- 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
- Spark SQL架构及高级用法
Aurora_NeAr
sparksql架构
SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
- 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
- OpenSIPS 邂逅 Kafka:构建高效 VoIP 消息处理架构
c_zyer
opensipsSIP消息队列kafkaopensipsvoip
使用场景使用步骤引入模块组装&发送数据消费数据故障转移使用场景异步日志处理:将OpenSIPS中的SIP信令日志、通话记录(CDR)等数据发送到Kafka队列中。事件通知与监控:利用OpenSIPS的event_interface模块将SIP事件(如呼叫建立、断开、注册等)推送到KafkaOpenSIPS中事件接口有以下类型:EVENT_DATAGRAM-PublishJSON-RPCnotifi
- 全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
xaio7biancheng
经常有人拿Ignite和Spark进行比较,然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且Ignite也会对Spark进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析,供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目,遵循A
- ignite redis_全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
weixin_39997696
igniteredis
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- Kafka事务机制详解
一碗黄焖鸡三碗米饭
Kafka全景解析kafka分布式Java副本事务分区大数据
目录Kafka事务机制详解1.Kafka中的事务概述2.Kafka事务的基本概念2.1精确一次处理(ExactlyOnceSemantics,EOS)2.2Kafka事务的工作流程3.Kafka事务的配置与使用3.1生产者端的事务配置3.2消费者端的事务配置4.Kafka事务的优势与限制4.1Kafka事务的优势4.2Kafka事务的限制5.总结在分布式系统中,事务性操作(如数据库事务)是非常重要
- kafka的ISR机制详解
inori1256
kafka分布式
Kafka的ISR机制ISR(In-SyncReplicas同步副本集)机制是一种用于确保数据可靠性和一致性的重要机制。一、ISR的定义ISR是指与Kafka分区中的Leader副本保持同步的Follower副本集合。这些副本已经复制了Leader副本的所有数据,并且它们的落后时间在一定范围内,因此被认为是可靠的、可以用于故障转移和数据恢复的副本。二、ISR的作用数据复制:当消息被写入Kafka的
- 一句话读懂Kafka:5W1H带你解锁分布式消息队列的奥密
落霞归雁
AI编程教育电商微信开放平台rabbitmq中间件
一句话读懂Kafka:5W1H带你解锁分布式消息队列的奥秘在当今数字化时代,消息队列(MessageQueue,简称MQ)已经成为分布式系统中不可或缺的组件,而ApacheKafka作为其中的佼佼者,以其卓越的性能和广泛的应用场景脱颖而出。今天,就让我们用一句话读懂Kafka,并通过5W1H(What、Why、Who、When、Where、How)的方式,深入剖析它的核心价值与技术魅力。一句话读懂
- Kafka——两种集群搭建详解 k8s
Michaelwubo
kafka分布式
1、简介Kafka是一个能够支持高并发以及流式消息处理的消息中间件,并且Kafka天生就是支持集群的,今天就主要来介绍一下如何搭建Kafka集群。Kafka目前支持使用Zookeeper模式搭建集群以及KRaft模式(即无Zookeeper)模式这两种模式搭建集群,这两种模式各有各的好处,今天就来分别介绍一下这两种方式1.1、Kafka集群中的节点类型一个Kafka集群是由下列几种类型的节点构成的
- 零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-系统中间件节点监控
试着
性能测试学习中间件性能测试零基础
目录一、为什么需要监控中间件节点?二、主流中间件监控方案1.监控体系架构2.监控工具矩阵三、环境搭建实战1.部署Prometheus2.部署Grafana四、中间件监控配置实战1.Nginx监控2.Redis监控3.Kafka监控4.MySQL监控五、全链路追踪中的中间件监控1.SkyWalking与Prometheus集成2.全链路视角的中间件监控六、性能瓶颈定位实战1.瓶颈分析流程图2.典型瓶
- Flink Checkpoint 状态后端详解:类型、特性对比及场景化选型指南
ApacheFlink提供了多种状态后端以支持Checkpoint机制下的状态持久化,确保在故障发生时能够快速恢复状态并实现Exactly-Once处理语义。以下是几种常见状态后端的详细介绍及其对比情况,以及不同场景下的选型建议:1.MemoryStateBackend(内存状态后端)描述:MemoryStateBackend将状态数据存储在TaskManager的JVM堆内存中,并在Checkp
- Flink 自定义类加载器和子优先类加载策略
lifallen
Flink数据库数据结构大数据flinkjava分布式
子类优先加载Flink默认采用了子优先(Child-First)的类加载策略来加载用户代码,以解决潜在的依赖冲突问题。我们可以通过源码来证明这一点。ChildFirstClassLoader的实现Flink中负责实现“子优先”加载逻辑的核心类是ChildFirstClassLoader。其关键的loadClassWithoutExceptionHandling方法定义了类加载的顺序。//...ex
- Flink window 源码分析4:WindowState
北_鱼
Flinkflink大数据bigdata
Flinkwindow源码分析1:窗口整体执行流程Flinkwindow源码分析2:Window的主要组件Flinkwindow源码分析3:WindowOperatorFlinkwindow源码分析4:WindowState本文分析的源码为flink1.18.0_scala2.12版本。reduce、aggregate等函数中怎么使用WindowState?主要考虑reduce、aggregate
- Kafka 去 ZooKeeper 化实战:KRaft 架构高可用部署实践与运维提升之道
derek2026
部署实践kafka运维持续部署
Kafka去ZooKeeper化实战:KRaft架构高可用部署实践与运维提升之道一、为什么选择Kafka-Kraft架构?Kafka作为分布式消息系统的标杆,长期依赖ZooKeeper进行元数据管理。但Kafka-Kraft模式通过引入自管理的元数据仲裁机制,彻底摆脱了ZooKeeper依赖,带来三大核心优势:部署简化:减少运维组件,降低系统复杂度性能提升:元数据操作延迟降低40%稳定性增强:消除
- RocketMQ常见问题梳理
kk在加油
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MQ常见问题深度剖析:消息不丢失、顺序性、幂等性与积压处理本文基于RocketMQ核心原理,结合Kafka/RabbitMQ对比,深入分析MQ四大核心问题解决方案一、消息不丢失保障机制消息丢失风险点跨网络传输:生产者→Broker、Broker→消费者、主从同步Broker缓存机制:PageCache异步刷盘导致数据未持久化极端故障:整个MQ集群宕机生产者保证方案1.发送确认机制//RocketM
- Flink实战(七十):监控(二)搭建flink可视化监控 Pushgateway+ Prometheus + Grafana (windows )
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏flink大数据
1Flink的配置:在flink配置⽂件flink-conf.yaml中添加:metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReportermetrics.reporter.promgateway.host:localhost#promgateway主要是Pus
- JDBC时间类型与Java类型、Flink SQL时间类型与Java类型的对应关系
哈哈很哈哈
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一、JDBC时间类型与Java类型的对应关系JDBC类型Java类型说明TIMESTAMPjava.sql.Timestamp表示日期和时间(含毫秒)DATEjava.sql.Date仅表示日期(不含时间)TIMEjava.sql.Time仅表示时间(不含日期)说明:java.sql.Timestamp继承自java.util.Date,可精确到纳秒(实际常用毫秒)。java.sql.Date和j
- Flink Oracle CDC logminer ogg 对比, PDB logminer CDC 测试
维度FlinkCDC(主库)FlinkCDC(备库)Flinkconnector(Kafka)ADG(ActiveDataGuard)同步机制基于LogMiner解析RedoLog需通过OGG同步备库基于LogMiner解析RedoLog需通过OGG捕获日志后写入Kafka物理复制,主备数据块一致架构特点需直连主库独立进程,低侵入性独立进程,低侵入性仅支持查询,无法捕获实时变更数据链路oracle
- 基于Prometheus的flink性能监控小坑记录
darkness0604
flink大数据java大数据flink
背景公司内的flink集群跑了挺长一段时间了,一直也没有对其进行一个比较完整的监控,最近打算着手做这件事情,经过网上的调研,目前公司采用的部署模式是per-job模式,最终选用了基于prometheus,把job指标推送到中间网关的pushgateway上面,然后prometheus去抓取pushgateway上面的信息,从而实现对flink做性能监控,最后通过Grafana进行展示。问题在接入过
- PushGateway+Prometheus+Grafana构建Flink实时监控
站在最高处呐喊的男人!
flinkflink大数据pushgatewayprometheusgrafana
#组件简介flinkAPP和linuxsystem两部分,是我们要收集指标数据的组件Pushgateway:是一个推送收集和推送数据的组件Node_exporter:数据导出组件Prometheus:系统监控和预警框架Grafana:可视化展示平台#环境搭建注意,如果浏览器访问不到,iptables-IINPUT-ptcp--dport9090-jACCEPT1.0.flink下载安装包https
- kafka的消息存储机制和查询机制
不辉放弃
kafka大数据开发数据库pyspark
Kafka作为高性能的分布式消息队列,其消息存储机制和查询机制是保证高吞吐、低延迟的核心。以下从存储机制和查询机制两方面详细讲解,包含核心原理、关键组件及工作流程。一、Kafka消息存储机制Kafka的消息存储机制围绕高可用、高吞吐、可扩展设计,核心是通过分区、副本、日志分段和索引实现高效存储与管理。1.基本组织单位:主题(Topic)与分区(Partition)主题(Topic):消息的逻辑容器
- 数据写入因为汉字引发的异常
qq_40841339
sparkhadoophivehivehadoop数据仓库
spark数据写hive表,发生查询分区异常问题异常:251071241926.49ERRORHive:MelaException(message.Exceptionthrownwhenexeculingquey.SELECTDISTINCT‘orgapache.hadop.hivemelastore.modelMpartionAs"NUCLEUSTYPE,AONCREATETIME,AO.LAS
- 语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记
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spark学习笔记
语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出,模拟人类语音。一、下载Spark-TTS-0.5B项目下载链接:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git注:需要科学网络。进入Spark-TTS文件夹,启动命令行窗口。创建Conda环境:condacreate-nsparktts-ypython
- Spark-TTS 使用
时间自由
AI人工智能
1.开发背景上一章节使用了MegaTTS3实现文本转语音,但是后面才发现只能使用官方的语言包,没看到克隆功能,所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。2.开发需求在Ubuntu下实现Spark-TTS的部署,实现官方语音克隆,根据自定义文本输出语音。3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Spark-TTS+RTX5060TI4.实现步骤4.1安装环境#创建环境python版本建议3.10
- 【kafka4源码学习系列】kafka4总体架构介绍
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学习kafka架构
二kafka架构介绍学习一个系统之前很重要的一点就是先了解这个系统整体的架构,这能够使我们对整个系统有个总体的认识,清楚地知道这个系统有什么能力。这不仅帮助我们学习时快速定位到我们想要的内容,还能避免我们学习过程中在庞大的系统中迷失自己。所以首先我会介绍一下kafka的整体架构,包括这个kafka系统的整体架构,模块组成,模块的功能以及模块之间关系,以及各个模块之间是怎么共同构成这套系统的。kaf
- ogg同步Kafka到oracle,ORACLE OGG同步到KAFKA
ORACLEOGG同步到KAFKA1、介绍Kafka是一种高效的消息队列实现,经过订阅kafka的消息队列,下游系统能够实时获取在线Oracle系统的数据变动状况,实现业务系统javaogg同步全量数据方式:①经过数据泵方式基于SCN导出并导入到目标端,此方式用于Oracle到Oracle的ogg同步环境中。②经过ogg自己的初始化方式,初始化全量数据到目标端,此方式通用于全部环境,可是速度相对较
- oracle ogg 全量 增量,1.利用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步.md
##利用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步####前言>ogg即OracleGoldenGate是Oracle的同步工具,本文讲如何配置ogg以实现Oracle数据库增量数据实时同步到kafka中,其中同步消息格式为json。下面是源端和目标端的一些配置信息:|--|版本|OGG版本|IP|别名||:---------|:--:|-----------:|:-----------
- Spark 的监控和性能调优高度依赖其内置的工具:【 Spark Web UI 和 Spark History Server】
csdn_tom_168
大数据spark大数据核心监控性能调优工具
Spark的监控和性能调优高度依赖其内置的SparkWebUI和SparkHistoryServer。它们是诊断作业性能瓶颈、资源利用率、错误原因和优化机会的最重要工具。一、SparkWebUI(DriverWebUI)当一个Spark应用程序(SparkContext)运行时,Driver进程会启动一个Web服务器,默认端口是4040(如果4040被占用,则尝试4041,4042等)。这是实时监
- 第四篇:深入探讨Kafka消费者的架构和原理
Gemini技术窝
kafka架构java后端中间件
大家好!今天我们要深入探讨Kafka消费者的架构和原理。Kafka消费者是从Kafka集群中读取消息的客户端应用,其设计和实现直接影响消息处理的效率和可靠性。本文将介绍Kafka消费者和消费者组的原理和作用,使用示例代码和源码剖析消费者的参数和功能,并详细介绍Kafka消费者如何订阅主题和分区。希望通过这篇文章,你能全面理解Kafka消费者的工作机制。准备好了吗?让我们开始吧!文章目录一、Kafk
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><