前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
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数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[部分初始化模块属性错误排查 ]的搜索结果
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SpringCloud
...应用对其受保护资源的部分或全部访问权限,从而确保系统安全性与用户隐私保护。 CORS(跨源资源共享) , CORS是现代浏览器实施的一种机制,允许一个域上的Web应用访问来自不同域的资源,如Ajax请求。在文章给出的代码示例中,通过SpringCloud Security配置CORS规则,指定http://localhost:8080这个源可以无障碍地访问到 /api/路径下的所有资源,这是解决前后端分离架构中跨域问题的关键手段。 WebFluxConfigurerAdapter , WebFluxConfigurerAdapter是Spring WebFlux框架下的一个适配器类,提供了针对WebFlux reactive web应用程序的安全、视图解析器以及其他web相关功能的扩展点。在文章的例子中,自定义的SecurityConfig类继承了WebFluxConfigurerAdapter,以便于配置CORS规则,增强微服务的安全性和兼容性。
2023-07-15 18:06:53
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山涧溪流_t
Hadoop
...持,以及提供了更好的错误处理和恢复机制。 另一方面,在云原生时代背景下,许多云服务提供商如AWS、Azure等已推出基于云环境优化的替代方案,例如AWS Glue、Azure Data Factory等服务,它们同样能够实现关系型数据库与大数据存储之间的高效数据传输,并且在易用性、扩展性和管理监控方面进行了大幅改进。 此外,开源社区也在探索结合其他新兴技术如Kafka、Spark等进行实时或准实时的数据迁移方案,打破传统Sqoop批处理模式的局限性,以满足企业对实时数据分析和应用的需求。 综上所述,尽管Sqoop在当前的大数据领域仍占据重要地位,但随着技术的不断演进,越来越多的新工具和解决方案正在丰富和完善数据迁移这一环节,为用户带来更高效、灵活且全面的数据处理体验。对于持续关注并致力于大数据领域的专业人士来说,了解和掌握这些前沿技术和最佳实践至关重要。
2023-12-23 16:02:57
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秋水共长天一色-t
VUE
...TTP 401未授权错误呢?这个问题看似简单,但处理起来却需要一些技巧。让我们一起深入探讨,看看如何让我们的应用更加健壮。 1. 什么是401错误? 首先,我们得了解一下401到底是个什么鬼。在HTTP协议中,401是一个标准的状态码,表示请求需要用户认证。简单说吧,就是服务器跟你说:“哥们儿,你没权限看这个东西!”这种情况一般出现在你还没登录,或者是登录信息已经失效了。 2. 初次尝试 直接处理 我们先来看一个最简单的处理方式。假设我们在某个组件中发起了一次请求: javascript // 假设这是我们的axios配置 import axios from 'axios'; axios.get('/api/some-data') .then(response => { console.log('数据获取成功', response.data); }) .catch(error => { if (error.response.status === 401) { console.error('401错误:未授权'); // 这里可以跳转到登录页面 window.location.href = '/login'; } else { console.error('其他错误', error); } }); 这种方式虽然能解决问题,但每次请求都要重复这段代码,显得不够优雅。我们需要一个更通用的方法来处理这个问题。 3. 使用拦截器 一次设置,处处生效 Vue项目中,我们通常会使用axios作为HTTP客户端。Axios有个很酷的拦截器功能,让我们可以在请求发出前后做一些全局的处理,特别方便。我们可以在main.js中设置拦截器: javascript import Vue from 'vue'; import App from './App.vue'; import axios from 'axios'; import router from './router'; Vue.config.productionTip = false; // 设置axios的拦截器 axios.interceptors.response.use( response => response, error => { if (error.response.status === 401) { // 处理401错误 console.error('401错误:未授权'); // 跳转到登录页面 router.push({ name: 'Login' }); } return Promise.reject(error); } ); new Vue({ router, render: h => h(App) }).$mount('app'); 这样,无论你在项目的哪个地方发起请求,只要遇到401错误,都会自动跳转到登录页面。是不是很酷? 4. 处理边缘情况 重新登录后跳转回原页面 但是,如果用户在登录后还想回到之前访问的页面怎么办?我们可以利用路由的参数来传递信息。例如,在跳转到登录页时,我们可以带上当前的路由路径: javascript router.push({ name: 'Login', query: { redirect: router.currentRoute.fullPath } }); 然后在登录成功的回调中,我们可以根据这个参数进行跳转: javascript methods: { login() { // 登录逻辑 axios.post('/api/login', this.credentials) .then(() => { const redirect = this.$route.query.redirect; if (redirect) { this.$router.push(redirect); } else { this.$router.push('/'); } }) .catch(error => { console.error('登录失败', error); }); } } 这样一来,用户在登录成功后就能返回到之前访问的页面了。 5. 总结与反思 通过以上的讨论,我们看到了如何在Vue项目中处理401未授权错误。从一开始的简单应对,到后来用axios拦截器,最后搞定那些特殊状况,每一步都让我们离那个完美的解决办法更近了点儿。在这过程中,我真是领悟到,编程可不只是敲代码那么简单,还得想到各种可能出现的状况,然后还得想出漂亮利索的解决办法。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何问题或更好的建议,欢迎在评论区留言交流!
2025-01-23 15:55:50
29
灵动之光
HTML
...户界面(UI)风格和部分功能似乎与其他一些知名网站有着相似之处。嘿,伙计们,你们有没有想过,在这种情况下,我们是不是可能踩到侵权这颗雷呢?今天,咱就一起坐下来,像朋友一样聊聊这个话题。咱们会深入地掰扯掰扯HTML的那些事儿,研究研究设计的基本法则,再把知识产权法规翻个底朝天,争取把这个谜团给它解开喽! 一、HTML与网页结构 (2)首先,我们先从技术层面看问题。HTML(HyperText Markup Language),作为构建网页的基础语言,它定义了网页的结构。例如,我们可以用HTML创建一个简单的导航菜单: html 我的网站 首页 产品 关于我们 联系我们 这段代码实现的是大部分网站都有的顶部导航栏功能,但请注意,使用HTML进行基础布局和功能设置是完全合法且普遍的做法。因为HTML是一种公开的标准,并不涉及版权保护,任何人都有权使用它来编写网页。 二、设计元素与版权 (3)然而,当我们讨论UI风格时,情况就变得复杂起来。虽然HTML这个语言本身不会惹上侵权这档子事儿,但你要是拿它的颜色搭配、版面设计、图标样式这些视觉效果去“创作”,就可能一脚踩进版权或设计专利的雷区了。 例如,如果你的网站采用了与另一家知名网站几乎相同的配色方案及图标设计: html 这样的设计可能触犯到版权法,因为它涉及到原创艺术作品的复制或模仿。 三、功能实现与专利权 (4)接下来,我们谈谈网站功能。同样,就像咱们用HTML、CSS、JavaScript这类技术来实现各种功能一样,如果这些功能本身就是大家常用的通用技术,或者说是业界都认可的标准部分,那压根儿就不用担心会有侵权这档子事儿。但是,如果某个功能特别新颖独特,人家还专门申请了专利保护,你要是没经过人家许可就直接照搬这个功能,那可是有侵权风险的。 比如,假设某个网站拥有独家的交互式滑块组件: javascript // 假设这是一个独特的交互式滑块组件的核心逻辑 let slider = document.getElementById('mySlider'); slider.addEventListener('input', function() { // 具有独特算法的处理过程 }); 即使你通过HTML和JavaScript重新实现了这一功能,如果该功能受到专利保护,依然存在侵权的可能性。 四、结论与建议 (5)综上所述,单纯使用HTML构建网站并不会带来侵权风险,但借鉴或抄袭其他网站的原创设计元素和受专利保护的独特功能则可能构成侵权。所以在创作的时候,咱们得重视并且摸清楚知识产权的那些规则,尽量做到全原创,要是确实碰到需要借鉴的部分,千万记住要先拿到授权或者许可,否则可就麻烦了。 同时,设计师和开发者应积极培养自己的创新能力,即便是在流行趋势的影响下,也要努力为用户提供具有独特体验的网站设计和功能实现,从而避免不必要的法律纠纷,也能让自己的作品更具竞争力和价值。 最后,面对类似的情况,及时咨询专业的法律顾问是最为稳妥的选择,既能保证自身权益不受侵害,又能维护互联网环境的公平与健康。
2023-08-26 15:59:53
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春暖花开_
Kibana
...速度。 3. 示例与排查步骤 示例1:检查Elasticsearch滚动索引配置 假设你的日志数据是通过Logstash写入Elasticsearch并配置了基于时间的滚动索引策略,而Kibana关联的索引模式未能动态更新至最新索引。 yaml Logstash输出到Elasticsearch的配置段落 output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" 其他相关配置... } } 在Kibana中,你需要确保索引模式包含了滚动创建的所有索引,例如logstash-。 示例2:调整Kibana仪表板刷新频率 Kibana仪表板默认的自动刷新间隔为5分钟,若需要实时更新,可以在仪表板编辑界面调整刷新频率。 markdown 在Kibana仪表板编辑模式下 1. 找到右上角的“自动刷新”图标(通常是一个循环箭头) 2. 点击该图标并选择你期望的刷新频率,比如“每秒” 示例3:检查网络与系统资源状况 如果你已经确认上述配置无误,但依然存在实时更新失效的问题,可以尝试监控网络流量以及Elasticsearch和Kibana所在服务器的系统资源(如CPU、内存和磁盘I/O)。过高的负载可能导致数据处理和传输延迟。 4. 解决策略与实践 面对这个问题,我们需要根据实际情况采取相应的措施。如果问题是出在配置上,那就好比是你的Elasticsearch滚动索引策略或者Kibana刷新频率设置有点小打小闹了,这时候咱们就得把这些参数调整一下,调到最合适的节奏。要是遇到性能瓶颈这块硬骨头,那就得从根儿上找解决方案了,比如优化咱系统的资源配置,让它们更合理地分工协作;再不然,就得考虑给咱的硬件设备升个级,换个更强力的装备,或者琢磨琢磨采用那些更高效、更溜的数据处理策略,让数据跑起来跟飞一样。 5. 总结与思考 在实际运维工作中,我们会遇到各种各样的技术难题,如同Kibana仪表板刷新频率异常一样,它们考验着我们的耐心与智慧。只有你真正钻进去,把系统的工作原理摸得门儿清,像侦探一样抽丝剥茧找出问题的根儿,再结合实际业务需求,拿出些接地气、能解决问题的方案来,才能算是把这些强大的工具玩转起来,让它们乖乖为你服务。每一次我们成功解决一个问题,就像是对知识和技术的一次磨砺和淬炼,同时也像是在大数据的世界里打怪升级,这就是推动我们在这一领域不断向前、持续进步的原动力。 以上仅为一种可能的问题解析与解决方案,实践中还可能存在其他复杂因素。因此,我们要始终保持敏锐的洞察力和求知欲,不断探寻未知,以应对更多的挑战。
2023-10-10 23:10:35
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梦幻星空
Hibernate
...,我们经常会遇到一些错误。本文将以 "org.hibernate.ObjectDeletedException: deleted instance passed to merge" 为例,介绍其原因及解决方案。 当我们试图将已删除的对象重新合并到 Session 中时,Hibernate 就会抛出这个异常。 这是因为在 Hibernate 中,对象的状态是被 Session 管理的。当你决定删掉一个对象时,Hibernate 这个小机灵鬼就会给这个对象打上“待删除”的标签,并且麻溜地把它从 Session 的列表里踢出去。 如果我们试图将一个已被删除的对象再次提交到 Session 中,Hibernate 就会抛出 ObjectDeletedException 异常。 解决这个问题的方法是在操作对象之前先检查其状态。如果对象已经被删除,我们就不能再次提交它。 四、Example Code 以下是一个简单的示例,展示了如何在 Hibernate 中使用 Session。 java import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transaction; import org.hibernate.cfg.Configuration; public class HibernateExample { public static void main(String[] args) { Configuration config = new Configuration(); config.configure("hibernate.cfg.xml"); Session session = config.getCurrent_session(); Transaction tx = null; try { tx = session.beginTransaction(); User user = new User("John Doe", "john.doe@example.com"); session.save(user); tx.commit(); } catch (Exception e) { if (tx != null) { tx.rollback(); } e.printStackTrace(); } finally { session.close(); } } } 在这个示例中,我们首先配置了一个 Hibernate 配置文件(hibernate.cfg.xml),然后打开了一个新的 Session。接着,我们开始了一个新的事务,然后保存了一个 User 对象。最后,我们提交了事务并关闭了 Session。 五、Conclusion Hibernate 是一个强大的 ORM 框架,它可以帮助我们更轻松地管理对象状态和关系。虽然在用 Hibernate 这个工具的时候,免不了会遇到一些让人头疼的小错误,不过别担心,只要我们把它的基本操作和内在原理摸清楚了,就能像变魔术一样轻松解决这些问题啦。通过持续地学习和动手实践,咱们能更溜地掌握 Hibernate 这门手艺,让我们的工作效率蹭蹭上涨,代码质量也更上一层楼。
2023-05-06 21:55:27
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笑傲江湖-t
Superset
...rset中MDX查询错误的深度解析与实战示例 1. 引言 在数据分析的世界里,Apache Superset是一个深受喜爱的数据可视化工具,它以其强大的数据探索能力和丰富的图表展示功能著称。不过,在实际操作的时候,咱们免不了会遇到一些磕磕绊绊,就比如MDX(多维度表达式)查询出错这种情况,也是时常让人头疼的问题之一。MDX作为多维表达式语言,主要用于处理多维数据存储如OLAP_cube。本文将带您走进Superset与MDX的交汇点,通过生动的实例和深入的探讨,解决那些令人头疼的MDX查询错误。 2. MDX查询基础理解 MDX查询的强大之处在于其能够对多维数据进行灵活、动态的检索。例如,想象一下我们在Superset中连接到一个包含销售数据的OLAP Cube,我们可以用MDX编写如下查询以获取特定区域和时间段的销售额: mdx SELECT [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS, {[Time].[Year].&[2021], [Product].[Category].&[Electronics]} ON ROWS FROM [SalesCube] 这段代码中,我们选择了"Sales Amount"这个度量值,并在行轴上指定了时间维度的2021年和产品类别维度的"Electronics"子节点。 3. Superset中MDX查询错误的常见类型及原因 3.1 错误语法或拼写错误 由于MDX语法相对复杂,一个小小的语法错误或者对象名称的拼写错误都可能导致查询失败。比如,你要是不小心把[Measures]写成了[Measure],Superset可就不乐意了,它会立马抛出一个错误,告诉你找不到对应的东西。 3.2 对象引用不正确 在Superset中,如果尝试访问的数据立方体中的某个维度或度量并未存在,同样会引发错误。比如,你可能试图从不存在的[Product].[Subcategory]维度提取信息。 3.3 数据源配置问题 有时,MDX查询错误并非源于查询语句本身,而是数据源配置的问题。在Superset里头,你得保证那些设置的数据源连接啊、Cube的名字啥的,全都得准确无误,这可真是至关重要的一环,千万别马虎大意! 4. 解决Superset中MDX查询错误的实战示例 示例1:修复语法错误 假设我们收到以下错误: text Object '[Meaures].[Sales Amount]' not found on cube 'SalesCube' 这表明我们误将Measures拼写为Meaures。修复后的正确查询应为: mdx SELECT [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS, ... 示例2:修正对象引用 假设有这样一个错误: text The dimension '[Product].[Subcategory]' was not found in the cube when parsing string '[Product].[Subcategory].&[Smartphones]' 我们需要检查数据源,确认是否存在Subcategory这一层级,若不存在,则需要调整查询至正确的维度层次,例如更改为[Product].[Category]。 5. 结论与思考 面对Superset中出现的MDX查询错误,关键在于深入理解MDX查询语法,仔细核查数据源配置以及查询语句中的对象引用是否准确。每当遇到这种问题,咱可别急着一蹴而就,得先稳住心态,耐心地把错误信息给琢磨透彻。再配上咱对数据结构的深入理解,一步步像侦探破案那样,把问题揪出来,妥妥地把它修正好。在这个过程中,咱们的数据分析功夫会像游戏升级一样越来越溜,真正做到跟数据面对面“唠嗑”,让Superset变成咱们手中那把锋利无比的数据解密神器。
2023-12-18 18:07:56
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烟雨江南
Kubernetes
...略是其数字化转型的一部分,旨在利用开源的力量加速创新,巩固其在云计算、企业级应用等领域的竞争优势。 行业名词三 , 云计算服务。 解释 , 云计算服务是一种基于互联网的计算方式,通过远程服务器提供计算资源、存储空间、应用程序等服务。企业可以按需购买和使用这些资源,无需投资昂贵的硬件设备和基础设施。微软Azure云平台是其提供的云计算服务之一,通过开放其核心产品和技术,微软旨在吸引更多客户和合作伙伴,增强其在云计算市场的竞争力,同时利用云计算技术为企业提供更高效、灵活的解决方案。
2024-07-25 01:00:27
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冬日暖阳
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...环境包(防止出现安装错误)yum install gcc-c++ gcc make cmake zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurse-devel libffi-devel -y 2.在线下载Python3.7源码包进入tmp目录 cd /tmp 下载python3.7.3 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tar.xz 3.解压并配置解压 tar Jxvf Python-3.7.3.tar.xz 进入python3.7.3目录 cd Python-3.7.3 创建目录 mkdir -p /usr/local/python3 配置(指定安装目录) ./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-optimizations 4. 编译及安装make && make install 5.更换系统默认Python版本 1).备份原系统旧版本pythonmv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak mkdir /usr/bin/pip mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip.bak 2).配置环境变量:创建新版本Python和pip的软链接ln -s /usr/local/python3/bin/python3.7 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip 3).查看Python版本python -V 6.修改yum功能 因为yum的功能依赖Pyhon2,现在更改默认Python版本后会导致yum无法正常工作,所以进行以下3处修复 第1处:vim /usr/bin/yum 把最顶部的 改成:! /usr/bin/python2.7 第2处: vim /usr/libexec/urlgrabber-ext-down 把最顶部的 改成:! /usr/bin/python2.7 /usr/sbin/firewalld /usr/bin/firewall-cmd 这两个也改下 评论一下 赞助站长 赞助站长X 版权申明:此文如未标注转载均为本站原创,自由转载请表明出处《龙行博客》。 本文网址:https://www.liaotaoo.cn/243.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39974223/article/details/110081791。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-23 10:44:41
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Go Gin
...经成为了不可或缺的一部分。嘿,说到那个超能的Go Gin框架,简直就是Web开发者的心头好!它不仅设计得超级简洁易用,连HTTPS都搞定啦,让搭建安全的网上服务就像喝下午茶一样轻松愉快。接下来,咱们一起踏上探索之旅,手把手教你如何在Gin这个超酷的框架里搞定HTTPS服务器设置。这样,你的项目就能穿上铁甲,安全升级,超级有保障! 二、Gin框架基础 首先,让我们回顾一下Gin的基本概念。Gin是一个高性能的HTTP web框架,它以简洁的API和强大的功能著称。安装Gin非常简单,只需一行命令: go go get -u github.com/gin-gonic/gin 三、HTTPS的重要性 HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)通过SSL/TLS协议提供加密通信,确保数据传输过程中不被窃听。对于那些涉及隐私的大事,比如你上网冲浪得登陆账号或者网上购物时潇洒地扫码付款,开启HTTPS就像给数据上了一把超级保险锁,绝对不能少! 四、配置HTTPS服务器 Gin为我们提供了一个方便的方式来配置HTTPS。首先,我们需要一个SSL证书和私钥文件。假设我们已经有了cert.pem和key.pem文件: go import ( "github.com/gin-gonic/gin" "golang.org/x/crypto/ssh/keys" ) func main() { // 加载证书和私钥 cert, err := keys.ParsePEM([]byte("cert.pem")) if err != nil { panic(err) } // 创建HTTPS服务器 r := gin.Default() r.Use(gin.HTTPSListener(cert, []byte("key.pem"))) ... } 在这里,gin.HTTPSListener函数接收证书和私钥的字节切片,创建一个HTTPS监听器。记得替换实际的证书和私钥路径。 五、中间件与自定义配置 在Gin中,你可以添加中间件来处理HTTPS相关的任务,比如检查客户端证书、设置SSL选项等。例如,我们可以创建一个简单的中间件来验证客户端证书: go func certCheck(c gin.Context) { clientCert, err := c.Client().TLS.GetClientCertificate() if err != nil || clientCert == nil { c.AbortWithStatus(403) // Forbidden return } // 进行进一步的证书验证... } r.UseBefore(certCheck) 六、部署与管理 在生产环境中,你可能需要管理多个证书和私钥,或者使用自动续期服务。Gin这哥们儿本身可能不带这些炫酷功能,但你懂的,就像那种超能道具,你可以找找看像Let's Encrypt这样的神奇外挂,或者自己动手丰衣足食,搭个证书管理小窝,一样能搞定。 七、结论 通过Gin配置HTTPS服务器,我们不仅实现了数据加密,还提高了用户对应用的信任度。在日常编程小打小闹里,HTTPS这家伙就像是个神秘的守护者,要想网站安全又保用户隐私,得把它那复杂的配置和用法摸得门清,就像解锁了安全的魔法密码一样。记住,安全无小事,尤其是在网络世界里。 希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Gin构建HTTPS服务器。如果你有任何问题或疑问,欢迎在评论区留言,我们一起探讨。祝你的Go Gin之旅愉快!
2024-04-10 11:01:48
536
追梦人
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...获取vo对象,点赞数属性+1,将记号缓存到redis中,设置过期时间:今天最后一秒到当前时间间隔[单位是秒]4.更新vo对象 具体实现 //判断是否顶过@Overridepublic boolean strategyThumbup(String id, String sid) {String key = RedisKeys.USER_STRATEGY_THUMBUP.join(id, sid);//如果不包含,表示没有顶过,执行点赞,点赞数+1,并设置key有效时间if (!template.hasKey(key)) {StrategyStatisVO statisVO = this.getStrategyStatisVO(sid);statisVO.setThumbsupnum(statisVO.getThumbsupnum() + 1);this.setStrategyStatisVO(statisVO);//拿到最晚时间Date endDate = DateUtil.getEndDate(new Date());//计算时间间隔long time = DateUtil.getDateBetween(endDate, new Date());//设置有效时间template.opsForValue().set(key, "1", time, TimeUnit.SECONDS);return true;}return false;}-----------------------------------------------------------------------------------//时间工具类public class DateUtil {/ 获取两个时间的间隔(秒) /public static long getDateBetween(Date d1, Date d2){return Math.abs((d1.getTime()-d2.getTime())/1000);//取绝对值}public static Date getEndDate(Date date) {if (date == null) {return null;}Calendar c = Calendar.getInstance();c.setTime(date);c.set(Calendar.HOUR_OF_DAY,23);c.set(Calendar.MINUTE,59);c.set(Calendar.SECOND,59);return c.getTime();} } 小结 1.核心问题需要区分是第一次顶还是的二次顶,这种请求操作属于有状态请求操作2.有状态请求操作我们需要设置记号,问题的关键在于记号的设计3.这个记号,我们也可以使用与点赞/收藏功能类似的记号,就是以用户id为key,然后将顶的文章id放到集合中为value4.但是更推荐使用以用户id和攻略id拼接而成的为key,value随意取5.我们操作时只需要判断key是否存在,存在,我们什么操作也不用做,不存在,我们就将点赞(数)+1,然后设置key的时间即可6.最后更新vo对象7.难点在于时间的设置,看工具类,这个key键设置体现了key键的唯一性,灵活性和时效性 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_47555380/article/details/108081752。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-31 21:48:44
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Sqoop
...与实践问题探讨 (这部分深入探讨Sqoop的一些高级用法,如增量导入、容错机制、自定义连接器等,并通过具体案例阐述) 4.1 增量导入策略 shell 使用lastmodified或incremental方式实现增量导入 sqoop import \ --connect ... \ --table source_table \ --check-column id \ --incremental lastmodified \ --last-value 这段代码展示了如何根据最后一次导入的id值进行增量导入。 5. Sqoop在实际业务场景中的应用与挑战 (在这部分,我们可以探讨Sqoop在真实业务环境下的应用场景,以及可能遇到的问题及其解决方案) 以上仅为大纲及部分内容展示,实际上每部分都需要进一步拓展、深化和情感化的表述,使读者能更好地理解Sqoop的工作机制,掌握其使用方法,并能在实际工作中灵活运用。为了达到1000字以上的要求,每个章节都需要充实详尽的解释、具体的思考过程、理解难点解析以及更多的代码实例和应用场景介绍。
2023-02-17 18:50:30
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雪域高原
Etcd
...aft一致性算法的一部分,指的是当集群中的原有领导者失效时,剩余节点通过一定的投票规则选出新的领导者,以继续保持对集群操作的管理和协调。Etcd在非正常关闭重启后会恢复成员关系并参与新一轮的领导选举,确保集群能够恢复正常服务。
2023-06-17 09:26:09
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落叶归根
Hive
...集划分为逻辑上的独立部分。每个分区内部应用窗口函数时互不影响,这样可以针对不同分区分别执行相应的排序或聚合操作。例如,在上述文章示例中,我们按customer_id字段对销售记录进行了分区,意味着窗口函数会在每个客户的所有销售记录上独立运行。 聚合操作 , 在数据库和大数据处理领域,聚合操作是指对一组值执行某种计算以生成一个单一输出值的过程。常见的聚合函数有SUM(求和)、COUNT(计数)、AVG(平均值)、MAX(最大值)、MIN(最小值)等。在Hive窗口函数中,可以结合聚合函数来实现对窗口内数据的累计、滚动统计等功能,如文中所述的计算每个客户在一定时间范围内的累计销售额。
2023-10-19 10:52:50
472
醉卧沙场
Datax
...,可以在reader部分添加where条件筛选出自特定时间点之后更改的数据: json "reader": { ... "parameter": { ... "querySql": [ "SELECT FROM table_name WHERE update_time > 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'" ] } } 每次执行前,你需要更新这个update_time条件为上一次同步完成的时间戳。 2.3 持续优化和监控 实现数据自动更新后,别忘了持续优化和监控DataX任务的执行情况,确保数据准确无误且及时同步。你完全可以瞅瞅DataX的运行日志,就像看故事书一样,能从中掌握任务执行的进度情况。或者,更酷的做法是,你可以设定一个警报系统,这样一来,一旦任务不幸“翻车”,它就会立马给你发消息提醒,让你能够第一时间发现问题并采取应对措施。 结语 综上所述,通过结合DataX的数据同步能力和外部定时任务调度工具,我们可以轻松实现数据的自动更新功能。在实际操作中,针对具体配置、数据增量同步的策略还有后期维护优化这些环节,咱们都需要根据业务的实际需求和数据的独特性,灵活机动地进行微调优化。就像是烹饪一道大餐,火候、配料乃至装盘方式,都要依据食材特性和口味需求来灵活掌握,才能确保最终的效果最佳!这不仅提升了工作效率,也为业务决策提供了实时、准确的数据支持。每一次成功实现数据同步的背后,都藏着我们技术人员对数据价值那份了如指掌的深刻理解和勇往直前的积极探索精神。就像是他们精心雕琢的一样,把每一个数据点都视若珍宝,不断挖掘其隐藏的宝藏,让数据真正跳动起来,服务于我们的工作与生活。
2023-05-21 18:47:56
482
青山绿水
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...n社区还致力于解决与模块化、安全性和跨平台兼容性相关的各类问题,确保其在各种复杂场景下依然保持高效稳定的表现。 除了基础的Bean与JSON转换外,Jackson在处理嵌套对象、循环引用以及自定义序列化规则等方面提供了强大的功能支持。开发者可以通过注解或自定义Converter等方式实现更为灵活的数据转换逻辑,以满足特定业务需求。 同时,在实际开发过程中,与Jackson类似的其他JSON库如Gson、Fastjson等也持续更新迭代,彼此之间的竞争推动着整个领域技术的发展。例如,近期有评测显示,在特定条件下,Fastjson在处理大数据量时的性能表现已有所提升,而Gson则通过增强对Kotlin语言的支持来吸引更多的开发者。 因此,对于广大Java开发者而言,掌握Jackson不仅限于了解其基本用法,更应关注其在实际项目中的最佳实践、与其他JSON库的对比分析以及如何根据项目特点选择最适合的JSON处理工具,从而提升系统的整体性能和开发效率。
2023-02-20 18:27:10
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...目标值来决定是在左半部分还是右半部分继续查找,不断缩小搜索范围,直到找到目标值或确定目标值不存在于数组中。在这篇文章的上下文中,二分查找用于快速统计数组A中小于给定B i 的元素个数以及数组C中大于给定B i 的元素个数。 动态规划 , 动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种求解最优化问题的算法策略,通过把原问题分解为相互重叠的子问题,并保留这些子问题的解以避免重复计算,从而有效地求出原问题的最优解。在文章提及的递增三元组问题中,虽然未直接使用动态规划,但在处理更复杂变种时,可能需要运用动态规划思想,如计算满足特定递增条件的序列组合数量。 前缀和数组 , 前缀和数组(Prefix Sum Array)是将一个数组中的每个元素与其前面所有元素之和保存在一个新数组中,使得可以通过查询前缀和数组的某个索引值快速获取原数组到该索引位置的所有元素之和。在解决某些区间查询、滑动窗口等问题时,前缀和可以简化问题并提高效率。虽然文章中并未明确提到前缀和数组的应用,但在实际解决类似递增三元组问题时,如果采用合适的数据结构和方法,前缀和可能是优化计算的有效工具。 大规模数据处理 , 大规模数据处理是指对大量(通常超过传统数据库或单机系统处理能力)的数据进行收集、存储、管理和分析的过程。在本文所描述的编程问题中,由于数组长度N最大可达到100000,因此要求解决方案具备有效处理大规模数据的能力,确保在限定的内存消耗(< 256MB)和CPU消耗(< 1000ms)内得出正确答案。这就涉及到如何设计高效算法以及合理利用数据结构,如排序、二分查找等技术手段,以适应大规模数据的挑战。
2023-10-25 23:06:26
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SpringBoot
...er在之前已经出现过错误,则将其添加到已失败的Broker集合中。在下一次重试时,我们不再选择这个Broker。 2. 利用RocketMQ提供的重试机制 除了手动设置Broker列表之外,我们还可以利用RocketMQ自带的重试机制来达到相同的效果。简单来说,我们可以搞个“RetryMessageListener”这个小家伙来监听一下,它的任务就是专门盯着RocketMQ发出的消息。一旦消息发送失败,它就负责把这些失败的消息重新拉出来再试一次,确保消息能顺利送达。在用这个监听器的时候,我们就能知道当前的Broker是不是还在重试列表里混呢。如果发现它在的话,那咱们就麻利地把它从列表里揪出来;要是不是,那就继续让它“回炉重造”,执行重试操作呗。以下是具体的代码实现: java public class RetryMessageListener implements MQListenerMessageConsumeOrderlyCallback { private Set retryBrokers = new HashSet<>(); private List brokers = Arrays.asList("broker-a", "broker-b", "broker-c"); @Override public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) { for (String broker : brokers) { if (retryBrokers.contains(broker)) { retryBrokers.remove(broker); } } for (String broker : retryBrokers) { try { producer.send(msgs.get(0).getTopic(), new MessageQueue(msgs.get(0).getTopic(), broker, 0),
2023-06-16 23:16:50
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梦幻星空_t
Mongo
...我们明白自家的数据大部分都是齐全的(也就是说,所有的键都包含在内),那咱们就可以考虑整一个和键相对应的索引出来,而不是非得整个全键索引。这样可以减少存储在内存中的数据量。另外,我们还可以调整集合的最大文档大小,限制单个文档在内存中所占的空间。 四、结论 总的来说,虽然MongoDB在处理大规模数据集方面表现出色,但在插入大量数据时,我们也需要注意内存使用的问题。我们可以通过一些聪明的做法来确保系统的平稳运行,比如说,把数据分成小块,一块块地慢慢喂给系统,这就像是做菜时,我们不会一股脑儿全倒进锅里,而是分批次加入。再者,我们可以采用“分片”这招,就像是把一个大拼图分成多个小块,各自管理,这样一来压力就分散了。同时,灵活调整数据库集合的大小,就像是衣服不合身了我们就改改尺寸,让它更舒适;优化索引配置就像是整理工具箱,让每样工具都能迅速找到自己的位置。这些做法都能有效地帮我们绕开那个问题,保证系统的稳定运行。当然啦,这只是个入门级别的解决方案,实际情况可能复杂得像一团乱麻,所以呢,我们得根据具体的诉求和环境条件,灵活地做出相应的调整才行。
2023-03-15 19:58:03
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烟雨江南-t
MemCache
...周期开始时重新加载这部分数据,避免LRU策略将其淘汰。 3.2 设定合理的TTL 给每个缓存项设置合适的过期时间,确保即使在LRU策略失效的情况下,也能通过过期自动清除不再需要的数据。 python 设置键值对时添加过期时间 mc.set('key_0', 'some_value', time=60) 这个键值对将在60秒后过期 3.3 结合LFU或其他算法 部分MemCache的高级版本支持多种淘汰算法,我们可以根据实际情况选择或定制混合策略,以最大程度地优化缓存效果。 4. 结语 MemCache的LRU策略在多数情况下确实表现优异,但在某些特定场景下也难免会有失效的时候。作为开发者,咱们得把这一策略的精髓吃透,然后在实际操作中灵活运用,像炒菜一样根据不同的“食材”和“火候”,随时做出调整优化,真正做到接地气,让策略活起来。只有这样,才能充分发挥MemCache的效能,使其成为提升我们应用性能的利器。如同人生的每一次抉择,技术选型与调优亦需审时度势,智勇兼备,方能游刃有余。
2023-09-04 10:56:10
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凌波微步
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...xe进程中加载的所有模块,如果有"劫持1.dll"表示注入成功。 5. 拦截QQ执行system函数 (1) 点击Advanced,在Init routine中填写动态库(dll)中的函数的名称,如Hook,然后点击Inject进行调用。此时,我们已经把system函数劫持了。 (2) 点击Advanced,在Init routine中填写main,执行动态库中的main函数。 此时,弹出一个对话框,问是否允许执行tasklist指令,表示成功把system函数拦截下来了。 参考 DLL注入工具源码地址: https://coding.net/u/linchaolong/p/DllInjector/git 说明: 该工具来自以下两个项目 Xenos: https://github.com/DarthTon/Xenos.git Blackbone: https://github.com/DarthTon/Blackbone 本篇文章为转载内容。原文链接:https://mohen.blog.csdn.net/article/details/123495342。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-23 19:22:06
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Impala
...分区可以按需处理特定部分的数据,提升性能。 五、4. 结合Power Pivot Excel中的数据魔法 对于需要将Impala数据快速引入Excel的场景,Power Pivot是一个便捷的选择。首先,确保你有Impala的连接权限,然后在Excel中使用Power Query(原名Microsoft Query)来连接: 1. 新建Power Query工作表 -> 获取数据 -> 选择“From Other Sources” -> “From Impala” 2. 输入Impala服务器地址、数据库和查询,点击“Connect” 这将允许用户在Excel中直接操作Impala数据,进行数据分析和可视化,而无需将数据下载到本地。 六、结论 总的来说,Impala以其高效的性能和易于使用的接口,使得数据的导入和导出变得轻而易举。数据分析师啊,他们就像是烹饪大厨,把数据这个大锅铲得溜溜转。他们巧妙地运用那些像配方一样的数据存储格式和分区技巧,把这些数字玩得服服帖帖。然后,他们就能一心一意去挖掘那些能让人眼前一亮的业务秘密,而不是整天跟Excel这种工具磨磨唧唧的搞技术活儿。你知道吗,不同的工具就像超能力一样,各有各的绝活儿。要想工作起来得心应手,关键就在于你得清楚它们的个性,然后灵活地用起来,就像打游戏一样,选对技能才能大杀四方,提高效率!
2024-04-02 10:35:23
417
百转千回
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知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
traceroute host
- 显示数据包到目标主机经过的路由路径。
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