- 大数据集成方案对比:Kafka vs Flume vs Sqoop
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AgenticAI实战大数据kafkaflumeai
大数据集成方案对比:KafkavsFlumevsSqoop关键词:大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要:在大数据生态中,数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具,从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异,结合实际项目经验总结选型策略,帮助开发者根据业
- Flume到Kafka且均分到多个partition
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@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- 大数据ETL工具比较:Sqoop vs Flume vs Kafka
AI天才研究院
AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
大数据ETL工具比较:SqoopvsFlumevsKafka关键词:大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要:在大数据生态中,ETL(抽取-转换-加载)是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求,催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度,
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景:小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员,今天他来到一家知名互联网公司的面试现场,面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话:第一轮提问:分布式与数据采集老黑:小白,你对Zookeeper有了解吗?小白:当然,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑:不错,你能说说Flume
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
AAA建材批发王师傅
数据库sqoop大数据hivehdfs
一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- Flum的组件和原理。以及配置和基础命令
ApacheFlume架构的原理和组成ApacheFlume是一个高可靠、高性能的服务,用于收集、聚合和移动大量日志数据。它的架构设计灵活且可扩展,能够适应各种不同的数据源和目的地。一、Flume的核心组件及其任务1.Agent定义:Flume的基本运行单元,是一个独立的进程。功能:负责执行数据采集任务,包含Source、Channel和Sink三个主要部分。2.Source(源)定义:数据进入F
- Flume入门指南:大数据日志采集的秘密武器
£菜鸟也有梦
大数据基础大数据flumekafkahadoophive
目录一、Flume是什么?为何如此重要?二、Flume核心概念大揭秘2.1Agent:Flume的核心引擎2.2Source:数据的入口大门2.3Channel:数据的临时港湾2.4Sink:数据的最终归宿2.5Event:数据的最小单元三、Flume工作原理深度剖析3.1数据如何流动3.2可靠性保障机制四、Flume安装与配置实战4.1安装前的准备工作4.2下载与解压4.3配置文件详解4.4启动
- Flume进阶之路:从基础到高阶的飞跃
£菜鸟也有梦
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目录一、Flume高阶特性揭秘二、拦截器:数据的精细雕琢师2.1拦截器的概念与作用2.2常见拦截器类型及案例分析2.2.1时间添加戳拦截器2.2.2Host添加拦截器2.2.3正则表达式过滤拦截器三、选择器:数据流向的掌控者3.1选择器的概念与分类3.2不同选择器的工作原理与案例3.2.1复制选择器3.2.2多路复用选择器3.2.3自定义选择器四、Sink组逻辑处理器:数据传输的保障者4.1Sin
- 记一次·Spark读Hbase
记一次·Spark读Hbase一、背景过年回来,数仓发现hive的一个表丢数据了,需要想办法补数据。这个表是flume消费kafka写hive。但是kafka里只保存最近7天数据,有部分数据kafka里已经没有了。不过这份数据会同时被消费到HBase内存储一份,并且HBase内的数据是正常的。所以这次任务是读HBase数据写Hive表。HBase表内,只有一个列族info,列族内只有一个列valu
- Kafka整合Flume
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Kafka与flume1)准备jar包1、将Kafka主目录lib下的如下jar拷贝至Flume的lib目录下kafka_2.10-0.8.2.1.jar、kafka-clients-0.8.2.1.jar、jopt-simple-3.2.jar、metrics-core-2.2.0.jar、scala-library-2.10.4.jar、zkclient-0.3.jar等2、将如下jar拷贝至
- 电商数仓项目(八) Flume(3) 生产者和消费者配置
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- 运维-ES集群介绍
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什么是ElasticStackElasticStack早期名称为elk。elk分别代表了3个组件:-ElasticSearch负责数据存储和检索。-Logstash:负责数据的采集,将源数据采集到ElasticSearch进行存储。-Kibana:负责数据的展示。由于Logstash是一个重量级产品,安装包超过300MB+,很多同学只是用于采集日志,于是使用其他采集工具代替,比如flume,flu
- 《云计算》第三版总结
冰菓Neko
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《云计算》第三版总结云计算体系结构云计算成本优势开源云计算架构Hadoop2.0Hadoop体系架构Hadoop访问接口Hadoop编程接口Hadoop大家族分布式组件概述ZooKeeperHbasePigHiveOozieFlumeMahout虚拟化技术服务器虚拟化存储虚拟化网络虚拟化桌面虚拟化OpenStack开源虚拟化平台NovaSwiftGlance云计算核心算法PaxosDHTGossi
- 数据采集与接入:Kafka、Flume、Flink CDC、Debezium(实时/离线数据获取方式)
晴天彩虹雨
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数据采集是大数据平台中的关键步骤,它负责将数据从多个数据源传输到数据处理系统。对于大数据处理平台来说,数据的实时与离线获取方式至关重要,能够确保系统的响应性与可扩展性。在本篇文章中,我们将深入探讨四种常见的数据采集与接入技术:Kafka、Flume、FlinkCDC、Debezium,并分析它们的适用场景。1.Kafka-分布式流处理平台概述:Kafka是一个分布式流平台,用于高吞吐量、低延迟的数
- Flume启动报错,guava.java包冲突
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Flume启动时报错如下:(SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor)[ERROR-org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HDFSEventSink.java:459)]processfailedjava.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.b
- Flume(二十一)Memory Channel
薛定谔的猫1982
#flumeflume大数据
MemoryChannel是将收集来的数据临时存储到内存队列中,如果不指定,那么该队列默认大小是100,即最多允许在队列中存储100条数据。如果队列被占满,那么后来的数据就会被阻塞(即Source收集到的数据就无法放入队列中,产生rollback回滚),直到队列中有位置被空出。实际过程中,这个值一般会调大,一般会调节为10W~30W,如果数据量较大,那么也可以考虑调节为50W。需要注意的是,Mem
- 【课程笔记】华为 HCIA-Big Data 大数据 总结
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目录HDFS分布式文件系统ZooKeeper分布式应用程序协调服务HBase非关系型分布式数据库Hive分布式数据仓库ClickHouse列式数据库管理系统MapReduce分布式计算框架Yarn资源管理调度器Spark分布式计算框架Flink分布式计算框架Flume日志采集工具Kafka分布式消息队列本课程主要围绕以下几个服务展开:HDFS(Hadoop分布式文件系统)ZooKeeper(分布式
- Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之三--Spark、Hive、Flume、Kafka和Flink环境的搭建
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在前述hadoop-base基础容器环境的基础上,实现Spark、Hive、Flume、kafka和Flink实验环境的搭建。我们已将前述的hadoop-base基础容器进行可阶段的保存:sudodockercommit"hadoopbasev3"hadoop-basecentos/hadoop-base:v3现在,如果已经将前述作业的hadoop-base容器停用并删除,用保存的centos/h
- [大数据技术与应用省赛学习记录一]——软件准备
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@JIAQI第一章大数据平台环境搭建在指定主机上完成Hadoop完全分布式、Spark、Flink、kafka、flume的安装配置赛前准备主办方要求使用以下相关版本软件环境,仅供参考:设备类型软件类别软件名称、版本号竞赛服务器竞赛环境大数据集群操作系统Centos7大数据平台组件unbuntu18.04Hadoop2.7.7Hive2.3.4Spark2.1.1Kafka2.0.0Redis4.
- Flume+kafka+SparkStreaming整合
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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
- Flume Source原理与代码实例讲解
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FlumeSource原理与代码实例讲解1.背景介绍ApacheFlume是一个分布式、可靠且高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统,它是Apache软件基金会的一个顶级项目。在大数据时代,日志数据作为企业的重要资产,如何高效地收集和传输海量日志数据成为了一个迫切需要解决的问题。Flume应运而生,它可以从不同的数据源采集数据,经过聚合后再将数据传输到下一个节点,最终存储到HDFS、HBase或S
- SparkStreaming概述
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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
- kafka spark java_Kafka与Spark整合
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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
- Spark-Streaming
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笔记
探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
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数据中台整体架构设计数据中台分层架构数据采集层数据源类型:业务系统(ERP、CRM)、日志、IoT设备、第三方API等。采集方式:实时采集:Kafka、FlinkCDC(变更数据捕获)。离线采集:Sqoop、DataX(批量同步数据库)。日志采集:Flume、Filebeat。数据缓冲与预处理:使用消息队列(如Kafka)作为缓冲区,应对数据流量峰值。数据存储层数据湖(DataLake):存储原始
- 大数据面试题目_综合面试_hadoop面试题_hive面试题_sqoop面试题_spark面试题_flume面试题_kafka面试题---大数据面试题007
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大数据hadoophive大数据面试题flume
大数据面试:1.说一下hadoop的集群部署模式有哪几种,完全分布式如何部署以及配置?2.hadoop的守护进程有哪些?2.之前的公司,为什么要离职?3.之前公司的待遇工资多少?4.用Flink处理过什么场景的业务,是如何实现的,说一下流程?5.有没有用过NIFI?6.做的时候后端是如何做的,用的什么框架?有没有了解过springcloudTencent?7.hadoop中的代理用户功能的作用,和
- 探索Hadoop生态圈:核心组件介绍
放。756
hadoop大数据分布式
Hadoop生态圈包括多个组件,如HDFS提供分布式存储,MapReduce处理大数据计算,YARN管理资源调度,HBase支持非结构化数据存储,Hive实现数据仓库功能,Pig提供高级数据流处理,Sqoop实现数据迁移,Flume处理日志收集等。这些组件共同构建起强大的大数据处理框架。
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ApacheFlume是一个分布式、可靠且可用的系统,旨在有效地从多个数据源收集、聚合和移动大量日志数据到集中存储系统(如HDFS、HBase等)。在数据传输过程中,负载均衡是Flume的一个重要功能,它有助于确保多个节点间的负载均匀分布,从而提高系统的稳定性和吞吐量。从Flume的架构角度来看,它的负载均衡涉及多个组件,包括Source、Channel和Sink,下面我们逐层从底层原理和部分源代
- 数据仓库:如何解决ODS数据零点漂移问题
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本篇文章讲解的是从业务库同步数据至数仓导致的零点漂移,查看flume+kafka同步数据导致的零点漂移参考该文章:业务数据采集_零点漂移处理方法(Flume+Kafka+HDFS)一、数据零点漂移概念1、什么是零点漂移:数据零点漂移指的是数据同步过程中,ODS表按时间字段分区时,同一个业务日期(分区)包含前一天的数据或丢失了当天的数据、或者包含后一天凌晨附近的数据。由于ODS需要承接面向历史的细节
- Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之六--Flume、Kafka和Flink编程
liu9ang
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1Flume参看日志采集工具Flume的安装与使用方法_厦大数据库实验室博客(xmu.edu.cn)。查看Flume安装root@client1:~#flume-ngversionFlume1.7.0Sourcecoderepository:https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/flume.gitRevision:511d868555dd4d16e6ce4
- 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
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
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
SVN
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
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
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
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
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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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
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
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
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
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
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:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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