批处理

Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flink 对比 -- https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6360472.html 总结： 大数据系统可使用多种处理技术。 对于仅需要批处理的工作负载，如果对时间不敏感，比其他解决方案实现成本更低的Hadoop将会是一个好选择。 对于仅需要流处理的工作负载，Storm可支持更广泛的语言并实现极低延迟的处理，但默认配置可能产生重复结果并且无法保证顺序。Samza与YARN和Kafka紧密集成可提供更大灵活性，更易用的多团队使用，以及更简单的复制和状态管理。 对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。 最适合的解决方案主要取决于待处理数据的状态，对处理所需时间的需求，以及希望得到的结果。具体是使用全功能解决方案或主要侧重于某种项目的解决方案，这个问题需要慎重权衡。随着逐渐成熟并被广泛接受，在评估任何新出现的创新型解决方案时都需要考虑类似的问题。 来源： https://blog.csdn.net/xujinwei_gingko/article/details/100134653

因为要用个批处理命令在Windows Server里面批量添加域用户，所以需要使用批处理命令。 我这篇是纯新手教程，在百度上搜了一些批处理命令感觉属于进阶教程，研究了两天才完成我要完成的目标。 下面从头说一下： 批处理bat文档建立。 直接新建一个TXT文档然后把后缀名改成.bat就可以了，就是一个bat文档，双击可以运行。 注意：bat文件在哪，他的运行路径就在哪。 添加成功的用户 第一种方式：命令行传参添加 dsadd user "cn=%1, ou=RadiusUser,dc=win218, dc=com" -upn %2@win218.com -samid %2 -pwd %3 -display %4 -dept %5 -company %6 -office %7 -tel %8 -disabled no 1 下面对这条语句进行分析： dsadd user ：向域中添加用户 cn=%1 ：用户姓名为cn第一个参数%1这个参数是用户在运行命令时需要输入的第一个参数 ou=RadiusUser ：存储文件夹的名称 dc=win218, dc=com ：域名称 -upn %2@win218.com ：这个就是登录名添加在域之前的 -samid %2 ：这个其实也是登录名，只不过版本不同，所以他和上面的参数保持一致 -pwd %3 ：登录密码 -display %4 -dept

原文引用 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/26/5d635377646d2/ 字符串替换 语法格式 实例 实例2 字符串截取 正序截取 从左向右截取 实例 逆序截取 字符串替换 语法格式 将字符串变量 %StrName% 中的 str1 全部替换为 str2 . 1 %StrName:str1=str2% 实例 123456 @echo offset StrName=www_google_comecho 替换前的值:"%StrName%"set Var=%StrName:_=.%echo 替换后的值:"%Var%"pause 运行结果 : 123456 @echo offset StrName=www_google_comecho 替换前的值:"%StrName%"set Var=%StrName:_=.%echo 替换后的值:"%Var%"pause 实例2 123456 @echo offset StrName=www_google_com_hkecho 替换前的值:"%StrName%"set Var=%StrName:_=被墙了%echo 替换后的值:"%Var%"pause 运行结果 : 1234 G:\书籍批处理bat>字符串替换2.bat替换前的值:"www_google_com_hk"替换后的值:

原文引用 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d625f4bb2308/ Apache Flink是一个分布式流计算引擎，开发者可以在其上快速实现流式计算。Apache Flink起源2009年在德国柏林理工大学成立的‘Stratosphere’项目。2014年4月成为Apache软件基金的一个孵化项目，8个月之后就成为Apache软件基金的顶级项目。如今有超过250个体向Flink贡献代码。流计算技术快速的被初创公司、企业所采纳，因为它在软件开发、系统架构、商业分析更有效果。本文主要分析传统数据处理架构和流梳理数据架构之间的差异，从而凸显出流计算的特性。 传统数据分析方法 传统IT设施、业务应用进程运行于不同的操作系统，数据落地于不同的数据库中，当做数据分析的时候无法满足复杂的分析，大表关联查询性能要么不支持、要么性能非常差。 替代传统数据库的分析方案是传统的数据仓库。数据仓库的操作过程我们叫他为ETL（extract-transform-load），这个过程包含数据有效性检验、数值标准化、编码、模式转化、重复值去除。ETL是一个非常复杂的一个过程，通常需要专业的技能才能完成这个工作。致命的一点是数据仓库中的数据是周期性更新的，为何是致命的一点后面将做详细讲解。以下是ETL的架构图： 这种模式在很长一段时间里

一、操作系统的发展 1，计算机诞生的初期是没有操作系统 ，程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算完毕，打印机输出计算结果；用户取走结果并卸下纸带（或卡片）后，才让下一个用户上机。 手工操作方式两个特点： 　　（1）用户独占全机。不会出现因资源已被其他用户占用而等待的现象，但资源的利用率低。 　　（2）CPU 等待手工操作。CPU的利用不充分。 2，后来为了提升运行效率，就出现了批处理系统 。批处理系统：加载在计算机上的一个系统软件，在它的控制下，计算机能够自动地、成批地处理一个或多个用户的作业（这作业包括程序、数据和命令）。 　 批处理系统——串行、速度快 联机批处理 读磁带的时候速度快 脱机批处理 读磁带和cpu工作并发3，所谓多道程序设计技术，就是指允许多个程序同时进入内存并运行。即同时把多个程序放入内存，并允许它们交替在CPU中运行，它们共享系统中的各种硬、软件资源。当一道程序因I/O请求而暂停运行时，CPU便立即转去运行另一道程序。 多道程序系统 —— 并行 操作系统的各种管理功能 时空的复用 ： 空间隔离开来，cpu看起来可以处理多个任务 4，分时技术：把处理机的运行时间分成很短的时间片，按时间片轮流把处理机分配给各联机作业使用。 分时系统 —— 更好的实现了 并行

对于大多数典型的 Spring/Hibernate 企业应用而言，其性能表现几乎完全依赖于持久层的性能。此篇文章中将介绍如何确认应用是否受数据库约束，同时介绍七种常用的提高应用性能的速成法。本文系 OneAPM 工程师编译整理。 如何确认应用是否受限于数据库 确认应用是否受限于数据库的第一步，是在开发环境中进行测试，并使用 VisualVM 进行监控。VisualVM 是一款包含在 JDK 中的 Java 分析器，在命令行输入 jvisualvm 即可调用。 启用 Visual VM 之后，尝试以下步骤： 双击你正在运行的应用 选择 Sampler 点击 Settings 复选框 选择 Profile only packages ，然后输入下列包： your.application.packages.* org.hibernate.* org.springframework.* your.database.driver.package , 比如 oracle.* 点击 Sample CPU 如果应用性能受限于数据库，其 CPU 分析结果看起来会像下图： 我们看到，客户端 Java 进程花在等待数据库从网络中返回结果的时间占56%。 看到数据库查询是导致应用运行缓慢的原因，其实是好兆头。Hibernate 反射调用占比32.7%是正常情况，无法进一步优化。 性能调优第一步

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客户反映批处理运行终止，可先从以下两处检查： 1. 查看批处理服务是否设置：查看图中是否指定批处理服务 系统管理--设置--批处理 2.查看环境是否处于维护模式。 维护模式下，批处理无法运行，只有当非维护模式下，批处理才可运行。系统默认是非维护模式，但是改科目结构勾选配置，必须使环境处于维护模式下才能改，这样 有时可能忘记关闭维护模式，而导致批处理不可用。 维护模式切换，需要通过更新数据库中SQLSYSTEMVARIABLES的表字段VALUE，当Value = 1，开启维护模式，Value =0 关闭维护模式； 开启维护模式： update dbo.SQLSYSTEMVARIABLES set dbo.SQLSYSTEMVARIABLES.VALUE = 1 where dbo.SQLSYSTEMVARIABLES.PARM ='CONFIGURATIONMODE'. 关闭维护模式： update dbo.SQLSYSTEMVARIABLES set dbo.SQLSYSTEMVARIABLES.VALUE = 0 where dbo.SQLSYSTEMVARIABLES.PARM ='CONFIGURATIONMODE'. 以上是对批处理运行异常的浅解，希望有大神可以补充，不甚感谢！ 来源： https://www.cnblogs.com/sunny-technology/p

批处理 echo 输出文字 例子 结果 @echo off 关闭回显 echo. 回车 echo Y|rd /s c:\abc 用rd 命令删除时,自动输入Y确认 echo 123>myfile.txt 新建文件，将123输入进去，如果有文件，覆盖 rem :: 注释 rem 在某些场合下将比 :: 更为适用 cd 目录切换 例子 结果 cd… 返回到上一层目录 cd\ 返回根目录 cd. 当前目录 cd /d d:\123\abc 切换到D:\123\abc echo 当前路径是 %cd% 显示当前的完整路径，一般用通过 %cd% 加以引用。 dir 列文件名 例子 结果 dir /p c:\windows 即列出一屏的目录 attrib 设置文件属性 del 删除命令 例子 结果 del d:\abc.txt 删除abc.txt文件 del /p d:\123\*.* /P 删除每一个文件之前提示确认。 del /s e:\test\123\*.* /S 从所有子目录删除指定文件。确认一次删除一个目录的文件。 del /s /q e:\test\123*.* 安静模式，删除目录和子目录下所有文件 copy 只能复制文件，不能复制文件夹。 例子 结果 copy e:\test\123\123.txt e:\test\ 复制的源文件 文件复制的目标路径 copy e:\test

为各个启动单独建立脚本后用总的bat调用 创建脚本，redis6379.bat 脚本内容： @echo off title redis-server set ENV_HOME6379="G:\Redis6379" set ENV_HOME6380="G:\Redis6380" set ENV_HOME6381="G:\Redis6381" G: cd %ENV_HOME6379% start redis-server.exe redis.windows.conf cd %ENV_HOME6380% start redis-server.exe redis.windows.conf cd %ENV_HOME6381% start redis-server.exe redis.windows.conf cd %ENV_HOME6379% start redis-server.exe sentinel.conf --sentinel cd %ENV_HOME6380% start redis-server.exe sentinel.conf --sentinel cd %ENV_HOME6381% start redis-server.exe sentinel.conf --sentinel exit 来源： https://www.cnblogs.com/cowshed/p