Cookie

由于HTTP服务器是无状态的,当一个Web站点希望能够识别用户时,便使用到cookie,它允许站点对用户进行跟踪。

cookie技术四个组件:

  • 在HTTP响应报文中的一个cookie首部行
  • 在HTTP请求报文中的一个cookie首部行
  • 在用户端系统中保留有一个cookie文件,并由用户的浏览器管理
  • 位于Web站点的一个后端数据库

建立cookie的过程:

1.当用户首次访问某Web站点时,Web站点服务器会产生一个唯一的识别码,并以该识别码作为索引在后端数据库中产生一个表项。同时用一个包含Set-cookie首部的HTTP响应报文进行响应,Set-cookie可能是Set-cookie:1678。

2.用户收到带有Set-cookie首部的HTTP响应报文后,其浏览器在它管理的特定cookie文件中添加一行包含服务器主机名和Set-cookie首部中的识别码

3.当用户继续访问该网站时,浏览器就会查询该cookie文件并抽取对这个网站的识别码,并放到HTTP报文中包括识别码的Cookie:1678

4.站点会根据用户请求报文中的cookie识别码在后端数据库中查找用户的数据

cookie的优缺点:

优点:利用cookie可以在无状态的HTTP之上建立一个用户会话层

缺点:网站通过cookie记录了用户的信息,可能会将这些信息卖给第三方

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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