 大数据Flink相关面试题(一)
从头再来的码农
Flink面试题大数据flink
文章目录一、基础概念1.Flink的核心设计目标是什么?与SparkStreaming的架构差异?2.解释Flink的“有状态流处理”概念。3.Flink的流处理(DataStreamAPI)与批处理(DataSetAPI)底层执行模型有何不同?4.Flink的时间语义(EventTime、ProcessingTime、IngestionTime)区别与应用场景。5.如何配置Flink使用Eve
- SparkStreaming之persist缓存
稳哥的哥
SparkStreaming
SparkStreaming之缓存与RDD的缓存类似,DStream也允许用户将数据持久化到内存中,只需要使用DStream.persist()方法,就会自动将DSstream中的数据缓存在内存中,这对需要多次计算的DStream数据是一个很好的优化,对于window操作「比如reduceByWindow,reduceByKeyAndWindow」和state操作算子如「updateStateBy
- Kafka使用教程
大三小小小白
kafka分布式
1.Kafka简介与应用场景ApacheKafka是一种高性能的分布式消息队列系统,广泛应用于以下场景:日志聚合:收集和汇总系统日志,便于集中管理和分析。事件源:实时处理用户行为事件,如点击流、购买行为等。流处理:与流处理框架(如ApacheFlink、ApacheSparkStreaming)结合,进行实时数据分析。微服务通信:作为微服务架构中的消息中间件,实现服务间异步通信。物联网(IoT):
- Kafka+sparkStreaming+Hbase(一)
郝少
Spark技术经验大数据spark
一、说明1、需求分析实时定位系统:实时定位某个用户的具体位置,将最新数据进行存储;2、具体操作sparkStreaming从kafka消费到原始用户定位信息,进行分析。然后将分析之后且满足需求的数据按rowkey=用户名进行Hbase存储;这里为了简化,kafka消费出的原始数据即是分析好之后的数据,故消费出可以直接进行存储;3、组件版本组件版本kafkakafka_2.10-0.10.2.1sp
- 实时步数统计系统 kafka + spark +redis
ShAn DiAn
rediskafkasparkredis分布式大数据
基于微服务架构设计并实现了一个实时步数统计系统,采用生产者-消费者模式,利用Kafka实现消息队列,SparkStreaming处理实时数据流,Redis提供高性能数据存储,实现了一个高并发、低延迟的数据处理系统,支持多用户运动数据的实时采集、传输、处理和统计分析。1.介绍1.数据采集与生产者(StepDataProducer)作用:负责生成用户步数数据并发送到Kafka主题。原理:生产者会随机生
- Flume+kafka+SparkStreaming整合
逆水行舟如何
大数据架构kafka常用命令flume进行数据收集的编写实时架构
一、需求模拟一个流式处理场景:我再说话,我编写好的一个sparkstreaming做词频统计1.模拟说话:nc-lk3399flumesource:avro(qyl01:3399)channel:memorysink:kafkasink模拟实时的日志生成:echoaabbcc>>/home/qyl/logs/flume.logflumesource:exec(tail-f)channel:memo
- Spark SQL核心解析:大数据时代的结构化处理利器
北屿升:
微信新浪微博百度
在大数据处理领域,Spark以其强大的分布式计算能力脱颖而出,而SparkSQL作为Spark生态系统的重要组成部分,为结构化和半结构化数据处理提供了高效便捷的解决方案。它不仅整合了传统SQL的强大查询功能,还深度集成到Spark的计算框架中,实现了与其他组件(如SparkStreaming、SparkML等)的无缝协作。下面我们将深入探讨SparkSQL的核心概念与技术要点。一、SparkSQL
- SparkStreaming概述
淋一遍下雨天
spark大数据学习
SparkStreaming主要用于流式计算,处理实时数据。DStream是SparkStreaming中的数据抽象模型,表示随着时间推移收到的数据序列。SparkStreaming支持多种数据输入源(如Kafka、Flume、Twitter、TCP套接字等)和数据输出位置(如HDFS、数据库等)。SparkStreaming特点易用性:支持Java、Python、Scala等编程语言,编写实时计
- spark与kafka
zqk-Sun
bigdatasparkkafka
sparkspark基础知识spark的任务提交流程shuffle过程分析rdd的特点与五大属性spark整合kafka1、SparkStreaming+Kafka----Receiver用的是Kafka高层次的消费者api,不能自己维护offsetobjectSparkkafka08ReceiverDStream{defmain(args:Array[String]):Unit={valspar
- kafka spark java_Kafka与Spark整合
weixin_39630247
kafkasparkjava
本篇文章帮大家学习Kafka与Spark整合,包含了Kafka与Spark整合使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项,有一定的学习价值,大家可以用来参考。在本章中,将讨论如何将apacheKafka与SparkStreamingAPI集成。Spark是什么?SparkStreamingAPI支持实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理。数据可以从Kafka,Flume,Twitter等许多来源获取
- KafkaSpark Streaming整合原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Kafka-SparkStreaming整合原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Kafka,SparkStreaming,大数据处理,实时流处理,分布式系统1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的发展,实时数据处理成为了许多业务的关键需求。在这样的背景下,如何有效地从海量数据中提取有价值的信息,成为了一个亟待
- Spark-Streaming核心编程
[太阳]88
spark
以下是今天所学的知识点与代码测试:Spark-StreamingDStream实操案例一:WordCount案例需求:使用netcat工具向9999端口不断的发送数据,通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数实验步骤:添加依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.123.0.0编写代码valsparkConf=newSparkConf().
- KafkaSpark Streaming整合原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Kafka-SparkStreaming整合原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时数据处理的重要性在当今大数据时代,海量数据以前所未有的速度持续产生。企业需要实时处理和分析这些数据,以便及时洞察业务状况,快速响应市场变化。传统的批处理方式已无法满足实时性要求,因此实时数据处理技术应运而生。1.2Kafka与SparkStreaming在实时处理中的地位Kafka作为高吞吐量的分布式消息队列,能够
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {