通过继承ActionSupport类来完成Action开发,ActionSupport类不仅对Action接口进行简单实现, 同时增加了验证.本地化等支持 .真实开发中自定义Action都需要继承该类.对用户登录添加表单验证功能 ActionSupport类的作用: struts2不要求我们自己设计的action类继承任何的struts基类或struts接口,但是我们为了方便实现我们自己的action,大多数情况下都会继承com.opensymphony.xwork2.ActionSupport

此文源码主要为应用 Java 读取文本文件内容实例的源代码.若有不足之处,敬请大神指正,不胜感激! 1.读取的文本文件内容以一维数组[LinkedList<String>]的形式返回,源代码如下所示: /** * @function 文本文件操作:读取数据 * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoUISelenium main.java.aaron.java.tools FileUtils.java txtRead, 2015-2-2 21:0

目前,在web开发领域,主要的数据交换格式有XML和JSON,对于XML相信每一个web developer都不会感到陌生: 相比之下,JSON可能对于一些新步入开发领域的新手会感到有些陌生,也可能你之前已经听说过,但对于XML和 JSON的不同之处可能会不怎么了解.对于在 Ajax开发中,是选择XML还是JSON,一直存在着争议,个人还是比较倾向于JSON的,虽然JSON才处于起步阶段,但我相信JSON最终会取代 XML成为Ajax的首选,到时Ajax可能要更名为Ajaj(Asynchrono

InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型,各有优缺点,视具体应用而定. 基本的差别为: MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持. MyISAM类型的表强调的是性能,其执行数度比InnoDB类型更快,但是不提供事务支持,而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能. MyIASM是IASM表的新版本,有如下扩展: 二进制层次的可移植性. NULL列索引. 对变长行比ISAM表有更少的碎片. 支持大文件. 更好的索引压缩. 更好的键吗统计分布.

在web开发领域,主要的数据交换格式有XML和JSON,对于在 Ajax开发中,是选择XML还是JSON,一直存在着争议,个人还是比较倾向于JSON的.一般都输出Json不输出xml,原因就是因为 xml有标签,同样1000条数据,xml多了很多KB很多M.但作为IT人员我觉得两种方式一样重要,关于xml,建议学习一下dom4j,这个是关于servlet解析xml的.下面是我摘录的,以备参考.. 数据交换格式比较 XML:extensible markup language,一种类似于HTML的

最近在做项目中发现,前台提交数据时,如果通过form表单提交和ajax发送json时,springMVC后台接收不能都通过@ModelAttribute方式处理,经过一番查找后,ajax发送json请求时,后台是通过 @ResponseBody来接收数据的.但我不满足于此,对此进行了更多的研究,归纳如下: 一,form表单和ajax发送json请求提交查询请求头显示分布如下图, 经过比较后,得出结论一: 如果请求的Content-Type设置为application/x-www-form-url

上一篇随笔中已经介绍了解码核心工作流程,里面有个数据积累器的存在(Cumulator),其实解码中有两种Cumulator,那他们的区别是什么呢? 还是先打开ByteToMessageDecoder的channelRead(); 点进去查看cumulate()实现 又是一个抽象方法,看实现不难发现它有两种实现方式 两种实现分别为:MERGE_CUMULATOR(默认的):采用的是内存复制,先扩容空间,再追加数据 public static final Cumulator MERGE_CUMULA

RDB(Redis Database) 本质:基于时间点的快照 优点: 1.RDB格式文件体积小. 2.可以通过脚本执行bgsave(非阻塞)或者save(阻塞)命令自定义时间点进行备份. 3.可以保留多个备份,出现故障时候可以选择恢复到不同时间点的备份. 4.数据量大时候恢复速度比AOF方式快. 缺点: 1.不能实时保存数据,会存在丢失最后一次RDB备份时间点到宕机故障发生时间点期间数据的风险. 2.数据量大时,从父进程fork子进程实施备份需要一点时间,取决于数据总大小和磁盘IO性能. AO

详见:http://redisdoc.com/persistence/index.html redis.conf RDB机制 改为5秒内1次 文件已生成 关闭RDB,注释掉3个save,重启redis即可生效 再插入数据,已无备份 AOF机制: appendonly yes:开启AOF机制 同步机制appendfsync always:只要发生数据更新,就同步到aof文件中appendfsync everysec:每秒同步一次appendfsync no:关闭同步机制,使用操作系统的同步机制(3

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/tianyazaiheruan/article/details/37659983    规范性接口开发中.一般数据是以json或者xml的格式传送的.而不是字符串的形式直接返回给接口调用者:以下介绍这两种格式的编写方法.    以下两种数据传送方式是接口输出端的编写.需引入的包例如以下: <span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;

爬虫和转载请注明原文地址;博客园蜗牛:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5754706.html Redis所需内存 超过可用内存怎么办 Redis修改数据多线程并发—Redis并发锁 windows下redis基础操作与主从复制 从而 数据备份和读写分离 Redis两种持久化方式(RDB&AOF) Redis的持久化过程中并不需要我们开发人员过多的参与,我们要做的是什么呢?除了深入了解RDB和AOF的作用原理,剩下的就是根据实际情况来制定合适的策略了,再复杂一点,也就

使用Struts2实现数据校验 为什么需要数据校验呢?答案很简单,假如当你登录想要京东,这时就需要数据校验了如果不输入用户名的话,那么就不会登陆成功,并且会提示出"请输入用户名"的字样 那么,在Struts2中实现数据校验的方法有哪些呢?接下来我们探讨一下. 实现数据校验有四种方法: 1.用execute()方法实现数据校验 编写一个Action,继承ActionSupport类,重写execute() 步骤1:在Web项目的cn.happy.action下创建一个ExecuteAct

Redis 提供了不同级别的持久化方式: RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储. AOF持久化方式记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大. 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式. 你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文

一:快照模式 或许在用Redis之初的时候,就听说过redis有两种持久化模式,第一种是SNAPSHOTTING模式,还是一种是AOF模式,而且在实战场景下用的最多的 莫过于SNAPSHOTTING模式,这个不需要反驳吧,而且你可能还知道,使用SNAPSHOTTING模式,需要在redis.conf中设置配置参数,比如下面这样: # Save the DB on disk: # # save <seconds> <changes> # # Will save the DB if b

Redis 持久化: 提供了多种不同级别的持久化方式:一种是RDB,另一种是AOF. RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot). AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所

原文链接:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5754706.html Redis的持久化过程中并不需要我们开发人员过多的参与,我们要做的是什么呢?除了深入了解RDB和AOF的作用原理,剩下的就是根据实际情况来制定合适的策略了,再复杂一点,也就是定制一个高可用的,数据安全的策略了. RDB:快照形式,是把内存的当前状态直接保存在RDB中,保存策略是隔一段时间保存一下 AOF:命令行形式,执行一条命令,直接把命令存到一个aof文件中,保存策略是默认一秒钟保存一下命令,对数据

​ 导读: 作为现代企业和组织机构的重要资源,信息是进行科学管理与决策分析的基础.ETL 则是把数据转换为信息.知识的关键步骤之一.在 AI 应用场景下,数据集成有哪些特点?随着 AI 应用场景越来越多,为什么我们需要从 ETL 转换到 ELT?又会遇到哪些问题和挑战? 本周三,陈肃博士与我们分享了<从 ETL 到 ELT——AI 时代数据集成的问题与解决方案>,AI 前线将分享内容整理成文,方便大家回顾参考. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下

Redis持久化备份数据的方式有两种:RDB(Redis DataBase) . AOF(Append Only  File). RDB 什么是RDB: 在指定时间间隔内,将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存中,来达到恢复数据的. 如何持久化: Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写进一个临时文件中,等到持久化过程结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件. 在这个过程中,只有子进程来负责IO操作,主进程仍然

pig对文本null的处理非常特殊.会处理成两种null,还会处理成''这样的空值. 比方,读name,age,sex日志信息.name取值处理,假设记录为".,,"这样,会将name取值为null,假设记录为",19.男"则name会处理为''.相同是空值.pig读取后的取值却不一样.所以一定要小心. pig读取日志信息.遇到取值为空的字段会处理为两种,一种取值为''.还有一种为null. 详细样例:读取日志中倒数第4个字段(所有为空,两个逗号之间无值"

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍,没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章: 手把手教你如何新建scrapy爬虫框架的第一个项目(上) 手把手教你如何新建scrapy爬虫框架的第一个项目(下) 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧(上篇) 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧(下篇) 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息.在Scrapy中,其提供了两种数据提取的方式,一种是Xpath选择器,一种是C