摘要 在那个年代,Java那么纯真,她自由、直接、透明、简单、高效,像匕首一样锋利,像战士一样勇猛,像农夫一样朴实,吃饭就是吃饭,捧起碗来喝酒,甩开膀子抓肉。而现在,什么都拉开架摆足谱儿,生怕别人说自
Java当中常用的Excel文档导出主要有POI、JXL和“直接IO流”这三种方式,三种方式各自分别有不同的优势与缺点,下面将分行对其进行简
随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付Web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题:
一般系统微服务接口要同时兼容:小程序版,公众号版,H5/Wap版,App版是一项复杂系统性的工作,因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致,
本文比较了RMI、Hessian、Burlap、Httpinvoker、WebService5这种通讯协议的在不同的数据结构和不同数据量时的传输性能。
NoSQL数据库的特点:通常以 key-value 形式存储,不支持SQL语句,没有表结构
Linux系统内核是C语言编写的,所以,Linux系统开发可能会和很多系统API打交道,需要掌握C语言基础,C语言是Linux最基础的开发语言,当然也可以用C++。一般做与系统交互的模块时,用C语言多一些,做上层业务应用时,为了开发效率,会使用C++来开发,毕竟C++是面向对象的开发语言,适合大型项目的开发,方便模块化,代码复用率高。
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代,虽然RDBMS很优秀,但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型,RDBMS渐渐力不从心,无法应对很多数据库处理任务,这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
01.WebService_基础知识 WebService基础学习(一)—基础知识 一、WebService 1.什么是WebService Web Service(WEB服务)能够快捷和方便地综合结合各种系统、商务和任何应用平台。利用最新的Web Service 标准能够使任何软件系统和系统之间的应用互通互联,方便,而且更加廉价。 2.WebService的应用场合 (1)跨越防火墙通信 客户端和服务器端之间通信都会有防火墙或者代理服务器。传统的实现互相通信的方法是在分布式对象,如DCOM、C
在Android领域,Binder作为进程间通信的核心机制,是每位Android技术人员都应该深入了解的重要知识点。本文将从面试官的角度出发,围绕Android Binder展开一系列高级疑难问题。通过问题分析与问题简答,旨在帮助大家更好的理解Binder,并在面试中游刃有余。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构:大数据、数据仓库以及Data Vault》一书,关于大数据有些思考,结合FineBI的Spider引擎,可看看Spider引擎对于大数据的阐释,以及在大数据平台架构中,可以处于什么样的位置。
Java与C++之间的Socket通信,对于小的数据量和控制命令,直接可以封装成json或xml格式,进行传输。但对于文件等大数据量传输,必须要将文件封装成帧,每一帧都设定固定大小的缓冲区,逐帧传输。此时json和xml便不再适用了。
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“ 函数式编程(Functional Programming)或者函数程序设计,是一种编程范型。”
废话不多说,开始安装,以ubuntu18.04为例 更多内容 - 使用python远程操作mongodb mongodb的安装 📷 mongodb具有两种安装方式:命令安装 或 源码安装 命令安装 在ubuntu中使用apt-get工具安装 sudo apt-get install -y mongodb-org 或参考官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 源码安装 选择相应版本和操作系统
在 web 初现峥嵘的那段时间 ,大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据,由于网站的用户与访问量不会太大,甚至大部分都使用额静态网页,与后端没有过多的交互,所以单机 MySQL 足矣
一、服务器带宽是什么意思? 带宽是有线或无线网络通信链路在给定时间内通过计算机网络或互联网连接将最大数据量从一个点传输到另一个点的容量。就是指在一段时间内可通过互联网提供商传输的最大数据量。简单点说就是,带宽是指可以通过计算机网络或Internet连接一次发送的数据量。带宽量越大,在给定时间通过它传输的数据越多,那连接就会更快。 在服务器租用中,服务器带宽指在特定时间段从或向网站/服务器传输的数据量。例如,单月内的累积消耗“带宽”,实际为传输的数据总量。每月或特定周期内的最大传输数据量实际是指最大传输总额。简单地说,就是同一时间段能传输的数据总量,服务器带宽越小那么可容纳数据吞吐量越小,同一时间段可容纳的用户访问量也越少。服务器带宽越大,可容纳同一时间访问数据越大。
除了保证项目如期上线,如何保证项目上线后的运行速度,如何提高容灾能力,减少bug同样是我们需要考虑的问题。
Mongodb的介绍和安装 学习目标 了解 非关系型数据库的优势 了解 mongodb的安装 ---- 1. mongodb的介绍 1.1 什么是mongodb mongodb 是一个功能最丰富的NoSQL非关系数据库。由 C++ 语言编写。 mongodb 本身提供S端存储数据,即server;也提供C端操作处理(如查询等)数据,即client。 1.2 SQL和NoSQL的主要区别 在SQL中层级关系: 数据库>表>数据 而在NoSQL中则是: 数据库>集合>文档 1.2.1 数据之间无关联性 SQL中
2048个伺服的同步插补也只需要三步:获得位置数据→分发位置数据→控制伺服跟随位置。本文将介绍如何通过贝加莱控制器和Powerlink实时以太网总线来实现这三步。
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
由于现在 ORM 框架的成熟运用,很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱,ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
在大数据的时代背景下,数据的量级已经达到了惊人的级别,动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量,如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch(简称ES)作为一款强大的分布式搜索和分析引擎,为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合,并对每个细节进行详细解释,帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。
##引言 前文回顾:《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章,概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求:
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家
学通信或者网络的朋友对bps一定不陌生,bps即bit pro second,中文术语就是比特每秒,是一位二进制数据,关于二进制,在之前的文章中,瑞哥已经带大家详细解读过了,大家可以点击下方链接查看:
1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据?
昨天和朋友交流,联想起Oracle的两个特性,approx_count_distinct 和 SQL in Silicon,从软件到硬件,从典型SQL入手的优化,Oracle一步一步走向细节和性能的极致。 在Oracle 12c中,有一个新的函数被引入进来 - approx_count_distinct 。这个函数的作用是,当我们进行Count Distinct计算时,给出一个近似值。 TOM说,这个函数会带来5x ~ 50x的性能提升,精度可以达到97%以上。在不需要绝对精确的返回值时,这个函数可以发挥其
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。
随着近年来SOA(面向服务技术架构)的兴起,越来越多的应用系统开始进行分布式的设计和部署。系统由原来单一的技术架构变成面向服务的多系统架构。原来在一个系统之间可以完成的业务流程,通过多系统的之间多次交互来实现。这里不打算介绍如何进行SOA架构的设计,而是介绍一下应用系统之间如何进行数据的传输。
程序访问 MySQL 数据库时,当查询出来的数据量特别大时,数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里,就有可能会导致内存溢出(OOM)。
猫头虎博主再次回归!在本文中,我们将深入探讨Java中的Base64编解码技术,尤其是解码到字节数组的过程。从Java标准库的方法到自定义解码器的优化,本文为大家提供了全面、深入的指南。如果你正在为Base64解码效率烦恼,或者对Java性能优化感兴趣,这篇文章将是你的不二之选!
《大数据量下,58同城mysql实践》 WOT(World Of Tech)2015,互联网运维与开发者大会将在北京举行,会上58同城将分享《大数据量下,58同城mysql实战》的主题,干货分享抢先看
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最近的大数据是非常的火,如何理解大数据与DATABASE 不同的地方,今天想瞎说八道一下,个人对大数据和数据库之间不同的一些想法。
随着互联网的高速崛起,网站的用户群的增加,访问量的上升,传统(关系型)数据库上都开始出现了性能瓶颈,web程序不再仅仅专注在功能上,同时也在追求性能。所以NOSQL数据库应运而上,具体表现为对如下三高问题的解决:
C语言强大的原因之一在于几乎能掌控所有的细节,包括对内存的处理,什么时候使用内存,使用了多少内存,什么时候该释放内存,这都在程序员的掌控之中。而不像Java中,程序员是不需要花太多精力去处理垃圾回收的事情,因为有JVM在背后做着这一切。但是同样地,能力越大,责任越大。不恰当地操作内存,经常会引起难以定位的灾难性问题。今天我们就来看看有哪些常见的内存问题。
你知道2个KT6368A的蓝牙芯片模块如何配对_以及数据传输吗?KT6368A的蓝牙模块之间是可以建立连接,并且全双工数据透传的
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
Python作为一门多用途的编程语言,拥有强大的数据库编程功能,适用于各种应用场景,从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程,包括连接到数据库、执行查询、操作数据,以及高级技巧和性能优化。
随着大数据的爆红,数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注,千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”,可是,你们真的准备好了吗? 1、最早的数据分析可能就报表
在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
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