大商创如何修改或重置admin管理员密码
这篇文章的前提是,你还记得原大商创管理员的密码,登陆到商城系统后台的前提下操作的。修改大商创admin管理员密码的入口有2个。1、在商城系统的后台,把鼠标移至admin的头像上,会出现一个下拉菜单,菜单里面有个【修改密码】选项,在这里你可以很方便 修改密码2、依次点击【平台】→【权限】→【管理员列表】→【编辑】最后,至于怎么修改或...
编程那点事
这篇文章的前提是,你还记得原大商创管理员的密码,登陆到商城系统后台的前提下操作的。修改大商创admin管理员密码的入口有2个。1、在商城系统的后台,把鼠标移至admin的头像上,会出现一个下拉菜单,菜单里面有个【修改密码】选项,在这里你可以很方便 修改密码2、依次点击【平台】→【权限】→【管理员列表】→【编辑】最后,至于怎么修改或...
大商创也有小程序了,但是大商创小程序前端源码只是简单了满足了购物的功能,比如其他附带的功能比如批发啊、入驻之类的都没有在小程序前端实现,下面就由编程入门简单的截几张大商创小程序的页面。1、首先是小程序的个人中心页面,我们需要先点“授权登录”才可以进行下面的操作2、下面是小程序的首页截图3、下面是小程序前端的分类页面,几...
安装flume下载flume解压到/usr/local目录下重命名为mv apache-flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin flume配置环境变量修改配置文件vi conf/flume-conf.properties#agent1表示代理名称agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1#配置source1agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.sources.source1.spoolDir=/us...
今天,在做大商创的二次开发,客户需要在注册的时候新增一些信息,比如新增一些图片上传、下拉框的选择等。为了方便后期的维护,因此所有页面都是新增的,我在user.php下新增了user_register的act,在前台访问的时候报错了,具体如下非法入口。必须登录才能完成操作。后来仔细翻了下user.php的代码,发现只要在$not_login_arr和$ui_arr下添加...
今天,有使用大商创商城系统的用户向我反映,在商家入驻页面merchants.php,之前的“我要入驻”和“入驻进度查询”按钮突然消失了。正常情况下的入驻页面如下图所示,有个快捷入口的。首先想到的是是不是后台设置了关闭入驻功能,于是来到系统设置 → 商店设置 → 显示设置,只找到了2个关于入驻方面的设置:入驻申请必填功能是否需要开启、入...
数据接收并行度调优通过网络接收数据时(比如Kafka、Flume),会将数据反序列化,并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈,那么可以考虑并行化数据接收。每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver,该Receiver接收一个数据流。因此可以通过创建多个输入DStream,并且配置它们接收数据源不同的分区数据,达...
容错机制的背景要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义:RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系,(val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCo...
部署应用程序有一个集群资源管理器,比如standalone模式下的Spark集群,Yarn模式下的Yarn集群等。打包应用程序为一个jar包,课程中一直都有演示。为executor配置充足的内存,因为Receiver接受到的数据,是要存储在Executor的内存中的,所以Executor必须配置足够的内存来保存接受到的数据。要注意的是,如果你要执行窗口长度为10分钟的窗口操作...
概述每一个Spark Streaming应用,正常来说,都是要7 * 24小时运转的,这就是实时计算程序的特点。因为要持续不断的对数据进行计算。因此,对实时计算应用的要求,应该是必须要能够对与应用程序逻辑无关的失败,进行容错。如果要实现这个目标,Spark Streaming程序就必须将足够的信息checkpoint到容错的存储系统上,从而让它能够从失败中进行恢...
与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的。因为多次操作,可以共享使用内存中的一份缓存数据。对于基于窗口的操...