- IK分词
初心myp
实现简单的分词功能,智能化分词添加依赖配置:4.10.4org.apache.lucenelucene-core${lucene.version}org.apache.lucenelucene-analyzers-common${lucene.version}org.apache.lucenelucene-queryparser${lucene.version}org.apache.lucenel
- 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
- 包含日志获取webshell
陈望_ning
日志文件关闭:Apache目录下的httpd.conf文件#ErrorLog"logs/error.log"#CustomLog"logs/access.log"common加#号为注释不产生日志文件如果去掉#将会在Apache/logs/目录下产生日志文件linux:access_logerror_logwindows:access.logerror.logaccess_log每一行记录了一次网
- 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
- mac os 10.9 mysql_MAC OSX 10.9 apache php mysql 环境配置
AY05
macos10.9mysql
#终端内运行sudoapachectlstart#启动Apachesudoapachectlrestart#重启Apachesudoapachectlstop#停止Apache#配置Apachesudovi/private/etc/apache2/httpd.conf#将里面的这一行去掉前面的##LoadModulephp5_modulelibexec/apache2/libphp5.so#配置P
- 搜索引擎技术选型
dusty_giser
近期,业主对POI检索提出了一些想法,针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。于是这几天对搜索引擎进行了一些技术选型;一、ApacheLucene Lucene是一个开源的高性能、可扩展的全文检索引擎工具包,但不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎。所以它是一套信息检索工具包,可以说是当今最先进
- Ubuntu lamp
会飞的灰大狼
linuxubuntu
Ubuntulamp前言在Ubuntu安装lamp架构我们了解到lamp是完整的架构我们前面了解到了集合了Linux系统apacheMySQL和PHP语言的完整架构我们前面说了Centos7中编译安装lamp那么我们去说一下在Ubuntu中安装安装apache2apt直接安装apache2apt-yinstallapache2启动apache2systemctlstartapache2#测
- 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
- ROS2编写一个简单的插件
CrimsonEmber
ROS笔记ROS2笔记学习
1.createabaseclasspackageros2pkgcreate--build-typeament_cmake--licenseApache-2.0--dependenciespluginlib--node-namearea_nodepolygon_base编辑ros2_ws/src/polygon_base/include/polygon_base/regular_polygon.h
- 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
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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
- 面向现代数据湖仓的开放表格式对比分析:Iceberg、Hudi、Delta Lake与Paimon
piekill
大数据平台大数据sparkflinkbigdata数据仓库
文章目录第一章数据湖的演进:从存储到事务型平台1.1前湖仓时代:ApacheHive的局限性1.2湖仓一体的范式转移第二章架构深度剖析2.1ApacheIceberg:以元数据为中心的设计2.2ApacheHudi:流式优先、时间轴驱动的架构2.3DeltaLake:以事务日志为唯一真相源2.4ApachePaimon:面向实时湖仓的LSM树架构第三章核心能力对比分析3.1事务性与并发控制3.2数
- 如何在 Apache Ignite 中创建和使用自定义 SQL 函数(Custom SQL Functions)
lang20150928
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这段内容讲的是如何在ApacheIgnite中创建和使用自定义SQL函数(CustomSQLFunctions)。我们可以分步骤来理解它的含义和用法。一、什么是CustomSQLFunction?ApacheIgnite的SQL引擎支持标准SQL函数(如COUNT、SUM、AVG等),但有时这些内置函数无法满足业务需求。这时,你可以通过编写Java代码,创建自己的SQL函数,并在SQL查询中使用它
- 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
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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
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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
- 时序数据库IoTDB的优势场景分析
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在当今数据爆炸的时代,物联网(IoT)设备产生的时序数据呈指数级增长。面对海量、高频的时序数据处理需求,传统关系型数据库显得力不从心。ApacheIoTDB(物联网数据库)作为一款专为物联网场景设计的时序数据库,凭借其独特架构在多个领域展现出显著优势。本文将深入探讨IoTDB最具竞争力的应用场景,帮助技术选型者做出明智决策。一、工业物联网(IIoT)场景工业物联网是IoTDB最能发挥其价值的领域之
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项目https://github.com/apache/incubator-seatadocker拉取启动server$dockerrun--nameseata-server-p8091:8091apache/seata-server:2.1.0seata注册到nacoscom.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-seata2023.0.3.3在所有
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- Kafka 去 ZooKeeper 化实战:KRaft 架构高可用部署实践与运维提升之道
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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
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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
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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
- ubuntu linux 从入门到精通.pdf,UBUNTU LINUX从入门到精通(附DVD)
鲨鱼飞不动了
ubuntulinux从入门到精通.pdf
摘要:本书是为想系统学习Linux的初学者准备的,从系统,驱动,常用软件的安装开始讲起,让读者快速掌握Linux的基础知识,并轻松向网络管理,Shell,Vi/Vim,X-Window,进程管理进阶,然后深入到Apache,VSFTPD,Postfix,SAMBA,DNS等服务器的配置,全面掌握企业所需的Linux应用技能.传统的Linux图书主要以命令行的方式进行介绍,学习起来非常枯燥乏味,而且
- 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
- kafka的消息存储机制和查询机制
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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
- maven-shade-plugin插件将项目打成可执行的jar包
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使用maven-shade-plugin插件将项目打成可执行的jar包1、在pom.xml文件中添加maven-shade-plugin插件全部文件:maven-compiler-plugin1.61.6org.apache.maven.plugins<
- WEB安全--Java安全--jsp webshell免杀
1.1、BCELClassLoader介绍(仅适用于BCEL6.0以下):BCEL(ApacheCommonsBCEL™)是一个用于分析、创建和操纵Java类文件的工具库;BCEL的类加载器在解析类名时会对ClassName中有BCEL标识的类做特殊处理,该特性经常被用于编写各类攻击Payload。当BCEL的loadClass加载一个类名中带有BCEL$$”的类时会截取出BCEL后面的字符串,然
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f