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- 【亿级时序数据处理】Python操作InfluxDB全指南:从IoT监控到实时分析
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Python实战项目大揭秘python物联网网络
【亿级时序数据处理】Python操作InfluxDB全指南:从IoT监控到实时分析提示语:⚡“传统数据库处理时序数据力不从心?InfluxDB+Python实现毫秒级千万数据点写入!”“文末赠送『TSM存储引擎揭秘』,教你优化90%的存储空间!”目录一、InfluxDB架构解析二、Python连接方案三、数据模型设计四、高效写入策略五、Flux语言实战六、降采样与保留策略七、监控告警集成一、Inf
- InfluxDB Line Protocol 协议深度剖析(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
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四、LineProtocol写入操作与实践(一)HTTPAPI写入使用HTTPAPI是通过LineProtocol写入数据到InfluxDB的常用方式。InfluxDB1.x:请求方式为POST,URL格式为“http://host:port/write?db=database_name”。其中,“db”参数指定要写入的数据库名称。示例数据为“cpu_usage,server_id=server0
- Python使用influxDB
doubleZ0108
安装sudoapt-getinstallpython-influxdb连接数据库frominfluxdbimportInfluxDBClientclient=InfluxDBClient('localhost',8086,'your_username','yuor_password','your_dbname')查询数据root=client.query('select*fromimu_posli
- InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备
总有刁民想爱朕ha
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InfluxDB保姆级教程!部署+Python操作时序数据,监控场景必备!"为什么运维半夜总被报警吵醒?""为什么老板要的实时报表总是延迟?"答案很可能是:你的时序数据库没选对!当每秒处理数万条监控数据、百万级IoT设备实时上报时,传统数据库直接崩盘!InfluxDB就是为此而生的高性能时序数据库,今天带你从部署到Python操作一站式通关!一、InfluxDB:时间序列数据的"闪电侠"什么叫时序
- InfluxDB HTTP API 接口调用详解(二)
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实际应用案例演示1.数据写入案例假设在一个物联网设备数据采集场景中,有多个传感器设备持续采集环境的温度和湿度数据。我们以Python语言为例,使用requests库来调用InfluxDB的Write接口将数据写入InfluxDB。首先,确保已经安装了requests库,如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:pipinstallrequests接下来,编写Python代码模拟设备数据的生成和写入:
- InfluxDB 核心字段解析与 SQL 对应关系深度剖析
一、InfluxDB数据模型全景解析作为专为时间序列数据设计的高性能数据库,InfluxDB通过独特的分层架构实现了高效存储与查询。其核心数据模型由以下关键组件构成:1.基础容器:Database功能定位:数据库层级的逻辑容器,用于隔离不同业务领域的数据。SQL映射:等同于传统关系型数据库中的Database概念,通过CREATEDATABASE语句创建。设计原则:建议按业务模块划分数据库,如监控
- InfluxDB2.x的行协议Line protocol
ErbaoLiu
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目录行协议组成度量(measurement)标签集(Tagset)字段集(Fieldset)时间戳(Timestamp)注释命名限制重复数据点InfluxDB使用行协议写入数据点。它是一种基于文本的格式,提供了数据点(datapoint)的度量(measurement)、标记集(tagset)、字段集(fieldset)和时间戳(timestamp)。语法[,=[,=]]=[,=][]例如:myM
- telegraf简介
alankuo
人工智能
Telegraf是一款由InfluxData开发的开源数据采集工具,专为时序数据(TimeSeriesData)设计,广泛用于监控系统、设备、应用程序的性能指标和运行状态。它具有轻量、灵活、插件丰富等特点,是时序数据监控生态(如TICKStack:Telegraf+InfluxDB+Chronograf+Kapacitor)中的核心组件之一。核心特点多源采集:支持从多种数据源(系统、数据库、应用、
- Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
测试界潇潇
软件测试dockerjmetergrafana软件测试功能测试自动化测试程序人生
当今互联网发展迅速,应用程序的性能监控显得越来越重要。Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana是一种常用的性能监控平台,可以帮助开发者快速搭建一套可靠的监控体系。在本文中,我们将介绍如何使用这些工具搭建性能监控平台,以便开发人员可以快速发现并解决应用程序性能问题。01Docker安装与配置首先,我们需要安装Docker。Docker是一种开源的容器化平台,可以将应用程序与它们所
- 【JMeter性能测试框架篇】Win10下搭建JMeter+Influxdb+Grafana可视化性能测试监控平台
一、前言平常使用jmeter进行性能测试时,工具自带的监控方式无法清晰直观的查看结果,给我们性能测试带来很多不便。因此我们需要搭建一个可视化性能测试监控平台来实时监控性能测试结果,这里我们采用JMeter+Influxdb+Grafana开源免费框架来实现。二、实现原理通过influxdb数据库存储jmeter运行的结果,再通过grafana服务器采集influxdb数据库存储的测试数据,同时通过
- 时序数据库的工业级对决:对比 Apache IoTDB 和 InfluxDB
时序数据说
时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
在数字化浪潮中,物联网(IoT)与工业大数据领域蓬勃发展,时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具,其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者,被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别,对开发者、企业架构师和数据管理者而言,不仅能为项目选型提供科学依据,还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
- InfluxDB 数据模型:桶、测量、标签与字段详解(一)
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一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下,时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库,凭借其卓越的特性,在时序数据库领域占据了重要地位,被广泛应用于各种场景。InfluxDB专为时间序列数据设计,拥有高效的存储和查询性能。它采用独特的存储引擎,能够快速写入大量带有时间戳的数据,并支持灵活的查询操作。其核心设计针对时间序列数据的特点进行了优化,包括时间索引、
- InfluxDB 数据模型:桶、测量、标签与字段详解(二)
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#InfluxDBdb
四、各组件在实际应用中的协作4.1数据写入过程以服务器性能监控场景为例,假设我们有一个包含多台服务器的集群,需要实时监控每台服务器的CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O等性能指标。我们使用InfluxDB来存储这些监控数据,下面详细介绍数据写入过程。首先,确定数据存储的桶。我们创建一个名为“server_monitoring_bucket”的桶,专门用于存储服务器监控相关的数据。这个桶将作为所有服
- SQL Server通过CLR连接InfluxDB实现异构数据关联查询技术指南
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SQL调优及高级SQL语法编写SQLServerInfluxDB
一、背景与需求场景在工业物联网和金融监控场景中,实时时序数据(InfluxDB)需与业务元数据(SQLServer)联合分析:工业场景:设备传感器每秒采集温度、振动数据(InfluxDB),需关联工单状态、设备型号(SQLServer)金融场景:交易流水时序数据(每秒万条)需实时匹配客户风险等级、账户余额(SQLServer)核心痛点:传统ETL延迟高,无法满足实时风控/故障诊断需求,需实现毫秒级
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- influxdb-comparisons IOT数据测试 使用记录
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文章目录生成测试数据数据倒数influxdb数据导入influxdb后显示结果生成测试数据./bulk_data_gen-formatinflux-bulk-use-caseiot-seed100-sampling-interval10s-scale-var10-timestamp-start"2022-12-01T00:00:00+80:00"-timestamp-end"2023-01-03T
- InfluxDB 3 Core 持久化机制深度解析:高可靠实时数据引擎的设计哲学与工业实践
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本文深入拆解InfluxDB3Core的数据持久化架构,涵盖写入流程、故障恢复、存储引擎设计,并结合物联网、金融监控等场景分析其高可靠性实现逻辑。通过对比传统时序数据库架构与性能实测数据,揭示新一代引擎如何平衡实时性与数据安全性,为大规模时序数据处理提供生产级保障。一、持久化核心机制:从写入到落盘的全链路保护1.分层持久化架构InfluxDB3Core采用三级数据保护策略:写入请求→内存缓冲区(V
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本文使用Burrow和Telegraf搭建Kafka的监控体系。然后,简单介绍一下其他的,比如KafkaManager,KafkaEagle,ConfluentControlCenter等。如果你对kafka比较陌生,请参考:Kafka基础知识索引Burrow依赖路径使用Burrow拉取kafka的监控信息,然后通过telegraf进行收集,最后写入到influxdb中。使用grafana进行展示
- 技术调研:时序数据库(一)
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选择时序数据库时,选择当下主流的解决方案。目前主流的开源解决方案有InfluxDB、TDengine和TimescaleDB。下文从多个维度对比分析,最终根据需求做出选型决策。1.核心架构与设计理念数据库架构特点核心优势InfluxDB-专为时序数据设计的分布式数据库-基于时间线(TimeSeries)模型-开源版(OSS)与商业版(Cloud/Enterprise)功能差异大高写入吞吐量、原生支
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在当今数字化时代,大量的时间序列数据不断产生,从工业物联网设备的传感器数据,到金融领域的交易记录,再到互联网应用的用户行为日志等。为了高效地存储、管理和分析这些时序数据,选择一款合适的时序数据库至关重要。本文将对几款主流的时序数据库进行选型分析,帮助读者在众多选项中找到最符合自身需求的数据库解决方案。常见时序数据库概述InfluxDBInfluxDB是一款广泛使用的开源时序数据库。它专为处理时间序
- Kylin Linux Advanced Server V10 离线安装 Prometheus + Grafana + node_exporter指南
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操作系统管理工具性能测试kylinlinuxprometheus
离线安装Prometheus+Grafana+InfluxDB指南(KylinLinuxAdvancedServerV10)最终结果展示准备工作在一台有互联网连接的机器上下载所有必要的安装包和依赖准备一个USB驱动器或内部网络共享位置来传输文件确保目标服务器有足够的资源运行这些服务下载离线安装包在有网络的机器上下载以下组件:Prometheuswgethttps://github.com/prom
- 时序库总结
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1、常见的时间序列数据库:TSDB项目官网influxDBhttps://influxdata.com/RRDtoolhttp://oss.oetiker.ch/rrdtool/Graphitehttp://graphiteapp.org/OpenTSDBhttp://opentsdb.net/Kdb+http://kx.com/Druidhttp://druid.io/KairosDBhttp:
- 时序库介绍
古朗月行
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时序库(Time-seriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是一种按照时间先后顺序排列的数据,例如气象数据、生产数据、网络数据等等。常见的时序库有OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus等,下面将从基本概念、使用场景、主要特点和使用API等方面进行介绍。基本概念时序数据时序数据是一种按照时间顺序排列的数据,在很多应用场景中都非
- InfluxDB 时序数据的高效解决方案
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InfluxDB是什么?它是一种开源的数据库,主要针对时间序列数据进行优化,能够高效地存储、检索和分析大量的时间序列数据。InfluxDB使用Tag-Key-Value模型来组织数据,这种模型便于对时间序列数据进行分类和聚合。它支持类SQL的查询语言InfluxQL和Flux,适合复杂查询需求。InfluxDB的架构设计使其在处理高频率、连续的时间序列数据时表现出色,例如监控系统中的指标数据、物联
- InfluxDB 3 Core 的安装与基本使用
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1前言最近做交易回测,考虑到数据是时序型的,因此采用了influxdb,之前没有用过时序型数据库。初次尝试,感觉不错。恰好是influxdb3发布不久,相关文档并不多,因此做下笔记。第三方测试显示,在百万级设备以下场景,写入性能可能不及旧版本,但是这个性能对我来说足矣。2安装安装命令此命令仅适用于Linux和macOS,笔者是在Ubuntu系统安装的。安装完成后influxdb3会立即启动。cur
- 时序数据库IoTDB数据模型建模实例详解
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时序数据库iotdb数据库大数据开源
一、引言本文旨在通过具体实例详细介绍IoTDB(InternetofThingsDatabase)的数据模型建模方法,以解决部分用户对实际系统建模的困惑。IoTDB作为一种时间序列数据库,其数据模型与实时库、InfluxDB、OpenTSDB等基于标签的模型有所不同。二、基于标签的模型概述在实时库、InfluxDB、OpenTSDB等数据库中,每个测点通常有一个由符号"."连接的多个属性值组成的名
- QuestDB:开源SQL数据库,用于处理时间序列数据!
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QuestDB是一个高性能且开源的SQL数据库,专为时间序列和事件数据而设计。适用于金融服务、物联网、机器学习、DevOps和可观察性应用程序。它包括PostgreSQL行协议的端点,使用InfluxDB行协议的模式无关的高吞吐数据获取方式,用于查询、批量导入导出的RESTAPI。整个代码库使用Java和C++构建,没有依赖项,并且100%没有垃圾收集。Stars数15,308Forks数1,25
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数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库网络ai
数据库领域新趋势:时序数据库崛起关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、金融科技、大数据分析、TSDB、InfluxDB摘要:随着物联网、金融科技等领域的快速发展,时间序列数据的处理需求急剧增长,传统关系型数据库在处理这类数据时面临性能瓶颈。本文深入探讨时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)的崛起背景、核心原理、关键技术、应用场景及未来发展趋势。我们将从架构设计、存储引擎、
- InfluxDB:一款强大高性能的时序数据库!
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时序数据库数据库
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库,并且在时序型数据库DB-EnginesRanking上排名第一。专门用于收集、存储、处理和可视化时间序列数据的平台。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。数据点通常由同一来源的连续测量组成,用于跟踪随时间的变化。Stars数30,137Forks数3,613主要特点高性能数据存储:InfluxDB的TSM引擎提供了数据的高速读写和压缩功能,使
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
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javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
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erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那