S3 Browser 相对于s3cmd是一个很方便的操作S3的图形化界面工具. 以下是配置步骤: 下载网址:http://s3browser.com/ keygen破解版: http://appdol.com/2017/01/25/s3-browser-pro-6-5-9-crack-serial-key-keygen-download/ http://s3browser.com/amazon-s3-accounts.aspx 如下界面配置注意选择几点:1. AccountType: S3 co

MinIO通过配置桶策略关闭列表展示,以下为操作教程. 下载:s3browser官网 安装完成S3 browser后,添加账号 修改桶policy,选择桶public右键 删除 s3:ListBucket(取消访问桶下的xml文档树) 自动生成的策略模板这里设置了"s3:ListBucket" 关闭前: 关闭后在访问此地址则自动跳转登录页. 如需修改其他内容请参考MinIO官方文档

(1)插件名:DB browser preferences -> plugin -> 搜索 DB browser (2)在view里勾上 Tool Buttons,左侧会显示插件快捷入口 (3)连接数据库 .里面提供了以下几种类型的数据库.选择其中一种,我选择的是mysql (5)连上以后,随意打开一张有数据的表,如以下内容 (6)这个插件没有mongoDB,如果需要的话,推荐使用 Robo 3T

S3是Amazon S3的简称,s3cmd是一款命令行工具用来管理s3,同时还有一款图形化的管理工具:s3 browser. 因为绝大多数用户都是在linux下管理s3,而我们的打包机是在windows上,所以需要在windows下管理s3,本文记录一下踩坑. S3文档 s3的官方文档:https://s3tools.org/s3cmd s3cmd下载:https://github.com/s3tools/s3cmd 在windows上的踩坑 有两个选项必须要配置对否则会一直报301错误,导致无

singer 团队官方处了一个tap-s3-csv 的tap,对于没有使用aws 的人来说并不是很方便了,所以简单修改了 下源码,可以支持通用的s3 csv 文件的处理,同时发布到了官方pip 仓库中,方便大家使用. 以下是简单代码修改部分的说明,以及如何发布pip包 修改说明 主要是关于连接s3 的部分,因为tap-s3-csv 使用的是boto3 我们需要修改的就是关于boto3 连接s3 的部署 添加上aws_access_key_id,aws_secret_access_key,endp

目录 1. MinIO介绍 2. MinIO应用场景 2.1 单主机单硬盘模式 2.2 单主机多硬盘模式 2.3 多主机多硬盘分布式 3. MinIO特点 4. 存储机制 5. docker安装MinIO 6. docker-compose安装MinIO 7. MinIO Console使用 8. 客户端使用 8.1 常用命令 8.2 安装及配置 8.3 常用操作 9. 兼容AWS S3 10. 利用Java客户端调用MinIO 10.1 引入依赖 10.2 添加配置文件 10.3 编写java

有必要总结记录一下java的学习,否则,永远只是记忆碎片化和always google(费时) 刚好,小伙伴给了一份自己做的review,在学习的过程中,update一下自己的见解和学习内容: 关于String: package string_keywords; /** * 参考url: http://developer.51cto.com/art/201106/266454.htm * * 常量池(constant pool)指的是在编译期被确定,并被保存在已编译的.class文件中的一些数据

运行时常量池概述 Java运行时常量池中主要存放两大类常量:字面量和符号引用.字面量比较接近于Java语言层面的常量概念,如文本字符串.声明为final的常量值等. 而符号引用则属于编译原理方面的概念,包括了下面三类常量: - 类和接口的全限定名(包名+类名) - 字段的名称和描述符 - 方法的名称和描述符 运行时常量池位置 运行时常量池在JDK1.6及之前版本的JVM中是方法区的一部分,而在HotSpot虚拟机中方法区放在了"永久代(Permanent Generation)".所以

接上一个属性,这个属性就是设置阈值的. hadoop.security.groups.cache.secs 300 配置用户组映射缓存时间的,当过期时重新获取并缓存. hadoop.security.groups.negative-cache.secs 30 当无效用户频繁访问,用于设置缓存锁定时间.建议设置为较小的值,也可以通过设置为0或负数来禁用此属性. hadoop.security.groups.cache.warn.after.ms 5000 当查询用户组时间超过设置的这个阈值时,则作

小结: 1. 我们决定使用 Go 通道的一种常用模式构建一个两层的通道系统,一个通道用作任务队列,另一个来控制处理任务时的并发量. 这个办法是想以一种可持续的速率.并发地上传数据至 S3 存储,这样既不会把机器跑挂掉也不会产生 S3 的连接错误.因此我们选择使用了一种 Job/Worker 模式.如果你熟悉 Java,C# 等语言,可以认为这是使用通道以 Go 语言的方式实现了一个工作线程池. https://mp.weixin.qq.com/s/-54_60KpUIdwswfTYumiDw h

一.前言: 参考microsoft公司的链接:https://developer.microsoft.com/zh-cn/windows/hardware 将对Windows数字化器类输入设备--笔设备进行分析 触摸界面在各类设备上随处可见,从移动电话.平板电脑.网亭到 30 英寸的水平/垂直显示器. 通过对microsoft提供的适用于各种 Windows 触摸技术的实现和验证指南学习,进一步了解,便于研发. 二.笔实现指南 2.1Windows 笔设计 与用户交互的物理笔设备可能具有多种工业

1.Droplr——构建移动服务 Bruno de Carvalho,首席架构师 在Droplr,我们在我的基础设施的核心部分.从我们的API服务器到辅助服务的各个部分都使用了Netty. 这是一个关于我们如何从一个单片的.运行缓慢的LAMP(Linux.Apache Web Server.MySQL以及PHP)应用程序迁移到基于Netty实现的现代的.高性能的以及水平扩展的分布式架构的案例研究. 1.1.一切的起因 当我加入这个团队时,我们运行的是一个LAMP应用程序,其作为前端页面服务于用户

在Malwarebytes我们经历了显著的增长,自从我一年前加入了硅谷的公司,一个主要的职责成了设计架构和开发一些系统来支持一个快速增长的信息安全公司和所有需要的设施来支持一个每天百万用户使用的产品.我在反病毒和反恶意软件行业的不同公司工作了12年,从而我知道由于我们每天处理大量的数据,这些系统是多么复杂. 有趣的是,在过去的大约9年间,我参与的所有的web后端的开发通常是通过Ruby on Rails技术实现的.不要错怪我.我喜欢Ruby on Rails,并且我相信它是个令人惊讶的环境.但是

1.单表查询 单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 重点中的重点:关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit where约束 where字句中可以使用: 1. 比较运算符:> < >= <= <> !=2. between 80 a

暑假学习笔记(一)--初识Neo4j和APICloud入门 20180719笔记 1.Neo4j 接了学姐的系统测试报告任务,感觉工作很繁重,但是自己却每天挥霍时光.9月份就要提交系统测试报告了,但是我现在连系统还不熟悉,今天第一天把环境搭起来了.也算是一个好的开始吧,网上找的视频教程需要专用播放器才能播放,而专用播放器需要付费,所以只能自己去寻找文字教程了,本身看文字版教程速度也比较快,看视频絮絮叨叨的比较慢. 我看的是W3Cschool的 Neo4j 教程 感觉还可以,但是内容旧了点. 比如

今天我们要讲的大数据公司叫作Confluent,这个公司是前LinkedIn员工出来后联合创办的,而创业的基础是一款叫作Apache Kafka的开源软件. Confluen联合创始人Jun Rao即将在QCon北京2018分享Apache Kafka的前世今生和未来的相关话题. 在整个Hadoop的生态圈里,Kafka是一款非常特殊的软件.它由LinkedIn于2011年开源,并在2012年底从阿帕奇孵化器里面毕业,正式成为阿帕奇的顶级项目. Kafka和其他的大数据平台都不同,它的主要目的不

1.前言 Apache Kafka发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得Apache Kafka功能越发丰富.性能越发稳定,截止本篇博客Apache Kafka发布了V2.2.0版本. 那么,今天就来聊一聊Kafka应用实践与生态集成的相关内容. 2.如何知道Kafka是否适合你? 项目立项时,会做技术调研,那么如何知道你选择的Kafka技术是否能够满足你?据Confluen

[译]使用golang每分钟处理百万请求 在Malwarebytes,我们正在经历惊人的增长,自从我在1年前加入硅谷的这家公司以来,我的主要职责是为多个系统做架构和开发,为这家安全公司的快速发展以及百万日活产品所必需的基础设施提供支持.我曾在一些不同的公司从事反病毒和反恶意软件行业超过12年,我知道这些系统最终会因为我们每天处理的大量数据而变得十分复杂. 有趣的是,在过去9年左右的时间里,我所参与的所有Web后端的开发工作大部分都是在Rails框架的基础上用ruby实现的.不要误解我的意思,虽然

打开一瞧:50G的文件! emptystacks jobstacks jobtickets stackrequests worker 大数据加数据分析,需要以python+scikit,sql作为基础,大数据框架作为载体. 大数据的存放:S3 Browser 一.大数据存放 Please note that Worker (worker parquet files) has one or more job tickets (jobticket parquet files) associated

高可用harbor集群搭建 一.安装部署 1.节点角色 角色 数量 名称 备注 harbor主节点 2 harbor-1 harbor-2 双主模式 haproxy 2 HA-1 HA-2 需要通过keepalived绑定vip Redis 高可用集群 redis harbor组件,本地启动或远程配置 postgresql 高可用集群 postgres harbor组件,本地启动或远程配置 ceph 高可用集群 ceph harbor组件 2.离线安装 1.下载离线源码包解压至harbor-1