最近项目需要使用比较文本的差异的功能,在同事的推荐下,使用js脚本来比较,所以codeMirror变成了选择. 当然codeMirror中有其他功能,比较文本差异的只是其中一个功能,本人不在此做介绍,有兴趣的可以登录他的官网 http://codemirror.net/ 进行详细了解. 第一步:下载codeMirror的jar包,下载地址在上面提到的官网,本人使用的是codemirror-4.11这个版本. 第二步:在页面引入它css样式和js文件 其中diff_math_patch.js可能所

1.创建用户,授权,创建测试数据 创建用户 CREATE USER test identified by 123; 授权 grant dba to test; 创建测试数据 create table a(id int); insert into a select 1 from dual connect by level<=50; 2.创建备份目录 create directory UserName_dir as '/home/oracle/oradb'; grant read,write on

先看效果图,示例发送数据"Hello World" 主线程:0x16f54aeda20,另两个子线程分别是0x4f1baff690.0x4f1baff6a0 因为在子线程中加了200ms.400ms延迟,所以打印是有先后顺序的 核心代码也就一丢丢.代码逻辑就是使用信号与槽使用线程之间产生联系 1 MfBusiness::MfBusiness(QObject *parent) : QObject(parent) 2 { 3 connect(&se,&MfSendData:

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436

Kafka大量依赖文件系统去存储和缓存消息.对于硬盘有个传统的观念是硬盘总是很慢,这使很多人怀疑基于文件系统的架构能否提供优异的性能.实际上硬盘的快慢完全取决于使用它的方式.设计良好的硬盘架构可以和内存一样快.在6块7200转的SATA RAID-5磁盘阵列的线性写速度差不多是600MB/s,但是随即写的速度却是100k/s,差了差不多6000倍.现代的操作系统都对次做了大量的优化,使用了 read-ahead 和 write-behind的技巧,读取的时候成块的预读取数据,写的时候将各种微小琐

ODI利用goldengate实现增量数据捕获 上个月,Oracle发布了ODI的最新版本10.1.3.6_02,其中增加了针对采用goldengate获取源数据库增量变化的知识模块,这样当系统需要实时数据仓库时,我们从源数据库抽取增量数据,就完全可以利用goldengate从数据库的日志中抽取,避免了对源数据库系统的影响,以前采用streams或者logminer抽取增量时,需要在源数据库部署stream,需要DBA权限,很多管理员都有抵触情绪,怕影响生产系统,goldengate在源数据库中

 简析SynchronousQueue.LinkedBlockingQueue(两个locker,更快),ArrayBlockingQueue(一个locker,读写都竞争)     三者都是blockingQueue.     对于blockingQueue的堵塞和非堵塞方法对注记方案:         * oppo(oppo手机)是一对,offer和poll不堵塞         * ppt是一对.put和take都堵塞. 解析源码之前先实战看下SynchronousQueue. publi

数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完. 阿里的这篇比较实用,通俗易懂:数据倾斜总结 http://www.tbdata.org/archives/2109 有篇分析比较详细,如果需要使用可以细读:http://blo

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

1.redis持久化的意义----redis故障恢复 在实际的生产环境中,很可能会遇到redis突然挂掉的情况,比如redis的进程死掉了.电缆被施工队挖了(支付宝例子)等等,总之一定会遇到各种奇葩的现象导致redis死掉,这时候放在redis内存中的数据就会全部丢失,这些数据可能服务很多的系统或者服务,当然,我们可以重新启动redis,重启之后,如果redis没有持久化,redis中的数据就会全部丢失. 如果通过持久化将数据搞一份到磁盘,然后定期的同步和备份到云存储服务上去,那么就可以保证数据

朱晔的互联网架构实践心得S1E10:数据的权衡和折腾[系列完] [下载本文PDF进行阅读] 本文站在数据的维度谈一下在架构设计中的一些方案对数据的权衡以及数据流转过程中的折腾这两个事情.最后进行系列文章的总结和之后系列文章写作计划的一些展望. 数据的权衡 正所谓鱼和熊掌不能兼得,舍了才能得.架构或技术设计方案中针对数据这个事情,有太多体现了权衡思想的地方. 空间和时间 我们来想想有哪些广义上空间换时间(性能)的例子,也就是通过使用更多的存储或内存空间加快了任务的单次执行速度或总体吞吐量: 让数据

数据持久化的方式有: 1.普通文件无格式写入:将数据直接写入到文件中 2.普通序列化写入:json,pickle 3.DBM方式:shelve,dbm 相关内容: json pickle shelve dbm 首发时间:2018-02-23 20:52 json: 介绍: 按照指定格式[比如格式是字典,那么文件中就是字典]将数据明文写入到文件中,类型是bytes的,比如"中文"就会变成Unicode编码 用法: 首先要导入模块import json 序列化: json.dump(序列化

GlusterFSFS恢复数据都是基于副本卷来说的,GlusterFSFS复制卷是采用镜像的方式做的,并且是同步事务性操作.简单来说就是,某一个客户要写文件时,先把这个文件锁住,然后同时写两个或多个副本,写完后解锁,这个操作才算结束.那么在写某一个副本时发生故障没有写成功,或者运行过程中某一个节点断电了,造成数据丢失了,等等,就能通过另一个副本来恢复. 现在这里说一个疑问:就是GlusterFS写副本时同步写的,就是客户端同时写两份数据,这样就会产生两倍的流量,测2副本的分布式复制卷性能时,能明

TCP/IP协议栈中一些报文的含义和作用 URG: Urget pointer is valid (紧急指针字段值有效) SYN: 表示建立连接 FIN: 表示关闭连接 ACK: 表示响应 PSH: 表示有 DATA数据传输 RST: 表示连接重置. 1.==++SYN++==:一段TCP对话开始时的数据包,收到的主机将以syn+ack回应,并进入半连接状态,将此链接存入队列,等待75s(可设置). //:服务器接收到连接请求(syn= j),将此信息加入未连接队列,并发送请求包给客户(syn=

转自:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法/ 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为

数据存储演进思路一:单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到. 数据存储演进思路二:单库多表 随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能.如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待. 可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

hadoop 的计算特点:将计算任务向数据靠拢,而不是将数据向计算靠拢. 特点:数据本地化,减少网络io. 首先需要知道,hadoop数据本地化是指的map任务,reduce任务并不具备数据本地化特征.      通常输入的数据首先将会分片split,每个分片上构建一个map任务,由该任务执行执行用户自定义的map函数,从而处理分片中的每条记录.      那么切片的大小一般是趋向一个HDFS的block块的大小.为什么最佳的分片大小是趋向HDFS块的大小呢?是因为这样能够确保单节点上最大输入块

到这里为止,其实还是停留在简单学习知识的程度,学会了redis的持久化的原理和操作,但是在企业中,持久化到底是怎么去用得呢? 企业级的数据备份和各种灾难下的数据恢复,是怎么做得呢? 1.企业级的持久化的配置策略 在企业中,RDB的生成策略,用默认的也差不多 save 60 10000:如果你希望尽可能确保说,RDB最多丢1分钟的数据,那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照,低峰期,数据量很少,也没必要 10000->生成RDB,1000->RDB,这个根据你自己的应用和业务的数据量,你自己去决定

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第六篇文章,这篇文章会介绍一个免费的spark平台,我们可以基于这个平台做一些学习实验. databricks 今天要介绍的平台叫做databricks,它是spark的创建者开发的统一分析平台.单凭spark创建者这几个字大家应该就能体会到其中的分量,其中集成了Scala.Python和R语言的环境,可以让我们在线开发调用云端的spark集群进行计算. 最最关键的是,它提供免费的社区版本,每个开发者都可以获得15

一.企业级的持久化的配置策略 (1)每隔1分钟去检查如果超过10000个可以变更,则生成一个快照.RDB最多丢1分钟的数据. save 60 10000 (2)AOF一定要打开,fsync,everysec #就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%,上次的两倍 auto-aof-rewrite-percentage 100 #最小触发size auto-aof-rewrite-min-size 64mb     二.企业级的数据备份方案 RDB非常适合做冷备,每次生成之后,就不会再有修改了 数