- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- zookeeper和hadoop
zookeeper操作连接zkCli.sh-server服务名称查看客户端指令helpZooKeeper-serverhost:portcmdargs statpath[watch] setpathdata[version] lspath[watch] delquota[-n|-b]path ls2path[watch] setAclpathacl setquot
- Hadoop 之 ZooKeeper (一)
devalone
HadoopHadoopZooKeeperHbaseChubbyznode
Hadoop之ZooKeeper本文介绍使用Hadoop的分布式协调服务构建通用的分布式应用——ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop分布式协调服务。写分布式应用是比较难的,主要是因为部分失败(partialfailure).当一条消息通过网络在两个节点间发送时,如果发生网络错误,发送者无法知道接受者是否接收到了这条消息。接收者可能在发生网络错误之前已经收到了这条消息,也可能没有收到
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 大数据开发系列(六)----Hive3.0.0安装配置以及Mysql5.7安装配置
Xiaoyeforever
hivemysqlhivehadoop数据库
一、Hive3.0.0安装配置:(Hive3.1.2有BUG)hadoop3.1.2Hive各个版本下载地址:http://archive.apache.org/dist/hive/,这里我们下载hive3.0.01、解压:tar-xzvfapache-hive-3.0.0-bin.tar.gz-C/usr/lib/JDK_2021cd/usr/lib/JDK_20212.改名称.将解压以后的文件
- 大数据编程基础
芝麻开门-新的起点
大数据大数据
3.1Java基础(重点)内容讲解Java是大数据领域最重要的编程语言之一。Hadoop、HBase、Elasticsearch等众多核心框架都是用Java开发的。因此,扎实的Java基础对于深入理解这些框架的底层原理和进行二次开发至关重要。为什么Java在大数据领域如此重要?生态系统:Hadoop生态系统原生就是Java构建的,使用Java进行开发可以无缝集成。跨平台性:Java的“一次编译,到
- 深入解析HBase如何保证强一致性:WAL日志与MVCC机制
码字的字节
hadoop布道师hadoopHBaseWALMVCC
HBase强一致性的重要性在分布式数据库系统中,强一致性是确保数据可靠性和系统可信度的核心支柱。作为Hadoop生态系统中关键的列式存储数据库,HBase需要处理金融交易、实时风控等高敏感场景下的海量数据操作,这使得强一致性成为其设计架构中不可妥协的基础特性。分布式环境下的数据一致性挑战在典型的HBase部署环境中,数据被分散存储在多个RegionServer节点上,同时面临以下核心挑战:1.跨节
- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
大模型大数据攻城狮
阿里云odpssql物化maxcomputeudf开发sql语法
目录1.引爆开场:MaxCompute和Hive,谁才是大数据SQL的王者?2.架构大比拼:从Hadoop到Serverless的进化之路Hive的架构:老派但经典MaxCompute的架构:云原生新贵3.SQL语法的微妙差异:90%相似,10%决定胜负建表语句分区与分桶函数与UDF4.执行引擎的较量:MapReducevs飞天引擎Hive的MapReduce执行流程MaxCompute的飞天引擎
- 一文说清楚Hive
Hive作为ApacheHadoop生态的核心数据仓库工具,其设计初衷是为熟悉SQL的用户提供大规模数据离线处理能力。以下从底层计算框架、优点、场景、注意事项及实践案例五个维度展开说明。一、Hive底层分布式计算框架对比Hive本身不直接执行计算,而是将HQL转换为底层计算引擎的任务。目前支持的主流引擎及其特点如下:计算引擎核心原理优点缺点适用场景MapReduce基于“Map→Shuffle→R
- HBase 简介
HBase简介什么是HBaseApacheHBase是Hadoop数据库,一个分布式的、可伸缩的大数据存储。当您需要对大数据进行随机的、实时的读/写访问时,请使用ApacheHBase。这个项目的目标是在商品硬件的集群上托管非常大的表——数十亿行百万列的列。ApacheHBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系的数据库,它模仿了Google的Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统
- sqoop的几个注意参数
yayooo
vimsqoop_export.shsqoop导出脚本:#!/bin/bashdb_name=gmallexport_data(){/opt/module/sqoop/bin/sqoopexport\--connect"jdbc:mysql://hadoop102:3306/${db_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"\--username
- 大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据hadoop分布式ai
大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤关键词:Hadoop集群、HDFS、YARN、大数据平台、分布式系统、集群配置、故障排查摘要:Hadoop作为大数据领域的基石框架,其集群搭建是数据工程师和运维人员的核心技能。本文从Hadoop核心架构出发,结合生产环境实践,详细讲解从环境准备、配置文件调优到集群启动验证的全流程,并涵盖常见问题排查与最佳实践。无论你是初学者还是需要优化现有集群的工程师,本文
- Zookeeper简单入门
灬哆啦A梦不吃鱼
zookeeper简介ZooKeeper(动物园管理员),顾名思义,是用来管理Hadoop(大象)、Hive(蜜蜂)、Pig(小猪)的管理员,同时ApacheHBase、ApacheSolr、LinkedInSensei等众多项目中都采用了ZooKeeper。ZooKeeper曾是Hadoop的正式子项目,后发展成为Apache顶级项目,与Hadoop密切相关但却没有任何依赖。它是一个针对大型应用
- 解锁Hive:高效数据查找的秘密武器
YangRyeon
hivehadoop数据仓库
Hive是什么?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它能够进行数据提取、转化和加载操作,为存储、查询和分析Hadoop中的大规模数据提供了有效的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,让用户可以通过熟悉的SQL查询功能来处理数据。其内部机制是将SQL语句巧妙地转变成MapReduce任务来执行,大大降低了开发的难度和复杂性。例如,在面对海量的用户行为日志数据时,Hive就能
- Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化
陆水A
大数据hivehadoopsparkpython
重点是后面的参数优化一、小文件的定义在Hadoop的上下文中,小文件的定义是相对于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的块(Block)大小而言的。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一,它设计用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中,数据被分割成多个块,每个块的大小是固定的,这个大小在Hadoop的不同版本和配置中可能有所不同,但常见的默认块大小包括128MB、256MB等。基于这个背
- 深入解析Hadoop资源隔离机制:Cgroups、容器限制与OOM Killer防御策略
码字的字节
hadoop布道师Hadoop资源隔离机制Cgroups容器限制OOMKiller
Hadoop资源隔离机制概述在分布式计算环境中,资源隔离是保障多任务并行执行稳定性的关键技术。Hadoop作为主流的大数据处理框架,其资源管理能力直接影响集群的吞吐量和任务成功率。随着YARN架构的引入,Hadoop实现了计算资源与存储资源的解耦,而资源隔离机制则成为YARN节点管理器(NodeManager)最核心的功能模块之一。资源隔离的必要性在共享集群环境中,典型问题表现为"资源侵占"现象:
- CC00096.kafka——|Hadoop&kafka.V03|——|kafka.v03|Kafka源码剖析|Topic创建流程|
yanqi_vip
kafkajava大数据pythonspark
一、Kafka源码剖析之Topic创建流程###---Topic创建~~~有两种创建方式:自动创建、手动创建。~~~在server.properties中配置auto.create.topics.enable=true时,~~~kafka在发现该topic不存在的时候会按照默认配置自动创建topic,~~~触发自动创建topic有以下两种情况:~~~Producer向某个不存在的Topic写入消息
- 大数据集群 多命令脚本
小P聊技术
1简介在大数据集群部署过程中,需要查询各个集群节点运行的服务状态,可使用批量命令脚本。2配置集群hostname2.1配置hostname文件1服务器hadoop01[root@localhost~]#echohostname1>/etc/hostnamehostnamehadoop012服务器hadoop02[root@localhost~]#echohadoop02>/etc/hostname
- R 和 Hadoop 大数据分析(一)
原文:annas-archive.org/md5/b7f3a14803c1b4d929732471e0b28932译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言企业每天获取的数据量呈指数增长。现在可以将这些海量信息存储在像Hadoop这样的低成本平台上。这些组织目前面临的难题是如何处理这些数据,以及如何从中提取关键见解。因此,R就成为了关键工具。R是一个非常强大的工具,它使得在数据上运行高级统计模
- Zookeeper 在 Kafka 中的作用详解:分布式协调服务的核心价值
lxb_不卑不亢
消息队列MQ进阶实战分布式zookeeperkafkarocketmq
摘要ApacheKafka是一个高吞吐、分布式的流处理平台,广泛应用于大数据和实时系统中。而ApacheZookeeper,则是Kafka背后不可或缺的“隐形英雄”。本文将深入剖析Zookeeper在Kafka架构中的核心作用,帮助开发者全面理解其在分布式协调、元数据管理、故障恢复等方面的关键地位。一、Zookeeper简介Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,最初由Hadoop生态发展而
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- spark on yarn
不辉放弃
pyspark大数据开发
SparkonYARN是指将Spark应用程序运行在HadoopYARN集群上,借助YARN的资源管理和调度能力来管理Spark的计算资源。这种模式能充分利用现有Hadoop集群资源,简化集群管理,是企业中常用的Spark部署方式。核心角色•Spark应用:包含Driver进程和Executor进程。Driver负责任务调度、逻辑处理;Executor负责执行具体任务并存储数据。•YARN组件:◦
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- HDFS文件系统
HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心,主要用于分布式文件存储,它具备高可用,流式读取,文件结构简单,跨平台的特点,它的集群采用的是主从结构,分为命名节点和数据节点,命名节点主要用于元数据管理(例如对目录,文件的创建,数据块与数据节点的关系维护管理)及数据节点管理(例如数据节点之间数据的复制,节点状态的维护,节点间数据的均衡),该文件系统最基本的存储单位是block即数据块,默认大小是64M
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交