09 2017 档案
摘要:一、简介: storm中有一个很重要的特性: 保证发出的每个tuple都会被完整处理。一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所产生的所有的子tuple都被成功处理。如果任一个消息在timeout所指定的时间内没有完成处理,那这个tuple就失败了。 二、原理: ack
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摘要:算法简介: 通过计算待预测样本和已知分类号的训练样本之间的距离来判断该样本属于某个已知分类号的概率。并选取概率最大的分类号来作为待预测样本的分类号 懒惰分类算法,其模型的建立直到待预测实例进行预测时才开始。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别。 本质上,KNN算
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摘要:消息队列的应用场景 异步:很多场景下,系统不需要立即处理消息,此时可以将消息存入队列中,并在之后的适当时间再进行处理。 比如,在分布式环境中,统计A服务调用B服务的次数。此时,可将调用日志写入消息队列,由C服务读取消息队列的日志消息来计算调用次数。如下图: 解耦:不同系统甚至异构系统避免直接依赖耦合
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摘要:1. =或者==:判断两个值是否相等. 2. !=:判断两个值是否不等. 3. >或者gt:判断左边值是否大于右边值 4. >=或者gte:判断左边值是否大于等于右边值 5. <或者lt:判断左边值是否小于右边值 6. <=或者lte:判断左边值是否小于等于右边值 注意:=和!=可以用于字符串,数值
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摘要:JPQL如下: 项目运行时报错,提示: Executing an update/delete query; nested exception is javax.persistence.TransactionRequiredException 原因: update、delete操作涉及到事务机制,需要
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摘要:执行update语句,出现问题: 问题描述: You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column To disable safe mode, tog
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摘要:索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询
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摘要:B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上。而且还可以用于LIKE操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。像下面的语句就可以使用索引: SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'P
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摘要:配置Tomcat的session共享可以有三种解决方案: 第一种是以负载均衡服务器本身提供的session共享策略,每种服务器的配置是不一样的并且nginx本身是没有的。 第二种是利用web容器本身的session共享策略来配置共享。针对于weblogic这种方式还是靠普的。但是针对于tomcat这
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摘要:切换目录命令cd: cd app 切换到app目录 cd .. 切换到上一层目录 cd / 切换到系统根目录 cd ~ 切换到用户主目录 cd - 切换到上一个所在目录 列出文件列表:ls ll dir ls(list)是一个非常有用的命令,用来显示当前目录下的内容。配合参数的使用,能以不同的方式显
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摘要:什么是分布式一致性? 我们先来看一个例子: 我们有一个单节点node,这个节点可以是数据库,也可以是一台服务器,当client向node发送data时,X节点收到data,记录下来 由此可见对于单个节点,一致性是很容易实现的。 然而对于多个节点,我们如何来实现一致性,这就是分布式一致性的问题。 Ra
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摘要:问题:如何解决海量数据的运算? 先从一张图简单的看下mapreduce的处理过程 MapReduce概述: MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题。MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函
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摘要:问题: 在近期开发的javaweb项目中,需要记录登录时的电脑ip地址和主机名,通过request.getRemoteAddr()和request.getRemoteHost()得到的值都是0:0:0:0:0:0:0:1。 原因: 0:0:0:0:0:0:0:1是属于ipv6,后来我又进行另一台电脑
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