总体思路==================================================================================https访问的处理： 由于HTTPS应用到达F5的数据都是密文，F5只能看到网络层的地址，4—7层的内容无法看到，所以F5也无法像http应用一样将客户端地址插入到X_forward_for字段； 目前HTTPS应用的加
1. 概念消息流是storm里面的最关键的抽象。一个消息流是一个没有边界的tuple序列， 而这些tuples会被以一种分布式的方式并行地创建和处理。 对消息流的定义主要是对消息流里面的tuple的定义， 我们会给tuple里的每个字段一个名字。 并且不同tuple的对应字段的类型必须一样。 也就是说： 两个tuple的第一个字段的类型必须一样， 第二个字段的类型必须一样， 但
动态吞吐量概述顾名思义，jmeter 在执行压力测试时，可以在不停止脚本的情况下修改吞吐量阀值，测试额定吞吐量下的各项性能指标。我们可以通过Constant Throughput Timer(吞吐量计时器)和 Beanshell 服务器来组合完成。吞吐量定时器在 jmeter 中添加 Constant Throughput Timer
1-1此图表示在当前活动线程组下，吞吐量阀值是
## 快捷键们 (一般 mac 是 command键，windows是ctrl键 )
command + F 查找当前文档
command + R 替换
command + Shift + F 全局搜索字段 / 文件
command + B || command + Click 跳到变量申明处
command + P 显示参数信息
command + Y 小浮窗显
1.Spring有哪些组件（ABC ）A. IOC B. AOP C. 事务管理 D. 上传下载2.下面是maven仓库的分类的是（ABCD ）A.本地仓库 B.远程仓库 C.中央仓库 D.私服3.Spring框架有什么作用（ABCD ）A. 软件开发的复杂性而创建的 B. 解耦和C. 提供了很多的组件，从各个方面对我们
1.WebStorm的使用当打开了一个项目的时候，WebStorm会显示主窗口，包含有六个部分，分别是菜单栏 、工具栏 、导航栏、状态栏 、编辑器、WebStorm 工具窗口，如下图所示，图中已用红色标示 1.1常用操作1.创建项目 file-->new project-->指定路径-->点击上面的新建按钮创建一个文件夹
程序中的日志目录程序中的日志日志概念和分类应用程序中的日志数据库中的日志分布式系统中的日志日志结构设计日志能做什么事情线上日志排错借助 ELK,GreyLog 等第三方工具监控程序借助FileBeat,Flume等工具自定义日志收集日志该怎么打印什么时候应该打日志基本格式jvm 动态调试参考资料日志实际上只是一种按照时间顺序存储记录的数据表或文件
它记录了什么时间发生了什么事情。而对分布式数据系统
linux文件系统是Linux系统的心脏部分，提供了层次结构的目录和文件。文件系统将磁盘空间划分为每1024个字节一组，称为块(也有用512字节为一块的，如：SCOXENIX）。编号从0到整个磁盘的最大块数。全部块可划分为四个部分，块0称为引导块，文件系统不用该块;块1称为专用块，专用块含有许多信息，其中有磁盘大小和全部块的其他两部分的大小。从块2开始是i节点表，i节点表中含有i节点，表的块数是可
由于steam新用户未进行充值进而激活账户，是无法主动添加他人为好友的。网上送新用户的方法有说加好友送礼物的，但并没有具体说明。以下是博主亲测的送礼物方式：让朋友登录steam后，点击个人资料，然后复制个人资料处的网页给你图1 个人资料图2 个人资料处需复制网页 打开个人资料的网址，添加朋友为好友（博主笔记本浏览器无法打开个人资料处网页，因此在手机打开）图3 手机打开好友个人资料界面&n
2.1 Storm编程模型 2.1.1 元组（Tuple）元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事
1.案例需求在本地模式下使用Storm实现统计指定文件中的词频个数统计2.需求分析Spout来读取指定文件的数据，并把每一行数据发送出去Bolt来实现具体逻辑，单词分割和统计将结果输出到控制台Spout——>Bolt——>Bolt3.导入Storm的依赖，在上一篇求和案例中有这个依赖，这里就不再重复了4.具体代码package cn.ysjh;
import org.apache.
Cloudera安装指南最近在学习cdh6的官方文档，网上也比较难找到中文的文档。 其实官方英文文档的阅读难度其实并不是很高，所以在这里在学习官方文档的过程中，把它翻译成中文，在翻译的过程中加深学习了解，并分享出来和大家一起学习。 中文内容是本人的渣渣英文水平结合有道词典，谷歌翻译的结果，文中部分词语可能翻译的并不准确，希望大家多多提出意见，共同进步。 cdh6的官方中文文档系列长期更新，最后目标
ActionResult是控制器方法执行后返回的结果类型，控制器方法可以返回一个直接或间接从ActionResult抽象类继承的类型，如果返回的是非ActionResult类型，控制器将会将结果转换为一个ContentResult类型。默认的ControllerActionInvoker调用ActionResult.ExecuteResult方法生成应答结果。  
在这篇技术博客中，我将分享我的前端学习过程，如何使用纯HTML和CSS创建一个简洁美观绍。
一、大数据是什么?大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。这句话至少传递两种信息：1、大数据是海量的数据2、大数据处理无捷径，对分析处理技术提出了更高的要求 二、大数据的处理流程下图是数据处理流程： 1、底层是数以千亿计的数据源，数据源可以是SCM(供应链数据)，4PL(物流数据)，C
目录1 action生命周期2 继承ActionSupport类2.1 基本的数据验证2.2 访问本地信息1 action生命周期Struts2的Action的生命周期是：Struts2为每个请求都重新初始化一个Action的实例。可以稍微改造一下代码来验证一下。
给HelloWorldAction加上一个public无参的构造方法，在里面输出一句话。
大家都知道，一个Java类如果没有写构造方法
Webstorm作为前端开发的神兵利器，强大到何种地步不用多说，但是在实际Eclipse工程开发中，其自身的js编辑功能有限，如果用Webstorm编辑，后台java代码却不能同时编辑调试，而且svn同步也很不方便。于是我通过Eclipse作为后台编辑调试的IDE，而Webstorm作为js编辑调试的IDE来解决，这其中就需要将Webstorm中的j
Nimbus里的数据结构，比如nimbus-data
Nimbus里定义了一些共享数据结构，比如nimbus-data. nimbus-data结构里定义了很多公用的数据，请看下面代码:1 (defn nimbus-data [conf inimbus]
2 (let [forced-scheduler (.getForcedSchedu
在这个教程中，你将学会如何创建 Storm 的topology并将他们部署到 Storm 集群上， 主要的语言是 Java，但是少数几个例子用 Python 编写来说明 Storm 的多语言支持能力。术语和名词MapReduce jobstopologies topology 由用户编写的Storm集群中的业务处理逻辑deamon 守护进程worker process 工作进程stream 流 指
【摘要】首先我们需要先想清楚，为什么一定要学Web框架，有的朋友会觉得运维中最常用的应该是脚本，我只要脚本写的溜，能提高工作效率就好了。但如果有一天你的同事也遇到了相同的场景，那你的脚本要直接拷贝给他吗？如果有一天你通过脚本解决的是一个需要跨部门合作的痛点，那你是不是也可以把执行脚本的权限交给对方呢？答案当然是否定的，自动化运维最大的意义是通过自动化来将从工作效率实现从量变到质变的提升，那如何提升
效果图:jsmind组件下载地址：后端代码，此处以C#编写的后台，Java或其他语言同理using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Web;
using System
目录场景假设调优步骤和方法Storm 的部分特性Storm 并行度Storm 消息机制Storm UI 解析性能优化场景假设在介绍 Storm 的性能调优方法之前，假设一个场景： 项目组部署了3台机器，计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群，集群的配置情况如下表：主机名硬件配置角色描述hd012CPUs, 4G
问题：kafka+storm如何保证消息完整处理。 -Kafka--KafkaSpout-Storm--->Redis完整处理 Producer-batch(缓存机制queue)--重试机制---->ack(-1,1,0)---Broker(partition leader/slave)------>KafkaConsumer(内存中，new offset)---->
△ 图片引自新浪体育此战之后，詹姆斯职业生涯季后赛30+得分来到了100次，排名NBA历史第二位，仅次于迈克尔-乔丹的109次。这可是詹皇的第15个赛季了。没人能想到，33岁的老詹在这一赛季依旧强势打出众多巅峰数据。不仅拿下了该赛季最高得分2251分，傲视全联盟。还发挥出了近8赛季以来最高场均得分27.5，打破了科比创下职业生涯30000分的年龄记录。逆生长的他体能也爆表，场均上场时间3
1、安装配置 jdk、python、zookeeper2、下载storm http://storm.apache.org/releases/1.1.0/Setting-up-a-Storm-cluster.html3、解压到服务器4、配置storm.yaml （$STORM_PATH/conf/storm.yaml）Storm 的安装包中包含一个在 conf 目录下的&nb
public:
TextQuery(const string&);
TextQuery() = default;
bool op
用于 3ds Max 的 FStormRender 已准备就绪视差凹凸 视差凹凸结合了置换质量、凹凸贴图速度和交互性。它是平面上的 3d 效果，如全息图。视差凹凸可以使用任何类型的纹理，在着色器级别上工作，不需要几何重新编译，并且具有与普通凹凸几乎相同的速度。以几乎没有成本的方式获得更多细节和真实感是一个很好的补充。 改进的光泽 BRDF 一种新的光
现在市场上各类可视化工具遍地开花，却也参差不齐，值得推荐的怎么能不说说DataFocus和Tableau！！在优秀的道路上，当仁不让！两款都是企业级的大数据工具，在我上学参加统计专业比赛的时候，描述性统计模块很多图形都是通过Tableau来完成制作的，用EXECEL当然也可，但是耐不住Tableau的图形丰富和优秀的可视化效果！DataFocus近两年自己在用的，也是在知乎上被安利的！操作相对来说
Cheney.小风-----------------------------------------------------------------------------------------------------For-2013年11月9日1、软件的由来:由于13年10月份去出游导致被滞留在了杭州，不喜欢一切按计划执行所以没提