- 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
- 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
- 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
- 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
rocketmq
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 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
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
- 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
- 【kafka4源码学习系列】kafka4总体架构介绍
oraen
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
- 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
- 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||:---------|:--:|-----------:|:-----------
- 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
- 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
- Kafka消费者负载均衡策略
⼀个消费者组中的⼀个分⽚对应⼀个消费者成员,他能保证每个消费者成员都能访问,如果组中成员太多会有空闲的成员Kafka消费者负载均衡策略详解从分区分配算法到Rebalance机制,全面解析Kafka如何实现消费者间的负载均衡,并提供调优建议和问题解决方案。1.核心概念术语作用类比ConsumerGroup共享消费任务的消费者组外卖骑手团队PartitionTopic的物理分片配送区域划分Rebala
- 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
- Kafka消费者负载均衡和数据积压问题
抱紧大佬大腿不松开
kafka负载均衡分布式大数据
在大数据领域中,ApacheKafka是一个常用的分布式消息队列系统,它被广泛应用于实时数据处理和流式数据处理场景。Kafka的消费者负载均衡机制和数据积压问题是使用Kafka时需要关注和解决的重要议题。消费者负载均衡机制是指如何将消息分配给多个消费者,以实现高吞吐量和高可扩展性。Kafka通过使用消费者组(consumergroup)的概念来实现负载均衡。一个消费者组可以包含多个消费者,每个消费
- kafka的消费者负载均衡机制
不辉放弃
kafka负载均衡分布式数据库
Kafka的消费者负载均衡机制是保证消息高效消费的核心设计,通过将分区合理分配给消费者组内的消费者,实现并行处理和负载均衡。以下从核心概念、分配策略、重平衡机制等方面详细讲解。一、核心概念理解消费者负载均衡前,需明确三个关键概念:消费者组(ConsumerGroup)多个消费者组成的逻辑组,共同消费一个或多个主题的消息。组内消费者共享一个group.id标识,Kafka通过该标识区分不同消费组。分
- 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
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,