若让innodb使用o_direct刷新方式,文件系统支持Direct i/o 是非常重要的.为啥…

centos Linux下磁盘管理   parted,df ,du,fdisk,partprobe,mkfs.ext4,mount,/etc/fstab,fsck,e2fsck,mk2efs,tmpfs ,nr_inodes, LVM,传统方式扩容文件系统   第七节课 fdisk 设备名 ‘p’, ‘n’, ‘d’, ‘w’, ‘q’,‘l’. partprobe mount //查看当前挂载情况 mount -a //挂载/etc/fstab mkfs.ext4 /dev/sdb1 mkfs…

ajax无刷新方式收集表单有两种方式, 一个是使用html5的FormData.一个是传统的方式. 一,FormData,在主流的浏览器中可以用,IE不好用啊. 另外,FormData使用有两个条件,第一,input里面需要有name属性:第二,不需要用到header头. <script type="text/javascript"> //给form表单制作一个提交事件onsubmit<br /> window.onload = function(){ var…

浏览器用户返回上一步,自动刷新 方式一. <input type="hidden" id="refreshed" value="no"> <script type="text/javascript"> onload=function(){ var e=document.getElementById("refreshed"); if(e.value=="no")e.…

一 .使用方法:   刷新机制,类似QQ一样的刷新机制,弹簧.橡皮筋下拉刷新控件,类似QQ下拉刷新效果,同时支持其他样式:   首先写上这一句(必须的)   #import <TGRefresh.h> 如果需要,在你的控制器中加上一句   self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets=NO; QQ效果   self.tableview.tg_header = [TGRefreshOC  refreshWithTarget:self action:@sele…

package task.demo.controller; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import task.demo.service.AsyncS…

import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.commons.io.FileUtils; /** * @author jiangwenwen * 解决源文件名长度大于文件系统支持的长度而无法删除 * */ public class Del { public static void main(String[] args) { try { // 删除文件夹 FileUtils.deleteDirectory(ne…

简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了. 一.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spar…

一.引言 Hadoop版本提供了对多种文件系统的支持,但是这些文件系统是以何种方式实现的,其实现原理是什么以前并没有深究过.今天正好有人咨询我这个问题:Hadoop对S3的支持原理是什么?特此总结一下.Hadoop支持的文件系统包括: 文件系统                 URI前缀       hadoop的具体实现类 Local                     file               fs.LocalFileSystem HDFS                  …

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现.receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写…