pgAdmin 工具更简单了,直接点击数据库选择就好了,还可以查看一些数据库额外的信息:
美国大选,公司年度用户大会,事情繁多一直不能更新,诸位见谅。 在大数据时代,最著名的故事莫过于造轮子,有些轮子很成功,早年的比如Hadoop,Hive,有些一般般,比如Pig,还有很多泯然众人的消失在历史长河里。晚一点的有JStorm和Storm的故事,Spark和Flink的故事。 今天的故事比较偏门一些,我们来看看09年开始的造轮子的Michael,以及差不多同时代造轮子的Daniel. 在数据库领域,我们通常会把从威斯康辛大学出来的以及和他们相关的一群人算成一个大的派系。与之对应的,在北美,可能只有
1 自从Hadoop生态圈流行开来以后,以Apache基金会为代表的开源社区空前强大,国内外互联网公司都纷纷使用开源软件。然而参与开源社区并非是一件容易的事情。需要投入人力物力尚在其次,更为主要的,是公司业务需求的发展,和开源社区的开发之间不可妥协的矛盾。 简单来说,开源社区的系统,对于日渐壮大的互联网公司,对于希望通过云计算服务提供给其他客户使用的云计算公司,都存在开源项目跟不上业务需求的困境。 比如说Hadoop发展比较早期的时候,Facebook内部最初是使用Hadoop原生系统的。但是慢慢的Ha
最近这段时间有很多人问我,大数据到底是什么。当然实际上问题没有那么直接。更多的问题是,飞总啊你看我亲戚家的那个企业是不是可以上个大数据啊,用起来就能发财了。或者说这个大数据的新开源项目是不是对我提高这个那个有帮助啊。诸如此类的问题问多了,我也就在问我自己,写大数据系列写到现在了,大数据到底是个什么鬼。 这就让我想到了很多年前看到的Dan Ariely关于大数据的名言: Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really k
很多人都喜欢尝试新的框架和工具,然后用它创建一个小项目,发布到 GitHub 上,并提供一个可用于演示的链接,这样大家就不需要下载你的项目、初始化、安装依赖,然后运行等一系列复杂的步骤。
主要文件是callback main scope search field dialect(.go)这几个文件
提示:本系列笔记全部存在于 Github, 可以直接在 Github 查看全部笔记
近日,研究人员在 Rust 编程语言的 crate 注册表中发现了一些恶意软件包,专门针对开发人员。
不少读者留言提了两个问题: 我能不能多讲讲我的文章里提到的基本概念,比如MPP。或者干脆开个数据库系统基础系列。 怎么样去学习数据库系统的知识。 所以我开贴简单讲一讲。先回答第一个问题,我的文章,涉及到技术,在我力所能及的范围内我会选择讲得透彻一些。但是很多概念其实也是基础知识,正如一篇文章里面无法让只知道26个字母的人看懂英文名著一般的道理,有些东西的确是不容易讲清楚。那么我也就只能尽量做到讲技术和讲八卦分开来了。给大家各取所需就好。 至于开个数据库基础系列,我目前没这个打算。主要两个原因吧,一是受众有
我们继续聊database的故事。严格的说今天这篇有点偏题了。因为只有酱油主Michael Stonebraker,和DoNotEvil但是比谁都Evil的Google。为了添油加醋的讲这个故事,我会插播一些我听到的小道消息,未经证实或者证伪。关于此类消息我会说明。 Google的三架马车到今天已经家喻户晓耳熟能详了:GFS, MapReduce,BigTable。2004年OSDI发表的paper是MapReduce。这篇paper据说早年先提交过database的conference,被拒。转投操作系统
Michael Stonebraker,1943年出生,2015年获得计算机界有诺贝尔奖之称的图灵奖。这是一个传奇的人物,在计算机界尤其在做database系统的人里面无人不知无人不晓,有着无数的崇拜者。同时也是database的community的一座大山,说说话有着很多的影响力。我作为一个小虾米,其实不具备资格去客观公正的评价这样一个人。但是作为讲故事的一部分,不妨给出自己一个极具有偏见的评价:一个拿了图灵奖的business man,一个开了很多公司又卖了很多公司的教授。 Stonebraker最开始
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多,但是关于从数据分析师转变为数据科学家的文章却很少。
我很高兴地宣布ASP.NET Core 2.2现在作为.NET Core 2.2的一部分提供!
Compose是用于定义和运行多个Docker应用的工具。使用yaml文件可以快速的创建和管理基于Docker容器的应用集群。
本文为翻译,原文地址:https://blogs.msdn.microsoft.com/webdev/2018/12/04/asp-net-core-2-2-available-today/
0x00 WAF - 密码忘记重置通过设备的console 通过RJ45->serial转USB的线,插入到设备的S口,然后USB连接到电脑;之后利用XSHELL或者,SecureCRT等软件连接; 特别注意这里是波特率设置为115200,然后选择连接的com口,回车输入conadmin,conadmin即可;
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
Docker 镜像(Image)是一种分层结构的文件系统,基于Docker Hub中已构建好的镜像后,我们可以快速构建自己的镜像。还可以将自己构建的镜像免费推送到Docker Hub的用户仓库进行管理,然后就可以基于这些镜像创建容器。
本系列教程由旺旺知识库授权进行发布 Dockerfile是一个具有规范格式的文件,根据适当的指令和语法,我们可以构建一个自定以镜像。但Dockerfile需要依赖于一个原始镜像,而这些原始镜像我们可以通过官方默认镜像仓库方便获取。具体获取方法参照前文镜像获取办法。 一、Dockerfile的基本结构 一般的,Dockerfile 分为四部分:基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时执行指令。比如如下一个Dockerfile文件: # This dockerfile uses the ubuntu
该文章介绍了如何基于CentOS 6.7,源码安装nginx。首先准备了nginx-1.9.9.tar.gz安装包和CentOS6-Base-163.repo(163源),将这两个文件放到同一目录下,并在此目录下创建名称为Dockerfile的文件。之后在此文件中实现源替换、nginx编译安装、及一些依赖包的安装。最后执行命令\"docker build -t nginx-centos:6.7 .\"以构建镜像,并将该镜像命名为nginx-centos:6.7。
如何从数据分析师华丽转型,成为一名数据科学家?好比“把大象装进冰箱”,成为“数据科学家”仅需简单三步:
Dockerfile 最佳实践 本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创,转载请标明.谢谢! 写在前面的话 如果要研究和使用Docker,那么一定要使用Dockerfile来build自己的image。但docker的原理限定了image的layer不能太多,因此不能肆意妄为的进行build,一定要控制image的layer数量。同样也要关注image的大小,如果build出来的image动辄就是7,8GB,那么实用性就很差了。因此在参考
Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果本地不存在该镜像,Docker 会从镜像仓库下载该镜像。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Docker可以通过从Dockerfile包含所有命令的文本文件中读取指令,自动构建镜像。
为什么要考虑自己搭建和部署代码托管平台呢?一方面,自托管的代码托管平台可以给团队提供更高的灵活性和定制化能力。你可以根据团队的需求和安全要求进行自定义配置,而不受公共托管平台的限制。另一方面,自己搭建代码托管平台还可以加强数据的安全性和隐私保护。你完全掌握数据的存储和访问权限,减少了数据泄露和安全漏洞的风险。
ubuntu容器内运行着的SSH Server占用22端口,对外为50022端口。
最近在了解国外Firebolt这家公司,对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题:在云数仓领域,对于一家初创公司,如何在人力和资源有限的情况下,怎么能够快速的切入这个这个市场?虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛(比如 Mosha Pasumansky),但是针对数据库所有组件(查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等)完全从零做,对于初创公司而言,根本不现实。
最近学习了Dockerfile文件的相关配置,这里做一下简单的总结,并对之前一直感到有些迷惑的CMD和ENTRYPOINT指令做个差异对比。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
记得以前电脑很贵,微软系统很流行。为了解决兼容性测试问题,我们搭建了很多虚拟机。当时比较流行的是vitural box, vmware。比如当时最新系统是win7,但是市面上还有vista, xp。就可以安装这样的虚拟机,如果每个系统需要不同的浏览器和其它软件,那么还得在虚拟机中安装。整个过程耗时很长,而且比较耗费资源。
1. 什么是微服务 在介绍微服务时,首先得先理解什么是微服务, 顾名思义,微服务得从两个方面去理解,什么是"微"、什么是"服务", 微 狭义来讲就是体积小、单个服务的设计。 而所谓服务,一定要区别于系统, 服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元,是用户可以感知最小功能集。 微服务,关键其实不仅仅是微服务本身,而是系统要提供一套基础的架构,这种架构使得微服务可以独立的部署、运行、升级, 不仅如此,这个系统架构还让微服务与微服务之间在结构上“松耦合”, 而在功能上则表现为一个统一的整体。这种所谓的
在介绍微服务时,首先得先理解什么是微服务,顾名思义,微服务得从两个方面去理解,什么是"微"、什么是"服务", 微 狭义来讲就是体积小、单个服务的设计。 而所谓服务,一定要区别于系统,服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元,是用户可以感知最小功能集。
感谢松鼠会大佬的再三邀请。对我来说这算是一篇命题作文,那么我的答案是什么呢?刚好我也很喜欢另外一个松鼠社区,那么就用两只松鼠来做答案吧,没错,Flink和OpenGauss就是我的答案:
从镜像大小上面来说,一个比较小的镜像只有1MB多点或几MB,而内核文件需要几十MB, 因此镜像里面是没有内核的,镜像在被启动为容器后将直接使用宿主机的内核,而镜像本身则只提供相应的rootfs,即系统正常运行所必须的用户空间的文件系统,比如: /dev/,/proc,/bin,/etc等目录,容器当中/boot目录是空的,而/boot当中保存的就是与内核相关的文件和目录。
三章使用Snort规则 如同病毒,大多数***行为都具有某种特征,Snort的规则就是用这些特征的有关信息构建的。在第1章中我们提到,你可以用蜜罐来取得***者所用的工具和技术的信息,以及他们都做了什么。此外,还有***者会利用的已知的系统弱点数据库,如果***者试图利用这些弱点来实施***,也可以作为一些特征。这些特征可能出现在包的头部,也可能在数据载荷中。Snort的检测系统是基于规则的,而规则是基于***特征的。Snort规则可以用来检测数据包的不同部分。Snort 1.x可以分析第3层和第4层的信息,但是不能分析应用层协议。Snort v 2.x增加了对应用层头部分析的支持。所有的数据包根据类型的不同按顺序与规则比对。 规则可以用来产生告警信息、记录日志,或使包通过(pass):对Snort来说,也就是悄悄丢弃(drop),通过在这里的意义与防火墙或路由器上的意义是不同的,在防火墙和路由其中,通过和丢弃是两个相反的概念。Snort规则用简明易懂的语法书写,大多数规则写在一个单行中。当然你也可以行末用反斜线将一条规则划分为多个行。规则文件通常放在配置文件snort.conf文件中,你也可以用其他规则文件,然后用主配置文件引用它们。 本章将提供给你不同类型规则的信息以及规则的基本结构。在本章的最后,你可以找到一些用来检测***活动的规则的例子。读完本章以及后面两章后,你所获得的信息就可以使你建立一个基本的Snort***检测系统了。 3.1 TCP/IP 网络分层 在你开始书写规则之前,我们先来简要讨论一下TCP/IP的网络层次结构nort规则是常重要的,因为Snort规则依赖于这些层中的协议。 TCP/IP协议族分为5层,这些层之间相互作用来完成通讯处理工作,它们是: 1、物理层 2、数据链路层,某些文章中也把它们叫做网络接口层。物理层和数据链路层由物理介质、网络接口适配器和网络适配器驱动所构成。以太网地址在数据链路层定义。 3、网络层,也就是IP层。这一层负责点到点的数据通信并提供数据完整性。在这一层,所有的主机以IP地址来区分彼此。除了IP协议之外,这一层的主要协议还有ICMP。关于IP协议的更多信息参见RFC791,关于ICMP协议的更多信息查看RFC792。 4、传输层,也就是TCP/UDP层。TCP(传输控制协议)用来建立从源到目的的可靠的、面向连接的数据传输。而UDP(用户数据报协议)提供无连接的数据传输,UDP在进行数据传输的时候,并不提供数据送达的保证,常用在可以容忍数据丢失的情况下。参见RFC 768获取UDP的更多信息。参见RFC 793来获得更多的关于TCP的信息。 5、应用层,包含提供用户与网络接口的应用程序,例如Telnet、Web浏览器、ftp客户端等。这些应用程序常有自己用来进行数据通信的应用层协议。 Snort规则可以在网络层和传输层进行操作,另外也有一些方法来探测数据链路层和应用层的异常。Snort规则的第二个部分显示了对应的协议,你很快将了解如何书写这些规则。 3.2 第一个不可用的规则 这里有个非常不好用的规则,事实上,也许是最差的规则,但是它可以很好的检测Snort是否正常工作,并可以产生告警: alert ip any any -> any any (msg: "IP Packet detected";) 你可以在你第一次安装Snort的时候在snort.conf的末尾加上这条规则,这个规则可以使每当捕获一个IP包都产生告警信息,如果你就这样离开的话,你的硬盘空间很快就会被填满。这个规则之所以不可用,是因为它不信任任何信息。难道你用一个永久规则的目的就是为了检测Snort是否在工作吗?它应该是用来在你安装完Snort后做测试,以确定其工作正常,然后就去掉这条规则。下面的部分你可以了解Snort规则的不同部分,但为完整性起见,下面将简要解释一下刚才的那条规则所用的语句: l “alert”表示如果包与条件匹配,就产生一个告警信息。条件由下面的语句定义。 l “ip”表示规则将被用在所有的IP包上。 l 第一个“any”是对IP包源地址部分的条件定义,表示来自任何一个IP地址的IP包都符合条件,任何IP包都符合本条件。 l 第二个“any”用来定义端口号,因为端口号与IP层无关,任何IP包都符合条件。 l “->”符号表示数据包传送的方向。 l 第3个“any”用来定义目的地址的条件,any表示这条规则并不关心所有包的目的地址。 l 第4个“any”用来定义目的端口条件,再说明一次,因为IP层与端口无关。 l 最后一部分是规则的选项,,并包含一条将被纪录的告警消息。 下一条规则不想前面那个那么糟糕,它将对所有捕获的IC
之前已经总结了Docker容器学习梳理--基础知识(1),但是不够详细,下面再完整补充下Docker学习的一些基础。 Docker是个什么东西 Docker是一个程序运行、测试、交付的开放平台,Docker被设计为能够使你快速地交付应用。 在Docker中,你可以将你的程序分为不同的基础部分,对于每一个基础部分都可以当做一个应用程序来管理。 Docker能够帮助你快速地测试、快速地编码、快速地交付,并且缩短你从编码到运行应用的周期。 Docker使用轻量级的容器虚拟化平台,并且结合工作流和工具,来帮助你管
一个时间轴的组成 使用一个块级元素包裹内容,并未块级元素设置边框 定义圆形或者菱形等元素标签,子元素设置偏移或者定位元素将图标定位到边框上 使其中的内容不溢出,自动换行,内容自动撑高 英文自动换行:word-wrap:break-word;word-break:break-all 时间轴样式部分 使用时需要注意可能继承的样式会给li:after等伪类元素设置样式而造成效果异常 css中定义了一个圆形的图标class="yuan",一个菱形的图标class="diamond" <style>
网上有很多LaTeX软件,在线编辑器推荐Overleaf。但是我个人还是更喜欢离线写东西,所以尝试过各种编辑器,例如VSCode等等,这些编辑器都需要自己搭环境才能用,反正对于我们这种初学者而言门槛较高,而且浪费时间,所以下面介绍一个LaTeX组合可以让你直接上手体验LaTeX,而不需要挣扎在LaTeX的门口。
Cheddar/cheddar/cheddar-messaging/src/main/java/com/clicktravel/cheddar/infrastructure/messaging/MessageSender.java
rocketmq-all-4.6.0-source-release/remoting/src/main/java/org/apache/rocketmq/remoting/netty/NettyRequestProcessor.java
正值如今这信息爆炸的年代,如何能从中汲取精华,于有限时间内,成为更高效的学习者,从而在激烈的竞争中更具优势,是当下每个人或企业都该思虑的问题;先前创立的 Web 应用:「倾城之链」,就是为改善这一困扰的探索尝试,具体可参见关于 | 「倾城之链」。这份为前端开发者而精心维护的超棒列表,就是为解决信息过剩问题的具体实践:旨在为前端学习,技能提升,视野扩展,资料查找等提供价值性参考。目前选择性收录优质仓库近百个,涉及 Web 前端、后台、流行技术以及其他魔力清单。
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本文主要研究下spring mvc的No thread-bound request found异常
执行test_Demo1模块里的TestDemo1类里的test_case1方法;
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