- 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
小学僧来啦
FlumeKafkapartitionFlume
@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
大数据基础flume大数据hadoophive
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
小顽童王
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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
涛2021
数据仓库:Hadoop+Hiveflumekafka
目录一、生产数据写到kafka二、消费kafka数据写到hdfs本节讲解Flume生产者和消费者配置。源码下载一、生产数据写到kafka将上节生成的flume-interceptor-1.0.0.jar文件上传到$FLUME_HOME/lib目录下在$FLUME_HOME/conf目录中创建file-flume-kafka.conf文件,文件目录:/u01/gmall/data/in/log-da
- 运维-ES集群介绍
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运维elasticsearch
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
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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
kafkaflumeflink大数据
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
Lion-ha
大数据
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
淵_ken
华为HCIA-BigData大数据大数据
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
liu9ang
大数据平台hadoopsparkkafkaflink
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
Ench77
大数据技术与应用比赛筹备大数据
@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
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
- Flume Source原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
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
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
- 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
- Spark-Streaming
美味的大香蕉
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
- 数据中台架构与技术体系
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架构大数据
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
添柴程序猿
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。
- flume 负载均衡 详解
goTsHgo
flume大数据分布式flume负载均衡大数据
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
夜希辰
数据仓库大数据
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
大数据平台hadoopkafkaflinkredis
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
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,