1.博客园有解决ASP.Net出现以上问题的方法: 删除ASP.Net临时文件夹内的dll文件. https://www.cnblogs.com/autumn/p/5261576.html 2.但我的不是ASP.Net,在该目录下无任何文件.还有一个网友的方法是: <1>.将“工具”,“选项”,“调试”,“要求源文件与原始版本完成匹配”去掉勾 或者设置该断点. <2>.重新格式化出问题的源文件亦可以解决,即在VS2005中选择 “编辑”-“高级”-“设置选定内容的格式”. <

作者: 凹凸曼-军军 前言:mongodb 因为高性能.高可用性.支持分片等特性,作为非关系型数据库被大家广泛使用.其高可用性主要是体现在 mongodb 的副本集上面(可以简单理解为一主多从的集群),本篇文章主要从副本集介绍.本地搭建副本集.副本集读写数据这三个方面来带大家认识下 mongodb 副本集. 一. mongodb 副本集介绍 mongodb 副本集(Replica Set)包括主节点(primary)跟副本节点(Secondaries). 主节点只能有一个,所有的写操作请求都在主

2016年8月18日12:45:14 请注意这个是粗翻译版,仅供参考,不是精校版 精校版后面才会更新 PHPExcel开发者文档 1.目录 2. 4先决条件 2.1.软件要求4 2.2.安装说明4 2.3.入门4 2.4.有用的链接和工具4 2.4.1.的OpenXML / SpreadsheetML中4 2.4.2.常见问题5 2.4.3. 6教程 3.建筑7 3.1. 7示意性 3.2.延迟加载器7 3.3.电子表格在内存中7 3.4.读者和作家7 3.5.流利的接口8 4.创建电子表格10

转载自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843015.html 背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

摘要 我们设计实现了google文件系统,一个面向大规模分布式数据密集性应用的可扩展分布式文件系统.它运行在廉价的商品化硬件上提供容错功能,为大量的客户端提供高的整体性能. 尽管与现有的分布式文件系统具有很多相同的目标,我们的设计更多的来源于对于我们的具体应用的负载类型以及当前甚至未来技术环境的观察,这就使得它与早期的文件系统表现出明显的不同.这也使得我们重新审视传统上的设计选择,探索出一些在根本上不同的设计观点. 这个文件系统成功的满足了我们的存储需求.伴随这研究和开发的努力,在google内

Google文件系统 GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的.分布式的.对大量数据进行访问的应用.它运行于廉价的普通硬件上,但可以提供容错功能.它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务. 1.设计概览 (1)设计想定 GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标,但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动,这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想.这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索. GFS与以往的文件系统的不同的观点如下: 1.部件错误

JFS 文件系统概述及布局分析 日志文件系统如何缩短系统重启时间 如果发生系统崩溃,JFS 提供了快速文件系统重启.通过使用数据库日志技术,JFS 能在几秒或几分钟之内把文件系统恢复到一致状态,而非日志文件系统却要花上几小时甚至几天才能完成.本白皮书对 JFS 体系结构作了概述,并且描述了可在 developerWorks 网站上找到的 JFS 技术的设计特性.潜在限制以及管理实用程序. 日志文件系统 (JFS) 提供了基于日志的字节级文件系统,该文件系统是为面向事务的高性能系统而开发的.它具有

1.简介 Hadoop是一款开源的大数据通用处理平台,其提供了分布式存储和分布式离线计算,适合大规模数据.流式数据(写一次,读多次),不适合低延时的访问.大量的小文件以及频繁修改的文件. *Hadoop由HDFS.YARN.MapReduce组成. Hadoop的特点: 1.高扩展(动态扩容):能够存储和处理千兆字节数据(PB),能够动态的增加和卸载节点,提升存储能力(能够达到上千个节点) 2.低成本:只需要普通的PC机就能实现,不依赖高端存储设备和服务器. 3.高效率:通过在Hadoop集群中

博文参考地址:https://blog.csdn.net/qq_20084101/article/details/82925067 最近在撸码的时候发现了一个严重的问题: a = [1,2] c = a a[0] = 3 print(c) 结果:[3,2] 细心的你,可能已经发现,当我改变的是a[0] 的值时,c的值也跟着改变了 在这里涉及到了一个python的深浅拷贝 1.Phthon中的赋值语句不会创建对象的拷贝,仅仅只是将名称绑定至一个对象,即 a[0] 和 c 是共用一个地址2.对于不可

http://www.ywnds.com/?p=8334 一.经典Partial page write问题? 介绍double write之前我们有必要了解partial page write(部分页失效)问题. InnoDB中有记录(Row)被更新时,先将其在Buffer Pool中的page更新,并将这次更新记录到Redo Log file中,这时候Buffer Pool中的该page就是被标记为Dirty.在适当的时候(Buffer Pool不够.Redo不够,系统闲置等),这些Dirty

转自:http://www.ywnds.com/?p=8334 一.经典Partial page write问题? 介绍double write之前我们有必要了解partial page write(部分页失效)问题. InnoDB的Page Size一般是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘是以Page为单位进行操作的.我们知道,由于文件系统对一次大数据页(例如InnoDB的16KB)大多数情况下不是原子操作,这意味着如果服务器宕机了,可能只做了部分写入.16K的数

Google文件系统 GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的.分布式的.对大量数据进行访问的应用.它运行于廉价的普通硬件上,但可以提供容错功能.它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务. 1.设计概览 (1)设计想定 GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标,但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动,这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想.这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索. GFS与以往的文件系统的不同的观点如下: 1.部件错误

JDK9的发布一直在推迟,终于在2017年9月21日发布了.下面是JDK9的几个下载地址: JDK9.0.1 Windows-x64下载地址 Oracle Java 官网下载地址 OpenJDK 9官网 OpenJDK JDK9下载 从安装的JDK9文件夹下会发现没有jre文件夹了,并且多了一个jmods文件夹,想想为什么? 传统的jar文件是在运行时runtime使用,而 .jmods文件是在开发时development time使用. 这一次,Java9带来的模块化(Modularity)是

1.简介 Hadoop是一款开源的大数据通用处理平台,其提供了分布式存储和分布式离线计算,适合大规模数据.流式数据(写一次,读多次),不适合低延时的访问.大量的小文件以及频繁修改的文件. *Hadoop由HDFS.YARN.MapReduce组成. Hadoop的特点: 1.高扩展(动态扩容):能够存储和处理千兆字节数据(PB),能够动态的增加和卸载节点,提升存储能力(能够达到上千个节点) 2.低成本:只需要普通的PC机就能实现,不依赖高端存储设备和服务器. 3.高效率:通过在Hadoop集群中

对于kafka的consumer接口,提供两种版本,   high-level 一种high-level版本,比较简单不用关心offset, 会自动的读zookeeper中该Consumer group的last offset 参考,https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example 不过要注意一些注意事项,对于多个partition和多个consumer 1. 如果consumer比partition

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

Java中的ThreadLocal是用来创建线程本地变量用的.我们都知道,访问某个对象的所有线程都是能够共享对象的状态的,所以这个对象状态就不是线程安全的.开发者可以通过使用同步来保证线程安全,但是如果不希望使用同步的话,我们也可以使用ThreadLocal变量. Java ThreadLocal 其实每个线程都有自己的ThreadLocal变量,并且这个变量可以通过get()和set()方法来获取默认值,或者修改其值. ThreadLocal实例可以配置为静态私有变量来关联线程的状态. Jav

在HDFS里面,data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择? 为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) (普通文件系统的数据块大小一般为4KB) 1)减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作,所以即使是一般的数据读写操作,涉及到的数据量都是比较大的.假如数据块设置过少,那需要读取的数据块就比较多,由于数据块在硬盘上非连续存储,普通硬盘因为需

   分片是指数据拆分 将其分散在不同的机器上的过程,有时候也叫分区来表示这个概念.将数据分散到不同机器上 不需要功能强大的计算机就可以储存更多的数据,处理更大的负载.        几乎所有的数据库都能手动分片 应用程序需要维护与若干不同数据库服务器的连接,每个连接都是独立的 应用程序给I案例不同服务器上不同数据的存储,还管理在合适的数据库上查询的工作,这种方法能够很好的工作,但是难以维护 不如想集群添加节点 或者从集群删除节点都很困难 调整数据分布和负载模式也不轻松.        Mong