過濾器實現統計在線人數

① cad中怎麼用filter命令查找同一種東西的數量

1、首先，打開相關圖紙，進入正常窗口介面，

② js實現html簡單訪問量統計功能代碼

這個現在好像沒什麼辦法吧，一般都是在後台統計，因為每次打開網頁都是一個新的頁面，js是重新調用的，建議你在後台跳轉到網頁時，將那個方法設置一個統計參數，每次打開那個方法都會累計，或者創建一個資料庫，在過濾器裡面每次調用鏈接的時候在資料庫update

③ JSP實現訪問量的統計

用application來實現吧 如果要限定人的話從IP地址看 要判斷是否是今日還是總訪問量，就用時間來判斷或者用任務的功能在0：00開始計算

④ hbase如何用過濾器實現項目某個求總數量的統計

HBase為篩選數據提供了一組過濾器，通過這個過濾器可以在HBase中的數據的多個維度（行，列，數據版本）上進行對數據的篩選操作，也就是說過濾器最終能夠篩選的數據能夠細化到具體的一個存儲單元格上（由行鍵，列明，時間戳定位）。通常來說，通過行鍵，值來篩選數據的應用場景較多。

1. RowFilter：篩選出匹配的所有的行，對於這個過濾器的應用場景，是非常直觀的：使用BinaryComparator可以篩選出具有某個行鍵的行，或者通過改變比較運算符（下面的例子中是CompareFilter.CompareOp.EQUAL）來篩選出符合某一條件的多條數據，以下就是篩選出行鍵為row1的一行數據：

[java] view plain
Filter rf = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row1"))); // OK 篩選出匹配的所有的行

2. PrefixFilter：篩選出具有特定前綴的行鍵的數據。這個過濾器所實現的功能其實也可以由RowFilter結合RegexComparator來實現，不過這里提供了一種簡便的使用方法，以下過濾器就是篩選出行鍵以row為前綴的所有的行：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter pf = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("row")); // OK 篩選匹配行鍵的前綴成功的行

3. KeyOnlyFilter：這個過濾器唯一的功能就是只返回每行的行鍵，值全部為空，這對於只關注於行鍵的應用場景來說非常合適，這樣忽略掉其值就可以減少傳遞到客戶端的數據量，能起到一定的優化作用：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter kof = new KeyOnlyFilter(); // OK 返回所有的行，但值全是空

4. RandomRowFilter：從名字上就可以看出其大概的用法，本過濾器的作用就是按照一定的幾率（<=0會過濾掉所有的行，>=1會包含所有的行）來返回隨機的結果集，對於同樣的數據集，多次使用同一個RandomRowFilter會返回不通的結果集，對於需要隨機抽取一部分數據的應用場景，可以使用此過濾器：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter rrf = new RandomRowFilter((float) 0.8); // OK 隨機選出一部分的行

5. InclusiveStopFilter：掃描的時候，我們可以設置一個開始行鍵和一個終止行鍵，默認情況下，這個行鍵的返回是前閉後開區間，即包含起始行，單不包含中指行，如果我們想要同時包含起始行和終止行，那麼我們可以使用此過濾器：
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Filter isf = new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row1")); // OK 包含了掃描的上限在結果之內

6. FirstKeyOnlyFilter：如果你只想返回的結果集中只包含第一列的數據，那麼這個過濾器能夠滿足你的要求。它在找到每行的第一列之後會停止掃描，從而使掃描的性能也得到了一定的提升：
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Filter fkof = new FirstKeyOnlyFilter(); // OK 篩選出第一個每個第一個單元格

7. ColumnPrefixFilter：顧名思義，它是按照列名的前綴來篩選單元格的，如果我們想要對返回的列的前綴加以限制的話，可以使用這個過濾器：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter cpf = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("qual1")); // OK 篩選出前綴匹配的列

8. ValueFilter：按照具體的值來篩選單元格的過濾器，這會把一行中值不能滿足的單元格過濾掉，如下面的構造器，對於每一行的一個列，如果其對應的值不包含ROW2_QUAL1，那麼這個列就不會返回給客戶端：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter vf = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("ROW2_QUAL1")); // OK 篩選某個（值的條件滿足的）特定的單元格

9. ColumnCountGetFilter：這個過濾器來返回每行最多返回多少列，並在遇到一行的列數超過我們所設置的限制值的時候，結束掃描操作：
[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter ccf = new ColumnCountGetFilter(2); // OK 如果突然發現一行中的列數超過設定的最大值時，整個掃描操作會停止

10. SingleColumnValueFilter：用一列的值決定這一行的數據是否被過濾。在它的具體對象上，可以調用setFilterIfMissing(true)或者setFilterIfMissing(false)，默認的值是false，其作用是，對於咱們要使用作為條件的列，如果這一列本身就不存在，那麼如果為true，這樣的行將會被過濾掉，如果為false，這樣的行會包含在結果集中。

[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
SingleColumnValueFilter scvf = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("colfam1"),
Bytes.toBytes("qual2"),
CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,
new SubstringComparator("BOGUS"));
scvf.setFilterIfMissing(false);
scvf.setLatestVersionOnly(true); // OK

11. ：這個與10種的過濾器唯一的區別就是，作為篩選條件的列的不會包含在返回的結果中。
12. SkipFilter：這是一種附加過濾器，其與ValueFilter結合使用，如果發現一行中的某一列不符合條件，那麼整行就會被過濾掉：

[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
Filter skf = new SkipFilter(vf); // OK 發現某一行中的一列需要過濾時，整個行就會被過濾掉

13. WhileMatchFilter：這個過濾器的應用場景也很簡單，如果你想要在遇到某種條件數據之前的數據時，就可以使用這個過濾器；當遇到不符合設定條件的數據的時候，整個掃描也就結束了：
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Filter wmf = new WhileMatchFilter(rf); // OK 類似於Python itertools中的takewhile

14. FilterList：用於綜合使用多個過濾器。其有兩種關系：FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE和FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL，默認的是FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL，顧名思義，它們分別是AND和OR的關系，並且FilterList可以嵌套使用FilterList，使我們能夠表達更多的需求：

[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
filters.add(rf);
filters.add(vf);
FilterList fl = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL, filters); // OK 綜合使用多個過濾器， AND 和 OR 兩種關系

以上，是對於HBase內置的過濾器的部分總結，以下代碼是數據寫入代碼：

[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
package com.reyun.hbase;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseDataFeeding {
private final static byte[] ROW1 = Bytes.toBytes("row1");
private final static byte[] ROW2 = Bytes.toBytes("row2");
private final static byte[] COLFAM1 = Bytes.toBytes("colfam1");
private final static byte[] COLFAM2 = Bytes.toBytes("colfam2");
private final static byte[] QUAL1 = Bytes.toBytes("qual1");
private final static byte[] QUAL2 = Bytes.toBytes("qual2");

public static void main(String[] args) throws IOException {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "testtable");
table.setAutoFlushTo(false);
Put put_row1 = new Put(ROW1);
put_row1.add(COLFAM1, QUAL1, Bytes.toBytes("ROW1_QUAL1_VAL"));
put_row1.add(COLFAM1, QUAL2, Bytes.toBytes("ROW1_QUAL2_VAL"));

Put put_row2 = new Put(ROW2);
put_row2.add(COLFAM1, QUAL1, Bytes.toBytes("ROW2_QUAL1_VAL"));
put_row2.add(COLFAM1, QUAL2, Bytes.toBytes("ROW2_QUAL2_VAL"));

try{
table.put(put_row1);
table.put(put_row2);
}finally{
table.close();
}
}

}

以下是過濾器測試代碼，可以通過修改代碼，更換過濾器來看到具體的效果：

[java] view plain在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
package com.reyun.hbase;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnCountGetFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FirstKeyOnlyFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.InclusiveStopFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.PageFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RandomRowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SkipFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.WhileMatchFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseScannerTest {

public static void main(String[] args) throws IOException, IllegalAccessException {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "testtable");
table.setAutoFlushTo(false);

Scan scan1 = new Scan();
SingleColumnValueFilter scvf = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("colfam1"),
Bytes.toBytes("qual2"),
CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,
new SubstringComparator("BOGUS"));
scvf.setFilterIfMissing(false);
scvf.setLatestVersionOnly(true); // OK
Filter ccf = new ColumnCountGetFilter(2); // OK 如果突然發現一行中的列數超過設定的最大值時，整個掃描操作會停止
Filter vf = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("ROW2_QUAL1")); // OK 篩選某個（值的條件滿足的）特定的單元格
Filter cpf = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("qual2")); // OK 篩選出前綴匹配的列
Filter fkof = new FirstKeyOnlyFilter(); // OK 篩選出第一個每個第一個單元格
Filter isf = new InclusiveStopFilter(Bytes.toBytes("row1")); // OK 包含了掃描的上限在結果之內
Filter rrf = new RandomRowFilter((float) 0.8); // OK 隨機選出一部分的行
Filter kof = new KeyOnlyFilter(); // OK 返回所有的行，但值全是空
Filter pf = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("row")); // OK 篩選匹配行鍵的前綴成功的行
Filter rf = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row1"))); // OK 篩選出匹配的所有的行
Filter wmf = new WhileMatchFilter(rf); // OK 類似於Python itertools中的takewhile
Filter skf = new SkipFilter(vf); // OK 發現某一行中的一列需要過濾時，整個行就會被過濾掉

List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();
filters.add(rf);
filters.add(vf);
FilterList fl = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL, filters); // OK 綜合使用多個過濾器， AND 和 OR 兩種關系

scan1.
setStartRow(Bytes.toBytes("row1")).
setStopRow(Bytes.toBytes("row3")).
setFilter(scvf);
ResultScanner scanner1 = table.getScanner(scan1);

for(Result res : scanner1){
for(Cell cell : res.rawCells()){
System.out.println("KV: " + cell + ", Value: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
}
System.out.println("------------------------------------------------------------");
}

scanner1.close();
table.close();
}

⑤ 過濾器注冊商標屬於哪一類

過濾器屬於商標分類第9類0919群組；
經路標網統計，注冊過濾器的商標回達96件。
注冊時怎樣選擇其他答小項類：
1.選擇注冊（呼吸器，群組號：0919）類別的商標有2件，注冊佔比率達2.08%
2.選擇注冊（資產管理和跟蹤系統裝置，群組號：0907）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
3.選擇注冊（全息照相，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
4.選擇注冊（氣體和過濾器選擇管理用軟體，群組號：0901）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
5.選擇注冊（遮光擋板，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
6.選擇注冊（呼吸面具，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
7.選擇注冊（防火衣，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
8.選擇注冊（自給式空氣呼吸器，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
9.選擇注冊（耳塞,所有上述產品均來自瑞士，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%
10.選擇注冊（工業安全帽，群組號：0919）類別的商標有1件，注冊佔比率達1.04%

⑥ CAD對象選擇過濾器怎麼不顯示塊的數量

根據你的描述，可能能確保圖中肯定有你需要的塊對象，無法正確過濾很可能就是過濾條件設置有誤。
你可以試著選那個「添加選定對象」，將任意一個名為你需要過濾選擇的塊對象選中添加到過濾器中，並將唯一的特性元素如塊位置、旋轉角度等刪除，然後過濾再看結果。

⑦ Struts2中過濾器，攔截器，監聽器他們之間有什麼區別

1、攔截器是基於抄java反射機制的，而過濾器是基於函數回調的。
2、過濾器依賴與servlet容器，而攔截器不依賴與servlet容器。
3、攔截器只能對Action請求起作用，而過濾器則可以對幾乎所有請求起作用。
4、攔截器可以訪問Action上下文、值棧里的對象，而過濾器不能。

5、在Action的生命周期中，攔截器可以多次調用，而過濾器只能在容器初始化時被調用一次。

⑧ java實現網站流量統計分析系統

通過(Filter)過濾器來做 裡面做判斷

對訪問的頁面 +1 入庫

如果是總流量也是同樣的原理

代碼似乎沒有人能發吧...

⑨ Java統計在線人數，用過濾器好還是攔截器

你好，要想知道哪個好，要說一下兩者的區別，攔截器是struts的或者spring mvc框架封裝的，過濾器是java ee自身的

過濾器是在java web中，你傳入的request,response提前過濾掉一些信息，或者提前設置一些參數，然後再傳入servlet或者struts的 action進行業務邏輯，比如過濾掉非法url。主要為了減輕伺服器負載。減少壓力

攔截器是在面向切面編程的就是在你的service或者一個方法，前調用一個方法，或者在方法後調用一個方法。比如可以用攔截器做一些許可權管理 或者log之類的事情。

兩者作用是不同的。如果單純的統計，建議還是使用過濾器比較好
希望可以解決你的問題