public void CreateYunYD() { GameToolsManager.Instance.effectType = EFFECTTYPE.YunYD; CreateYunOrWu("Effect/yunwu-yd", Vector3.zero); } public void CreateYunZY() { GameToolsManager.Instance.effectType = EFFECTTYPE.YunZY; CreateYunOrWu("Effec

场景   ERP系统扫描输入货品编号到文本框后,触发写入记录到数据表格,并对数据进行渲染.   解决方案 通过发现回车或者换行符,则写入数据表格   代码 //监听文本框输入事件 $('#gidinput').bind('input propertychange', gidinputChangetemp); //根据输入写入数据 var value = $("#gidinput").val(); //获取输入框的值 var codenum = value.substr(value.le

使用PHP文件锁写一个多个请求同时并发写入一个文件,要求不脏读.数据不丢失. //并发文件操作 function filehandle($filename,$data){ $start = 0; $end = 3000; if(!file_exists($filename)){ return "文件不存在"; } if(!is_string($data)){ return "写入内容只能为字符串类型"; } if($fp = fopen($filename,'a')

java 读取CSV数据并写入txt文本 package com.vfsd; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import com.csvreader.CsvReader; /***********************************************************************

/// <summary> /// 创建TXT文本并往里面写入数据 /// </summary> /// <param name="FileName">要创建的文件名,不要后缀名</param> protected void WriteTxt(string FileName) { Encoding code = Encoding.GetEncoding("gb2312");  //编码格式 string htmlfil

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

读取.写入和 Python 在 “探索 Python” 系列以前的文章中,学习了基本的 Python 数据类型和一些容器数据类型,例如tuple.string 和 list.其他文章讨论了 Python 语言的条件和循环特性,以及它们如何与容器数据类型进行协作来简化编程任务.编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件.阅读完这篇文章之后,可以在自己的 to-do 列表中加上检验这个技能学习效果的任务. 简单输出 贯穿整个系列,一直用 print 语句写入(输出)数据,它默认把表

项目环境是php5.3.28 项目用的ThinkPHP3.2.3  已经mysql5.5数据库,要和另一个项目对接,需要连接sqlsever2000数据库进行一些操作. 第一种用php自带扩展连接数据库:1.首先要下载 php_pdo_sqlsrv_53_ts_vc9.dll php_sqlsrv_53_ts_vc9.dll 下载地址:http://share.weiyun.com/dc589fc41567ce6e3fb8b131ec1553ff 这两个文件 2.复制到PHP目录下的ext目录下

import java.io.FileInputStream;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import org.apache.poi.openxml4j.exceptions.InvalidFormatException;import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;import org.apa

简介: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务瘫痪,虚拟机无法使用,故障环境为Windows Server 2012服务器,系统中部署了Hyper-V虚拟机环境,虚拟机的硬盘文件和配置文件放在朝阳区某托管中心托管的DELL MD3200存储中(注:硬盘600G*4,4T*1).MD3200存储是由4块600G硬盘组成的阵列,用作存储虚拟机的数据文件.单块4T硬盘用作虚拟机数据文件的备份.故障: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗? 面试官心理分析 问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据.你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了.要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢? 面试题剖析 es 写数据

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

不管是把 Kafka 作为消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用 ,总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个从 Kafka 读取数据的消费者,或者一个兼具两种角色的应用程序. 开发者们可以使用 Kafka 内置的客户端 API 开发 Kafka 应用程序. 我们将从 Kafra 生产者的设计和组件讲起,学习如何使用 Kafka 生产者.内容包括: 如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象.如何将记录发送给 Kafka: 如何处理从 Kafk

MATLAB数据采集的时候,往往需要把得到的数据保存下来. fid = fopen(文件名,‘打开方式’): 说明:fid用于存储文件句柄值,如果fid>0,这说明文件打开成功.打开方式有如下选择: ‘r’:只读方式打开文件(默认的方式),该文件必须已存在. ‘r+’:读写方式打开文件,打开后先读后写.该文件必须已存在. ‘w’:打开后写入数据.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘w+’:读写方式打开文件.先读后写.该文件已存在则更新:不存在则创建. ‘a’:在打开的文件末端添加数据.文件不存

转: POI往word模板中写入数据 2018年03月24日 16:00:22 乄阿斗同學 阅读数:2977  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/chen497147884/article/details/79678513 POI的XWPFDocument和XWPFTemplate两种方法往word模板中填充数据 import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; i

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

定义 问题开始之前先解释下流处理中的一些概念: At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次) At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多) Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理) High Level API   如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭

开发者可以使用kafka内置的客户端API开发kafka应用程序.除了内置的客户端之外,kafka还提供了二进制连接协议,也就是说,我们直接向kafka网络端口发送适当的字节序列,就可以实现从Kafka读取消息或往kafka写入消息.还有很多用其它语言实现的kafka客户端,比如C++.python等,都实现了kafka连接协议.这些客户端不属于kafka项目,但是kafka项目wiki上提供了一个清单,列出了所有可用的客户端.(所以意思就是说kafka内置的API只能用于java语言的开发咯)