iView官方组件展示效果: 期望的最终效果: 为什么要修改期望效果? 项目需要只选择小时,分钟跟秒的不需要,而官方并没有直接相关的小时组件或者是设置显示成小时或分钟或秒的时间选择器,因为自己直接修改样式. 原生js 代码,如下: <script> window.onload = function() { // change text of the panel left document.querySelector('.ivu-picker-panel-content-left .ivu-ti

问题描述:调大数据库内存后,启动数据库报 ORA-00845 : MEMORY_TARGET not supported on this system . -- 调大数据库内存后,数据库启动报错[root@jcdydb1 bin]# ./srvctl start database -d jcdydbPRCR-1079 : Failed to start resource ora.jcdydb.dbCRS-5017: The resource action "ora.jcdydb.db start

delphi 代码正确, 但是运行就崩溃. 原因为 定义了  一些   静态3维数组. 应该扩大 软件的 堆栈 设置.    然后正常解决问题 静态3维数组.   严重占用堆栈   切记. 应该用动态数组,  非要用静态数组的话, 要在编译器里 把 堆栈 调大

基本上,现在常用的声音采样办法是pcm,而对于压缩音频的解码,得到的也pcm数据.这个pcm数据,只是一堆数值,有正有负,看这个值看不出什么花样. 声音采集,采的是什么呢? 采的是声音的强度变化,也是声音这种能量的强弱变化,这种强弱用分贝来表示,即dB.所以,pcm数据跟这个dB就一定有关系,这个关系是这样的: dB=20∗log10(pcm) pcm=pow(10,(dB/20.0)) 模数转换ADC时常用的位深是16bit,也就是用16位来表示一个sample,这里不考虑偷懒而使用不足16位

今天告诉大家一个好用的技巧, 在Xshell5下工作,屏幕上很容易积攒数据量,尤其是编译的时候,(当然你编译的时候可以重定向到一个文件中,也可以只重定向编译错误的信息): 这个时候,你想观看之前的编译信息怎么办,而恰恰尴尬的是当前页面上显示的编译信息不全!!! 发生这种情况怎么办!!! 不要急,我来告诉大家一个方法可以预防这种情况发生, 下来转移到Xshell5窗口上来: 点击左上角-->文件 ,再点--> 属性  -->终端 ,中间部分有一个, 滚动缓冲区 行            

布局最右边的放大器按钮好难找啊

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

背景 在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题 服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单

摘要: JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被

项目反馈报出503错误,需要收集性能数据如下: 1.Windows性能监视器,该应用程序池进程的线程和处理队列 2.问题重现时的进程dump 这是请求到达IIS后遇到的第一个队列,HTTP.sys收到请求后会将请求放入对应的应用程序池队列,这样可以减少上下文的切换.需要注意的是应用程序池队列虽然是给w3wp进程用的,但它存在于http.sys的内存区(http.sys是一个运行于kernel-mode的设备驱动程序).如果把http.sys比作一块网卡,那应用程序池队列相当于网卡的缓冲区. w3

linux下改到iis+php后,上传大于2M就出500错,改了php.ini中的upload_max_filesize也不行,最后解决如下: 第一步:修改php.ini 上传大小限制 (以上传500M以下大小的文件为例) 查找以下选项并修改-> file_uploads = On ;打开文件上传选项 upload_max_filesize = 500M ;上传文件上限 如果要上传比较大的文件,仅仅以上两条还不够,必须把服务器缓存上限调大,把脚本最大执行时间变长,加了下面的内容后php执行上传就

因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果.所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 配置优化 zookeeper.session.timeout默认值:3分钟(180000ms)说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的region

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx

数据类型 Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型.基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身:而引用类型的变量保存引用值.“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置. 基本类型包括:byte,short,int,long,char,float,double, Boolean,returnAddress 引用类型包括:类类型,接口类型和数组. 堆与栈 堆和栈是程序运行的关键,很有必要把他们的关系说清楚.栈是运行时的单位,

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,

MySQL 一般运行于Linux系统中.对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面.业务层面.应用程序层面的调优).操作系统主要是管理和分配硬件资源,所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优,也就是调整硬件参数.Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优.内存的调优.磁盘的调优.网络的调优.Linux后台service调优等等. 1. CPU 调优 1.1 CPU 的节能模式 在server环境的CPU一定要关闭节能模式,节能模式不适应于服