下面是我总结的一些Docker的使用场景，它为你展示了如何借助Docker的优势，在低开销的情况下，打造一个一致性的环境。内容来自：八个Docker的真实应用场景1. 简化配置这是Docker公司宣传的Docker的主要使用场景。虚拟机的最大好处是能在你的硬件设施上运行各种配置不一样的平台（软件、系统），Docker在降低额外开销的情况下提供了同样的功能。它能让你将运行环境和配置放在代码中
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2021-07-28 17:09:28
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本文首发于http://oliveryang.net，转载时请包含原文或者作者网站链接。Docker无疑是近两年来最火热的技术话题之一。而且落地速度之快也是大大出乎很多人的意料之外。而在10年前就接触过Solaris Container技术的我，看到这种现象也不免疑惑:为什么c...
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2016-02-07 12:50:00
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为什么要有Spark SQL？ 以往在使用Hadoop时，Hive作为一个数据仓库，但在使用中，我们更多感觉Hive是一个解析引擎，而Hive的底层走的也是MapReduce，而这个MapReduce是Hadoop的，在前面我们也解释了Hadoop的MapReduce的缺点，那么此时我们是使用了Spark实现的MapReduce计算模型，
浅析Docker容器的应用场景 过去几年开源界以OpenStack为代表的云计算持续火了好久，这两年突然又冒出一个叫Docker的容器技术，其发展之迅猛远超预料。 网上介绍Docker容器的文章已经很多了，用一句话概括：Docker是一种轻量虚拟化的容器技术，提供类似虚拟机的隔离功能，并使用了一种分层的联合文件系统技术管理镜像，能极大简化环境运维过程。 Docker容器云则是使用Docker技术
引言之所以我想总结一下java中不太用的东西，是因为我再研究每个版本jdk中，发现有些内容“热火朝天”，但是有些东西却“门可罗雀”。比如说jdk1.5中新增了泛型，强化for循环和枚举等，但是前两者已经被各位熟知了，但是枚举在日常开发中都不太会用的。在本篇博文中，我会详细介绍enum的使用方式，同时比较常量与enum的优劣。笔者目前整理的一些blog针对面试都是超高频出现的。技术点在jdk1.5中
DelayQueue 简介由优先级堆支持的、基于时间的调度队列，内部基于无界队列PriorityQueue实现，而无界队列基于数组的扩容实现。队列创建BlockingQueue<String> blockingQueue = new DelayQueue();要求入队的对象必须要实现Delayed接口,而Delayed集成自Comparable接口应用场景对缓存超时的数据进行移除当向缓
一 docker的8个使用场景
1.简化配置
虚拟机的最大好处是能在你的硬件设施上运行各种配置不一样的平台(软件, 系统), Docker在降低额外开销的情况下提供了同样的功能. 它能让你将运行环境和配置放在代码汇总然后部署, 同一个Docker的配置可以在不同的环境环境中使用, 这样就降低了硬件要求和应用环境之间耦合度.2.代码流水线管理
代码从开发者的机器到最终在生产环境上的部署, 需要经过很
浅析Docker容器的应用场景过去几年开源界以OpenStack为代表的云计算持续火了好久，这两年突然又冒出一个叫Docker的容器技术，其发展之迅猛远超预料。网上介绍Docker容器的文章已经很多了，用一句话概括：Docker是一种轻量虚拟化的容器技术，提供类似虚拟机的隔离功能，并使用了一种分层的联合文件系统技术管理镜像，能极大简化环境运维过程。Docker容器云则是使用Docker技术打造的一
SparkMlib是Spark项目的其中一个模块，包含了当前比较热门的机器学习算法，这些算法API主要分成两种。ML和MLIB。本文对官方文档中描述的一些算法和工具进行了简单的介绍。ML主要针对DataFrame,MLIB则面向RDD，算法的种类基本一致，我个人比较偏向于ML，结构化的数据更易操作一些。Classification 分类算法包括逻辑回归，决
简短介绍下Spark几个关键词：快速，通用，集群计算平台Spark扩展了MapReduce计算模型，且支持更多计算模式，包含：交互式查询流处理这里的交互式，不是简单的我们生活中理解的与设备的交互。它的深意是：对于大规模数据集的处理，速度够快。只有速度够快，才能实现交互式操作。前文提到的，基于内存的数据定义，Spark可以在内存中进行计算。其实，即使不在内存中计算，放在磁盘上，Spark也有很高的性
《dubbo应用场景示例一》中我们介绍了3种dubbo应用场景，今天我们接着聊聊dubbo几种应用场景。1、线程模型如果事件处理的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的 IO 请求，比如只是在内存中记个标识，则直接在 IO 线程上处理更快，因为减少了线程池调度。但如果事件处理逻辑较慢，或者需要发起新的 IO 请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则 IO 线程阻塞，将导致不能接收其它请求。如果
Redis在面试中经常问到,自己对于Redis的常用场景进行一个小小的归纳和总结1.缓存由于Redis访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以Redis很适合用来存储热点数据，再结合expire，里面提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略。这个功能最为常见，是Redis中运用最多的地方。关键词：SET、GET2.排行榜Redis 基于内存，可以非常快速高效的处理增加和减少的操作，相比于使用 S
认识SparkApache Spark是大数据领域最活跃的项目之一，其活跃度目前远超Hadoop。特点是快速、易用、通用及多种运行模式。 1、快速 Spark是面向内存的大数据处理引擎，这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能，是用于需要多次操作特定数据集的应用场景。 面向磁盘的MapReduce受限于磁盘读/写性能和网络I/O性能的约束，在处理迭代计算、实时计算、交互式数
Redis 16 个常见使用场景这个场景最开始是是一篇介绍微博Redis应用的PPT中看到的，其中提到微博的Redis主要是用在在计数和好友关系两方面上，当时对好友关系方面的用法不太了解，后来看到《Redis设计与实现》中介绍到作者最开始去使用Redis便是希望能通过。利用set结构的无序性,通过Spop（RedisSpop命令用于移除集合中的指定key的一个或多个随机元素，移除后会返回移除的元素
关于java中的HashMap，我们在项目中经常使用到，但是我们的场景是否使用对了呢？ 下面分为四个部分来阐述我的HashMap的理解 1、为什么要使用hashMap？ 在项目中，需求的实现需要使用到一些数据结构来保存key-value形式的数据，也就是说hashMap其实就是一个装载数据的容器。例如，我需要查询水果的价格，那么很自然就会想到将这些数据存放在一个hashMap里面，苹果：
mongoDB的应用场景 mongodb是非关系型数据库，他的存储数据可以超过上亿条（老版本的mongodb有丢数据的情况，新版本不会有，网上说的），mongodb适合存储 一些量大表关系较简单的数据，例如用户信息，用户注册信息，公司注册信息，留言，评论，操作日志，mongodb还能用分布式文件存储信息，我们主要用mongodb来存储我们项目里面的操作日志（银行的付款转账记录，角色权限的变动日志）
Redis五大数据类型的应用场景快速入门Redis的文章，传送地址：Redis基础知识 文章目录Redis五大数据类型的应用场景1. String类型2. Hash类型2.1 购物车2.2 秒杀活动3. List类型4. Set类型5. Zset类型 1. String类型单值缓存：使用 set、get 指令完成对数据的缓存对象缓存：value部分使用JSON格式数据进行存储计数器：使用 incr
redis支持的数据类型及应用场景Redis支持5种数据类型：string字符串，hash哈希，list列表，set集合，及zset有序集合 string 是 redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。value其实不仅是String，也可以是数字。string的应用场景是：常规key-value缓存应用。
【编者按】随着数据的爆发性增长，NoSQL得到的关注已越来越多，然而你的用例真正需要使用NoSQL数据库吗？又真的适合使用NoSQL吗？近日，Bright Aqua研发副总裁Moshe Kaplan以BillRun系统为例，分析了MongoDB的优势和使用场景：以下为译文：NoSQL已经流行了很长一段时间，那么究竟是什么场景下你才更需要用到这些“新兴事物”，就比如MongoDB？下面是一些总结：你
JavaScript嵌入页面的方式1、行间事件（主要用于事件）<input type="button" name="" onclick="alert('ok！');">2、页面script标签嵌入<script type="text/javascript"> var a = '你好！'; alert(a);</script>...
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2021-08-26 09:29:55
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