- 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
- 企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析
boyedu
区块链区块链企业级区块链平台Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台,其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开,通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析:一、核心架构:分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构,将区块链功能解耦为独立模块,支持灵活组合与扩展:P2P网络层由验证节点(VP)
- 元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成
xcLeigh
计算机视觉CV元宇宙虚拟化身场景生成AIGC数字孪生
元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成前言一、元宇宙与视觉技术的深度关联1.1元宇宙概念深度剖析1.2视觉技术:元宇宙的“灵魂之窗”二、虚拟化身:数字世界的“第二自我”2.1虚拟化身技术的深度解析2.1.1核心技术构成2.1.2技术实现原理与流程2.2虚拟化身的应用领域及案例展示2.2.1游戏娱乐领域2.2.2教育培训领域三、场景生成:构建元宇宙的虚拟天地3.1场景生成技术全景透视3.1.1关键技
- 深入理解 Tomcat Wrapper 原理
北漂老男人
Tomcattomcatjava
深入理解TomcatWrapper原理一、引言在Tomcat的分层容器架构中,Wrapper作为最底层的容器,专门负责管理单个Servlet的生命周期及请求分发。每一个Servlet(包括JSP、Filter等)都对应一个Wrapper。Wrapper是Servlet规范与Tomcat容器实现之间的桥梁,直接关系到请求的分发效率、Servlet的加载与重用、安全隔离等。本文将系统剖析Wrapper
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 量子计算解决气候变化:科学家找到了新方法
大力出奇迹985
量子计算
气候变化已成为全球面临的严峻挑战,传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术,为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性,在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时,在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- 文科生转行编程:从月薪 3 千到 2 万的真实经历
在当下就业市场中,文科生往往面临诸多挑战,薪资水平也不尽如人意。然而,有不少勇敢的文科生成功实现了向编程领域的转行,薪资更是实现了从月薪3千到2万的飞跃。本文将深入剖析文科生转行编程的真实经历,从最初对现状的不满萌生出转行念头,到如何艰难地开启学习之旅,克服基础薄弱、思维转换难等重重困难,再到求职时凭借策略与努力获得宝贵机会,以及入职后持续学习保持竞争力。希望通过这些真实历程,为有志于转行编程的文
- 读《教学勇气》有感
c养一盆铜钱草
帕尔默的《教学勇气》这本书买了已有几年,记得以前拿起读过,总感觉晦涩难懂,没看几页就被劝退。而如今再次拾起它,是因为眼睛里的血丝,不再适合对着手机和电脑,只能转战纸质书。第一章所提到的教学中自身认同和完整,不就是这个暑假写作课当中反复听到的从我出发吗?对自己进行剖析,找到自己的长处与短处,然后与教学进行结合,只有从“我”出发,才能有底气。书中说:我们更多地了解了自我独特性,我们就能学到展示而非掩饰
- 深入剖析 boost::unique_lock<boost::mutex>
程序员乐逍遥
C++Boost库C/C++多线程编程专题C++boost线程锁
在高并发的C++程序中,线程安全是永恒的主题。而boost::unique_lock作为Boost.Thread库中的核心组件,为开发者提供了强大、灵活且异常安全的互斥量管理机制。它不仅是RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)设计模式的典范,更是实现复杂线程同步逻辑的基石。一、从lock_guard的说起在介绍unique_lock之前,我们先回顾其“简
- 【Spring WebFlux】为什么 Spring 要拥抱响应式
会飞的架狗师
SpringWebFluxspringjava后端
在现代分布式系统中,响应式系统已成为应对高并发、低延迟需求的核心方案。但构建响应式系统并非易事——它需要框架级别的支持来解决异步处理、资源调度、背压控制等底层问题。作为Java生态中最具影响力的框架,Spring对响应式的支持并非偶然,而是技术演进的必然选择。本文将从响应式系统的构建挑战出发,剖析Spring拥抱响应式的底层逻辑。一、响应式系统的构建困境:现有方案的局限性响应式系统的核心诉求是在有
- Redis五大基本数据类型
ruan114514
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Redis作为高性能的键值存储系统,其核心价值在于丰富的数据结构。本文将深入剖析Redis的五种基本数据类型,揭示其内部实现原理,并提供实际应用场景和最佳实践。一、字符串(String):Redis的基石底层实现Redis字符串使用简单动态字符串(SDS)结构:structsdshdr{intlen;//已使用长度intfree;//未使用空间charbuf[];//字节数组};优势特性:O(1)
- CR渲染器效果图渲染:CPU是核心,显卡为加速利器
在效果图渲染领域,CR渲染器的硬件需求常引发讨论。设计师们普遍关注一个核心问题:渲染性能究竟更依赖CPU还是显卡?这直接关系到设备配置策略与渲染效率优化。要厘清这一问题,需深入剖析其渲染机制与硬件分工。核心结论:CPU主导渲染,显卡辅助加速对于CR渲染器用户,硬件投入优先级至关重要。核心结论明确:CR渲染器的渲染过程以CPU为绝对主力,显卡则扮演辅助加速角色。具体体现为:1.CPU主导最终计算:C
- 人工智能概念之九:深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位:AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性:性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴:70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二:人工智能核心概念:网页链接一、深度学习的定位:AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能(AI)技术金字塔
- 塔能科技物联运维平台及城市照明市场竞争力分析
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关于塔能科技的物联运维平台,就其在城市照明领域所具备的市场竞争力而言,可以从技术架构层面、行业适配的实际情况、市场策略方面以及所面临的种种挑战等不同角度展开剖析。一、物联运维平台的核心竞争力1.技术架构优势-全协议兼容的物联网接入能力其能够适配诸如LPWAN(涵盖LoRa、NB-IoT等)、4G/5G、Zigbee这类多种多样的协议,并且可以同时接入像照明设备、环境监测仪器以及电力设施等各不相同类
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在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
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Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
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狼牙山人-书画家张国富原创写意作品剖析第183帧《延年图》2020年7月9日张国富原创写意作品《延年图》刘泽群先生收藏96X35.5。
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引言在数据库系统中,事务是保证数据一致性的重要机制。与传统关系型数据库的ACID事务不同,Redis提供了一种独特的"弱事务"机制。这种设计在保证高性能的同时,提供了基本的事务功能。本文将深入解析Redis弱事务的本质特性、实现原理、使用场景以及Java语言下的最佳实践,帮助开发者正确理解并合理运用这一重要特性。一、Redis事务的本质特性1.1什么是弱事务Redis的事务与关系型数据库的ACID
- 深入剖析Nginx
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想邀看书之《深入剖析Nginx》一个不会点运维的后端程序员,不是个合格的码农传送门:https://fire100.top/detail?rId=155少年辛苦终身事,莫向光阴惰寸功!
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
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人工智能应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术凭借着结合大型语言模型(LLMs)的生成能力和信息检索系统的独特优势,成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而,构建一个高效且精准的RAG流程并非易事,其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问,我将基于丰富的实战经验,为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析:混合格式的“第一道坎”在企
- 【Linux指南】Linux粘滞位详解:解决共享目录文件删除安全隐患
引言在Linux多用户环境中,共享目录的权限管理始终是系统安全的重要课题。当多个用户需要在同一目录下协作时,常常会面临一个棘手的问题:如何让用户既能自由访问共享文件,又能防止他人恶意删除不属于自己的文件?这一矛盾在早期Linux系统中尤为突出,而"粘滞位(StickyBit)"的引入,正是为了破解这一困局。本文将从共享目录的权限困境出发,深入剖析粘滞位的工作原理、设置方法与实际应用场景。通过解读粘
- ChatGPT 嵌入 IDE:代码生成、调试一步到位!
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当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
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低代码平台作为当下软件开发领域的热门工具,其是否降低技术门槛的问题备受关注。本文将结合专家观点,从开发效率、技术储备要求、应用场景适配、安全与扩展性及行业影响五个方面,深入剖析低代码平台的利弊,探讨其对技术门槛的实际影响,为读者全面了解低代码平台提供参考。一、开发效率与技术门槛的关联低代码平台通过可视化拖拽、预制模块等方式,显著缩短了开发周期。对于简单的业务应用,开发者无需编写大量基础代码,只需进
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边缘计算与云计算的协同融合,正成为支撑未来智能社会的核心架构。本文从技术互补性、应用场景拓展、架构安全保障、性能优化路径和未来发展趋势五个维度,系统剖析二者协同的底层逻辑与实践价值。通过分析边缘节点的实时处理能力与云端的全局算力优势如何形成合力,探讨该架构在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域的创新应用,并针对安全防护、资源调度等关键问题提出解决方案,最终总结其对数字经济发展的战略意义。一、技术互
- 5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像
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5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像关键词:AIGC工具、虚拟偶像、AI生成内容、数字人建模、智能交互、语音合成、动画生成摘要:本文深度解析5款前沿AIGC工具在虚拟偶像打造中的核心应用,涵盖从形象设计、语音生成到动态交互的全流程技术实现。通过MidJourney、D-ID、MetaHuman、RunwayML、VoiceMaker等工具的原理剖析、操作指南及实战案例,揭示如何利用AI技术
- 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
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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
- 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
- 【第18章】亿级电商订单系统架构设计-基础框架设计
cherry5230
亿级流量架构设计与落地系统架构架构分布式中间件
1-1本章导学第X章基础框架设计-订单系统架构设计课程目标:掌握架构师核心设计能力之基础框架设计本章学习内容1.架构视角下的软件框架认知从架构师角度解析软件框架定义正确理解框架与设计模式的:区别与联系常见混淆点剖析2.基础框架功能体系功能需求溯源方法论通用功能模块详解:核心功能组件构成功能实现标准规范3.框架应用策略架构层面的4种基础应用模式:集成式应用扩展式应用混合式应用定制化应用4.项目实战:
- 【Python系列】从内存分析到性能剖析
檀越@新空间
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博客目录一、内存分析利器:memory-profiler1.1安装与基本使用1.2查看与分析内存数据1.3高级功能与可视化二、性能剖析专家:cProfile2.1基本使用方法2.2高级分析与结果保存三、综合分析与优化策略3.1分析流程3.2常见问题与解决方案3.3优化技巧四、实战案例分析在Python开发过程中,随着项目规模的增长和业务逻辑的复杂化,代码的性能问题往往会逐渐显现。如何有效地识别和解
- BeautifulSoup库深度解析:Python高效解析网页数据的秘籍
在Python爬虫开发领域,获取网页内容后,如何高效解析并提取所需数据是关键一环。BeautifulSoup库凭借其简洁易用、功能强大的特点,成为众多开发者解析网页数据的首选工具。本文将深入剖析BeautifulSoup库,通过丰富的实例,帮助你掌握其核心功能与使用技巧,实现网页数据的精准提取。一、认识BeautifulSoup库BeautifulSoup是Python的一个第三方库,主要用于解析
- 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><