<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[dotedy的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; dotedy]]></copyright><item><title><![CDATA[分布式与集群]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603286</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603286</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 21:19:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[注:以下内容摘自:http://blog.chin279-id-4413214.html

先说区别：
一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。
1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[跟我学习dubbo-消息中间件在分布式系统中的作用介绍（8）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603271</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603271</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 21:16:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[消息中间件在分布式系统中的作用介绍

消息中间件的定义


Message-oriented middlewar messages between distributed systems. 


消息中间件是在分布式系统中完成消息的发送和接收的基础软件。

消息中间件在分布式系统中的作用介绍 





消息中间件的作用 


消息中间件可利用高效可靠的消息传]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[setBackgroundResource导致Padding失效,settextsize]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603100</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50603100</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 20:37:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过setBackground设置9 patch图的时候会重置padding。这个时候需要在setBackground之前调用getPadding方法获取未重置之前的padding，然后在调用setBackground之后用代码重新设置Padding。


Java代码  



private void setRlPadding(RelativeLayout rl) {
  
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【更新】.NET用户界面控件Nevron Open Vision v2016.1发布！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602918</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602918</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 20:05:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[是唯一一款帮助你解决.Net开发中重要任务的框架。它旨在提供一个一致、现代、强大的小部件部分以及组件，帮助你简化创建高级携带式应用程序及用户界面。它可以在主流操作系统中运行，已经集成基于.Net的展示层。它可以开发便于携带的、功能丰富的展示层并无缝基层所有.Net展示层框架——WinForms、WPF、Silverlight以及即将支持的Mac OS、iOS、Android、WinRT。

 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[jquery中对CheckBox的操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602908</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602908</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 19:59:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.获取所有name='notify'的选中的checkbox的值

var notifyAry =[];

var textAry=[];

$("input:checkbox[name='"+notify+"']:checked").each(function(){

       var me=$(this);
       notifyAry.push(me.val())]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Storm分组机制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602893</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602893</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 19:57:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：

1. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。

2. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“u]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Storm架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602877</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602877</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 19:54:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[storm是我接触并在项目中用到的第一个实时计算框架，做下总结：

一、首先如果如果让我们自己设 计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题？

1、低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。

2、高性能。性能不高就是浪费机器。

3、分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[浏览器环境下JavaScript脚本加载与执行探析之defer与async特性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602859</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50602859</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 28 Jan 2016 19:47:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[defer和async特性相信是很多JavaScript开发者"熟悉而又不熟悉"的两个特性，从字面上来看，二者的功能很好理解，分别是"延迟脚本"和"异步脚本"的作用。然而，以defer为例，一些细节问题可能开发者却并不一定熟悉，比如：有了defer特性的脚本会延迟到什么时候执行；内部脚本和外部脚本是不是都能够支持defer；defer后的脚本除了会延迟执行之外，还有哪些特殊的地方等等。本文结合已有]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java中包装类的一些注意点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50534041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50534041</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 23:12:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[java中8种基本类型变量对应的包装类：


byte -- Byte

short -- Short          

int  --  Integer

long -- Long

float -- Float

Double -- Double

boolean -- Boolean

char -- Character   

 



包]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[天文与宇宙]天体轨道的意义]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50534015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50534015</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 23:05:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[在古代，人类观测太空的物体和深空的天体的技术不是那麽先进的时候，外星人经常用他们的光子飞船给当时的人类天文学家开玩笑 

     外星人经常派遣很多飞船，飞到某个天空的高度和区域，然后排列出一个个的几何形状的图案，然后启动飞船的光子辐射场，让地面上的占星术师和法师们看到新出现这个人造星座，然后煽动起一阵阵的议论和话题，这些话题与议论一般都与政治人物和政治事件有关。。。 

     这就]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Apache Tez0.7编译笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533992</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533992</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 23:01:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前最新的Tez版本是0.8，但还不是稳定版，所以大家还是先下载0.7用吧 

由于编译Tez-UI模块，需要使用nodejs，所以建议还是 
提前安装nodejs 和npm工具，安装方式，可以下载源码安装 
也可以yum安装，安装步骤： 

（1）安装nodejs镜像 
sudo curl --silent --location https://rpm.noetup | sudo ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[windows下Elasticsearch+Logstash+Kibana日志收集分析系统安装教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533687</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 21:56:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[上星期搭建了基于kafka+elasticsearch+elastic-job的新闻日志追踪系统，在本地运行成功后，老大试了下，发现elastic-job运行不稳定，定时任务并没有执行，而且采用kafka消息队列消费，不如在本地消费高效，于是再让我采用Elasticsearch+Logstash+Kibana来搭建新的日志收集系统。 
    早上看了一篇文章，写的很好，采用上面的教程基本安装成]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Drupal开发时如何使用远端图片减轻工作量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533650</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533650</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 21:51:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果你有遇到过较大规模的 Drupal 项目，但可能已经发现了当 files 目录过于巨大对开发所带来的巨大挑战。如何让开发服务器（或者你的个人电脑）与这些文件保持同步是件非常痛苦的事情，但如果不这样做，往往又会因为无法使用用户上传的文件或附件，使网站开发过程中的很多重要的问题无法被发现。

　　要解决这个问题有非常多的办法，但要么非常慢，要么非常复杂。例如使用Drush命令或者使用脚本程序将]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[微信三级分销系统介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533614</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533614</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 21:38:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[微分销系统
微分销系统是一款以总部布控，发动店员、职员等移动端零售人员发展二级店铺的微信店中店系统，协助企业打造“企业微商城+粉丝微店+员工微店”的多层级微 信创客营销模式，基于朋友圈的传播，店中店模式可快速复制店铺，轻松将成千上万的粉丝变成微信分销商，迅速扩展销售渠道和提升产品知名度。

分销原理
生产厂商或品牌公司基于公司微信服务号上部署微分销商城，员工和经销商在公司的微信分销商城基础]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Storm分组机制]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533567</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533567</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 21:28:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：

1. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。

2. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“u]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Storm架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533543</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50533543</guid><author>dotedy</author><pubDate>Sun, 17 Jan 2016 21:25:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[storm是我接触并在项目中用到的第一个实时计算框架，做下总结：

一、首先如果如果让我们自己设 计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题？

1、低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。

2、高性能。性能不高就是浪费机器。

3、分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[支持APP手机应用(android和ios)接口调用 传输验证可用 shiro 的 MD5、SHA 等加密]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520935</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520935</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 14 Jan 2016 23:37:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[A 代码生成器(开发利器);全部是源码  
   增删改查的处理类，service层，mybatis的xml，SQL( mysql   和oracle)脚本,   jsp页面 都生成
   就不用写搬砖的代码了,生成的放到项目里，可以直接运行
B 阿里巴巴数据库连接池druid;
  数据库连接池  阿里巴巴的 druid。Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面都有明显的优势
C ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring Security（20）——整合Cas]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520870</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520870</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 14 Jan 2016 23:26:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[众所周知，Cas是对单点登录的一种实现。本文假设读者已经了解了Cas的原理及其使用，这些内容在本文将不会讨论。Cas有Server端和Client端，Client端通常对应着我们自己的应用，Spring Security整合Cas指的就是在Spring Security应用中整合Cas Client，已达到使用Cas Server实现单点登录和登出的效果。本文旨在描述如何在Spring Secur]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Bug死磕之hue集成的oozie+pig出现资源任务死锁问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520809</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 14 Jan 2016 23:02:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[这两天，打算给现有的Apache Hadoop2.7.1的集群装个hue，方便业务人员使用hue的可视化界面，来做一些数据分析任务，这过程遇到不少问题，不过大部分最终都一一击破，收获经验若干，折腾的过程，其实也是一个学习的过程，一个历练的过程，我相信优秀的人，都是经历过无数磨难成就的，并且有着坚持不放弃的心态，迎接各种挑战，如果你总是遇到困难就放弃，那么你永远也不能成为最优秀的人，废话不多说了，下]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Micheal Nielsen's神经网络学习之二]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520777</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dotedy/article/details/50520777</guid><author>dotedy</author><pubDate>Thu, 14 Jan 2016 22:53:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[依然是跟着Michael Nielsen的神经网络学习，基于前一篇的学习，已经大概明白了神经网络的基本结构和BP算法，也能通过神经网络训练数字识别功能，之后我试验了一下使用神经网络训练之前的文本分类，只是简单的使用了词频来作为词向量处理过程，没有任何的其他调参过程，对于八分类，其正确率到了84%，相比于之前各种调参才能勉强达到72%的SVM分类方法而言，神经网络有无可比拟的简单和高正确率。好了，安]]></description><category></category></item></channel></rss>