HBase（0.96以上版本）过滤器Filter详解及实例代码
说明：
本文参考官方Ref Guide，Developer API和众多博客，并结合实测代码编写，详细总结HBase的Filter功能，并附上每类Filter的相应代码实现。
本文尽量遵从Ref Guide中“9.4. Client Request Filters”的行文顺序，便于读者对比查看，但内容比官方文档更加详实。
***2014年7月18日更新，新增PageFilter和SkipFilter。***
目录：
引言 -- 参数基础
1. 结构(Structural)过滤器--FilterList
2.列值过滤器--SingleColumnValueFilter
2.1.第一种构造函数情况 -- 比较的关键字是字符数组
2.2.第二种构造函数情况 -- 比较的关键字是比较器ByteArrayComparable
3.键值元数据
3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter
3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter
3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter
3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter
3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter
4. RowKey
5. PageFilter
6. SkipFilter
7. Utility--FirstKeyOnlyFilter
8. 取得查询结果
引言 -- 参数基础
有两个参数类在各类Filter中经常出现，统一介绍下：
（1）比较运算符 CompareFilter.CompareOp
比较运算符用于定义比较关系，可以有以下几类值供选择：
- EQUAL 相等
- GREATER 大于
- GREATER_OR_EQUAL 大于等于
- LESS 小于
- LESS_OR_EQUAL 小于等于
- NOT_EQUAL 不等于
（2）比较器 ByteArrayComparable
通过比较器可以实现多样化目标匹配效果，比较器有以下子类可以使用：
- BinaryComparator 匹配完整字节数组
- BinaryPrefixComparator 匹配字节数组前缀
- BitComparator
- NullComparator
- RegexStringComparator 正则表达式匹配
- SubstringComparator 子串匹配
1. 结构(Structural)过滤器--FilterList
FilterList 代表一个过滤器链，它可以包含一组即将应用于目标数据集的过滤器，过滤器间具有“与” FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL 和“或” FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE 关系。
官网实例代码，两个“或”关系的过滤器的写法：
FilterList list = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE); //数据只要满足一组过滤器中的一个就可以
SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my value")
);
list.add(filter1);
SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my other value")
);
list.add(filter2);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(list);
2. 列值过滤器--SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 用于测试列值相等 (CompareOp.EQUAL ), 不等 (CompareOp.NOT_EQUAL),或单侧范围 (e.g., CompareOp.GREATER)。
构造函数：
（1）比较的关键字是一个字符数组
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, byte[] value)
（2）比较的关键字是一个比较器（比较器下一小节做介绍）
SingleColumnValueFilter(byte[] family, byte[] qualifier, CompareFilter.CompareOp compareOp, ByteArrayComparable comparator)
2.1.第一种构造函数情况 -- 比较的关键字是字符数组
官网示例代码，检查列值和字符串'my value' 相等：
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("my value")
);
scan.setFilter(filter);
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("2013-06-08")
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
注意：还是大写问题，HBase的列名必须大写！
2.2.第二种构造函数情况 -- 比较的关键字是比较器ByteArrayComparable
该章节主要是针对SingleColumnValueFilter的第二种构造函数使用情况做了一些举例：
（1）支持值比较的正则表达式 -- RegexStringComparator
官网示例代码：
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("my."); //任意以my打头的值
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
comp
);
scan.setFilter(filter);
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("2013-06-1.");
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
comp
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
（2）检测一个子串是否存在于值中（大小写不敏感） -- SubstringComparator
官网示例代码：
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("y val"); // looking for 'my value'
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
cf,
column,
CompareOp.EQUAL,
comp
);
scan.setFilter(filter);
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
// RegexStringComparator comp = new RegexStringComparator("2013-06-1.");
SubstringComparator comp = new SubstringComparator("2013-06-1");
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("patentinfo"),
Bytes.toBytes("CREATE_TIME"),
CompareOp.EQUAL,
comp
);
filterList.addFilter(filter);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("Scan: " + r);
}
table.close();
（3）BinaryComparator
二进制比较器，用得较少，有需要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryComparator.html
（4）BinaryPrefixComparator
二进制前缀比较器，用得较少，有需要请自行查阅官网：http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/BinaryPrefixComparator.html
3. 键值元数据
由于HBase 采用键值对保存内部数据，键值元数据过滤器评估一行的键(ColumnFamily：Qualifiers)是否存在 , 对应前节所述值的情况。
3.1. 基于列族过滤数据的FamilyFilter
构造函数：
FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp familyCompareOp, ByteArrayComparable familyComparator)
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* FamilyFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型
* ByteArrayComparable类参见“引言-参数基础”章节
* 下面仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：
*/
FamilyFilter ff = new FamilyFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("pat")) //表中不存在pat列族，过滤结果为空
);
FamilyFilter ff1 = new FamilyFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("pat")) //表中存在以pat打头的列族patentinfo，过滤结果为该列族所有行
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
注意：
- 如果希望查找的是一个已知的列族，则使用 scan.addFamily(family) 比使用过滤器效率更高；
- 由于目前HBase对多列族支持不完善，所以该过滤器目前用途不大。
3.2. 基于限定符Qualifier（列）过滤数据的QualifierFilter
构造函数：
QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp op, ByteArrayComparable qualifierComparator)
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* QualifierFilter构造函数中第二个参数是ByteArrayComparable类型
* ByteArrayComparable类有以下子类可以使用：
* *******************************************
* BinaryComparator 匹配完整字节数组,
* BinaryPrefixComparator 匹配开始的部分字节数组,
* BitComparator,
* NullComparator,
* RegexStringComparator, 正则表达式匹配
* SubstringComparator
* *******************************************
* 下面仅以最可能用到的BinaryComparator、BinaryPrefixComparator举例：
*/
QualifierFilter ff = new QualifierFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("belong")) //表中不存在belong列，过滤结果为空
);
QualifierFilter ff1 = new QualifierFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("BELONG")) //表中存在以BELONG打头的列BELONG_SITE，过滤结果为所有行的该列数据
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
说明：
- 一旦涉及到列（Qualifier），HBase就只认大写字母了！
- 该过滤器应该比FamilyFilter更常用！
3.3. 基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter （ 该功能用QualifierFilter也能实现 ）
构造函数：
ColumnPrefixFilter(byte[] prefix)
注意：
一个列名是可以出现在多个列族中的，该过滤器将返回所有列族中匹配的列。
官网示例代码，查找所有"abc"打头的列：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[] prefix = Bytes.toBytes("abc");
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new ColumnPrefixFilter(prefix);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
//返回所有行中以BELONG打头的列的数据
ColumnPrefixFilter ff1 = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("BELONG"));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
3.4. 基于多个列名(即Qualifier)前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter
说明：
MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀。
官方示例代码，查找所有"abc"或"xyz"打头的列：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("abc"), Bytes.toBytes("xyz")};
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("BELONG"), Bytes.toBytes("CREATE")};
//返回所有行中以BELONG或者CREATE打头的列的数据
MultipleColumnPrefixFilter ff = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
3.5. 基于列范围（不是行范围）过滤数据ColumnRangeFilter
说明：
- 可用于获得一个范围的列，例如，如果你的一行中有百万个列，但是你只希望查看列名为bbbb到dddd的范围
- 该方法从 HBase 0.92 版本开始引入
- 一个列名是可以出现在多个列族中的，该过滤器将返回所有列族中匹配的列
构造函数：
ColumnRangeFilter(byte[] minColumn, boolean minColumnInclusive, byte[] maxColumn, boolean maxColumnInclusive)
参数解释：
- minColumn - 列范围的最小值，如果为空，则没有下限；
- minColumnInclusive - 列范围是否包含minColumn ；
- maxColumn - 列范围最大值，如果为空，则没有上限；
- maxColumnInclusive - 列范围是否包含maxColumn 。
官网示例代码，查找列名在"bbbb"到"dddd"范围的数据：
HTableInterface t = ...;
byte[] row = ...;
byte[] family = ...;
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("bbbb");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("bbdd");
Scan scan = new Scan(row, row); // (optional) limit to one row
scan.addFamily(family); // (optional) limit to one family
Filter f = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);
scan.setFilter(f);
scan.setBatch(10); // set this if there could be many columns returned
ResultScanner rs = t.getScanner(scan);
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
rs.close();
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("C");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("D");
//返回所有列中从C到D打头的范围的数据，实际返回类似CREATOR、CREATE_TIME、CHANNEL_CODE等列的数据
ColumnRangeFilter ff = new ColumnRangeFilter(startColumn, true, endColumn, true);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(ff);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
4. RowKey
当需要根据行键特征查找一个范围的行数据时，使用Scan的startRow和stopRow会更高效，但是，startRow和stopRow只能匹配行键的开始字符，而不能匹配中间包含的字符：
byte[] startColumn = Bytes.toBytes("aaa");
byte[] endColumn = Bytes.toBytes("bbb");
Scan scan = new Scan(startColumn,endColumn);
当需要针对行键进行更复杂的过滤时，可以使用RowFilter：
构造函数：
RowFilter(CompareFilter.CompareOp rowCompareOp, ByteArrayComparable rowComparator)
参数解释参见“引言-参数基础”章节。
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
/**
* rowkey格式为：创建日期_发布日期_ID_TITLE
* 目标：查找 发布日期 为 2013-07-16 的数据
*/
RowFilter rf = new RowFilter(
CompareFilter.CompareOp.EQUAL ,
new SubstringComparator("_2013-07-16_")
);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(rf);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
注意：
测试过程中尝试通过组合使用两个RowFilter（CompareFilter.CompareOp参数分别为GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL），和SubstringComparator，过滤找出指定发布时间范围内的数据，但结果比较意外，不是预想的数据，估计比较运算符GREATER_OR_EQUAL和LESS_OR_EQUAL和比较器SubstringComparator组合使用效果不太好，慎用。
5.PageFilter
指定页面行数，返回对应行数的结果集。
需要注意的是，该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数，因为过滤器是分别作用到各个region server的，它只能保证当前region返回的结果行数不超过指定页面行数。
构造函数：
PageFilter(long pageSize)
实测代码（从“2013-07-26”行开始，取5行）：
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("2013-07-26"));
PageFilter pf = new PageFilter(5L);
scan.setFilter(pf);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
注意：
由于该过滤器并不能保证返回的结果行数小于等于指定的页面行数，所以更好的返回指定行数的办法是ResultScanner.next(int nbRows) ，即：
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs.next(5)) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
6.SkipFilter
根据整行中的每个列来做过滤，只要存在一列不满足条件，整行都被过滤掉。
例如，如果一行中的所有列代表的是不同物品的重量，则真实场景下这些数值都必须大于零，我们希望将那些包含任意列值为0的行都过滤掉。
在这个情况下，我们结合ValueFilter和SkipFilter共同实现该目的：
scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes(0))));
构造函数：
SkipFilter(Filter filter)
个人实测代码：
目前的数据：
hbase(main):009:0> scan 'rd_ns:itable'
ROW COLUMN+CELL
100001 column=info:address, timestamp=1405417403438, value=anywhere
100001 column=info:age, timestamp=1405417403438, value=24
100001 column=info:name, timestamp=1405417403438, value=zhangtao
100002 column=info:address, timestamp=1405417426693, value=shangdi
100002 column=info:age, timestamp=1405417426693, value=28
100002 column=info:name, timestamp=1405417426693, value=shichao
100003 column=info:address, timestamp=1405494141522, value=huilongguan
100003 column=info:age, timestamp=1405494999631, value=29
100003 column=info:name, timestamp=1405494141522, value=liyang
3 row(s) in 0.0190 seconds
执行以下代码：
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "rd_ns:itable");
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(new SkipFilter(new ValueFilter(CompareOp.NOT_EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes("28")))));
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println("Rowkey : " + Bytes.toString(r.getRow())
+ " Familiy:Quilifier : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+ " Value : "
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
+ " Time : " + cell.getTimestamp());
}
}
table.close();
输出结果（整个100002行被过滤掉了）：
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : address Value : anywhere Time : 1405417403438
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : age Value : 24 Time : 1405417403438
Rowkey : 100001 Familiy:Quilifier : name Value : zhangtao Time : 1405417403438
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : address Value : huilongguan Time : 1405494141522
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : age Value : 29 Time : 1405494999631
Rowkey : 100003 Familiy:Quilifier : name Value : liyang Time : 1405494141522
7. Utility--FirstKeyOnlyFilter
该过滤器仅仅返回每一行中的第一个cell的值，可以用于高效的执行行数统计操作。
估计实战意义不大。
构造函数：
public FirstKeyOnlyFilter()
个人实测代码：
HTable table = HBaseDAO.getHTable("147patents");
FirstKeyOnlyFilter fkof = new FirstKeyOnlyFilter();
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(fkof);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
8. 取得查询结果
无论是官网的Ref Guide还是网上流传的大部分博客中，输出查询结果的代码都是：
for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
for (KeyValue kv : r.raw()) {
// each kv represents a column
}
}
但查看最新的API可知Result实例的raw()方法已经不建议使用了：
raw() Deprecated. as of 0.96, use rawCells()
0.96以后版本正确的获取结果代码如下：
for (Result r : rs) {
for (Cell cell : r.rawCells()) {
System.out.println(
"Rowkey : "+Bytes.toString(r.getRow())+
"Familiy:Quilifier : "+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))+
"Value : "+Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))
);
}
}
来源：
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37653177
HBase（0.96以上版本）过滤器Filter详解及实例代码的更多相关文章
- 【甘道夫】HBase（0.96以上版本号）过滤器Filter具体解释及实例代码
说明: 本文參考官方Ref Guide,Developer API和众多博客.并结合实測代码编写.具体总结HBase的Filter功能,并附上每类Filter的对应代码实现. 本文尽量遵从Ref Gu ...
- 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8、0.9和0.10以后版本)（图文详解）（默认端口或任意自定义端口）
不多说,直接上干货! 至于为什么,要写这篇博客以及安装Kafka-manager? 问题详情 无奈于,在kafka里没有一个较好自带的web ui.启动后无法观看,并且不友好.所以,需安装一个第三方的 ...
- java Web 过滤器Filter详解
简介 Filter也称之为过滤器,Web开发人员通过Filter技术,对web服务器管理的所有web资源:例如Jsp, Servlet, 静态图片文件或静态 html 文件等进行拦截,从而实现一些特殊 ...
- Servlet中的过滤器Filter详解
加载执行顺序 context-param->listener->filter->servlet web.xml中元素执行的顺序listener->filter->stru ...
- logstash过滤器插件filter详解及实例
1.logstash过滤器插件filter 1.1.grok正则捕获 grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结 ...
- Java大文件上传详解及实例代码
1,项目调研 因为需要研究下断点上传的问题.找了很久终于找到一个比较好的项目. 在GoogleCode上面,代码弄下来超级不方便,还是配置hosts才好,把代码重新上传到了github上面. http ...
- GLSL-几何着色器详解跟实例（GS：Geometry Shader）[转]
[OpenGL4.0]GLSL-几何着色器详解和实例(GS:Geometry Shader) 一.什么是几何着色器(GS:Geometry Shader) Input Assembler(IA)从顶点 ...
- Hadoop 2.2 & HBase 0.96 Maven 依赖总结
由于Hbase 0.94对Hadoop 2.x的支持不是非常好,故直接添加Hbase 0.94的jar依赖可能会导致问题. 但是直接添加Hbase0.96的依赖,由于官方并没有发布Hbase 0.96 ...
- java web之Filter详解
java web之Filter详解 2012-10-20 0 个评论 作者:chenshufei2 收藏 我要投稿 .概念: Filter也称之为过滤器,它是Servlet技术中比较激动人心的技术,W ...
随机推荐
- 模拟对象测试——EasyMock
一.EasyMock 使用动态代理实现模拟对象创建,一般可以满足以下测试需求 1.要测试的模块依赖于其它自己控制不了的模块,如第三方服务,其它组员在开发的服务等,它们都没办法配合你来测试: 2.涉及到 ...
- MVC分层含义与开发方式
真正的服务层是面向数据的,假想一切数据都是从参数获得 控制层是接受页面层数据,再传给服务层,然后将结果返回给页面层的(客户) 页面层是提交格式化的数据的(容易小混乱,无格式,所以要格式化,可以在中间加 ...
- Webpack 资源管理
Webpack 资源管理
- 编写原生JS的insertAfter函数
DOM里有insertBefore函数,但没有insertAfter函数,所以自己编写一个该函数: function insertAfter(newElement, targetElement){ v ...
- Windows定时关机
用shutdown命令.开始菜单>运行,输入shutdown -s -t 7200 (两个小时之后关机)at 12:00 shutdown -s (12:00关机) 其他设置:shutdown ...
- Filter自动登录
Dao层略过 Domain略过 Service层过 Web层 Select逻辑 获取表单数据,Web-service--Dao返回用户信息 如果返回不为null否则,重定向到登录页面.则判断用户是否勾 ...
- SSH连接不上CentOS 主机配置文件导致的原因的解决方法
一.CentOS之SSH的安装与配置 SSH 为 Secure Shell 的缩写,由 IETF 的网络工作小组(Network Working Group)所制定SSH 为建立在应用层和传输层基础上 ...
- js函数验证方式：验证是否是数字，支持小数，负数
验证 datatype="/^\d+(\.\d+)?$/" validatform验证是否是数字 支持小数点 datatype="d" 貌似支持小数 js函数验 ...
- 保存Druid的监控记录
继上篇帖子之后 , 公司又要求将Druid Monitor的监控信息保存起来 , 因为Druid的监控记录在是缓存的,重启之后无法找回,所以需要做持久化,定期把监控记录转存到日志文件中 研究了半天 , ...
- MySQL错误2003：Can't connect to MySQL server (10060)
1.网络不通. 检查能不能ping通. 2.防火墙设置. 防火墙是否放过mysql的进程,是否屏蔽了mysql的3306端口. 3.mysql的账户设置. mysql账户是否不允许远程连接.如果无法连 ...