- 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
- 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
- 使用Python操作ElasticSearch
完美代码
elasticsearch搜索引擎pythonPython
使用Python操作ElasticSearchElasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎,它提供了一个可扩展的多用户全文搜索引擎。使用Python操作ElasticSearch可以非常方便地进行索引和搜索。创建索引在操作ElasticSearch之前,首先需要创建一个索引。下面是一个简单的Python代码示例,用于创建一个名为“my_index”的索引,并定义了一个类型“my_ty
- 【Lucene】lucene的searcher.search查询机制
risc123456
lucene
lucene查询的时候也是先评分排序,最后才获取文档甚至获取文档都不是必须的?是的,你的理解完全正确。1.Lucene查询流程=先评分&排序,后可选地取回文档-IndexSearcher.search(...)在内部先创建`Weight`、`Scorer`,再交给Collector遍历倒排表。-Collector(如TopScoreDocCollector)一边遍历一边实时计算score并维护一个
- 【Lucene】leafreadercontext逻辑段与segment物理磁盘段的关系
risc123456
Elasticsearchlucene
在Lucene中,“叶子段”(LeafReaderContext)和“segment”(物理段)在Lucene语境下,LeafReaderContext≈segment的运行时只读视图。概念所在层次含义是否一一对应segment物理存储层Lucene索引在磁盘上被拆分为多个段(每个段一个`_X`命名的文件集)。每个segment是一个完整的倒排索引子集,包含倒排表、存储字段、DocValue等。✅
- TwoPhaseIterator 两阶段验证
risc123456
lucene
下面给出可直接拷贝运行的Lucene8.5.0示例,演示TwoPhaseIterator两阶段验证的完整流程。场景:使用`PhraseQuery`(短语查询),它天然携带`TwoPhaseIterator`,第一阶段通过倒排表拿到“候选文档”,第二阶段验证词间距与顺序。---1.依赖(Maven)```xmlorg.apache.lucenelucene-core8.5.0org.apache.l
- lucene 9.10向量检索基本用法
成长的小牛233
lucene全文检索
Lucene9.10中的KnnFloatVectorQuery是用来执行最近邻(k-NearestNeighbors,kNN)搜索的查询类,它可以在一个字段中搜索与目标向量最相似的k个向量。以下是KnnFloatVectorQuery的基本用法和代码示例。1.索引向量字段首先,你需要一个包含向量字段的索引。你可以使用KnnFloatVectorField来添加向量到文档中。importorg.ap
- Elasticsearch
MacJerry
elasticsearch大数据搜索引擎
学习目标[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BGW4RqWM-1635414988340)(es.assets/Snipaste_2020-07-06_13-03-45.png)]Elasticsearch简介与安装什么是Elasticsearch?ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基
- Elasticsearch:基本概念、索引结构与优缺点分析
Leaton Lee
elasticsearch大数据搜索引擎
一、Elasticsearch基本概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎,专为云计算环境设计,能够实现近乎实时的数据搜索和分析功能。核心概念解析文档(Document)Elasticsearch中的基本数据单元,使用JSON格式表示每个文档有唯一ID和类型示例:一条产品信息、一篇博客文章或一个客户记录索引(Index)文档的集合,类似于关系数
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- 【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解
逆风飞翔的小叔
运维Docker部署es9Docker部署esDocker搭建es9Elasticsearch9Docker搭建es
目录一、前言二、Elasticsearch9新特性介绍2.1基于Lucene10重大升级2.2BetterBinaryQuantization(BBQ)2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry(EDOT)2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三、基于Docker部署Elasticsearch93.1Elasticsearc
- 深度解析Lucene IndexWriter 性能优化
微笑听雨。
java进阶教程luceneindexWriter全文检索性能调优内存缓冲
深度解析LuceneIndexWriter性能优化目标:在大规模写入、频繁更新的场景下,既保持吞吐量,又兼顾搜索实时性与系统稳定性。关键调优点内存缓冲:将RAMBufferSizeMB提升至128–1024MB,减少flush次数;必要时配合maxBufferedDocs。合并策略:使用TieredMergePolicy,典型参数为maxMergeAtOnce4–8、segmentsPerTier
- Spring Boot 集成 Elasticsearch(含 ElasticsearchRestTemplate 示例)
超级小忍
SpringBootspringbootelasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索服务器,具有高效的全文检索能力。在现代应用中,尤其是需要强大搜索功能的系统中,Elasticsearch被广泛使用。SpringBoot提供了对Elasticsearch的集成支持,使得开发者可以轻松地将Elasticsearch集成到SpringBoot应用中,实现高效的搜索、分析等功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中集成E
- 从源码角度了解Elasticsaerch(分布式协调排序、深分页问题)
引文Elasticsearch基于Lucene所以很多系统实现都在其中,所以可以先看看Lucene的实现:https://blog.csdn.net/qq_35040959/article/details/147931034项目组件不像Kafka这种顶级项目核心性能组件全自己实现,ELK中有很多引用至第三方开放库;网络模型-Netty网络模型多重要不必多说,Elasticsearch基于Netty
- ELK在Java的使用
hqxstudying
ELKjava日志elasticsearch
在Java应用里运用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)技术栈,能够实现日志的集中化管理、高效搜索以及直观可视化。下面将从基础概念入手,逐步深入讲解其使用方法。一、基础概念ELK技术栈由三款开源工具构成:Elasticsearch:作为分布式搜索引擎,它基于Lucene开发,具备强大的全文检索和数据分析能力。Logstash:属于数据收集引擎,可对多源数据进行收集、
- 基于lucene的案例开发:实时索引管理类IndexManager
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/details/44015983http://www.llwjy.com/blogdetail/5757ce8c007754704b563dd6a47ca1ca.html个人的博客小站也搭建成功,网址:www.llwjy.com,欢迎大家来吐槽~在前一篇博客中,对实时索引的实现原理做了一些简单的介绍
- Elasticsearch 海量数据写入与高效文本检索实践指南
weixin_52755040
运维es
Elasticsearch海量数据写入与高效文本检索实践指南一、引言在大数据时代,企业和组织面临着海量数据的存储与检索需求。Elasticsearch(以下简称ES)作为一款基于Lucene的分布式搜索和分析引擎,凭借其高可扩展性、实时搜索和分析能力,成为处理海量数据写入与文本检索的热门选择。本文将深入探讨如何在ES中实现海量数据的高效写入,并利用其强大的功能进行精准的文本检索,帮助开发者和技术人
- solr教程,值得刚接触搜索开发人员一看
LarryHai6
IT-文档存储架构全文检索lucene企业搜索
Solr调研总结开发类型全文检索相关开发Solr版本4.2文件内容本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示、拼写检查、搜索建议、分组统计、拼音检索等功能的使用方法。版本作者/修改人日期V1.0gzk2013-06-041.Solr是什么?Solr它是一种开放源码的、基于LuceneJava的搜
- ES分片(Shard)和副本(Replica)的作用?如何合理分配?
搞不懂语言的程序员
elasticsearch中间件elasticsearch大数据搜索引擎
ES分片和副本一、分片(Shard)的作用数据水平扩展将索引拆分为多个分片(默认5个),实现海量数据分布式存储和并行计算读写负载均衡每个分片作为独立的Lucene索引,支持并发读写操作,提升吞吐量故障隔离能力单个分片故障不会导致整个索引不可用,其他分片仍可继续提供服务二、副本(Replica)的作用数据高可用每个分片的副本(默认1个)存储在不同节点,主分片故障时副本自动升级为主分片读取性能提升副本
- 规则包含使用分词和JDK自带流式stream处理效率对比--分词lucene-word过滤与JDK的contains方法对比
苦思冥想行则将至
word分词数据过滤java过滤数据过滤数据效率20万关键字处理
目录前言:1、lucene分词工具的使用2、分词word与JDK的stream流式过滤实现测试结果2.1通过包含20万条数据与否,进行效率对比2.2打印执行时间差,来实现效率对比3、一次性触发20万条数据执行进行Mysql记录执行结果,参数,耗时,入参4、数据库截图展示统计结果,JDK的效率更高一些前言:在数据过滤以及处理的过程中,会用到分词工具对于大文本的信息内容进行处理,作为java开发,经常
- Springboot基于ElasticSearch全文搜索引擎策略实现
LQzhang_11
JAVA缓存Spring搜索引擎springbootelasticsearch
一、ElasticSearch概念简介ElasticSearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,具有分布式、多租户能力的全文搜索引擎。ElasticSearch的设计目标是实现分布式、可扩展和速度快的搜索架构,使得用户在数据量较大的情况下依然能够快速高效地对数据进行搜索和分析。ElasticSearch使用RESTfulAPI进行操作,支持结构化、非结构化数据的索引和搜索,适合用来解决大量数
- 基于Elasticsearch的搜索引擎简介
weixin_47233946
编程搜索引擎elasticsearch大数据
##一、Elasticsearch简介Elasticsearch(简称ES)是一个开源的、分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎,基于ApacheLucene开发。它能够实现对海量结构化和非结构化数据的实时存储、搜索和分析,广泛应用于全文检索、日志分析、数据可视化等场景。##二、核心原理Elasticsearch以文档为核心,每条数据都以JSON格式存储。其底层采用倒排索引(Inverte
- Elasticsearch 方法论
catkin_ws
数据库
人工智能、大数据快速发展的今天,对于TB甚至PB级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃式的发展。Elasticsearch以其开源、分布式、RESTFulAPI三大优势,已经成为当下风口中“会飞的猪”。阿里云2018年2月5日已开价50-200W年薪招聘技术人员参与Elasticsearch、Lucene内核优化、改进。如果说,你
- 69道Elasticsearch高频题整理(附答案背诵版)
Zeyhra
elasticsearchjenkins大数据
简述什么是Elasticsearch?参考回答Elasticsearch是一个基于分布式架构的开源搜索引擎,使用全文检索引擎ApacheLucene作为底层技术实现。它能够提供强大的搜索、数据存储和分析功能,适用于海量数据的实时搜索和分析场景。Elasticsearch的核心特点全文检索:提供强大的全文检索能力,支持模糊搜索、前缀搜索、短语搜索等多种高级搜索功能。分布式架构:支持水平扩展,数据分布
- 面试专区|【69道Elasticsearch高频题整理(附答案背诵版)】
尺小闹
面试elasticsearch职场和发展
简述什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式、多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。它用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#
- ElasticSearch的基本概念:索引类型文档和映射
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,它提供了一个简单易用的RESTfulAPI,可以快速地进行全文搜索、结构化搜索、分析和聚合等操作。在ElasticSearch中,最基本的概念包括索引、类型、文档和映射。本文将详细介绍这些概念的含义和联系,以及它们在ElasticSearch中的具体实现和应用。2.核心概念与联系2.1索引索引是ElasticSearch
- ElasticSearch 2.x入门与快速实践
爱美有喜
技术漫谈elasticsearch分布式搜索引擎索引
IntroductionElasticSearch是一个基于ApacheLucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。Elas
- ElasticSearch es 插件开发
2501_90252573
elasticsearch大数据搜索引擎
PythonLanguageSecurityPlugins安全插件扩展es的安全策略,比如控制api的访问权限等优秀插件代表:X-PackSnapshot/RestoreRepositoryPlugins快照/还原存储库插件扩展es的快照和恢复功能StorePlugins存储插件扩展es的存储方式,es默认使用的是Lucene存储数据的优秀插件代表:StoreSMBWindowsSMB2.插件开发
- Elasticsearch 快速入门指南
Luck_ff0810
开发工具Javaelasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
1.Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,由Elastic公司开发。它具有以下特点:分布式:可以轻松扩展到数百台服务器,处理PB级数据实时性:数据一旦被索引,立即可被搜索全文检索:强大的全文搜索能力RESTfulAPI:提供简单易用的JSON风格API多功能:不仅是搜索引擎,还是强大的分析引擎2.核心概念在深入Elasticsea
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo