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...这一问题的原因、解决方法以及预防措施。 二、问题解析 理解“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState” 当我们在Kafka的日志中看到这个错误信息时，通常意味着生产者组的日志分区或日志段的状态不正常。这可能是由于多种原因导致的，包括但不限于： - 日志段损坏：Kafka在存储消息时，会将其分割成多个日志段（log segments）。哎呀，你猜怎么着？如果某个日志段因为存储的时候出了点小差错，或者是硬件哪里有点小故障，那可就有可能导致一些问题冒出来！就像是你家电脑里的文件不小心被删了，或者硬盘突然罢工了，结果你得花时间去找回丢失的信息，这事儿在日志里也可能会发生。所以，咱们得好好照顾这些数据，别让它们乱跑乱跳，对吧？ - 日志清理策略冲突：Kafka的默认配置可能与特定场景下的需求不匹配，例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等，都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题：生产者组内部的成员管理不当，或者组内成员的增加或减少频繁，也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法，下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1：检查和修复日志段状态 首先，我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例： bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”，可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题： bash 启动日志清理器，修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2：调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整，可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置，用于延长日志段的保留时间： properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后，重启Kafka服务器以使更改生效： bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生，建议采取以下最佳实践： - 定期监控：使用Kafka监控工具（如Kafka Manager）定期检查集群状态，特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置：根据实际业务需求合理配置Kafka的参数，如日志清理策略、备份策略等，避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制：设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑，能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护：执行定期的集群健康检查和日志清理任务，及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题，虽然它可能会带来暂时的困扰，但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀，学着怎么识别问题，然后把它们解决掉，这事儿可真挺有意思的！不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当，还不停地长本事，就像个技术侦探一样，对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能，简直是开挂啊！记住，每一次挑战都是成长的机会，让我们在技术的道路上不断前行。

...自己的 run() 方法，要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发，在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口，它提供了网络应用编程的类库，包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外，Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的，随着 JIT（Just in Time）的发展，Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中，为此，Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外，Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制，分配不同的名字空间以防替代本地的同名类，并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额，Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷，大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写，到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识： 按应用范围，Java 可分为 3 个体系，即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE（Java Platform Standard Edition，Java 平台标准版）以前称为 J2SE，它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类，并为 Java EE 提供基础，如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白，实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景；研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型，并开发了响应决策平台，实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2）全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术，研发了人口跨区域流动OD预测模型，解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题，形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术，实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3）实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析，得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4）超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群，采用实时流式计算，集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件，搭建自有信令大数据处理平台，使用百亿计算go-kite架构，实现毫秒级响应，实时批量处理数据达500000条 /秒，每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力（A/B轨），有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况，大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况： 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉： 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人：陶周天 公司CTO，北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业，曾任上市公司优炫软件VP，具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题（人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等），研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员：刘祖军 高级算法工程师，美国爱荷华大学计算机科学本硕，曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构：智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股，京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力，京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力，聚焦“人口+”大数据，连接人-物-企，成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力，面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体，专注经济治理、社会治理和企业数字化服务，构建“人口+”七大多源数据主题库，提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台，服务支撑国家治理现代化和国家战略，推动经济社会发展。 目前，公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户，已建成全球最强大的手机信令处理平台，是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台，提升了手机信令数据在空间数据计算的精度，信令处理结果对室内场景更具敏锐性，在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台，可处理实时及历史信令数据，应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测，为提高数据精度可对接室内基站数据，从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示：了解更多相关内容，点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后，我相信：明天会更好！》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话：18500447861(微信) 邮箱：summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话：18600591561(微信) 邮箱：yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，当我们尝试调用一个方法时，如果传入的参数不符合该方法的要求或者类型不匹配，就会抛出 IllegalArgumentException。这事儿就像你去参加一个超级认真的补习班，老师布置了一道题目让你做，结果你交上去的答案全错了，那肯定得被老师好好点名批评一番了。 第二章：深入剖析 IllegalArgumentException 假设我们有一个简单的函数 calculateAge，它接受一个人的出生年份作为参数，并计算出当前年龄： kotlin fun calculateAge(birthYear: Int): Int { val currentYear = 2023 return currentYear - birthYear } 如果我们不小心传入了一个非整数类型的参数，比如一个字符串，Kotlin会立即察觉到这一点，并优雅地抛出 IllegalArgumentException： kotlin fun test() { val age = calculateAge("2000") println("Your age is $age.") } // 运行结果：编译错误，因为calculateAge接受的是Int类型参数，而"2000"是String类型。 第三章：如何避免 IllegalArgumentException 避免 IllegalArgumentException 的关键在于确保所有传入函数的参数都符合预期的类型和格式。我们可以利用Kotlin的静态类型系统来帮助我们进行这一工作： - 类型检查：确保所有输入的参数都是正确的类型。例如，可以使用 assert 函数在运行时验证类型： kotlin fun safeCalculateAge(birthYear: Any): Int { assert(birthYear is Int) { "Expected an Integer for birthYear" } val currentYear = 2023 return currentYear - birthYear.toInt() } // 使用示例： val age = safeCalculateAge(2000) println("Your age is $age.") - 函数参数验证：在定义函数时就加入类型检查逻辑： kotlin fun calculateAgeWithValidation(birthYear: Int): Int { if (birthYear < 0 || birthYear > 2023) { throw IllegalArgumentException("Birth year must be within the range of 0 to 2023.") } val currentYear = 2023 return currentYear - birthYear } 第四章：实战演练：创建一个更复杂的示例 假设我们要构建一个简单的日历应用，其中包含一个用于计算天数的函数。为了增加复杂性，我们添加了对月份和年份的验证： kotlin data class Date(val day: Int, val month: Int, val year: Int) fun calculateDaysSinceBirthday(dateOfBirth: Date): Int { val currentYear = Calendar.getInstance().get(Calendar.YEAR) val currentMonth = Calendar.getInstance().get(Calendar.MONTH) + 1 // 注意月份是从0开始的 val currentDay = Calendar.getInstance().get(Calendar.DAY_OF_MONTH) val birthday = dateOfBirth.day to dateOfBirth.month to dateOfBirth.year val birthDate = Date(birthday) val daysSinceBirthday = (currentYear - birthDate.year) 365 + (currentMonth - birthDate.month) 30 + (currentDay - birthDate.day) return daysSinceBirthday } fun main() { val birthDate = Date(day = 1, month = 1, year = 2000) val days = calculateDaysSinceBirthday(birthDate) println("Days since your birthday: $days") } 在上面的代码中，我们通过 Calendar 类获取当前日期，并与生日日期进行比较，计算出天数差值。嘿，兄弟！咱们就拿一年有365天，一个月有30天来打个比方，这可是咱们简化了一下，方便大家理解。实际上啊，生活里头可没这么简单，得分清闰年和普通年是怎么回事，这样日子才过得有模有样呢！ 结语：面对挑战，拥抱学习 每一次遇到 IllegalArgumentException 都是一次学习的机会。它们提醒我们，即使在看似完美的代码中，也可能隐藏着一些小错误。通过仔细检查和验证我们的参数，我们可以编写出更加健壮、可维护的代码。哎呀，你瞧这Kotlin，它可真是个能手呢！它那一大堆好用的工具和特性，就像是魔法一样，帮我们解决了好多麻烦事儿。比如说，静态类型这一招，就像是一道坚固的防线，能提前发现那些可能出错的地方。还有函数注解，就像是给代码贴上了标签，让我们一眼就能看出这是干啥的。而模式匹配嘛，简直就是解谜神器，轻轻松松就能解开那些复杂的逻辑难题。这些玩意儿合在一起，就形成了一个强大的武器库，帮我们防患于未然，解决问题更是不在话下。你说是不是，这Kotlin，简直就是程序员的好伙伴！让我们带着好奇心和探索精神，继续在编程的海洋中航行吧！ --- 在这篇文章中，我们不仅探讨了 IllegalArgumentException 的由来和解决方法，还通过一系列的代码示例展示了如何在实践中应用这些知识。嘿，兄弟！读完这篇文章后，希望你对Kotlin里的异常处理方式有了一番全新的领悟。别担心，这不像是AI在跟你说话，就像跟老朋友聊天一样轻松。你得尝试将这些小技巧应用到你的实际项目中，让代码不仅好看，而且超级稳定，就像是给你的程序穿上了一件坚固的盔甲。这样，无论遇到什么问题，它都能稳如泰山。所以，拿起你的键盘，动手实践吧！记住，编程是一场持续的学习之旅，每一次遇到困难都是成长的机会。加油！

...求助于他人或寻找其他方法一样。我们也是这样，先尝试执行一段代码，如果出现预料之外的问题，我们就用 catch 部分来处理这些意外状况，确保程序能继续运行下去，而不是直接崩溃。对于更复杂的场景，例如检查文件类型或大小限制，可以引入更精细的逻辑： java @PostMapping("/upload") public ResponseEntity uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) { if (!isValidFileType(file)) { return ResponseEntity.badRequest().body("Invalid file type."); } if (!isValidFileSize(file)) { return ResponseEntity.badRequest().body("File size exceeds limit."); } // ... } private boolean isValidFileType(MultipartFile file) { // Check file type logic here } private boolean isValidFileSize(MultipartFile file) { // Check file size logic here } 结语 通过以上步骤，你不仅能够实现在Spring Boot应用中进行文件上传的基本功能，还能根据具体需求进行扩展和优化。记住，良好的错误处理和用户反馈是提高用户体验的关键。希望这篇文章能帮助你更好地理解和运用Spring Boot进行文件上传操作。嘿，兄弟！你听过这样一句话吗？“实践出真知”，尤其是在咱们做项目的时候，更是得这么干！别管你是编程高手还是设计大师，多试错，多调整，才能找到最适合那个场景的那套方案。就像是做菜一样，不试试加点这个，少放点那个，怎么知道哪个味道最对路呢？所以啊，提升技能，咱们就得在实际操作中摸爬滚打，这样才能把技术玩儿到炉火纯青的地步！

...，只要你掌握了正确的方法和工具。就好比开车吧，谁没事不看看油还有多少，轮胎气足不足，引擎有没有毛病？这车才能跑得稳当。HBase集群也跟这差不多，咱们得时不时给它来个“体检”，确保一切正常运转。那么今天，我们就来聊聊怎么高效地检查HBase集群的性能。 --- 2. 第一步 从宏观到微观——整体性能概览 在检查HBase集群性能之前，我们需要先搞清楚几个核心指标。这些指标啊，就相当于HBase集群的“身体状况晴雨表”。只要瞅一眼这些数据，就能知道这个集群是健健康康的，还是出了啥问题。 2.1 关键指标有哪些？ - 吞吐量（Throughput）：每秒钟处理多少请求。 - 延迟（Latency）：一次操作完成所需的时间。 - Region分布：各个RegionServer上的Region是否均匀分布。 - GC时间：垃圾回收占用的时间比例。 - CPU利用率：集群中各节点的CPU使用率。 2.2 使用JMX监控 HBase提供了丰富的JMX接口，通过这些接口我们可以获取上述指标。比如说呀，你可以用 jconsole 这个工具连到你的 HBase 节点上，看看它的内存用得怎么样，GC 日志里有没有啥问题之类的。 示例代码： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; public class HBaseJMXExample { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("Hadoop:service=HBase,name=Master,sub=MasterStatus"); Integer load = (Integer) mbs.getAttribute(name, "AverageLoad"); System.out.println("当前HBase Master的平均负载：" + load); } } 这段代码展示了如何通过Java程序读取HBase Master的负载信息。虽然看起来有点复杂，但只要理解了基本原理，后续操作就简单多了！ --- 3. 第二步 深入分析——聚焦热点问题 当我们拿到整体性能数据后，接下来就需要深入分析具体的问题所在。这里我建议大家按照以下几个方向逐一排查： 3.1 Region分布不均怎么办？ 如果发现某些RegionServer的压力过大，而其他节点却很空闲，这可能是由于Region分布不均造成的。解决方法很简单，调整负载均衡策略即可。 示例代码： bash hbase shell balance_switch true 上面这条命令会开启自动负载均衡功能。当然，你也可以手动执行balancer命令强制进行一次平衡操作。 3.2 GC时间过长怎么办？ GC时间过长往往意味着内存不足。这时候你需要检查HBase的堆内存设置，并适当增加Xmx参数值。 示例代码： xml hbase.regionserver.heapsize 8g 将heapsize调大一些，看看是否能缓解GC压力。 --- 4. 第三步 实战演练——真实案例分享 为了让大家更直观地感受到性能优化的过程，我来分享一个真实的案例。有一天，我们团队收到用户的吐槽：“你们这个查询也太慢了吧？等得我花都谢了！”我们赶紧查看了一下情况，结果发现是RegionServer上某个Region在搞事情，一直在上演“你进我也进”的读写冲突大戏，把自己整成了个“拖油瓶”。 解决方案： 1. 首先，定位问题区域。通过以下命令查看哪些Region正在发生大量读写： sql scan 'hbase:metrics' 2. 然后，调整Compaction策略。如果发现Compaction过于频繁，可以尝试降低触发条件： xml hbase.hregion.majorcompaction 86400000 最终，经过一系列调整后，查询速度果然得到了显著提升。这种成就感真的让人欲罢不能！ --- 5. 结语 保持好奇心，不断学习进步 检查HBase集群的性能并不是一件枯燥无味的事情，相反，它充满了挑战性和乐趣。每次解决一个问题，都感觉是在玩拼图游戏，最后把所有碎片拼在一起的时候，那成就感真的太爽了，简直没法用语言形容！ 最后，我想说的是，无论你是刚入门的新手还是经验丰富的老手，都不要停止学习的步伐。HBase的技术栈非常庞大，每一次深入研究都会让你受益匪浅。所以，让我们一起努力吧！💪 希望这篇文章对你有所帮助，如果你还有任何疑问，欢迎随时来找我交流哦～

...，就是想教你用同样的方法，在大数据的世界里，通过查看日志，找出你的Spark程序哪里出了问题，然后迅速解决它，让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣？咱们这就开始吧！ 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型，从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来，为后续分析提供依据。下面，我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先，让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时，如果输入文本文件过大，可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因（OutOfMemoryError: Java heap space），并提供了关键细节，包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题，可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别（如INFO、DEBUG）可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件，可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面，直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略，避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具（如Prometheus、Grafana）有助于实时监控系统性能，预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀，你知道吗？程序员们在遇到bug（小错误）的时候，那可是得使出浑身解数了！他们可不是对着电脑屏幕发呆，而是会仔细地分析问题，就像侦探破案一样。找到问题的源头后，他们就开始了他们的“调试大作战”，就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力，他们能优化代码，让程序跑得更顺畅，就像给汽车加了润滑剂，不仅跑得快，还稳当当的。这样，我们的应用就能更加可靠，用户用起来也更舒心啦！哎呀，你懂的，随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流，那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统，不仅要快得跟闪电一样，操作起来还得像玩手机游戏一样简单，最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样，未来日志记录这事儿就不仅仅是记录，还能帮我们找到问题、优化流程，简直就是一大神器嘛！所以，你看，这发展方向就是越来越智能、好用、高效，让科技真正服务于人，而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨，我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题，还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序，确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。

...潜在的攻击行为。这种方法不仅提高了安全响应的速度，还增强了防御体系的整体效能。 除了企业级应用外，Logstash和Elasticsearch在科研领域也有广泛应用。一项由某著名大学的研究团队发表的论文指出，他们利用Logstash和Elasticsearch处理大规模科学实验数据，实现了高效的数据采集、清洗和分析。研究结果表明，这种组合不仅极大地提升了数据处理效率，还为科学研究提供了强有力的数据支持。 值得注意的是，随着技术的不断发展，Logstash和Elasticsearch也在持续迭代更新。最新的版本引入了多项改进，包括增强的性能优化、更灵活的配置选项以及更丰富的插件生态系统。这些更新使得Logstash和Elasticsearch能够更好地适应多样化的应用场景，为企业和科研机构提供了更为强大的数据处理工具。 综上所述，Logstash和Elasticsearch在企业级应用、安全防护以及科研领域均展现出巨大潜力，未来有望在更多领域发挥重要作用。

... @Before 方法在@Test方法执行之前执行 /@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException {uri = URI.create("hdfs://master:8020");conf = new Configuration();user = "root";fs = FileSystem.get(uri,conf,user);}/ @After方法在@Test方法结束后执行 /@Afterpublic void close() throws IOException {fs.close();}@Testpublic void testHDFS() throws IOException, InterruptedException {//1. 创建文件系统对象/URI uri = URI.create("hdfs://master:8020");Configuration conf = new Configuration();String user = "root";FileSystem fs = FileSystem.get(uri,conf,user);System.out.println("fs: " + fs);/// 2. 创建一个目录boolean b = fs.mkdirs(new Path("/testhdfs"));System.out.println(b);// 3. 关闭fs.close();} } 参数优先级 xxx-default.xml < xxx-site.xml < IDEA中resource中创建xxx-site.xml < 在代码中通过更改Configuration 参数 文件下载 @Testpublic void testDownload() throws IOException {fs.copyToLocalFile(false,new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("F:\\Download\\"),true);} 文件更改移动 //改名or移动（路径改变就可以）@Testpublic void testRename() throws IOException {boolean b = fs.rename(new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs/zcx.txt"));System.out.println(b);} 查看文件详细信息 // 查看文件详情@Testpublic void testListFiles() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//迭代操作while (listFiles.hasNext()){LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//获取文件详情System.out.println("文件路径："+fileStatus.getPath());System.out.println("文件权限："+fileStatus.getPermission());System.out.println("文件主人："+fileStatus.getOwner());System.out.println("文件组："+fileStatus.getGroup());System.out.println("文件大小："+fileStatus.getLen());System.out.println("文件副本数："+fileStatus.getReplication());System.out.println("文件块位置："+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数，true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...publish()方法。具体错误是： AttributeError: 'Channel' object has no attribute 'basic_publish' 我当时的第一反应是：“卧槽，这是什么鬼？basic_publish明明在文档里写了啊！”于是我翻阅了官方文档，发现确实存在一个叫做basic_publish的方法，但它属于早期版本的API。 经过一番痛苦的排查，我才意识到问题出在了版本差异上。原来，在较新的pika版本中，basic_publish已经被替换成了basic_publish_exchange，并且参数顺序也发生了变化。而我的代码依然按照旧版本的写法来调用，自然就挂掉了。 --- 3. 深度剖析 过时API的危害与应对之道 这件事让我深刻认识到，RabbitMQ虽然强大，但也需要开发者时刻保持警惕。特别是当你依赖第三方库时，稍不留神就可能踩进“版本陷阱”。以下几点是我总结出来的教训： （1）永远不要忽视版本更新带来的变化 很多开发者习惯于直接复制粘贴网上的代码示例，却很少去验证这些代码是否适用于当前版本。你可能不知道，有时候就算方法名一样，背后的逻辑变了，结果可能会差很多。比如说啊，在RabbitMQ的3.x版本里，你用channel.queue_declare()这个方法的时候，它返回的东西就像是个装满数据的盒子，但这个盒子是那种普通的字典格式的。可到了4.x版本呢，这玩意儿就有点变了味儿，返回的不再是那个简单的字典盒子了，而是一个“高级定制版”的对象实例，感觉像是升级成了一个有专属身份的小家伙。 因此，每次引入新工具之前，一定要先查阅官方文档，确认其最新的API规范。要是不太确定，不妨试试跑一下官方给的例程代码，看看有没有啥奇怪的表现。 （2）版本锁定的重要性 为了避免类似的问题再次发生，我在后续项目中采取了严格的版本管理策略。例如，在requirements.txt文件中明确指定依赖库的具体版本号，而不是使用通配符（如>=）。这样做的好处是，即使未来出现了更高级别的版本，也不会意外破坏现有功能。 下面是一段示例代码，展示了如何在pip中固定pika的版本为1.2.0： python requirements.txt pika==1.2.0 当然，这种方法也有缺点，那就是升级依赖时可能会比较麻烦。不过嘛，要是咱们团队人不多，但手头的项目特别讲究稳当性，那这个方法绝对值得一试！ --- 4. 实战演练 修复旧代码，拥抱新世界 既然明白了问题所在，接下来就是动手解决问题了。嘿，为了让大家更清楚地知道怎么把旧版的API换成新版的，我打算用一段代码来给大家做个示范，保证一看就懂！ 假设我们有一个简单的RabbitMQ生产者程序，如下所示： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 如果你直接运行这段代码，很可能会遇到如下警告： DeprecationWarning: This method will be removed in future releases. Please use the equivalent method on the Channel class. 这是因为queue_declare方法现在已经被重新设计为返回一个包含元数据的对象，而不是单纯的字典。我们需要将其修改为如下形式： python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True) queue_name = result.method.queue channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_name, body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 可以看到，这里新增了一行代码来获取队列名称，同时调整了routing_key参数的赋值方式。这种改动虽然简单，但却能显著提升程序的健壮性和可读性。 --- 5. 总结与展望 从失败中学习，向成功迈进 回想起这次经历，我既感到懊恼又觉得幸运。真后悔啊，当时要是多花点时间去了解API的新变化，就不会在这上面浪费那么多精力了。不过话说回来，这次小挫折也让我学到了教训，以后会更注意避免类似的错误，而且也会更加重视代码的质量。 最后想对大家说一句：技术的世界瞬息万变，没有人能够永远站在最前沿。但只要保持好奇心和学习热情，我们就一定能找到通往成功的道路。毕竟，正如那句经典的话所说：“失败乃成功之母。”只要勇敢面对挑战，总有一天你会发现，那些曾经让你头疼不已的问题，其实都是成长路上不可或缺的一部分。 希望这篇文章对你有所帮助！如果你也有类似的经历或者见解，欢迎随时交流哦~

...，不妨试试上面提到的方法，也许能帮到你！

...eckOrigin方法，大多数现代浏览器都能正常工作。这让我更加坚定了对Gin的信心——它虽然简单，但足够强大！ --- 四、进阶技巧 并发与性能优化 在实际项目中，我们可能会遇到高并发的情况。为了保证系统的稳定性，我们需要合理地管理线程池和内存分配。Gin提供了一些工具可以帮助我们做到这一点。 例如，我们可以使用sync.Pool来复用对象，减少垃圾回收的压力。下面是一个示例： go package main import ( "sync" "time" "github.com/gin-gonic/gin" ) var pool sync.Pool func init() { pool = &sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]byte, 1024) }, } } func handler(c gin.Context) { data := pool.Get().([]byte) defer pool.Put(data) copy(data, []byte("Hello World!")) time.Sleep(100 time.Millisecond) // 模拟耗时操作 c.String(http.StatusOK, string(data)) } func main() { r := gin.Default() r.GET("/", handler) r.Run(":8080") } 在这个例子中，我们定义了一个sync.Pool来存储临时数据。每次处理请求时，从池中获取缓冲区，处理完毕后再放回池中。这样可以避免频繁的内存分配和释放，从而提升性能。 反思与总结 其实，刚开始学习这段代码的时候，我对sync.Pool的理解还停留在表面。直到后来真正用它解决了性能瓶颈，我才意识到它的价值所在。这也让我明白，优秀的框架只是起点，关键还是要结合实际需求去探索和实践。 --- 五、未来展望 Gin与实时处理的无限可能 Gin的强大之处不仅仅在于它的易用性和灵活性，更在于它为开发者提供了广阔的想象空间。无论是构建大型分布式系统，还是打造小型实验项目，Gin都能胜任。 如果你也想尝试用Gin构建实时处理系统，不妨从一个小目标开始——比如做一个简单的在线聊天室。相信我，当你第一次看到用户实时交流的画面时，那种成就感绝对会让你欲罢不能！ 最后的话 写这篇文章的过程，其实也是我自己重新审视Gin的过程。其实这个东西吧，说白了挺简单的，但让我学到了一个本事——用最利索的办法搞定事情。希望能这篇文章也能点醒你，让你在今后的开发路上，慢慢琢磨出属于自己的那套玩法！加油吧，程序员们！

...人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步： 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行，在本地系统上安装英特尔基础工具套件，使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组，是将作业提交到运算设备的一种机制，多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行，对于一个不具有相关性的循环数据操作，可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列，1为步长，在循环体中，i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器，它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机，除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量，当系统超出buf生存期，buf被销毁，数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识，这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法，是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法，对于C++来说，指针操作内存是很常规的方式，USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配（显式） 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配（隐式） 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移（隐式） 是 是 USM语法 初始化： int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后，程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时，要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系，如果两个线程同时修改同一个内存区，将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系： 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性，而非常规队列： queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2：事件依赖 以下代码使用 USM，并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象，第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector，初始数据为25和49，在设备中初始化两个vector，将主机中的数据拷贝到设备当中，在设备当中并行计算原始数据的根号值，然后将data1_device和data2_device的数值相加，最后将数据拷贝回主机当中，检验最后相加的和是否是12，程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...文串的相关性质及处理方法，无疑有助于我们在这些领域取得更多的技术突破。 总之，从基础的编程题出发，我们可以洞察到字符串处理与算法优化在前沿科研和实际应用中的深远影响。通过持续关注和学习此类问题的最新研究成果与应用案例，我们能够不断提升自身的算法设计和问题解决能力。

...你可能会想到很多实现方法： 比如你的底层数据库用的是sql数据库（比如mysql）：你可能会想到在对应字段上使用field1 like '%?%'，?即用户输出的关键词 比如你的底层数据库用的是mongo：你可能会想到在对应字段上使用db.collection.find({ "field1": { $regex: /aaa/ } })做查询，aaa即用户输入的关键词 比如你的底层数据库用的是elasticsearch：那厉害了，专业全文搜索神奇，全文搜索或搜索相关的需求使用elasticsearch绝对是最合适的选择 比如你的底层数据库用的是hive、impala、clickhouse等大数据计算引擎：鸟枪换炮，其实用作全文索引和搜索的场景并不合适，你可能依旧会使用sql数据库那样用like做交互 2. 方案选择 调研之后，可能会发现对于数据量相对大一点的搜索场景，在当下流行的数据库或计算引擎中，elasticsearch是其中最合适的解决方案。 无论是sql的like、还是mongo的regex，在线上环境下，数据量较多的情况下，都不是很高效的查询，甚至有的公司的dba会禁止在线上使用类似的查询语法。 与elasticsearch是“亲戚”的，大家还常提到lucene、solr，但是无论从现在的发展趋势还是公司运维人才的储备（不得不说当下的运维人才中，对es熟悉的人才会更多一些），elasticsearch是相对较合适的选择。 一些大数据计算引擎，其实更多的适合OLAP场景。当然也完全可以使用，因为比如clickhouse、starrocks等的查询速度已经发展的非常快。但你会发现在中文分词搜索上，实现起来有一定困扰。 所以，如果你不差机器，首选方案还是elasticsearch。 3. elasticsearch的适用场景 3.1 经典的日志搜索场景 提到elasticsearch不得不提到它的几个好朋友： 一些公司里经常用elasticsearch来收集日志，然后用kibana来展示和分析。 展开来说，举个例子，你的app打印日志打印到了线上日志文件，当app出现故障你需要做定位筛查的时候，可能需要登录线上机器用grep命令各种查看。 但如果你不差机器资源，可以搭建上述架构，app的日志会被收集到elasticsearch中，最终你可以在kibana中查看日志，kibana里面可以很方面的做各种筛查操作。 这个流畅大概是这样的： 3.2 通用搜索场景 但是没有上图的beats、logstash、kibana，elasticsearch可以自己工作吗？完全可以的！ elasticsearch也支持单机部署，数据规模不是很大的情况下，表现也是不错的。所以，你也不用担心因为自己机器资源不够而对elasticsearch望而却步。当然，单机部署的情况下，更多的适合自己玩，对于可靠性的要求就不能太苛刻了。 如果你在用宝塔，那你可以在宝塔面板，左侧“软件商店”中直接找到elasticsearch，并“没有痛苦”的安装。 本篇文章主要讨论选型，所以不涉及安装细节。 3.2.1 性能顾虑 上面提到了“表现”，其实性能只是elasticsearch的一个方面，主要你的机器资源足够（机器资源？对，包括你的机器个数，elasticsearch可以非常方便的横向扩展，以及单机的配置，cpu+内存，内存越高越好，elasticsearch比较吃内存！），它一定会给你很好的性能反应。试想，公司里的app打印线上日志的行数其实可比一般业务系统产生的订单数量要大很多很多，elasticsearch都可以常在日志的实时分析，所以如果你要做通用场景，而且机器资源不是问题，这是完全行得通的。 3.2.2 易用性和可玩性 此外，在使用elasticsearch的时候，会有很多的可玩性。这里不引经据典，呈现很多elasticsearch官方文章的列举优秀特性（当然，确实很优秀！）。 这里举几个例子： （1）中文分词：第一章提到的其它引擎几乎很难实现，elasticsearch对分词器的支持是原生的，因为elasticsearch天生就为全文索引而生，elasticsearch的汉语名字就是“弹性搜索”。这家伙可是专门搞搜索的！ 有的朋友可能不了解分词器，比如你的一个字段里存储“今天我要吃冰激凌”，在分词器的加持下，es最终会存储为“今天|我|要|吃|冰激凌”，并且使用倒排索引的形式进行存储。当你搜索“冰激凌”的时候，可以很快的反馈回来。 关于elasticsearch的原理，这里不展开说明，分词器和倒排索引是elasticsearch的最基本的概念。如果有不了解的朋友，可以自行百度一下。而且这两个概念，与elasticsearch其实不挂钩，是搜索中的通用概念。 关于倒排索引，其核心表现如下图： 如果你要用mysql、mongo实现中文分词，这......其实挺麻烦的，可能在后面的版本支持中会实现的很好，但在当前的流行版本中，它们对中文分词是不够友好的。 mysql5.7之后支持外挂第三方分词器，支持中文分词。而在数据量较大的情况下，mysql的多机器部署几乎很难实现，elasticsearch可以很容易的水平扩展。 mongo支持西方语言的分词，但不支持中文、日语、汉语等东方语言，你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词，你看看效果：依旧是“今天我要吃冰激凌”，ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....，那你搜索冰激凌就搜不出来！咋办呢，当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器，但它们原生并不支持的。 （2）自定义排名场景：比如你的搜索“冰激凌”，结果中返回了有10条，这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分，但是如果你想人为干预这个得分怎么办？ elasticsearch支持function_score功能（可以不用，这个是增强功能），es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数，传入原始得分、行的原始数据，你可以在里面做计算，比如查询其它参考表、或查看是否是广告位，以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述，是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能！下面是一个使用示例，不仅如此，它是支持自定义函数的，自由度非常高。 （3）文本高亮：你用mysql或mongo也可以实现，比如用户搜索“冰激凌”，你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”，然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢？还有就是英文大小写的场景，用户搜索"MAIN"，那结果及时匹配到了“main”（小写的），这个单词是否应该高亮呢？也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧，elasticsearch，自动可以返回高亮字段！并且可以自由指定高亮的html前后标签。 （4）实在太多了....这家伙天生为索引而生，而且版本还在不断地迭代。不差机器的话，用用吧！ 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下，是非常好用的利器！但是它比较消耗机器资源，如果你的数据规模并不大，而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替，完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题，结合当前手头的资源，适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch，单机器内存只有2G，它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然，如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性，那elasticsearch一定还是最佳选择！ 对于mysql（关系型数据库）和mongo（文档数据库）的区别这里不展开描述了，但对于搜索而言，两种都合适。有时候选型也不用很纠结，其实都是差不太多的东西，适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的，就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器，mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词（你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese，但其实会报错的）。 其实当你选择普通数据库，你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词？为什么分开写，如果你有用过elasticsearch或solr，你会知道，在指定字段的时候，需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先，这里必须要承认，数据之后存储了，才能被查询。在搜索中，这句话可以换成是“数据只有被索引了，才能被搜索”。 这时候请求打过来了，要索引一条数据，其中某字段是“今天我要吃冰激凌”，分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”，这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr，这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库，这个过程你就要手动了，并把分词后的结果用空格分开（最好使用空格，因为西方语言的分词规则就是按空格拆分，以及逗号句号），存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图： 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer：https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来，用户输入了“好吃的冰激凌”，分词后得到“好吃|冰激凌”（“的”作为停用词stopwords，被自动忽略了，IKAnalyzer可以指定停用词表）。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”（与index分词器结果统一，还是用空格分隔）。 当然，对于mongo而言，你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"})，xxx是集合名，content是字段名，text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法：db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小，为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快，你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景，再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来！ 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步，可能会有延迟，这个就看你能容忍多长时间（悄悄告诉你，elasticsearch也需要指定这个refresh时间，一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然，二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的）。 这样，搜索的时候先查询搜索库，拿到一个指针id的列表，然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然，也是支持分页的，你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛，支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案，如apache atlas： apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家，也涉及资产搜索的特性，它的实现思路就是：从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库：上图右下角，可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene，多个选一个 存储库：上图左下角，可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB，多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作，但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库，擅长搜索！存储库，擅长海量存储！搜索库多样化搜索，然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候，es+hbase也是一种很好的解决方案，不在这里展开说明了。

...cuteReader方法时，使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection： SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法：如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection，则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...te__ 这三个特殊方法。 详解描述符 说说 Property 在上文，我们给出了 Propery 实现代码，现在让我们来详细说说这个classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 首先，如果你对装饰器不了解的话，你可能要去看看这篇文章，简而言之，在我们正式运行代码之前，我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描，对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中，这段代码@Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) 会触发这样一个过程，即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。 这个时候，同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题，欢迎在评论里进行讨论。 关于描述符 还记得之前我们所提到的一个定义么： Descriptors 是一种特殊的对象，这种对象实现了 __get__ ， __set__ ， __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中，为了体现描述符的重要性，有这样一段话：“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天，秒天秒地秒空气 。恩，在新式类中，属性，方法调用，静态方法，类方法等都是基于描述符的特定使用。 OK，你可能想问，为什么描述符是这么重要呢？别急，我们接着看 使用描述符 首先请看下一段代码 classA(object):注：在 Python 3.x 版本中，对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承，如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要defa(self): pass if__name__=="__main__": a=A() a.a() 大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ，好的，现在请大家思考下，我们在调用这个方法的时候发生了什么？ OK？想出来了么？没有？好的我们继续 首先我们调用一个属性的时候，不管是成员还是方法，我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中，如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议，那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了：“在这样一个调用过程中，有这样一个优先级顺序，如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ，那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中，优先调用我们描述符里的 __get__ 方法，如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ，那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性，如果不存在，则依照相应原则往上查找我们类，父类中的 __dict__ 中所包含的属性，一旦属性存在，则调用 __get__ 方法，如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象？没事，我们马上会讲，不过在这里，我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ，再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢？其实很简单，在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ，如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子：importmath classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self): print("Com") returnmath.pi self.radius 2 deftest(self): pass if__name__=='__main__': c=Circle(4) print(c.area) 好的，让我们仔细来看看这段代码，首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程，前面已经说了，我们不在重复。接着，在我们第一次调用 c.area 的时候，我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符，然后发现在 c 中既不存在描述符，也不存在这样一个属性，接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ，然后查找到名为 area 的属性，同时这是一个 non data descriptors ，由于我们的实例字典内并不存在 area 属性，那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法，并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着，我们在后续调用 c.area 的时候，我们能在实例字典中找到 area 属性的存在，且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ，于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法，而是直接从实例的字典中直接获取属性值。 描述符的使用 描述符的使用面很广，不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候，使用描述符，比如我们之前提到的这个例子classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue def__set__(self, instance, value=0): pass importmath classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self, value=0): print("Com") ifvalue ==0andself.radius ==0: raiseTypeError("Something went wring") returnmath.pi value 2ifvalue !=0elsemath.pi self.radius 2 deftest(self): pass 利用描述符的特性实现懒加载，再比如，我们可以控制属性赋值的值classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value=None): ifvalueisNone: raiseTypeError("You cant to set value as None") ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) classtest(): def__init__(self, value): self.value = value @Property defValue(self): returnself.value @Value.setter deftest(self, x): self.value = x 如上面的例子所描述的一样，我们可以判断所传入的值是否有效等等。 以上就是Python 描述符(Descriptor)入门，更多相关文章请关注PHP中文网(www.gxlcms.com)！ 本条技术文章来源于互联网，如果无意侵犯您的权益请点击此处反馈版权投诉 本文系统来源：php中文网 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39736934/article/details/112888600。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的，当然，没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论：我们不但要会画，还要学着画得尽可能美，实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系，下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料， 包含视频、源码、课件，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友，可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...理，那些老一套的查询方法啊，那可真是不够用，捉襟见肘。就像你手头一堆零钱，想买个大蛋糕，结果发现零钱不够，还得再跑一趟银行兑换整钞。那时候，你就得琢磨琢磨，是不是有啥更省力、效率更高的办法了。哎呀，你知道的，MapReduce就像一个超级英雄，专门在大数据的世界里解决难题。它就像个大厨，能把一大堆食材快速变成美味佳肴。以前，处理海量数据就像是给蜗牛搬家，慢得让人着急。现在有了MapReduce，就像给搬家公司装了涡轮增压，速度嗖嗖的，效率那叫一个高啊！无论是分析市场趋势、优化业务流程还是挖掘用户行为，MapReduce都成了我们的好帮手，让我们的工作变得更轻松，效率也蹭蹭往上涨！本文将带你深入了解MongoDB中的MapReduce，从基础概念到实际应用，再到优化策略，一步步带你掌握这门技术。 1. MapReduce的基础概念 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。在MongoDB中，我们可以通过map()和reduce()函数实现数据的分组、转换和聚合。基本流程如下： - Map阶段：数据被分割成多个分片，每个分片经过map()函数处理，产生键值对形式的数据流。 - Shuffle阶段：键相同的数据会被合并在一起，为reduce()阶段做准备。 - Reduce阶段：针对每个键，执行reduce()函数，合并所有相关值，产生最终的结果集。 2. MongoDB中的MapReduce实践 为了让你更好地理解MapReduce在MongoDB中的应用，下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用MapReduce处理数据。 示例代码： 假设我们有一个名为sales的集合，其中包含销售记录，每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先，我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID，值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀，这事儿啊，就像是这样：首先，你得有个列表，这个列表里头放着一堆商品，每一项商品下面还有一堆数字，那是各个商品的销售价格。然后，咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来，就像数钱一样，算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来，我们就能知道每种商品的总收入啦！哎呀，你懂的，我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后，我们用$group这个魔法棒，把数据一通分类整理，看看哪些地方数据多，哪些地方数据少，这样就给咱们的数据做了一次大扫除，整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时，有几个关键点需要注意，以确保最佳性能： - 数据分区：合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常，我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理：MapReduce操作可能会消耗大量内存，特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项，限制任务运行时间，避免内存溢出。 - 错误处理：在实际应用中，处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如，使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说，以下是一些进阶技巧： - 使用索引：在Map阶段，如果数据集中有大量的重复键值对，使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行：对于高并发的应用场景，可以考虑将MapReduce操作异步化，利用MongoDB的复制集和分片集群特性，实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用，为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀，看完这篇文章后，你可不光是知道了啥是MapReduce，啥时候用，还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的！就像是掌握了新魔法一样，你学会了怎么给这玩意儿加点料，让它在你的项目里发挥出最大效用，让工作效率蹭蹭往上涨！是不是感觉整个人都精神多了？这不就是咱们追求的效果嘛！嘿，兄弟！听好了，掌握新技能最有效的办法就是动手去做，尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论，找一个你正在做的项目，大胆地将MapReduce实践起来。你会发现，通过实战，你的经验会大大增加，对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以，行动起来吧，让自己的项目成为你学习路上的伙伴，你肯定能从中学到不少东西！让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性！

...有可能读到了要删除的元素。图中的宽限期必须等待1和2结束；而读线程5在宽限期开始前已经结束，不需要考虑；而3，4，6也不需要考虑，因为在宽限期结束后开始后的线程不可能读到已删除的元素。为此RCU机制提供了相应的API来实现这个功能。 void foo_read（void）{rcu_read_lock（）;foo fp = gbl_foo;if （ fp ！= NULL ）dosomething（fp-》a，fp-》b，fp-》c）;rcu_read_unlock（）;}void foo_update（ foo new_fp ）{spin_lock（&foo_mutex）;foo old_fp = gbl_foo;gbl_foo = new_fp;spin_unlock（&foo_mutex）;synchronize_rcu（）;kfee（old_fp）;} 其中foo_read中增加了rcu_read_lock和rcu_read_unlock，这两个函数用来标记一个RCU读过程的开始和结束。其实作用就是帮助检测宽限期是否结束。 foo_update增加了一个函数synchronize_rcu（），调用该函数意味着一个宽限期的开始，而直到宽限期结束，该函数才会返回。我们再对比着图看一看，线程1和2，在synchronize_rcu之前可能得到了旧的gbl_foo，也就是foo_update中的old_fp，如果不等它们运行结束，就调用kfee（old_fp），极有可能造成系统崩溃。而3，4，6在synchronize_rcu之后运行，此时它们已经不可能得到old_fp，此次的kfee将不对它们产生影响。 宽限期是RCU实现中最复杂的部分，原因是在提高读数据性能的同时，删除数据的性能也不能太差。 订阅——发布机制 当前使用的编译器大多会对代码做一定程度的优化，CPU也会对执行指令做一些优化调整，目的是提高代码的执行效率，但这样的优化，有时候会带来不期望的结果。如例： void foo_update（ foo new_fp ）{spin_lock（&foo_mutex）;foo old_fp = gbl_foo;new_fp-》a = 1;new_fp-》b = ‘b’;new_fp-》c = 100;gbl_foo = new_fp;spin_unlock（&foo_mutex）;synchronize_rcu（）;kfee（old_fp）;} 这段代码中，我们期望的是6，7，8行的代码在第10行代码之前执行。但优化后的代码并不会对执行顺序做出保证。在这种情形下，一个读线程很可能读到 new_fp，但new_fp的成员赋值还没执行完成。单独线程执行dosomething（fp-》a， fp-》b ， fp-》c ） 的 这个时候，就有不确定的参数传入到dosomething，极有可能造成不期望的结果，甚至程序崩溃。可以通过优化屏障来解决该问题，RCU机制对优化屏障做了包装，提供了专用的API来解决该问题。这时候，第十行不再是直接的指针赋值，而应该改为 ： rcu_assign_pointer（gbl_foo，new_fp）;rcu_assign_pointer的实现比较简单，如下：define rcu_assign_pointer（p， v） \__rcu_assign_pointer（（p）， （v）， __rcu）define __rcu_assign_pointer（p， v， space） \do { \smp_wmb（）; \（p） = （typeof（v） __force space ）（v）; \} while （0） 我们可以看到它的实现只是在赋值之前加了优化屏障 smp_wmb来确保代码的执行顺序。另外就是宏中用到的__rcu，只是作为编译过程的检测条件来使用的。 在DEC Alpha CPU机器上还有一种更强悍的优化，如下所示： void foo_read（void）{rcu_read_lock（）;foo fp = gbl_foo;if （ fp ！= NULL ）dosomething（fp-》a， fp-》b ，fp-》c）;rcu_read_unlock（）;} 第六行的 fp-》a，fp-》b，fp-》c会在第3行还没执行的时候就预先判断运行，当他和foo_update同时运行的时候，可能导致传入dosomething的一部分属于旧的gbl_foo，而另外的属于新的。这样会导致运行结果的错误。为了避免该类问题，RCU还是提供了宏来解决该问题： define rcu_dereference（p） rcu_dereference_check（p， 0）define rcu_dereference_check（p， c） \__rcu_dereference_check（（p）， rcu_read_lock_held（） || （c）， __rcu）define __rcu_dereference_check（p， c， space） \（{ \typeof（p） _________p1 = （typeof（p）__force ）ACCESS_ONCE（p）; \rcu_lockdep_assert（c， “suspicious rcu_dereference_check（）” \usage”）; \rcu_dereference_sparse（p， space）; \smp_read_barrier_depends（）; \（typeof（p） __force __kernel ）（_________p1））; \}）staTIc inline int rcu_read_lock_held（void）{if （！debug_lockdep_rcu_enabled（））return 1;if （rcu_is_cpu_idle（））return 0;if （！rcu_lockdep_current_cpu_online（））return 0;return lock_is_held（&rcu_lock_map）;} 这段代码中加入了调试信息，去除调试信息，可以是以下的形式（其实这也是旧版本中的代码）： define rcu_dereference（p） （{ \typeof（p） _________p1 = p; \smp_read_barrier_depends（）; \（_________p1）; \}） 在赋值后加入优化屏障smp_read_barrier_depends（）。我们之前的第四行代码改为 foo fp = rcu_dereference（gbl_foo）;，就可以防止上述问题。 数据读取的完整性 还是通过例子来说明这个问题： 如图我们在原list中加入一个节点new到A之前，所要做的第一步是将new的指针指向A节点，第二步才是将Head的指针指向new。这样做的目的是当插入操作完成第一步的时候，对于链表的读取并不产生影响，而执行完第二步的时候，读线程如果读到new节点，也可以继续遍历链表。如果把这个过程反过来，第一步head指向new，而这时一个线程读到new，由于new的指针指向的是Null，这样将导致读线程无法读取到A，B等后续节点。从以上过程中，可以看出RCU并不保证读线程读取到new节点。如果该节点对程序产生影响，那么就需要外部调用来做相应的调整。如在文件系统中，通过RCU定位后，如果查找不到相应节点，就会进行其它形式的查找，相关内容等分析到文件系统的时候再进行叙述。 我们再看一下删除一个节点的例子： 如图我们希望删除B，这时候要做的就是将A的指针指向C，保持B的指针，然后删除程序将进入宽限期检测。由于B的内容并没有变更，读到B的线程仍然可以继续读取B的后续节点。B不能立即销毁，它必须等待宽限期结束后，才能进行相应销毁操作。由于A的节点已经指向了C，当宽限期开始之后所有的后续读操作通过A找到的是C，而B已经隐藏了，后续的读线程都不会读到它。这样就确保宽限期过后，删除B并不对系统造成影响。 小结 RCU的原理并不复杂，应用也很简单。但代码的实现确并不是那么容易，难点都集中在了宽限期的检测上，后续分析源代码的时候，我们可以看到一些极富技巧的实现方式。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_50662680/article/details/128449401。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...:发送HTTP请求的方法，还可以是SET或者POST /txt?hal=1000是请求根目录下的txt文件内容并传入参数hal=1000 HTTP/1.1表示HTTP版本是1.1 2、服务端传回HTTP响应 HTTP/1.0200OK Server:ReageWebServer Content-Type:text/html <!DOCTYPEhtmlPUBLIC"-//W3C//DTDXHTML1.0Strict//EN""http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> <htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <!--Copyright(c)2000-2008QuadralayCorporation.Allrightsreserved.--> <head> <title>WebWorksHelp5.0</title> </head> <body>wuff</body> </html> 前面四行（包括空行）是消息体，后面是消息。一般要指明消息体的长度，方便客户端的接收处理。 三、示例程序 ====================================================================== / 主要实现功能，处理浏览器的get请求信息，发送网页文件。处理404、403等错误。 1.实现绑定本机机器的1024端口作为ReageWeb服务提供网页服务的端口。（避免与机器上装有web服务器产生端口冲突） 2.实现get获取网页方式。 3.实现index.html作为网站的首页面 作者：Reage blog:http://blog.csdn.net/rentiansheng / include<stdio.h> include<stdlib.h> include<string.h> include<sys/types.h> include<sys/socket.h> include<sys/un.h> include<netinet/in.h> include<arpa/inet.h> include<fcntl.h> include<string.h> include<sys/stat.h> include<signal.h> defineMAX1024 intres_socket; voidapp_exit(); / @description:开始服务端监听 @parameter ip:web服务器的地址 port：web服务器的端口 @result：成功返回创建socket套接字标识，错误返回-1 / intsocket_listen(charip,unsignedshortintport){ intres_socket;//返回值 intres,on; structsockaddr_inaddress; structin_addrin_ip; res=res_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0); setsockopt(res_socket,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&on,sizeof(on)); memset(&address,0,sizeof(address)); address.sin_family=AF_INET; address.sin_port=htons(port); address.sin_addr.s_addr=htonl(INADDR_ANY);//inet_addr("127.0.0.1"); res=bind(res_socket,(structsockaddr)&address,sizeof(address)); if(res){printf("portisused,nottorepeatbind\n");exit(101);}; res=listen(res_socket,5); if(res){printf("listenportiserror;\n");exit(102);}; returnres_socket; } / @description:向客户端发送网页头文件的信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 / voidsend_http_head(intconn_socket,intstatus,chars_status,charfiletype){ charbuf[MAX]; memset(buf,0,MAX); sprintf(buf,"HTTP/1.0%d%s\r\n",status,s_status); sprintf(buf,"%sServer:ReageWebServer\r\n",buf); sprintf(buf,"%sContent-Type:%s\r\n\r\n",buf,filetype); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送错误页面信息 @parameter conn_socket:套接字描述符。 status:http协议的返回状态码。 @s_status:http协议的状态码的含义 @filetype:向客户端发送的文件类型 @msg:错误页面信息内容 / voidsend_page_error(intconn_socket,intstatus,chars_status,charmsg){ charbuf[MAX]; sprintf(buf,"<html><head></head><body><h1>%s</h1><hr>ReageWebServer0.01</body></head>",msg); send_http_head(conn_socket,status,s_status,"text/html"); write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } / @description:向客户端发送文件 @parameter conn_socket:套接字描述符。 @file:要发送文件路径 / intsend_html(intconn_socket,charfile){ intf; charbuf[MAX]; inttmp; structstatfile_s; //如果file为空，表示发送默认主页。主页暂时固定 if(0==strlen(file)){ strcpy(file,"index.html"); } //如果获取文件状态失败，表示文件不存的，发送404页面，暂时404页面内容固定。 if(stat(file,&file_s)){ send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagedoesnotimplementthismothod\n"); return0; } //如果不是文件或者无读权限，发送无法读取文件 if(!(S_ISREG(file_s.st_mode))||!(S_IRUSR&file_s.st_mode)){ send_page_error(conn_socket,403,"Forbidden","Forbidden<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } //发送头文件，现在只提供html页面 send_http_head(conn_socket,200,"OK","text/html"); f=open(file,O_RDONLY); if(0>f){ //打开文件失败，发送404页面，其实感觉发送5xx也可以的，服务器内部错误 send_page_error(conn_socket,404,"Notfound","Notfound<br/>Reagecouldn'treadthefile\n"); return0; } buf[MAX-1]=0;//将文件内容缓冲区最后的位设置位结束标志。 //发送文件的内容 while((tmp=read(f,buf,MAX-1))&&EOF!=tmp){ write(conn_socket,buf,strlen(buf)); } } / @description:提取url中可用的信息。访问的网页和数据访问方式 @parameter： conn_socket:与客户端链接的套接字 uri:要处理的url，注意不是浏览器中的url，而是浏览器发送的http请求 @resutl： / intdo_uri(intconn_socket,charuri){ charp; p=strchr(uri,'?'); if(p){p=0;p++;} send_html(conn_socket,uri); } voidulog(charmsg){} voidprint(charmsg){ ulog(msg); printf(msg); } intmain(intargc,charargv[]){ intconn_socket; inttmp; intline; structsockaddr_inclient_addr; charbuf[MAX]; intlen=sizeof(client_addr); charmethod[100],uri[MAX],version[100]; charpwd[1024]; res_socket=socket_listen("127.0.0.1",1024); //当按ctrl+c结束程序时调用，使用app_exit函数处理退出过程 signal(SIGINT,app_exit); while(1){ conn_socket=accept(res_socket,(structsockaddr)&client_addr,&len); printf("reage\n"); line=0; //从客户端获取请求信息 while(0==(tmp=read(conn_socket,buf,MAX-1))||tmp!=EOF){ buf[MAX-1]=0; break;//我只使用了第一行的请求信息，所以丢弃其他的信息 } //send_http_head(conn_socket,200,"text/html"); sscanf(buf,"%s%s%s",method,uri,version); //目前只处理get请求 if(!strcasecmp(method,"get")) //send_html(conn_socket,"h.html"); do_uri(conn_socket,uri+1); close(conn_socket); } } voidapp_exit(){ //回复ctrl+c组合键的默认行为 signal(SIGINT,SIG_DFL); //关闭服务端链接、释放服务端ip和端口 close(res_socket); printf("\n"); exit(0); } ====================================================================== 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/iteye_9368/article/details/82520401。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...镜像大小 虽然上面的方法可行，但生成的镜像体积有点大（大约150MB左右）。有没有办法让它更小呢？答案是有！这就是Docker的“多阶段构建”。 修改后的Dockerfile如下： dockerfile 第一阶段：构建阶段 FROM node:16-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build 假设你有一个build脚本 第二阶段：运行阶段 FROM node:16-alpine WORKDIR /app COPY --from=builder /app/dist ./dist 假设build后的文件存放在dist目录下 COPY package.json ./ RUN npm install --production EXPOSE 3000 CMD ["node", "dist/index.js"] 这里的关键在于“--from=builder”，它允许我们在第二个阶段复用第一个阶段的结果。这样就能让开发工具和测试依赖 stays 在它们该待的地方，而不是一股脑全塞进最终的镜像里，这样一来镜像就能瘦成一道闪电啦！ --- 7. 总结与展望 写到这里，我相信你已经对如何用Docker部署Node.js应用有了基本的认识。虽然过程中可能会遇到各种问题，但每一次尝试都是成长的机会。记得多查阅官方文档，多动手实践，这样才能真正掌握这项技能。 未来，随着云计算和微服务架构的普及，容器化将成为每个开发者必备的技能之一。所以，别犹豫啦，赶紧去试试呗！要是你有什么不懂的，或者想聊聊自己的经历，就尽管来找我聊天，咱们一起唠唠~咱们一起进步！ 最后，祝大家都能早日成为Docker高手！😄