- elasticsearch启动时遇到的错误max virtual memory areas vm.max_map_count [65530\] is too low, increase to a...
Hello小五
maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是:elasticsearch用户拥有的内存权限太小,至少需要262144;在宿主机/etc/sysctl.conf文件最后添加一行vm.max_map_count=262144执行命令s
- elasticsearch vm.max_map_count
small瓜瓜
maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是:elasticsearch用户拥有的内存权限太小,至少需要262144解决:切换到root用户执行命令:sysctl-wvm.max_map_count=262144查看结果:sysc
- Elasticsearch创建快照与快照恢复
写bug的羊羊
elasticsearchelasticsearch大数据
使用了kibana进行请求发送1.旧es创建快照1.查看elasticsearch.yml配置的仓库路径,没有添加上,重启espath.repo:["E:/develop/elasticsearch-7.9.3/backups"]2.注册仓库,如仓库名backup1PUT/_snapshot/backup1{"type":"fs","settings":{"location":"backup1"}
- 常见的未授权访问如:Redis,MongoDb,Memcached,Jenkins,Jupyter NoteBook,Elasticsearch,Kibana等二十四个靶场复现
终焉暴龙王
安全网络web安全
前言这这篇文章中我会记录24种常见的未授权访问漏洞的靶场复现,如果有错误,欢迎大家指正。在本文中,漏洞复现的靶场完全是靠自己搭建的vulhub-master以及一系列的靶场以及fofa搜索,如果之前没有用过vulhub-master靶场,请先搭建好vulhub-master靶场并且安装docker和docker-compose。另外,其中一些涉及到敏感信息的漏洞复现我就不截图了,大家切记要树立好法
- Go-Elasticsearch v9 从入门到进阶 REST API 与 Typed API 双剑合璧
Hello.Reader
golang检索搜索引擎golangelasticsearchjenkins
1、环境要求与安装项目说明Go版本1.21及以上(推荐使用近期版本1.23+)安装命令bash\ngogetgithub.com/elastic/go-elasticsearch/v9@latest\n版本对齐客户端主版本需与集群主版本一致(例如v9对ES9.x)2、快速连接Elasticsearch2.1低级API(本地9200端口)es,err:=elasticsearch.NewDefaul
- Go-Elasticsearch v9 安装与版本兼容性
Hello.Reader
搜索引擎检索golanggolangelasticsearchjenkins
1、安装方式速查场景命令/代码片段说明最快体验bash\n#建议直接拉取最新版\ngogetgithub.com/elastic/go-elasticsearch/v9@latest\n在现有项目中立刻添加依赖显式锁定版本go\nrequiregithub.com/elastic/go-elasticsearch/v9v9.0.0\n在go.mod中写死具体版本,便于团队一致性源码克隆bash\n
- Elasticsearch-索引原理
ouyang+
最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步。介绍Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文
- Elasticsearch - 倒排索引原理和简易实现
葵续浅笑
Elasticsearchelasticsearch
倒排索引的功能设计倒排索引(InvertedIndex)是一种高效的数据结构,常用于全文搜索和信息检索系统。它的核心思想是将文档中每个关键字(term)与包含该关键字的文档列表进行映射。以下是实现倒排索引功能的设计步骤和代码示例:功能需求文档存储:存储一组文档,文档可以是字符串(文本内容)。索引构建:从文档中提取关键词,构建倒排索引。关键词查询:根据用户输入的关键词,快速返回包含该关键词的文档ID
- 【ELasticsearch】搭建有负载均衡 ELB 的 ES 集群
大数据与AI实验室
#Elastic#负载均衡elasticsearch搜索引擎大数据负载均衡ELB公有云集群
搭建有负载均衡ELB的ES集群1.为什么要这样设计(封装ELB)?2.如果没有这层负载均衡呢?3.外来的请求会打到集群哪一个节点上?4.优先是专属协调节点吗?5.ELB需要对接所有节点吗,还是协调节点就可以了?在公有云上为Elasticsearch集群封装一层ELB(ElasticLoadBalancer)或类似的负载均衡器,核心目的是解耦、简化客户端访问、提高可用性、增强可维护性。1.为什么要这
- 【Elasticsearch】跨集群检索(Cross-Cluster Search)
《Elasticsearch集群》系列,共包含以下文章:1️⃣冷热集群架构2️⃣合适的锅炒合适的菜:性能与成本平衡原理公式解析3️⃣ILM(IndexLifecycleManagement)策略详解4️⃣Elasticsearch跨机房部署5️⃣快照与恢复功能详解6️⃣Elasticsearch快照恢复API参数详解7️⃣安全地删除快照仓库、快照8️⃣快照生命周期管理SLM(理论篇)9️⃣快照生命
- 【Elasticsearch】Elasticsearch 跨机房部署
大数据与AI实验室
#Elasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索集群集群架构部署
《Elasticsearch集群》系列,共包含以下文章:1️⃣冷热集群架构2️⃣合适的锅炒合适的菜:性能与成本平衡原理公式解析3️⃣ILM(IndexLifecycleManagement)策略详解4️⃣Elasticsearch跨机房部署5️⃣快照与恢复功能详解6️⃣Elasticsearch快照恢复API参数详解7️⃣安全地删除快照仓库、快照8️⃣快照生命周期管理SLM(理论篇)9️⃣快照生命
- 【Elasticsearch】Elasticsearch 快照恢复 API 参数详解
大数据与AI实验室
#Elasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索快照快照恢复kibana
《Elasticsearch集群》系列,共包含以下文章:1️⃣冷热集群架构2️⃣合适的锅炒合适的菜:性能与成本平衡原理公式解析3️⃣ILM(IndexLifecycleManagement)策略详解4️⃣Elasticsearch跨机房部署5️⃣快照与恢复功能详解6️⃣Elasticsearch快照恢复API参数详解7️⃣安全地删除快照仓库、快照8️⃣快照生命周期管理SLM(理论篇)9️⃣快照生命
- 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
- 狂神说Linux笔记
是你牛天成
项目部署linux
B站视频狂神说LinuxJava开发之路:JavaSE,MySQL,前端(html,css,js),javaweb,SSM框架,SpringBootvue,SpringCloud,(mybatis-plusgit)LinuxLinux操作系统:Window、Mac消息队列(Kafka,RabbitMQ,RockeetMQ)缓存(Redis)搜索引擎(ElasticSearch)集群分布式(需要购买
- 分布式高可用ELK平台搭建及使用保姆级教程指南 (附安装包网盘免费下载)
Mr.L-OAM
linux系统运维分布式elk
1ELK简介1.1ELK是什么ELK是一套开源免费且功能强大的日志分析管理系统,由Elasticsearch、Logstash、Kibana三部分组成,是三个软件产品的首字母缩写,简称ELK。这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,且归于Elastic.co公司名下,所以被简称为ELK。ELK可以将系统日志、网站日志、应用系统日志等各种日志进行收集、过滤、清洗,然后进行集中存放并可用于检索、分析。
- ELK学习(一) ElasticStack技术栈简介
左边有只汪
ElasticSearchELK
ELK是由三个技术组成的分别是ElasticSearch核心存储和检索引擎Logstash高吞吐量数据处理引擎Kibana数据可视化主要业务是做日志分析ElasticStack不光是由这几种技术还有新的成员Beats,它可以采集一切数据Beats下还分为以下几个模块FileBeat日志文件PacketBeat网络流量MetricBeat服务指标(CPU,内存情况)WinlogBeatwin日志采集
- AWS OpenSearch 搜索排序常见用法
爱埋珊瑚海~~
中间件云原生aws云计算
背景介绍AWSOpenSearch是AWS的一个检索分析服务,是基于开源的Elasticsearch7.x分支fork出来的独立的一个代码仓库,做了独立的维护,加入了一些自己的优化,本文在这里主要介绍是常见的基础用法引入相关依赖org.opensearch.clientopensearch-java2.17.0查询返回指定属性字段按照前端要求的返回字段(“productId”,“title”,“r
- ELK Stack技术栈
猫先生OVO
elkjenkins运维
ES集群安装部署#>>>创建用于启动ES的用户$useraddes$idesuid=1000(elasticsearch)gid=1000(elasticsearch)组=1000(elasticsearch)#>>>创建ES数据目录和日志目录存放目录$mkdir-p/opt/{data,logs}$install-d/opt/{data,logs}/es-oes-ges#>>>解压es安装包到指
- mac m1使用docker 安装es kibana ik分词器
Maosmallming
dockerelasticsearchmacos
0.安装docker可参考以下文章http://t.csdnimg.cn/fMXu61.拉取elasticsearch镜像资源,本人下载的是8.6.2版本dockerpullelasticsearch:8.6.22.在本机中提前创建好yml文件elasticsearch.ymlhttp:host:0.0.0.0xpack.security.enabled:falsexpack.security.e
- docker安装ES、kibana和IK分词器
拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.4.2dockerpullkibana:7.4.2创建存储数据的目录mkdir-p/home/lab1018/docker_volume/elasticsearch/configmkdir-p/home/lab1018/docker_volume/elasticsearch/datamkdir-p/home/lab1018/docker_
- Mac 使用Docker安装Elasticsearch、Kibana 、ik分词器、head
风中带血
macosdockerelasticsearch
安装ElasticSearch通过docker安装esdockerpullelasticsearch:7.8.1在本地创建elasticsearch.yml文件mkdir/Users/ky/Documents/learn/es/elasticsearch.yml编辑yml文件内容http:host:0.0.0.0xpack.security.enabled:falsexpack.security.
- docker安装 Elasticsearch、Kibana、IK 分词器
kong@react
dockerelasticsearchjenkins
Elasticsearch1.拉去镜像dockerpullelasticsearch:8.12.2dockerpullkibana:8.12.22.创建挂载目录mkdir/root/elasticsearch3.不挂载启动dockerrun-d\--restart=always\--namefusion_elasticsearch\--networkfusion_network\-p9200:92
- Elasticsearch 索引的批量操作深度剖析
北漂老男人
Elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎全文检索
Elasticsearch索引的批量操作深度剖析一、前言在大数据和实时检索的场景下,Elasticsearch作为分布式搜索引擎,批量操作(如批量查询、批量增删改)是提升吞吐量、降低资源消耗的核心手段。本文将围绕批量操作主流程,结合源码、伪代码、流程图、实际场景和优化技巧,系统性剖析其实现原理与高级用法,助你深入理解和高效使用Elasticsearch。二、主流程环节与设计思想1.基于_mget的
- 【ELasticsearch】节点角色分离最佳实践
大数据与AI实验室
#Elasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索集群节点角色集群架构
集群部署实践1.集群架构设计2.节点角色配置详解2.1热层节点(Hot)2.2温层节点(Warm)2.3冷层节点(Cold)2.4冷冻层节点(Frozen)3.分层存储流动逻辑4.关键配置说明5.硬件选型对比表6.为什么需要data_content角色?7.架构优势总结本文介绍一个基于严格分层架构的Elasticsearch生产集群设计方案,满足热、温、冷、冷冻四层存储需求,并结合硬件选型与角色配
- 什么是 ELK/Grafana
元圆源
elkgrafanajenkins
ELKDataFlowinELKStack:Logstash(Collect&Transform)→Elasticsearch(Store&Search)→Kibana(Visualize)ElasticsearchExploreElasticsearchQueryDSLWhatisElasticsearch?Elastic(formerlyElasticsearch)isasuiteofopen
- docker 下重新配置elasticSearch 虚拟机内存大小导致启动失败原因分析
@Wallace
Javajavaelasticsearchdockeres
在docker下重新配置elasticSearch虚拟机内存,启动elasticSearch失败。查找原因使用以下命令其中id为自己的容器iddockerlogsid找到主要原因如下"stacktrace":["org.elasticsearch.bootstrap.StartupException:java.lang.IllegalStateException:Couldnotloadplugi
- Elasticsearch 分析器(内置分析器,自定义分析器,IK分析器)
Elasticsearch分析器(内置分析器,自定义分析器,IK分析器)内置分析器使用分析器自定义分析器中文分析器(IK分析器)安装使用添加词典内置分析器官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/analysis-analyzers.htmlES内置了一些分析器。默认情况下,一个索引的字段类型为text是,该字段
- elasticsearch-ik分词器
菁菁兰花月
elasticsearch搜索引擎大数据
这里用的分词器版本是elasticsearch-analysis-ik-7.16.1.zip,和elasticsearch是相同的版本,这样不容易出错。每个节点的elasticsearch中都要安装elasticsearch-analysis-ik。安装过程1.linux安装zip解压器yum-yinstallunzip2.在原来的elasticsearch安装目录中的plugins目录下创建一个
- Elasticsearch安装、Ik分词器安装、head管理界面安装(Windows && Linux)
JasonHome
ElasticSearchElassticsearchesikhead分词器
Elasticsearch安装与使用(Windows&&Linux)官方下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearchhead插件安装(es可视化界面)github地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-headIk分词器安装github地址:https://github.com/medcl/e
- 【亲测免费】 Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件
徐忱澜
Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件【下载地址】Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件elasticsearch-analysis-ik是一款专为Elasticsearch设计的中文分词插件,版本7.17.6。它能够高效处理中文文本,提供精准的分词功能,极大提升搜索体验。安装简单,只需下载、解压并放置到Elasticsearch的plugins目录
- 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”
nannan408
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,