http://docs.jumpserver.org/zh/docs/admin_guide.html

今天做网站的时候,用到了分页技术,我把使用方法记录下来,以便日后查阅以及帮助新手朋友们. DataList控件可以按照列表的形式显示数据表中的多行记录,但是被显示的多行记录没有分页功能,使用起来不太方便.因此需要借助PagedDataSource类来实现分页,该类封装了数据控件的分页属性,其常用属性及说明如下表所示. 属    性 说    明 AllowPaging 获取或设置是否启用分页 AllowCustomPaging 获取或设置是否启用自定义分页 CurrentPageIndex 获取

Atitit 研发体系建立 数据存储与数据知识点体系知识图谱attilax 总结 分类具体知识点原理规范具体实现(oracle,mysql,mssql是否可以自己实现说明 数据库理论数据库的类型 数据库理论,网状,层次, 数据库理论树形数据库注册表,hashtable 数据库理论,kv数据库.hashtable 数据库理论Oodb 数据库理论nosql db 数据库理论隔离级别 数据库理论 数据库理论Er模型 数据库理论Acid数据库完整性 数据库理论关系模型 数据库理论   sql 数据库理论

NoSql存储日志数据之Spring+Logback+Hbase深度集成 关键词:nosql, spring logback, logback hbase appender 技术框架:spring-data-hadoop, logback 一些比较重要的日志信息需要经常查看,比如用户行为日志,报错或关键业务日志数据然而同一系统多结点运行时这个工作会变的非常繁琐. 本例借用Logback日志框架和Hbase数据库来解决这一问题. 主要功能: 所有结点日志数据可通过配置同步到一个Hbase数据库 与

阿里云大数据三次技术突围:Greenplum.Hadoop和"飞天"    对于企业来说,到底什么是云计算?相信很多企业都有这样的困惑,让我们一起回到这个原始的起点探讨究竟什么是云计算?云计算对于企业而言到底意味什么? 云计算的三条发展路径及三种落地形态 当回到最初的起点再审视云计算的发展路径,可以发现,经过十余年的发展演进,云计算有三条发展路径,并且最终沉淀下来了三种落地形态. 第一条路:源自于谷歌对大规模数据的处理,谷歌为全球的互联网用户提供同一个服务--搜索,它需要将全世界所有的

原文: http://www.sdnlab.com/12700.html?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1&sukey=fc78a68049a14bb247c537e229e9301ea4dca80236df4f4e775535c08f0a24420a9ac4d726c99dad63a9f6e4c88271ed 真羡慕 google 强大的网络基础设施啊,

在上篇文章里,我列举了一个简单的hive操作实例,创建了一张表test,并且向这张表加载了数据,这些操作和关系数据库操作类似,我们常把hive和关系数据库进行比较,也正是因为hive很多知识点和关系数据库类似. 关系数据库里有表(table),分区,hive里也有这些东西,这些东西在hive技术里称为hive的数据模型.今天本文介绍hive的数据类型,数据模型以及文件存储格式.这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识. 首先我要讲讲hive的数据类型. Hive支持两种数据类型,一类叫原子数据类

dedup util是一款开源的轻量级文件打包工具,它基于块级的重复数据删除技术,可以有效缩减数据容量,节省用户存储空间.目前已经在Sourceforge上创建项目,并且源码正在不断更新中.该工具生成的数据包内部数据部局(layout)如下: --------------------------------------------------| header | unique block data | file metadata |--------------------------------

Memcache存储大数据的问题  huangguisu Memcached存储单个item最大数据是在1MB内,假设数据超过1M,存取set和get是都是返回false,并且引起性能的问题. 我们之前对排行榜的数据进行缓存.因为排行榜在我们全部sql select查询里面占了30%,并且我们排行榜每小时更新一次,所以必须对数据做缓存. 为了清除缓存方便,把全部的用户的数据放在同一key中,因为memcached:set的时候没有压缩数据.在測试服測试的时候,没发现问题.当上线的时候,结果发现.

一.什么是大数据 进入本世纪以来,尤其是2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB(1MB大约等于一百万字节).GB(1024MB).TB(1024GB),一直向上攀升,目前,PB(等于1024TB)级的数据系统已经很常见,随着移动个人数据.社交网站.科学计算.证券交易.网站日志.传感器网络数据量的不断加大,国内拥有的总数据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024

如今,数据分析能力正逐渐成为企业发展的标配,企业通过数据分析的过程将数据中的信息提取出来,进行处理.识别.加工.呈现,最后成为指导企业业务发展的知识和智慧.而处理.识别.加工.呈现的过程从本质上来讲,就是实现对数据的采集.清洗.加工.加载.建模分析,再到可视化的过程.  大数据平台的通用架构 1. 数据采集 采集是指集中企业待分析的原始数据的过程,例如可能是包含但不限于以下: - 企业服务器的日志: - 企业各种信息系统的数据(CRM/ERP/数据库): - 企业的网站/App/小程序等客户端的

1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im

1 高效捕包技术的重要性 高性能系统需要在很短的时间内,成功的收集和处理大量的数据,目标系统的实时数据需要被收集,管里和控制. 2 传统的数据包捕获机制 Inter指出,影响数据包捕获性能主要原因是系统开销,内存访问和tcp/ip协议栈三个方面,另外系统开销也是非常大的影响因素.另外出现大量的丢包现像的主要原因还有频繁的网络中断,系统调用和多次内存的拷贝. (1)BPF数据包捕获机制 A:数据链路层的一种原始接口,提供原始链路层封包的过滤和转发. B:它的实现分为两部分. 一部分是数据包的过滤,

感觉Google Protocol Buffer无论对存储还是数据交换,都是个挺有用的东西,这里记录下,以后应该用得着.下文转自: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/index.html 简介 什么是 Google Protocol Buffer? 假如您在网上搜索,应该会得到类似这样的文字介绍: Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准,目前已经正

一.背景 1.1文件组织架构 首先看一下mysql数据系统涉及到的文件组织架构,如下图所示: msyql文件组织架构图 从图看出: 1.日志文件:slow.log(慢日志),error.log(错误日志),general.log(基本日志) 2.配置文件:my.cnf 3.数据库:performance_schema,mysql,information_schema,sys 4.innodb存储引擎(框中部分),主要包括有:两个日志文件ib_logfile0和ib_logfile1,由参数inn

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

介绍 在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线(作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过. 但实际上什么是Data Skipping数据跳过? 随着存储在数据湖中的数据规模越来越大,数据跳过作为一种技术越来越受欢迎. 数据跳过本质上是各种类型索引的通用术语,使查询引擎能够有效地跳过数据,这与它当前执行的查询无关,以减少扫描和处理的数据量,节省扫描的数据量以及( 潜在地

问题描述:将图片.二进制文件内容等数据存储在数据库中,并能从数据库中取出还原为图片或文件,数据库存储二进制数据用varbinary字段. 分析:由于之前数据库中没有用过varbinary存储数据,首先要把varbinary搞懂了,其次就是图片类型与二进制类型之间的转换,文件类型与二进制类型之间的转换. 准备工作:     1.varbinary 与 binary的区别:             固定长度 (binary) 的或可变长度 (varbinary) 的 binary 数据类型.    

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

手机游戏当中的数据存储是一个重要的课题.cocos2d-x发展到现在的版本2.1.4,已经直接实现了对sqlite的支持(extensions/LocalStorage),这对我们一般的数据存储已经够用了.不过sqlite存储的数据是明文的,无论是谁都可以轻易破解.因此我们需要一种方法对数据进行加密.万幸的是,已经有人为我们提供了很方便的库来完成这个工作.这个项目的网站是<a target="_blank" href="http://sqlcipher.net/>