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大數(shù)據(jù)入門(mén)：各種大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹

龍旋風(fēng) — Sun, 05 May 2019 01:24:00 GMT

轉(zhuǎn)自：http://www.aboutyun.com/thread-7569-1-1.html

大數(shù)據(jù)我們都知道hadoop，可是還會(huì)各種各樣的技術(shù)進(jìn)入我們的視野：Spark，Storm，impala，讓我們都反映不過(guò)來(lái)。為了能夠更好的架構(gòu)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，這里整理一下，供技術(shù)人員，項(xiàng)目經(jīng)理，架構(gòu)師選擇合適的技術(shù)，了解大數(shù)據(jù)各種技術(shù)之間的關(guān)系，選擇合適的語(yǔ)言。
我們可以帶著下面問(wèn)題來(lái)閱讀本文章：
1.hadoop都包含什么技術(shù)
2.Cloudera公司與hadoop的關(guān)系是什么，都有什么產(chǎn)品，產(chǎn)品有什么特性
3.Spark與hadoop的關(guān)聯(lián)是什么？
4.Storm與hadoop的關(guān)聯(lián)是什么？

hadoop家族
創(chuàng)始人：Doug Cutting
整個(gè)Hadoop家族由以下幾個(gè)子項(xiàng)目組成：

Hadoop Common：
Hadoop體系最底層的一個(gè)模塊，為Hadoop各子項(xiàng)目提供各種工具，如：配置文件和日志操作等。詳細(xì)可查看
Hadoop技術(shù)內(nèi)幕深入解析HADOOP COMMON和HDFS架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理大全1-9章

HDFS：

是Hadoop應(yīng)用程序中主要的分布式儲(chǔ)存系統(tǒng)， HDFS集群包含了一個(gè)NameNode（主節(jié)點(diǎn)），這個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)管理所有文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)了真實(shí)數(shù)據(jù)的DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，可以有很多）。HDFS針對(duì)海量數(shù)據(jù)所設(shè)計(jì)，所以相比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)在大批量小文件上的優(yōu)化，HDFS優(yōu)化的則是對(duì)小批量大型文件的訪問(wèn)和存儲(chǔ)。下面為詳細(xì)資料：
什么是HDFS及HDFS架構(gòu)設(shè)計(jì)
HDFS+MapReduce+Hive快速入門(mén)
Hadoop2.2.0中HDFS為何具有高可用性
 Java創(chuàng)建hdfs文件實(shí)例

MapReduce：

是一個(gè)軟件框架，用以輕松編寫(xiě)處理海量（TB級(jí)）數(shù)據(jù)的并行應(yīng)用程序，以可靠和容錯(cuò)的方式連接大型集群中上萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)（商用硬件）。
詳細(xì)可查看：
Hadoop簡(jiǎn)介(1):什么是Map/Reduce
Hadoop MapReduce基礎(chǔ)
MapReduce工作原理講解
 手把手交你寫(xiě)Mapreduce程序?qū)嵗⒉渴鹪贖adoop2.2.0上運(yùn)行

Hive：

Apache Hive是Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，促進(jìn)了數(shù)據(jù)的綜述（將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表）、即席查詢以及存儲(chǔ)在Hadoop兼容系統(tǒng)中的大型數(shù)據(jù)集分析。Hive提供完整的SQL查詢功能——HiveQL語(yǔ)言，同時(shí)當(dāng)使用這個(gè)語(yǔ)言表達(dá)一個(gè)邏輯變得低效和繁瑣時(shí)，HiveQL還允許傳統(tǒng)的Map/Reduce程序員使用自己定制的Mapper和Reducer。hive類(lèi)似CloudBase，基于hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)上的提供data warehouse的sql功能的一套軟件。使得存儲(chǔ)在hadoop里面的海量數(shù)據(jù) 的匯總，即席查詢簡(jiǎn)單化。
詳細(xì)可查看：
Hive的起源及詳細(xì)介紹
 hive詳解視頻

Pig：

Apache Pig是一個(gè)用于大型數(shù)據(jù)集分析的平臺(tái)，它包含了一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的高級(jí)語(yǔ)言以及評(píng)估這些應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。Pig應(yīng)用的閃光特性在于它們的結(jié)構(gòu)經(jīng)得起大量的并行，也就是說(shuō)讓它們支撐起非常大的數(shù)據(jù)集。Pig的基礎(chǔ)設(shè)施層包含了產(chǎn)生Map-Reduce任務(wù)的編譯器。Pig的語(yǔ)言層當(dāng)前包含了一個(gè)原生語(yǔ)言——Pig Latin，開(kāi)發(fā)的初衷是易于編程和保證可擴(kuò)展性。
Pig是SQL-like語(yǔ)言，是在MapReduce上構(gòu)建的一種高級(jí)查詢語(yǔ)言，把一些運(yùn)算編譯進(jìn)MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用戶可以定義自己的功能。Yahoo網(wǎng)格運(yùn)算部門(mén)開(kāi)發(fā)的又一個(gè)克隆Google的項(xiàng)目Sawzall。
詳細(xì)可查看：
pig入門(mén)簡(jiǎn)單操作及語(yǔ)法包括支持?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型、函數(shù)、關(guān)鍵字、操作符等
 hadoop家族Pig和Hive有什么不同？

HBase：

Apache HBase是Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)分布式、可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。它提供了大數(shù)據(jù)集上隨機(jī)和實(shí)時(shí)的讀/寫(xiě)訪問(wèn)，并針對(duì)了商用服務(wù)器集群上的大型表格做出優(yōu)化——上百億行，上千萬(wàn)列。其核心是Google Bigtable論文的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，分布式列式存儲(chǔ)。就像Bigtable利用GFS（Google File System）提供的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一樣，它是Apache Hadoop在HDFS基礎(chǔ)上提供的一個(gè)類(lèi)Bigatable。
詳細(xì)可查看：
hbase與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別
 HBASE分布式安裝視頻下載分享

ZooKeeper：

Zookeeper是Google的Chubby一個(gè)開(kāi)源的實(shí)現(xiàn)。它是一個(gè)針對(duì)大型分布式系統(tǒng)的可靠協(xié)調(diào)系統(tǒng)，提供的功能包括：配置維護(hù)、名字服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等。ZooKeeper的目標(biāo)就是封裝好復(fù)雜易出錯(cuò)的關(guān)鍵服務(wù)，將簡(jiǎn)單易用的接口和性能高效、功能穩(wěn)定的系統(tǒng)提供給用戶。
詳細(xì)可查看：
什么是Zookeeper，Zookeeper的作用是什么，在Hadoop及hbase中具體作用是什么

Avro：

Avro是doug cutting主持的RPC項(xiàng)目，有點(diǎn)類(lèi)似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用來(lái)做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模塊通信速度更快、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更緊湊。

Sqoop:
Sqoop是一個(gè)用來(lái)將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。
詳細(xì)可查看：
Sqoop詳細(xì)介紹包括：sqoop命令，原理，流程

Mahout:

Apache Mahout是個(gè)可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)，當(dāng)前Mahout支持主要的4個(gè)用例：
推薦挖掘：搜集用戶動(dòng)作并以此給用戶推薦可能喜歡的事物。
聚集：收集文件并進(jìn)行相關(guān)文件分組。
分類(lèi)：從現(xiàn)有的分類(lèi)文檔中學(xué)習(xí)，尋找文檔中的相似特征，并為無(wú)標(biāo)簽的文檔進(jìn)行正確的歸類(lèi)。
頻繁項(xiàng)集挖掘：將一組項(xiàng)分組，并識(shí)別哪些個(gè)別項(xiàng)會(huì)經(jīng)常一起出現(xiàn)。

Cassandra：

Apache Cassandra是一個(gè)高性能、可線性擴(kuò)展、高有效性數(shù)據(jù)庫(kù)，可以運(yùn)行在商用硬件或云基礎(chǔ)設(shè)施上打造完美的任務(wù)關(guān)鍵性數(shù)據(jù)平臺(tái)。在橫跨數(shù)據(jù)中心的復(fù)制中，Cassandra同類(lèi)最佳，為用戶提供更低的延時(shí)以及更可靠的災(zāi)難備份。通過(guò)log-structured update、反規(guī)范化和物化視圖的強(qiáng)支持以及強(qiáng)大的內(nèi)置緩存，Cassandra的數(shù)據(jù)模型提供了方便的二級(jí)索引（column indexe）。

Chukwa：

Apache Chukwa是個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，用以監(jiān)視大型分布系統(tǒng)。建立于HDFS和Map/Reduce框架之上，繼承了Hadoop的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。Chukwa同樣包含了一個(gè)靈活和強(qiáng)大的工具包，用以顯示、監(jiān)視和分析結(jié)果，以保證數(shù)據(jù)的使用達(dá)到最佳效果。

Ambari：

Apache Ambari是一個(gè)基于web的工具，用于配置、管理和監(jiān)視Apache Hadoop集群，支持Hadoop HDFS,、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同樣還提供了集群狀況儀表盤(pán)，比如heatmaps和查看MapReduce、Pig、Hive應(yīng)用程序的能力，以友好的用戶界面對(duì)它們的性能特性進(jìn)行診斷。

HCatalog

Apache HCatalog是Hadoop建立數(shù)據(jù)的映射表和存儲(chǔ)管理服務(wù)，它包括：
提供一個(gè)共享模式和數(shù)據(jù)類(lèi)型機(jī)制。
提供一個(gè)抽象表，這樣用戶就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式和地址。
為類(lèi)似Pig、MapReduce及Hive這些數(shù)據(jù)處理工具提供互操作性。

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Chukwa：

Chukwa是基于Hadoop的大集群監(jiān)控系統(tǒng)，由yahoo貢獻(xiàn)。

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Cloudera系列產(chǎn)品：
創(chuàng)始組織：Cloudera公司
1.Cloudera Manager:
有四大功能
（1）管理
（2）監(jiān)控
（3）診斷
（4）集成
Cloudera Manager四大功能

2.Cloudera CDH：英文名稱(chēng)：CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop)
Cloudera對(duì)hadoop做了相應(yīng)的改變。
Cloudera公司的發(fā)行版，我們將該版本稱(chēng)為CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。
詳細(xì)可以查看
Cloudera Hadoop什么是CDH及CDH版本介紹
相關(guān)資料
CDH3實(shí)戰(zhàn)Hadoop(HDFS) , HBase , Zookeeper , Flume , Hive
CDH4安裝實(shí)踐HDFS、HBase、Zookeeper、Hive、Oozie、Sqoop
Hadoop CDH四種安裝方式總結(jié)及實(shí)例指導(dǎo)
hadoop的CDH4及CDH5系列文檔下載分享

3.Cloudera Flume
Flume是Cloudera提供的日志收集系統(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；
Flume是Cloudera提供的一個(gè)高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。

Flume最早是Cloudera提供的日志收集系統(tǒng)，目前是Apache下的一個(gè)孵化項(xiàng)目，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力 Flume提供了從console（控制臺(tái)）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系統(tǒng)，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執(zhí)行）等數(shù)據(jù)源上收集數(shù)據(jù)的能力。
Flume采用了多Master的方式。為了保證配置數(shù)據(jù)的一致性，F(xiàn)lume[1]引入了ZooKeeper，用于保存配置數(shù)據(jù)，ZooKeeper本身可保證配置數(shù)據(jù)的一致性和高可用，另外，在配置數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，ZooKeeper可以通知Flume Master節(jié)點(diǎn)。Flume Master間使用gossip協(xié)議同步數(shù)據(jù)。
詳細(xì)可查看：
什么是 flume 日志收集，flume的特性
 什么是 flume 日志收集，flume的原理是什么，flume會(huì)遇到什么問(wèn)題

4.Cloudera Impala

Cloudera Impala對(duì)你存儲(chǔ)在Apache Hadoop在HDFS，HBase的數(shù)據(jù)提供直接查詢互動(dòng)的SQL。除了像Hive使用相同的統(tǒng)一存儲(chǔ)平臺(tái)，Impala也使用相同的元數(shù)據(jù)，SQL語(yǔ)法（Hive SQL），ODBC驅(qū)動(dòng)程序和用戶界面（Hue Beeswax）。Impala還提供了一個(gè)熟悉的面向批量或?qū)崟r(shí)查詢和統(tǒng)一平臺(tái)。

詳細(xì)可查看：

什么是impala，如何安裝使用Impala
5.Cloudera hue
Hue是cdh專(zhuān)門(mén)的一套web管理器，它包括3個(gè)部分hue ui，hue server，hue db。hue提供所有的cdh組件的shell界面的接口。你可以在hue編寫(xiě)mr，查看修改hdfs的文件，管理hive的元數(shù)據(jù)，運(yùn)行Sqoop，編寫(xiě)Oozie工作流等大量工作。
詳細(xì)可查看：
cloudera hue安裝及Oozie的安裝
 什么是Oozie？Oozie簡(jiǎn)介
 Cloudera Hue 使用經(jīng)驗(yàn)分享，遇到的問(wèn)題及解決方案

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Spark

創(chuàng)始組織：加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實(shí)驗(yàn)室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開(kāi)發(fā)

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說(shuō)，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實(shí)際上它是對(duì) Hadoop 的補(bǔ)充，可以在 Hadoo 文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。通過(guò)名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實(shí)驗(yàn)室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開(kāi)發(fā)，可用來(lái)構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。

可以詳細(xì)了解
科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark（1）
科普Spark，Spark核心是什么，如何使用Spark（2）
優(yōu)酷土豆用Spark完善大數(shù)據(jù)分析
 Hadoop新成員Hadoop-Cloudera公司將Spark加入Hadoop

Storm

創(chuàng)始人：Twitter
Twitter將Storm正式開(kāi)源了，這是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，BackType現(xiàn)在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure寫(xiě)的。

詳細(xì)可以了解：
storm入門(mén)介紹
 Storm-0.9.0.1安裝部署指導(dǎo)
總體認(rèn)識(shí)storm包括概念，場(chǎng)景，組成
 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師：hadoop、Storm改選哪一個(gè)？
大數(shù)據(jù)架構(gòu)：flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 實(shí)時(shí)系統(tǒng)組合

龍旋風(fēng) 2019-05-05 09:24 發(fā)表評(píng)論

2019年前端比較流行的框架

龍旋風(fēng) — Sun, 05 May 2019 01:20:00 GMT

如今的前端已經(jīng)不再像以前一樣就是簡(jiǎn)單的寫(xiě)寫(xiě)頁(yè)面和調(diào)調(diào)樣式而已，現(xiàn)在的前端越來(lái)越復(fù)雜，知識(shí)點(diǎn)越來(lái)越豐富。

要做WEB前端，就需要知道前端到底是什么，需要學(xué)習(xí)那些知識(shí)；前端至少要懂的三個(gè)部分：HTML，CSS，JavaScript（簡(jiǎn)稱(chēng)JS），那首先先明確這三個(gè)概念：

HTML負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)頁(yè)想要表達(dá)的內(nèi)容由html書(shū)寫(xiě)。

CSS負(fù)責(zé)樣式，網(wǎng)頁(yè)的美與丑由它來(lái)控制

JS負(fù)責(zé)交互，用戶和網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)生的互動(dòng)由它來(lái)控制。

web前端發(fā)展至今，演變出了無(wú)數(shù)的庫(kù)和框架；說(shuō)到庫(kù)第一時(shí)間想到的是不是jquery？在小編剛接觸庫(kù)的時(shí)候也是從jQuery開(kāi)始的；今天我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)前端發(fā)展到現(xiàn)在都有哪些好用的庫(kù)框架；

1.Bootstrap中文網(wǎng)

先分享下，如果有想一起學(xué)習(xí)web前端，HTML5及JavaScript的可以來(lái)一下我的前端群733581373，好友都會(huì)在里面交流，分享一些學(xué)習(xí)的方法和需要注意的小細(xì)節(jié)，每天也會(huì)準(zhǔn)時(shí)的講一些前端的炫酷特效，及前端直播課程學(xué)習(xí)

Bootstrap，讓你的頁(yè)面更簡(jiǎn)潔、直觀、強(qiáng)悍、移動(dòng)設(shè)備優(yōu)先的前端開(kāi)發(fā)框架,讓web開(kāi)發(fā)更迅速、更簡(jiǎn)單。它還提供了更優(yōu)雅的HTML和CSS規(guī)范，它即是由動(dòng)態(tài)CSS語(yǔ)言Less寫(xiě)成。有著豐富的網(wǎng)格布局系統(tǒng)以及豐富的可重用組件，還有強(qiáng)大的支持十幾的JavaScript、jQuery插件以及組件定制等。

Bootstrap中文網(wǎng)地址：http://www.bootcss.com/

2. Layui

layer是一款口碑極佳的web彈層組件，是一款采用自身模塊規(guī)范編寫(xiě)的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的書(shū)寫(xiě)與組織形式，門(mén)檻極低，拿來(lái)即用。layui 首個(gè)版本發(fā)布于2016年秋，她區(qū)別于那些基于 MVVM 底層的 UI 框架，從核心代碼到 API 的每一處細(xì)節(jié)都經(jīng)過(guò)精心雕琢，非常適合界面的快速開(kāi)發(fā)。

Layui官網(wǎng)地址：https://www.layui.com/

3.ElementUI

Element-Ul是餓了么前端團(tuán)隊(duì)推出的一款基于Vue.js 2.0 的桌面端UI框架，手機(jī)端有對(duì)應(yīng)框架是Mint UI 。適合于Vue的UI框架；

官網(wǎng)地址：http://element-cn.eleme.io/#/zh-CN

4.Mint UI

Mint UI 是由餓了么前端團(tuán)隊(duì)推出的一個(gè)基于 Vue.js 的移動(dòng)端組件庫(kù)，Mint UI 包含豐富的 CSS 和 JS 組件，能夠滿足日常的移動(dòng)端開(kāi)發(fā)需要。通過(guò)它，可以快速構(gòu)建出風(fēng)格統(tǒng)一的頁(yè)面，提升開(kāi)發(fā)效率。

官網(wǎng)地址：http://mint-ui.github.io/

5.angular

AngularJS誕生于2009年,由Misko Hevery 等人創(chuàng)建,后為Google所收購(gòu)。是一款優(yōu)秀的前端JS框架,已經(jīng)被用于Google的多款產(chǎn)品當(dāng)中。AngularJS有著諸多特性，最為核心的是MVW（Model-View-Whatever）、模塊化、自動(dòng)化雙向數(shù)據(jù)綁定、語(yǔ)義化標(biāo)簽、依賴注入等等。

官網(wǎng)地址：http://www.angularjs.net.cn/

6.React

React 可以非常輕松地創(chuàng)建用戶交互界面。為你應(yīng)用的每一個(gè)狀態(tài)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔的視圖,在數(shù)據(jù)改變時(shí) React 也可以高效地更新渲染界面。React 起源于 Facebook 的內(nèi)部項(xiàng)目，因?yàn)樵摴緦?duì)市場(chǎng)上所有 JavaScript MVC 框架，都不滿意，就決定自己寫(xiě)一套，用來(lái)架設(shè)Instagram 的網(wǎng)站。做出來(lái)以后，發(fā)現(xiàn)這套東西很好用，就在2013年5月開(kāi)源了。

官網(wǎng)地址：http://react-china.org/

7.vue.js

近幾年最火的前端框架當(dāng)屬Vue.js了，Vue.js是一個(gè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 web 界面的漸進(jìn)式框架。Vue.js 的目標(biāo)是通過(guò)盡可能簡(jiǎn)單的 API 實(shí)現(xiàn)響應(yīng)的數(shù)據(jù)綁定和組合的視圖組件。很多使用過(guò)vue的程序員這樣評(píng)價(jià)它，“vue.js兼具angular.js和react.js的優(yōu)點(diǎn)，并剔除了它們的缺點(diǎn)”。授予了這么高的評(píng)價(jià)的vue.js，也是開(kāi)源世界華人的驕傲，因?yàn)樗淖髡呤俏恢袊?guó)人--尤雨溪

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作者：前端入門(mén)到精通

來(lái)源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/zwjweb/article/details/86073841

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龍旋風(fēng) 2019-05-05 09:20 發(fā)表評(píng)論

幾款主流 NoSql 數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比

龍旋風(fēng) — Sun, 05 May 2019 01:14:00 GMT

摘要: HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB 五款較主流的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中，本文將主要對(duì)它們進(jìn)行分析對(duì)比。鑒于缺乏項(xiàng)目中的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)沉淀，本文內(nèi)容和觀點(diǎn)主要還是從各平臺(tái)資料搜羅匯總，也不會(huì)有太多深入或底層原理探討。本文所引用的資料來(lái)源將示于本文尾部。所匯總的內(nèi)容僅供參考，若有異議望指正。轉(zhuǎn)載：https://www.cnblogs.com/zgblog/p/5488735.... 閱讀全文

龍旋風(fēng) 2019-05-05 09:14 發(fā)表評(píng)論

常見(jiàn)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

龍旋風(fēng) — Sun, 05 May 2019 01:12:00 GMT

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展迅猛，據(jù)說(shuō)現(xiàn)在已經(jīng)有上百種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)了，下面來(lái)了解下常見(jiàn)的一些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

先來(lái)看張表，了解下典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)

臨時(shí)性鍵值存儲(chǔ)	永久性鍵值存儲(chǔ)	面向文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)	面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)
Memcached	Tokyo Tyrant	MangoDB	Cassandra
Redis	Flare	CouchDB	HBase
	ROMA		HyperTable
	Redis

1. CouchDB
所用語(yǔ)言： Erlang
特點(diǎn)：DB一致性，易于使用
使用許可： Apache
協(xié)議： HTTP/REST
雙向數(shù)據(jù)復(fù)制，
持續(xù)進(jìn)行或臨時(shí)處理，
處理時(shí)帶沖突檢查，
因此，采用的是master-master復(fù)制（見(jiàn)編注2）
MVCC – 寫(xiě)操作不阻塞讀操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）設(shè)計(jì)
需要不時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮
視圖：嵌入式映射/減少
格式化視圖：列表顯示
支持進(jìn)行服務(wù)器端文檔驗(yàn)證
支持認(rèn)證
根據(jù)變化實(shí)時(shí)更新
支持附件處理
因此， CouchApps（獨(dú)立的 js應(yīng)用程序）
需要 jQuery程序庫(kù)

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)變化較少，執(zhí)行預(yù)定義查詢，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用程序。適用于需要提供數(shù)據(jù)版本支持的應(yīng)用程序。
例如： CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復(fù)制對(duì)于多站點(diǎn)部署是非常有用的。
（編注2：master-master復(fù)制：是一種數(shù)據(jù)庫(kù)同步方法，允許數(shù)據(jù)在一組計(jì)算機(jī)之間共享數(shù)據(jù)，并且可以通過(guò)小組中任意成員在組內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)更新。）

2. Redis
所用語(yǔ)言：C/C++
特點(diǎn)：運(yùn)行異常快
使用許可： BSD
協(xié)議：類(lèi) Telnet
有硬盤(pán)存儲(chǔ)支持的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，
但自2.0版本以后可以將數(shù)據(jù)交換到硬盤(pán)（注意， 2.4以后版本不支持該特性！）
Master-slave復(fù)制（見(jiàn)編注3）
雖然采用簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)或以鍵值索引的哈希表，但也支持復(fù)雜操作，例如 ZREVRANGEBYSCORE。
INCR & co （適合計(jì)算極限值或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）
支持 sets（同時(shí)也支持 union/diff/inter）
支持列表（同時(shí)也支持隊(duì)列；阻塞式 pop操作）
支持哈希表（帶有多個(gè)域的對(duì)象）
支持排序 sets（高得分表，適用于范圍查詢）
Redis支持事務(wù)
支持將數(shù)據(jù)設(shè)置成過(guò)期數(shù)據(jù)（類(lèi)似快速緩沖區(qū)設(shè)計(jì)）
Pub/Sub允許用戶實(shí)現(xiàn)消息機(jī)制

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)變化快且數(shù)據(jù)庫(kù)大小可遇見(jiàn)（適合內(nèi)存容量）的應(yīng)用程序。
例如：股票價(jià)格、數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)搜集、實(shí)時(shí)通訊。
（編注3：Master-slave復(fù)制：如果同一時(shí)刻只有一臺(tái)服務(wù)器處理所有的復(fù)制請(qǐng)求，這被稱(chēng)為 Master-slave復(fù)制，通常應(yīng)用在需要提供高可用性的服務(wù)器集群。）

3. MongoDB
所用語(yǔ)言：C++
特點(diǎn)：保留了SQL一些友好的特性（查詢，索引）。
使用許可： AGPL（發(fā)起者： Apache）
協(xié)議： Custom, binary（ BSON）
Master/slave復(fù)制（支持自動(dòng)錯(cuò)誤恢復(fù)，使用 sets 復(fù)制）
內(nèi)建分片機(jī)制
支持 javascript表達(dá)式查詢
可在服務(wù)器端執(zhí)行任意的 javascript函數(shù)
update-in-place支持比CouchDB更好
在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)采用內(nèi)存到文件映射
對(duì)性能的關(guān)注超過(guò)對(duì)功能的要求
建議最好打開(kāi)日志功能（參數(shù) –journal）
在32位操作系統(tǒng)上，數(shù)據(jù)庫(kù)大小限制在約2.5Gb
空數(shù)據(jù)庫(kù)大約占 192Mb
采用 GridFS存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)（不是真正的文件系統(tǒng)）

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于需要?jiǎng)討B(tài)查詢支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)有性能要求；需要使用 CouchDB但因?yàn)閿?shù)據(jù)改變太頻繁而占滿內(nèi)存的應(yīng)用程序。
例如：你本打算采用 MySQL或 PostgreSQL，但因?yàn)樗鼈儽旧碜詭У念A(yù)定義欄讓你望而卻步。

4. Riak
所用語(yǔ)言：Erlang和C，以及一些Javascript
特點(diǎn)：具備容錯(cuò)能力
使用許可： Apache
協(xié)議： HTTP/REST或者 custom binary
可調(diào)節(jié)的分發(fā)及復(fù)制(N, R, W)
用 JavaScript or Erlang在操作前或操作后進(jìn)行驗(yàn)證和安全支持。
使用JavaScript或Erlang進(jìn)行 Map/reduce
連接及連接遍歷：可作為圖形數(shù)據(jù)庫(kù)使用
索引：輸入元數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索（1.0版本即將支持）
大數(shù)據(jù)對(duì)象支持（ Luwak）
提供“開(kāi)源”和“企業(yè)”兩個(gè)版本
全文本搜索，索引，通過(guò) Riak搜索服務(wù)器查詢（ beta版）
支持Masterless多站點(diǎn)復(fù)制及商業(yè)許可的 SNMP監(jiān)控

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于想使用類(lèi)似 Cassandra（類(lèi)似Dynamo）數(shù)據(jù)庫(kù)但無(wú)法處理 bloat及復(fù)雜性的情況。適用于你打算做多站點(diǎn)復(fù)制，但又需要對(duì)單個(gè)站點(diǎn)的擴(kuò)展性，可用性及出錯(cuò)處理有要求的情況。
例如：銷(xiāo)售數(shù)據(jù)搜集，工廠控制系統(tǒng)；對(duì)宕機(jī)時(shí)間有嚴(yán)格要求；可以作為易于更新的 web服務(wù)器使用。
5. Membase
所用語(yǔ)言： Erlang和C
特點(diǎn)：兼容 Memcache，但同時(shí)兼具持久化和支持集群
使用許可： Apache 2.0
協(xié)議：分布式緩存及擴(kuò)展
非常快速（200k+/秒），通過(guò)鍵值索引數(shù)據(jù)
可持久化存儲(chǔ)到硬盤(pán)
所有節(jié)點(diǎn)都是唯一的（ master-master復(fù)制）
在內(nèi)存中同樣支持類(lèi)似分布式緩存的緩存單元
寫(xiě)數(shù)據(jù)時(shí)通過(guò)去除重復(fù)數(shù)據(jù)來(lái)減少 IO
提供非常好的集群管理 web界面
更新軟件時(shí)軟無(wú)需停止數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)
支持連接池和多路復(fù)用的連接代理

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于需要低延遲數(shù)據(jù)訪問(wèn)，高并發(fā)支持以及高可用性的應(yīng)用程序
例如：低延遲數(shù)據(jù)訪問(wèn)比如以廣告為目標(biāo)的應(yīng)用，高并發(fā)的 web 應(yīng)用比如網(wǎng)絡(luò)游戲（例如 Zynga）

6. Neo4j
所用語(yǔ)言： Java
特點(diǎn)：基于關(guān)系的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
使用許可： GPL，其中一些特性使用 AGPL/商業(yè)許可
協(xié)議： HTTP/REST（或嵌入在 Java中）
可獨(dú)立使用或嵌入到 Java應(yīng)用程序
圖形的節(jié)點(diǎn)和邊都可以帶有元數(shù)據(jù)
很好的自帶web管理功能
使用多種算法支持路徑搜索
使用鍵值和關(guān)系進(jìn)行索引
為讀操作進(jìn)行優(yōu)化
支持事務(wù)（用 Java api）
使用 Gremlin圖形遍歷語(yǔ)言
支持 Groovy腳本
支持在線備份，高級(jí)監(jiān)控及高可靠性支持使用 AGPL/商業(yè)許可

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于圖形一類(lèi)數(shù)據(jù)。這是 Neo4j與其他nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的最顯著區(qū)別
例如：社會(huì)關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜

7. Cassandra
所用語(yǔ)言： Java
特點(diǎn)：對(duì)大型表格和 Dynamo支持得最好
使用許可： Apache
協(xié)議： Custom, binary (節(jié)約型)
可調(diào)節(jié)的分發(fā)及復(fù)制(N, R, W)
支持以某個(gè)范圍的鍵值通過(guò)列查詢
類(lèi)似大表格的功能：列，某個(gè)特性的列集合
寫(xiě)操作比讀操作更快
基于 Apache分布式平臺(tái)盡可能地 Map/reduce
我承認(rèn)對(duì) Cassandra有偏見(jiàn)，一部分是因?yàn)樗旧淼挠纺[和復(fù)雜性，也因?yàn)?Java的問(wèn)題（配置，出現(xiàn)異常，等等）

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)使用寫(xiě)操作多過(guò)讀操作（記錄日志）如果每個(gè)系統(tǒng)組建都必須用 Java編寫(xiě)（沒(méi)有人因?yàn)檫x用 Apache的軟件被解雇）
例如：銀行業(yè)，金融業(yè)（雖然對(duì)于金融交易不是必須的，但這些產(chǎn)業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的要求會(huì)比它們更大）寫(xiě)比讀更快，所以一個(gè)自然的特性就是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析

8. HBase
（配合 ghshephard使用）
所用語(yǔ)言： Java
特點(diǎn)：支持?jǐn)?shù)十億行X上百萬(wàn)列
使用許可： Apache
協(xié)議：HTTP/REST （支持 Thrift，見(jiàn)編注4）
在 BigTable之后建模
采用分布式架構(gòu) Map/reduce
對(duì)實(shí)時(shí)查詢進(jìn)行優(yōu)化
高性能 Thrift網(wǎng)關(guān)
通過(guò)在server端掃描及過(guò)濾實(shí)現(xiàn)對(duì)查詢操作預(yù)判
支持 XML, Protobuf, 和binary的HTTP
Cascading, hive, and pig source and sink modules
基于 Jruby（ JIRB）的shell
對(duì)配置改變和較小的升級(jí)都會(huì)重新回滾
不會(huì)出現(xiàn)單點(diǎn)故障
堪比MySQL的隨機(jī)訪問(wèn)性能

最佳應(yīng)用場(chǎng)景：適用于偏好BigTable:)并且需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實(shí)時(shí)訪問(wèn)的場(chǎng)合。
例如： Facebook消息數(shù)據(jù)庫(kù)（更多通用的用例即將出現(xiàn)）
編注4：Thrift 是一種接口定義語(yǔ)言，為多種其他語(yǔ)言提供定義和創(chuàng)建服務(wù)，由Facebook開(kāi)發(fā)并開(kāi)源。
當(dāng)然，所有的系統(tǒng)都不只具有上面列出的這些特性。這里我僅僅根據(jù)自己的觀點(diǎn)列出一些我認(rèn)為的重要特性。與此同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步是飛速的，所以上述的內(nèi)容肯定需要不斷更新。我會(huì)盡我所能地更新這個(gè)列表。

龍旋風(fēng) 2019-05-05 09:12 發(fā)表評(píng)論

java替換Excel字符

龍旋風(fēng) — Fri, 23 Mar 2018 12:42:00 GMT

//模板路徑
String modelPath="D:\Excel.xls"
//sheet的名字
String sheetName="sheet1";
獲取Excel模板對(duì)象
try {
File file = new File(modelPath);
if(!file.exists()){
System.out.println("模板文件:"+modelPath+"不存在!");
}
fs = new POIFSFileSystem(new FileInputStream(file));
wb = new HSSFWorkbook(fs);
sheet = wb.getSheet(sheetName);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//從heet中獲取行數(shù)
int rowNum = sheet.getLastRowNum();
//獲取行里面的總列數(shù)
row = sheet.getRow(i); //i:第I行
// 獲取行里面的總列數(shù)
int columnNum = 0;
if(row!=null){
columnNum = row.getPhysicalNumberOfCells();
}
//獲取單元格的值
HSSFCell cell = sheet.getRow(i).getCell(j); //第i行,第j列
String cellValue = cell.getStringCellValue();
//替換數(shù)據(jù) 本人的數(shù)據(jù)存放在Map中
for (Entry entry : param.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
if(key.equals(cellValue)){
String value = entry.getValue().toString();
setCellStrValue(i, j, value);//設(shè)置第i行,第j列的值為Value
}
}
完整代碼：
/**
* 替換Excel模板中的數(shù)據(jù)
* @param sheetName Sheet名字
* @param modelPath 模板路徑
* @param param 需要替換的數(shù)據(jù)
* @return
* @author 劉澤中
* @Date: 2015年12月11日
*/
public HSSFWorkbook replaceExcel(String sheetName,String modelPath,Map param){
//獲取所讀取excel模板的對(duì)象
try {
File file = new File(modelPath);
if(!file.exists()){
System.out.println("模板文件:"+modelPath+"不存在!");
}
fs = new POIFSFileSystem(new FileInputStream(file));
wb = new HSSFWorkbook(fs);
sheet = wb.getSheet(sheetName);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
replaceExcelDate(param);
return wb;
}
/**
* 根據(jù) Map中的數(shù)據(jù)替換Excel模板中指定數(shù)據(jù)
* @param param
* @author 劉澤中
* @Date: 2015年12月11日
*/
public void replaceExcelDate(Map param){
// 獲取行數(shù)
int rowNum = sheet.getLastRowNum();
for (int i = 0; i < rowNum; i++) {
row = sheet.getRow(i);
// 獲取行里面的總列數(shù)
int columnNum = 0;
if(row!=null){
columnNum = row.getPhysicalNumberOfCells();
}
for (int j = 0; j < columnNum; j++) {
HSSFCell cell = sheet.getRow(i).getCell(j);
String cellValue = cell.getStringCellValue();
for (Entry entry : param.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
if(key.equals(cellValue)){
String value = entry.getValue().toString();
setCellStrValue(i, j, value);
}
}
}
}
}
/**
* 設(shè)置字符串類(lèi)型的數(shù)據(jù)
* @param rowIndex--行值從0開(kāi)始
* @param cellnum--列值從0開(kāi)始
* @param value--字符串類(lèi)型的數(shù)據(jù)
*
* @author 劉澤中
* @Date: 2015年12月11日
*/
public void setCellStrValue(int rowIndex, int cellnum, String value) {
HSSFCell cell = sheet.getRow(rowIndex).getCell(cellnum);
cell.setCellValue(value);
}
步驟閱讀

龍旋風(fēng) 2018-03-23 20:42 發(fā)表評(píng)論

HttpClient調(diào)用Web工程的Spring @Controller方法

龍旋風(fēng) — Sun, 06 Sep 2015 08:16:00 GMT

1、Web服務(wù)器是Spring MVC框架：

package com.acce.server.order.controller;

import javax.annotation.Resource;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import com.acce.server.core.controller.BaseController;

import com.acce.server.pcOrder.service.PcBillService;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

@Controller()

public class TestController extends BaseController {

@Resource(name = "PcBillService")

private PcBillService pcBillService;

/**

* 獲取tabFirster表中屬于該用戶的信息。

* @param json

* @param response

@RequestMapping("/api/order/querryTabHeadByPC.html")

public void querryTabHead(@RequestParam String json,

HttpServletResponse response) {

System.out.println("/api/order/querryTabHead.html 接口獲取到j(luò)son：" + json);

String rstString = pcBillService.querryTabHead(

JSONObject.parseObject(json)).toString();

response.setContentType("text/html; charset=utf-8");

this.wirteJsonToResponse(response, rstString);

}
}

2、將響應(yīng)結(jié)果返回：

package com.acce.server.core.controller;

import java.io.IOException;

import java.io.PrintWriter;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import org.apache.log4j.Logger;

public class BaseController {

protected Logger LOGGER = Logger.getLogger(this.getClass());

/**

* 將json寫(xiě)到servlet輸出流

* @param response

* @param json

protected void wirteJsonToResponse(HttpServletResponse response,String json) {

PrintWriter writer = null;

try {

writer = response.getWriter();

writer.println(json);

writer.flush();

} catch (IOException e) {

LOGGER.error("服務(wù)端寫(xiě)json報(bào)錯(cuò)："+json,e);

} finally {

if(null != writer) {

writer.close();

}

3、新起一個(gè)JavaProject，導(dǎo)入HttpClient相關(guān)jar包：httpclient-4.3.6.jar、httpclient-cache-4.2.jar、httpcore-4.3.3.jar、httpcore-ab-4.2.1.jar、httpcore-nio-4.2.1.jar、httpmime-4.2.jar

package acce;

import java.io.BufferedReader;

import java.io.InputStreamReader;

import java.util.ArrayList;

import org.apache.http.HttpResponse;

import org.apache.http.HttpStatus;

import org.apache.http.NameValuePair;

import org.apache.http.client.HttpClient;

import org.apache.http.client.entity.UrlEncodedFormEntity;

import org.apache.http.client.methods.HttpPost;

import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;

import org.apache.http.message.BasicNameValuePair;

import org.apache.http.protocol.HTTP;

public class TestHttpClient {

public static void main(String[] args) {

// \"{\"tabCorpFirst\":\"快來(lái)大酒店\",\"syncing\":\"1\"}\"

String url = "http://localhost:8080/acce-server/api/order/querryKingdomFromFirster.html";

try {

HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();

// HttpPost 實(shí)現(xiàn) HttpUriRequest 接口,HttpUriRequest接口繼承 HttpRequest

HttpPost httpPostReq = new HttpPost(url);

ArrayList paramList = new ArrayList();

String json = "{\"tabCorpFirst\":\"快來(lái)大酒店\",\"syncing\":\"1\"}";

NameValuePair param1 = new BasicNameValuePair("json", json);

paramList.add(param1);

UrlEncodedFormEntity aa = new UrlEncodedFormEntity(paramList,

HTTP.UTF_8);

httpPostReq.setEntity(aa);

HttpResponse resp = httpClient.execute(httpPostReq);

if (resp.getStatusLine().getStatusCode() == HttpStatus.SC_OK) {

BufferedReader reader = new BufferedReader(

new InputStreamReader(resp.getEntity().getContent()));

StringBuffer result = new StringBuffer();

String inputLine = null;

while ((inputLine = reader.readLine()) != null) {

result.append(inputLine);

}

System.out.println("結(jié)果： " + result.toString());

} else {

System.out.println("結(jié)果： "

+ resp.getStatusLine().getStatusCode());

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

測(cè)試調(diào)用接口正確，并能獲取到正確的值；
注：由于項(xiàng)目是UTF-8，需要轉(zhuǎn)碼。

龍旋風(fēng) 2015-09-06 16:16 發(fā)表評(píng)論

linux環(huán)境下Apache安裝及整合Apache和Tomcat

龍旋風(fēng) — Fri, 07 Aug 2015 06:50:00 GMT

Apache和tomcat-connector下載地址：
http://httpd.apache.org/
http://tomcat.apache.org/download-connectors.cgi
參考URL:http://blog.csdn.net/wubai250/article/details/8533968

下載解壓tar.gz，使用命令tar -zxvf *.tar.gz解壓http和tomcat-connector
注：jdk、Tomcat安裝不再此處描述，可在網(wǎng)上搜索。
1、安裝Apache2(httpd-2.2.31)
$cd httpd-2.2.31
$./configure --prefix=/env/web/apache/
$make
$make install
安裝成功后，進(jìn)入
$ cd /env/web/apache/bin
$ ./apachectl -k start
打開(kāi)httpd.conf之后查找Listen這行
    改成Listen 80
    注:80端口要是被占用了就啟動(dòng)不了的,如果被占用可以改成7160之類(lèi)的
再查找ServerName
    改成
    ServerName localhost:80
    就修改這2個(gè)地方就完成了，可以啟動(dòng)了

2、安裝tomcat-connectors-1.2.40-src
CentOS環(huán)境下整合Apache和Tomcat
轉(zhuǎn)載：http://www.aiplaypc.com/111.html
1、先去apache官網(wǎng)下載tomcat與apache關(guān)聯(lián)的相關(guān)應(yīng)用，地址
http://tomcat.apache.org/download-connectors.cgi
2、解壓下載的 tar -xzvf tomcat-connectors-1.2.40-src.tar.gz
3、進(jìn)入cd /tomcat-connectors-1.2.40-src/native ，輸入命令：./configure --with-apxs=/env/web/apache/bin/apxs(注：此處為apache安裝路徑)
$make
$make install
注意：安裝完成tomcat-connectors之后，查看apache目錄下的modules目錄，是否多出一些.so文件。這些文件即jk的配置信息文件
3、配置負(fù)載均衡
A)、修改http.conf配置文件
ServerName test.XXX.com
ProxyPass / balancer://cluster/ stickysession=jsessionid nofailover=on
ProxyPassReverse / balancer://cluster
ErrorLog logs/test.XXX.com-error_log
CustomLog logs/test.XXX.com-access_log common

ProxyRequests Off

#注此處端口不是8080那個(gè)端口，而是負(fù)載均衡使用的端口
BalancerMember ajp://127.0.0.1:8089 loadfactor=1 route=jvm1
BalancerMember ajp://127.0.0.1:9099 loadfactor=1 route=jvm2

注：參考http://www.cnblogs.com/fx2008/p/4086555.html
B)、配置tomcat
修改端口，具體詳見(jiàn)上述鏈接描述

龍旋風(fēng) 2015-08-07 14:50 發(fā)表評(píng)論

【cenos】apache安裝及配置（同一端口分靜態(tài)html和動(dòng)態(tài)tomcat頁(yè)面）

龍旋風(fēng) — Mon, 03 Aug 2015 08:20:00 GMT

1、軟硬件環(huán)境：
cenos 環(huán)境、httpd 2.2.3、tomcat 7、jdk 1.7、mysql 5.5
注：jdk、tomcat安裝不再描述
2、安裝apache httpd
查看是否有安裝httpd ：rpm -qa httpd
安裝httpd ： yum install httpd
卸載httpd ： yum remove httpd
3、默認(rèn)安裝路徑：/etc/httpd
啟動(dòng)httpd: cd /etc/init.d/ ./httpd start
停止httpd: cd /etc/init.d/ ./httpd stop
4、修改/etc/httpd/conf/httpd.conf
#同一端口，不同域名配置必須下一行
NameVirtualHost *:80

ServerName XX.XXX.com

DocumentRoot "/env/www/html"

ErrorLog logs/XX.XXX.com-error_log

CustomLog logs/XX.XXX.com-access_log common

ServerName YY.YYY.com

ProxyPass / http://YY.YYY.com:8080/

ProxyPassReverse / http://YY.YYY.com:8080/

ErrorLog logs/hbseed.accedeal.com-error_log

CustomLog logs/hbseed.accedeal.com-access_log common

5、在瀏覽器中分別輸入XX.XXX.com和YY.YYY.com分別訪問(wèn)了html和tomcat的jsp項(xiàng)目

龍旋風(fēng) 2015-08-03 16:20 發(fā)表評(píng)論

Tomcat配置域名和多域名映射同一IP（Windows環(huán)境）

龍旋風(fēng) — Wed, 27 May 2015 03:02:00 GMT

背景：在本地環(huán)境配置，不同域名訪問(wèn)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)：
1、硬件配置：Win7、Tomcat7.0；

2、修改 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 文件
增加域名映射本服務(wù)器地址（可換成IP地址）：

127.0.0.1 heyj.net

127.0.0.1 www.test.net

127.0.0.1 www.run.net
3、tomcat目錄下的conf文件夾, server.xml
修改8080端口，改為80
<Connector connectionTimeout="20000" port="8080" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/>
<Connector connectionTimeout="20000" port="80" protocol="HTTP/1.1" redirectPort="8443"/>
修改Host端口對(duì)應(yīng)的配置

name="localhost" unpackWARs="true">
heyj.net
www.test.net
www.run.net

4、輸入localhost、heyj.net、www.test.net、www.run.net后，IE頁(yè)面均能顯示如圖所示：

龍旋風(fēng) 2015-05-27 11:02 發(fā)表評(píng)論

Input Text 的事件及方法

龍旋風(fēng) — Sat, 12 Jul 2014 03:06:00 GMT

摘要: 事件描述onactivate 當(dāng)對(duì)象設(shè)置為活動(dòng)元素時(shí)觸發(fā)。onafterupdate 當(dāng)成功更新數(shù)據(jù)源對(duì)象中的關(guān)聯(lián)對(duì)象后在數(shù)據(jù)綁定對(duì)象上觸發(fā)。onbeforeactivate 對(duì)象要被設(shè)置為當(dāng)前元素前立即觸發(fā)。onbeforecut 當(dāng)選中區(qū)從文檔中刪除之前在源對(duì)象觸發(fā)。onbeforedeactivate 在 activeElement 從當(dāng)前對(duì)象變?yōu)楦肝臋n其它對(duì)象之前立即觸發(fā)。onbefor... 閱讀全文

龍旋風(fēng) 2014-07-12 11:06 發(fā)表評(píng)論