向进程内存写出数据时 , 每次最多只能写出 4 字节数据 , 先根据读取的大小 , 计算出读取次数 ,
原因是当address比较长的时候,string对象,字符串会存在堆里面,ptr指针指向这个字符串,但是写到文件里面的时候,写的不是堆的内存,而是ptr这个地址。
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先进先出,是指根据先入库先发出的原则,对于发出的存货以先入库存货的单价计算发出存货成本的方法。
21.01_IO流(字符流FileReader) 1.字符流是什么 字符流是可以直接读写字符的IO流 字符流读取字符, 就要先读取到字节数据, 然后转为字符. 如果要写出字符, 需要把字符转为字节再写出. 2.FileReader, FileWriter FileReader类的read()方法可以按照字符大小读取 FileReader fr = new FileReader("aaa.txt"); //创建输入流对象,关联aaa.txt int ch; whil
操作系统内核提供 read(系统调用),读文件描述符 一个client连接就是一个文件描述符fd socket为阻塞的,socket产生的文件描述符,如左边的fd8,当数据包没到的时候,上面左边read不能返回,阻塞着。 即有一个client连接,就需要开一个进程(或者线程),读这个连接,有数据就处理,没数据就阻塞着。
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
当我们通过客户端连接到服务端之后, 服务端会先打印yyy 再打印xxx .这样并没有达到异步编程的效果.
本文是Netty文集中“Netty 源码解析”系列的文章。主要对Netty的重要流程以及类进行源码解析,以使得我们更好的去使用Netty。Netty是一个非常优秀的网络框架,对其源码解读的过程也是不断学习的过程。 源码解析 本文主要对Netty的写数据流程进行分析。代码调用仅一句: ctx.writeAndFlush("from server : " + UUID.randomUUID()); 变量 ctx 指的是 ChannelHandlerContext对象,我们跟进ChannelHandlerC
Json web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于 JSON 的开放标准
FME是一个很好的数据处理平台,如果想要掌握它,在工作中使用它,需要了解很多的内容。学习一门技术,最好的途径就是通过系统的课程,而FME相关的系列课程比较少。针对这种情况,我与城市数据派合作推出FME系列课程。本课程从基础知识开始,循序渐进,穿插各种数据处理的案例,系统性的学习FME。现在课程还处于制作阶段,在课程上线后,欢迎各位到城市数据派(首发平台:https://www.udparty.com/index.php/lists/college)或腾讯课堂(这个暂时还没上线)观看学习。
目前移动端的使用场景中会用到大量的消息推送,push消息可以帮助运营人员更高效地实现运营目标(比如给用户推送营销活动或者提醒APP新功能)。
由于文件编码与代码文件编码不一致,从而会导致乱码,为了解决上述问题,可以使用转换流,在将数据输入和输出时指定流的编码格式与文件的编码格式保持一致。
本文介绍了Java中的字符流,包括Reader和Writer两个类,以及如何使用字符流进行文件的读取和写入。同时,也介绍了在Java中如何进行字符编码和解码,以及字符流在实际应用中的使用场景。
随着越来越多的应用使用OKHttp来进行网络访问,我们有必要去深入研究OKHTTP的基石,一套更加轻巧方便高效的IO库okio。
用Spring Boot+Vue做微人事项目第二天
完成功能: (1)服务器先运行起来; (2)客户端连接服务器,从键盘输入数据,然后发送到服务器; (3)服务器回应所收到的信息。 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import org.
本文是Netty文集中“Netty 那些事儿”系列的文章。主要结合在开发实战中,我们遇到的一些“奇奇怪怪”的问题,以及如何正确且更好的使用Netty框架,并会对Netty中涉及的重要设计理念进行介绍。 本文是笔者和朋友(笔名:oojeek)一起讨论该问题的一个记录。文章以讨论过程中的思路来展现(也是我们解决问题的思路路线),因此可能会有些乱。再者,如果对Netty写数据流程不了解的朋友,可以先阅读Netty 源码解析 ——— writeAndFlush流程分析该篇文章,下面的讨论中会涉及不少这篇文章提
当不同的介质之间有数据交互的时候,JAVA就使用流来实现。 数据源可以是文件,还可以是数据库,网络甚至是其他的程序
今天想和大家聊一聊 Druid 中的监控功能。 Druid 数据库连接池相信很多小伙伴都用过,个人感觉 Druid 是阿里比较成功的开源项目了,不像 Fastjson 那么多槽点,Druid 各方面一直都比较出色,功能齐全,使用也方便,基本的用法就不说了,今天我们来看看 Druid 中的监控功能。 1. 准备工作 首先我们来创建一个 Spring Boot 工程,引入 MyBatis 等,如下: 选一下 MyBatis 和 MySQL 驱动,做一个简单的测试案例。 先来连接一下数据库: spring.da
本文围绕一个问题展开: 假如主机内存只有 100G,现在要对一个 200G 的大表做全表扫描,会不会把数据库主机的内存用光了?
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
Writer用于写出去到文件中,Reader用于将外面的文件读进来控制台 Writer和Reader有许多子类,但是子类大多都是直接运用父类Writer和Reader的方法,而且Writer和Reader的方法不多,而且有共性,所以只需弄懂Writer和Reader的方法即可。 Writer和Reader都是抽象类,所以想输入输出只能用他们的子类 ---- Writer Writer的主要方法 1.构造方法 以FileWriter为例 FileWriter(String filename,b
本题集列举了众多IT公司面试真题,对应聘Java程序员职位的常见考点和知识体系都进行的分类和归纳整理。
在一个完整的离线大数据处理系统中,除了HDFS+MapReduce+Hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,在此,我们首先来介绍下数据采集部分所用的的开源框架——Flume。
8月27日,ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
8 月 27 日,ChunJun 社区与 OceanBase 社区联合组织的开源线下 Meetup 成功举办,会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun:构建一体化数据集成方案」。
在网上学习java IO流的时候,会发现在 new 一个流时各种嵌套,有的甚至嵌套了三四层,完全不知道是啥套路。之前我们介绍的都是基础流,今天介绍一个可以封装其他流的流 BufferedOutputStream(BFOS)。
该文章介绍了Java中的IO流,包括OutputStreamWriter、InputStreamReader、OutputStream、InputStream、BufferedOutputStream、BufferedInputStream、BufferedReader、BufferedWriter等类。这些类都是Java中的流处理类,用于在Java程序中处理输入输出操作。
File课理解为文件和文件夹(目录),用于表示磁盘中某个文件或文件夹的路径。该类包含了文件的创建、删除、重命名、判断是否存在等方法。
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昨天想写一个记账本,发现并不能把项目名称与内容关联起来,于是乎我想到了map,可是又不知道map储存到文件中又怎么读出来,幸好今天遇到了properties Properties是Hashtable的子类,Hashtable实现Map接口 所以Properties其实是一个Map Map(映射) 首先Map是一个接口,所以实例化找他的子类HashMap、LinkedHashMap和TreeMap 不同于List和Set的是,Map并不实现Collection,所以不能用Collections的方
在上一篇文章中,我分析了Kafka的请求、响应流程,但留下了Selector的疑点。本文会分析Selector和它的poll()是如何进行网络IO的,NetworkReceive是如何被完整读取的,Send是如何被完整写出的,还会涉及到KafkaChannel和它的mute机制。
列存是常见的数据存储技术,说到列存常常就意味着高性能,现代分析型数据库基本都会把列存作为标配, 列存的基本原理是减少硬盘的读取量。一个数据表有多个列,但运算可能只会用到其中少数几列,采用列存时,用不着的列就不必读出来了,而采用行式存储时,则要把所有列都扫描一遍。当取用列只占总列数的小部分时,列存的 IO 时间优势会非常大,就会显得计算速度快了很多。 不过,列存也有另一面,并不是在任何场景下都有优势。
1.1.1.1 请求到响应界面流 请求处理的过程主要是将所有的东西解析成流,转化成对应的http报文,所以在这里我先不关注servlet因为它最终也就是解析成流里面的数据 processKey里面最终执行的是processSocket,它是线从缓存中获取对应的线程池,没有的话就创建一个,然后进行执行 protected boolean processSocket(KeyAttachmentattachment, SocketStatus status, boolean dispatch) { try {
上一篇文章,我将 Handler处理器适配器,处理器做了一个很详细流程分析,那么本篇文章会围绕视图解析器和视图两个流程来分析源码!
java中的IO流可以分为两种:字符流和字节流 字符流,顾名思义,就是对字符进行操作,只能操作文本文件 字节流,就是对字节进行操作,然而所有文件都是由字节组成的,可以字节流可以操作一切文件 字符流中的两个大类:Reader和Writer 详情可见 https://cloud.tencent.com/developer/article/1036410 简单的Writer和Reader 字节流中也同样有两个大类:InputStream和OutputStream 又“读进来,写出去”,所以
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
先说下业务需求吧,有个系统日志文件,记录系统的运行信息,其中包含DEBUG、INFO、WARN、ERROR四个级别的日志,现在想要看到所有WARN级别的日志不看别的级别日志,并且只看时间和级别。
什么是个人知识管理呢? 个人知识管理是一种新的知识管理的理念和方法,能将个人拥有的各种资料、随手可得的信息变成更具价值的知识,最终利于自己的工作、学习和生活。 通过对个人知识的管理,人们可以养成良好的
最近在做这样的一个需求: 我们有几套相似的后台,其中的表结构还不是完全一致,但是后台的菜单功能基本相同,我们想把这几个后台合并到一个后台中,通过下拉菜单进行后台的切换。以下简称总后台和子后台。
构造器 说明 public BufferedInputStream(InputStream is) 可以把低级的字节输入流包装成一个高级的字节缓冲输入流管道,从而提高字节输入流读数据的性能 public BufferedOutputStream(OutputStream os) 可以把低级的字节输出流包装成一个高级的字节缓冲输出流管道,从而提高写数据的性能 InputStream is = new FileInputStream("File//data.txt"); InputStream bis = new BufferedInputStream(is); OutputStream os = new FileOutputStream("File//data01.txt"); OutputStream bos = new BufferedOutputStream(os); int len; byte []buffer = new byte[1024]; while ((len = bis.read(buffer))!=-1){ bos.write(buffer,0,len); bos.flush(); 通过字节缓冲流实现将一个文件中的内容复制在另一个文件之中。
Mapreduce可以自定义Inputforma对象和OutPutformat对象,所以原理上Mapreduce可以和任意输入源结合。
其实今天是想和小伙伴们聊一下 Redis 的通信协议 RESP。在搞懂这个通信协议的基础上,松哥手把手带领大家做一个简易的 Redis Java 客户端。
1. 文件操作 open 打开 f = open(文件路径, mode="模式", encoding="编码格式") 最最底层操作的就是bytes 打开一个文件的时候获取到的是一个文件句柄.
先我们来看一张图,如下所示,最上方代表三台设备,当然可以是更多的设备,每台设备运行过程都会产生一些log,这些log是我们需要的信息,我们不可能手动的一台一台的去收集这些log,那样的话太浪费人力了,这就需要一个自动化的采集工具,而我们今天要说的Flume便是自动化采集工具中的代表,flume可以自动从设备收集log然后将这些log上传到HDFS,HDFS会对这些log进行过滤,过滤后为了方便业务模块实时查询,HDFS会将过滤好的数据通过Sqoop工具导入到关系型数据库当中,从而各个业务模块可以去关系型数据库中去读取数据然后展示给用户。
先说下业务需求吧,有个系统日志文件,记录系统的运行信息,其中包含DEBUG、INFO、WARN、ERROR四个级别的日志,现在想要看到所有级别各有多少条记录。
在去年的一个项目,我们使用了ProSoft Technology的无线通讯模块和MVI69-DFNT模块。它应用在干煤流控制系统和原煤仓移动配仓皮带、末煤仓移动配仓皮带通讯,在调试过程中有一些需要注意的问题,现总结如下:
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