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...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 点击上面↑「爱开发」关注我们 每晚10点，分享软件开发资源、社交电商资源 职场里，当你向领导提交辞职申请时，领导一般都会挽留你，不论你们之前工作上有什么过节的，他都会挽留你，领导挽留你的话都是真心实意的，起码在那一刻，他是真的想挽留你，当然，除非他早就看你不顺眼了，巴不得你早点走，那是另一回事，但即使他真的想赶你走，场面话相信他也会说的。 张工是一名java程序员，最近他就有了这样的困扰，其他同事一提交辞职申请领导就批准了，而他提了离职后，却被两个领导轮流极力挽留，感情牌，加薪牌都打了。怎么办？要不要留下来，新的offer也接了，薪资待遇也很满意。 有网友表示，既然决定辞职了，又有新的offer，就要勇敢迈出脚步。 辞职时，领导挽留，一般有下面几个原因： 1.人情世故，场面话是要有的 “怎么啦小洪，干得好好的怎么突然想走啊”，作为领导，客套话一般会说的。试想一下，领导不这样做，作为员工你心里肯定不好受，“这家伙，巴不得我早点走”至于你离开公司以后会不会跟别人说公司的坏话，那就跟他没有关系了，哪怕你是因为他才离职的。领导这种做法从另一方面看，也是保持“做人留一线，日后好相见的”想法，说不定你辞职后，事业一路高升。 2.跟绩效挂钩 部门有一个离职率，如果部门离职率过高，人事会对部门管理者进行考核，作为领导本人来说，他也不想因此被贴上管理存在问题的标签。 不知你有没有觉得，当部门的离职率超过20%的时候，你会发现领导对你们的态度发生了微妙的变化，对你们开始变得友好了。 3. 你的工作岗位在公司很重要，或者说公司一时半会找不到合适的人来替代你的工作，要是你辞职了，工作没有人接手，领导当然是努力挽留你了，给你加薪也不为过。 善意待人 今日你面试别人，别人明日可能面试你，软件行业这个圈子，有时候说小还真的小。好聚好散。 对此不知你是怎么看待的，欢迎交流！ -END- 往期精选推荐 闲聊区 育儿区 技术区 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/X8i0Bev/article/details/102812977。 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。

...加密算法对传输的数据进行加密，确保即使数据在传输过程中被截获，攻击者也无法解读其内容。 中间人攻击（MITM，Man-in-the-Middle Attack） , 这是一种网络攻击方式，在这种攻击中，攻击者秘密地插入自己成为两方通信的中介，能够读取、修改甚至伪造双方通信的内容。在讨论SeaTunnel中的SSL/TLS加密重要性时提到，如果没有启用SSL/TLS加密连接，企业的数据就如同“透明”般在网络上传输，容易遭受中间人攻击，导致数据泄露或篡改。 Keystore与Truststore , 在Java安全体系中，Keystore是一个包含私钥和/或证书的文件，用于存储应用程序的身份信息；而Truststore则是一个包含受信任的证书或者证书颁发机构列表的文件，用以验证远程服务器的身份。在配置SeaTunnel的SSL/TLS加密连接时，需要根据实际情况生成并配置这两个文件，其中Keystore通常用于存储客户端或服务器自身的身份凭证，Truststore则用于存储可信赖的第三方证书，以实现双方之间的相互认证和数据加密传输。

...消息队列中的敏感信息进行定期清理与备份。例如，结合开源工具如rabbitmq-consistent-hash-exchange和rabbitmq-message-deduplication，可以实现数据的有效去重和过期清理；同时，采用阿里云等提供的云存储服务进行定时增量备份，既保证了数据的安全存档，也减轻了本地磁盘的压力。 此外，随着微服务架构的普及，RabbitMQ作为核心的消息中间件组件，其性能优化与运维管理越来越受到业界关注。近期一篇发表在InfoQ的技术文章《深入剖析RabbitMQ性能调优策略》中，作者详细解读了如何从内存、网络、磁盘I/O等多个维度优化RabbitMQ，从而提升整体系统性能，降低故障发生概率。 综上所述，面对RabbitMQ服务器磁盘空间不足等现实问题，无论是采取自动化运维手段进行资源扩展，还是引入更先进的数据管理和备份策略，都是我们在构建和维护高可靠、高性能分布式系统过程中不可或缺的一环。持续跟进最新的技术发展与最佳实践，将有助于我们在实际工作中更好地应对挑战，保障业务的平稳运行。

...？如何快速对大量数据进行计算以生成实时推荐结果？这就要求底层的数据存储和处理平台必须具备高效的数据写入、查询以及实时分析能力。而DorisDB正是这样一款能完美应对这些挑战的工具。 4. 使用DorisDB构建实时推荐系统的实战 （1）数据实时写入 假设我们正在处理用户点击流数据，以下是一个简单的使用Python通过DorisDB的Java SDK将数据插入到表中的示例： java // 导入相关库 import org.apache.doris.hive.DorisClient; import org.apache.doris.thrift.TStatusCode; // 创建Doris客户端连接 DorisClient client = new DorisClient("FE_HOST", "FE_PORT"); // 准备要插入的数据 String sql = "INSERT INTO recommend_events(user_id, item_id, event_time) VALUES (?, ?, ?)"; List params = Arrays.asList(new Object[]{"user1", "item1", System.currentTimeMillis()}); // 执行插入操作 TStatusCode status = client.executeInsert(sql, params); // 检查执行状态 if (status == TStatusCode.OK) { System.out.println("Data inserted successfully!"); } else { System.out.println("Failed to insert data."); } （2）实时数据分析与推荐生成 利用DorisDB强大的SQL查询能力，我们可以轻松地对用户行为数据进行实时分析。例如，计算用户最近的行为热度以实时更新用户的兴趣标签： sql SELECT user_id, COUNT() as recent_activity FROM recommend_events WHERE event_time > NOW() - INTERVAL '1 HOUR' GROUP BY user_id; 有了这些实时更新的兴趣标签，我们就可以进一步结合协同过滤、深度学习等算法，在DorisDB上直接进行实时推荐结果的生成与计算。 5. 结论与思考 通过上述实例，我们能够深刻体会到DorisDB在构建实时推荐系统过程中的优势。无论是实时的数据写入、嗖嗖快的查询效率，还是那无比灵活的SQL支持，都让DorisDB在实时推荐系统的舞台上简直就像鱼儿游进了水里，畅快淋漓地展现它的实力。然而，选择技术这事儿可不是一次性就完事大吉了。要知道，业务会不断壮大，技术也在日新月异地进步，所以我们得时刻紧跟DorisDB以及其他那些最尖端技术的步伐。我们要持续打磨、优化咱们的实时推荐系统，让它变得更聪明、更精准，这样一来，才能更好地服务于每一位用户，让大家有更棒的体验。 6. 探讨与展望 尽管本文仅展示了DorisDB在实时推荐系统构建中的初步应用，但在实际项目中，可能还会遇到更复杂的问题，比如如何实现冷热数据分离、如何优化查询性能等。这都需要我们在实践中不断探索与尝试。不管怎样，DorisDB这款既强大又好用的实时分析数据库，可真是帮我们敲开了高效、精准实时推荐系统的神奇大门，让一切变得可能。未来，期待更多的开发者和企业能够借助DorisDB的力量，共同推动推荐系统的革新与发展。

...式精细管理API网关逻辑，进而避免因配置不当导致的前后端访问问题。 综上所述，面对前后端分离项目部署中的挑战，持续关注和学习容器编排平台及服务代理技术的最新发展动态，是提升系统稳定性和运维效率的关键所在。

...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 L2-007 家庭房产 （25 分） 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产，请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤1000），随后N行，每行按下列格式给出一个人的房产： 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号；父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号（如果已经过世，则显示-1）；k（0≤k≤5）是该人的子女的个数；孩子i是其子女的编号。 输出格式： 首先在第一行输出家庭个数（所有有亲属关系的人都属于同一个家庭）。随后按下列格式输出每个家庭的信息： 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出，若有并列，则按成员编号的升序输出。 输入样例： 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例： 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 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。

...)) // 对RDD进行映射操作 val mappedRDD = dataRDD.map(x => x 2) // 收集结果 val result = mappedRDD.collect() println(result.mkString(", ")) 4.4 容错机制 Spark的容错机制是其一大亮点。它通过RDD的血统信息（即RDD的操作历史）来重新计算丢失的数据。这就让Spark在处理像物联网设备这样的网络环境不稳定的情况时特别给力。 5. 结论 通过上述讨论，我们可以看到Spark确实是一个强大的工具，可以帮助我们有效地处理物联网设备产生的海量数据。虽说在实际操作中可能会碰到些难题，但只要我们好好设计和优化一下，Spark绝对能搞定这个活儿。希望这篇文章对你有所帮助，也欢迎你在实践中继续探索和分享你的经验！

...HP与Node.js进行交互？ 1. 使用HTTP协议 PHP和Node.js都可以通过HTTP协议进行通信。例如，我们可以使用PHP发送一个GET请求到Node.js的服务端，然后Node.js返回响应数据给PHP。以下是一个简单的示例代码： php $url = 'http://localhost:3000/api/data'; $data = file_get_contents($url); echo $data; ?> javascript const http = require('http'); const server = http.createServer((req, res) => { res.statusCode = 200; res.setHeader('Content-Type', 'application/json'); res.end(JSON.stringify({ data: 'Hello from Node.js!' })); }); server.listen(3000); 在这个示例中，PHP使用file_get_contents函数从Node.js获取数据，然后输出到网页上。Node.js则是利用了http这个模块，捣鼓出了一个HTTP服务器。每当它收到一个GET请求时，就会超级贴心地回传一个JSON格式的数据对象作为回应。 2. 使用WebSocket协议 除了HTTP协议，我们还可以使用WebSocket协议来进行PHP和Node.js的交互。WebSocket，你知道吧，就像是一种神奇的双向聊天管道。它能让浏览器或者客户端和服务器两者之间，始终保持实时、流畅的对话，而且啊，还用不着像以前那样，老是反复地发送HTTP请求，多高效便捷！以下是一个简单的示例代码： php $host = 'localhost'; $port = 3000; $socket = socket_create(AF_INET, SOCK_STREAM, SOL_TCP); socket_connect($socket, $host, $port); socket_write($socket, "GET / HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\nConnection: close\r\n\r\n"); $response = socket_read($socket, 1024); echo $response; socket_close($socket); ?> javascript const WebSocket = require('ws'); const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 }); wss.on('connection', ws => { ws.send('Hello from Node.js!'); ws.on('message', message => { console.log(Received message => ${message}); }); }); 在这个示例中，PHP使用socket_create和socket_connect函数创建了一个TCP连接，并向Node.js发送了一个HTTP GET请求。Node.js借助WebSocket模块，捣鼓出一个WebSocket服务器。每当有客户端小手一挥发起连接请求时，服务器就会立马给客户端回个消息。同时，它还耳聪目明地监听着客户端发来的每一条消息事件。 四、总结 总的来说，PHP和Node.js都是优秀的Web开发工具，它们有着各自的优点和适用场景。PHP这门语言，就像是企业级应用开发的传统老将，尤其在那些需要稳定、持久运行的场景里，它发挥得游刃有余。而Node.js呢，更像是实时交互和高并发处理领域的灵活小能手，对于那些要求快速响应、大量并发请求的应用开发，Node.js的表现绝对会让你眼前一亮，就像个活力十足的小伙子，轻松应对各种挑战。无论你挑哪个工具，咱都得把它独有的特点和优势摸得门儿清，然后把这些优势发挥到极致，这样才能让开发效率蹭蹭往上涨，同时保证咱们的应用程序质量杠杠滴。此外，咱们也得摸清楚PHP和Node.js是怎么联手合作的，这样一来，咱就能更巧妙地把这两门技术的优点用到极致，给咱们的开发工作添砖加瓦，创造出更多意想不到的可能性。

...使用 Consul 进行服务发现和配置管理。而 Consul 的强大功能也使得它成为了微服务架构中的重要一环。好嘞，大家伙儿肯定都想知道Consul这家伙到底支持哪些语言的客户端库吧？这可是许多开发者心里琢磨的问题呢！ 1. Consul 客户端库支持的语言 首先，我们需要明确的是，Consul 的客户端库主要支持 Java 和 Go 两种语言。这是因为，在企业级应用开发和系统编程这两大领域里，这两种语言各自扮演着无可替代的主力角色。就像是在各自的舞台上，它们是领衔主演，扛起了大旗。 1.1 Java 客户端库 Java 是一种广泛应用在企业级应用开发中的语言，其丰富的类库和强大的跨平台能力使其成为了 Consul 客户端库的重要选择。现在，官方推出了一个 Consul 客户端库，这家伙可是专门为 Java 7 或更新版本量身打造的。你要是用 Java 写程序，不管是做服务发现还是配置管理，只要有了这个库，一切都变得轻松加愉快，就像给你的应用程序装上了一对顺风耳和千里眼一样方便。 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Java 客户端库来获取 Consul 中的服务列表： java import com.ecwid.consul.v1.ConsulClient; import com.ecwid.consul.v1.kv.model.GetValue; import java.util.List; public class ConsulServiceDiscovery { public static void main(String[] args) { // 初始化 Consul 客户端 ConsulClient consulClient = new ConsulClient("localhost", 8500); // 获取所有可用的服务 List services = consulClient.getKVValue("/services"); for (GetValue service : services) { System.out.println(service.getKey() + ": " + service.getValue()); } } } 1.2 Go 客户端库 Go 是一种新兴的系统编程语言，因其简洁高效的特性受到了广大开发者的喜爱。你知道吗，Consul 的那个 Go 客户端库啊，就是专门用 Go 语言精心设计出来的。这样一来，我们开发者们就能轻轻松松地在自个儿的 Go 程序里头，借用 Consul 这个神器来进行服务发现和配置管理啦，简直就像开挂一样方便！ 下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Go 客户端库来获取 Consul 中的服务列表： go package main import ( "fmt" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 初始化 Consul 客户端 client, err := api.NewClient(api.DefaultConfig()) if err != nil { panic(err) } // 获取所有可用的服务 services, _, err := client.KV().Get("/services", nil) if err != nil { panic(err) } for _, service := range services { fmt.Printf("%s: %s\n", service.Key, service.Value) } } 2. 其他语言的支持情况 除了 Java 和 Go 之外，Consul 还支持其他一些语言的客户端库。例如，Python、Ruby、Node.js 等语言都有对应的 Consul 客户端库。 然而，需要注意的是，虽然这些客户端库都是由社区维护的，但并不保证所有的特性和功能都得到了完全的支持。所以呢，当你准备挑选拿个 Consul 客户端库来用的时候，千万记得要根据实际情况，好好掂量掂量、比对比对，再做决定。 3. 总结 综上所述，Consul 主要支持 Java 和 Go 两种语言的客户端库。虽然市面上还有其他语言版本的客户端库可以选择，不过呢，由于各个语言得到官方和社区支持的程度参差不齐，我建议你在实际用起来的时候，最好优先考虑一下Java和Go这两种语言的库。就像是选餐厅一样，不仅要看菜品丰富，还得看看人气和服务，对吧？这两个家伙就像是“官方认证、群众口碑好”的那两家店，值得你优先考虑。另外，说到挑选哪个语言的客户端库，咱们得结合自己手头的需求和技术装备来一番深思熟虑，做决定的时候可不能含糊。

...戳或其他业务关键字段进行分区： sql CREATE TABLE my_table ( id Int64, timestamp DateTime, data String ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp) ORDER BY (timestamp, id); 上述SQL语句创建了一个名为my_table的表，使用MergeTree引擎，并按照timestamp字段进行分区，按timestamp和id排序，这有助于提高针对时间范围的查询效率。 3. 调优配置参数 ClickHouse提供了一系列丰富的配置参数以适应不同的工作负载。比如，对于写入密集型场景，可以调整以下参数： yaml 1048576 增大插入块大小 16 调整后台线程池大小 16 最大并行查询线程数 这些参数可以根据实际服务器性能和业务需求进行适当调整，以达到最优写入性能。 4. 监控与运维管理 为了保证ClickHouse数据中心的稳定运行，必须配备完善的监控系统。ClickHouse自带Prometheus metrics exporter，方便集成各类监控工具： bash 启动Prometheus exporter clickhouse-server --metric_log_enabled=1 同时，合理规划备份与恢复策略，利用ClickHouse的备份工具或第三方工具实现定期备份，确保数据安全。 总结起来，配置ClickHouse数据中心是一个既需要深入理解技术原理，又需紧密结合业务实践的过程。当面对特定的需求时，我们得像玩转乐高积木一样，灵活运用ClickHouse的各种强大功能。从挑选合适的硬件设备开始，一步步搭建起集群架构，再到精心设计数据模型，以及日常的运维调优，每一个环节都不能落下，都要全面、细致地去琢磨和优化，确保整个系统运作流畅，高效满足需求。在这个过程中，我们得不断摸爬滚打、动动脑筋、灵活变通，才能让我们的ClickHouse数据中心持续进步，更上一层楼地为业务发展添砖加瓦、保驾护航。

...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 昨天看了这部片子，感觉一般，但还是一部可看的片子，不闷。 女杀手失忆之前挺酷的，之后感觉太柔弱了。 三个男主角都不错，不过方中信的形象应该更强悍一些才好，而千叶真一象极了邻居家的老大伯。 《孙子兵法》第六计 虚实计 …… 攻而必取者，攻其所不守也。 守而必固者，守其所必攻也。 故善攻者，敌不知其所守； 善守者，敌不知其所攻。 …… 进而不可御者，冲其虚也； 退而不可追者，速而不可及也。 故我欲战，敌虽高垒深沟，不得不与我战者，攻其所必救也； 我不欲战，虽画地而守之，敌不得与我战者，乖其所之也。 故形人而我无形，则我专而敌分。 …… 附录： 中文名称：第六计 英文名称：Explosive City 资源类型：DVDScr 发行时间：2004年11月04日 电影导演：梁德森 电影演员： 任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 地区：香港 语言：普通话 简介： 转自TLF论坛 片名：Explosive City 译名：第六计（又名爆裂都市） 导演：梁德森 主演：任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 时间：90分钟 类型：动作 上映日期：2004-11-4 官方网站：http://www.bakuretsu.jp/ 语言：国语 字幕：外挂中/英 剧情： （转自世纪环球在线） 某国际机场，来参加国际会议的邻埠高级官员容大刚正在与众多记者畅谈参会感 想，突然，一个神情冷漠的美貌女子从人群中闪出，只见她拔出手枪，对准容大刚连 开三枪，场内一片大乱。 机场刺杀案引起了警方极大的震惊，派来高级警务人员姚天明（方中信饰）协助 特警队张志诚(任达华饰)警司侦破此案。经过排查，行刺者是某国际恐怖组织的成员， 名叫北条真理（白田久子饰）。材料显示：北条真理生于日本的一个幸福的家庭，三 岁时被某国际恐怖组织首领“奥多桑”（千叶真一饰）看中，把她掳走，通过洗脑、 训练，使她成为恐怖组织的高级杀手。这次行动，她以记者身份潜入机场，射伤了目 标，自己也因此受伤被俘。 就在警方全力破案的同时，某国际恐怖组织的首领“奥多桑”带领部下悄悄潜入 该城，显然，他对上一次行的刺杀行动很不满意，准备亲自上阵了。在他的指挥下， 恐怖分子残忍的杀死了姚天明的太太，并绑架了他的儿子，借此要挟姚天明杀死北条 真理，姚天明在万般无奈中，执行了“奥多桑”的命令，“击毙”、劫持了北条真理， 一步步走进“奥多桑”精心设下的圈套，并因此被警方通缉。 姚天明一边躲避着警方的追捕，一边苦苦寻找“奥多桑”的足迹，寻机解救被绑 架的儿子；幸免于难的北条真理与姚天明从对立变成唇齿相依；在追击中渐渐恢复了 记忆，认出了“奥多桑”安插在警务队伍中的亲信——张志诚警司；令他们百思不得 其解的是，张警司本身就是负责保护容大刚的警卫人员，由他执行刺杀活动，不是更 稳妥吗？为什麼还要派遣北条真理进行明目张胆的刺杀活动？随着事态的发展，无意 中，姚天明在“奥多桑”钟爱的《孙子兵法》一书中发现了更大的秘密——可怕的第 六计…… 转载于:https://www.cnblogs.com/Silence/archive/2004/11/08/61332.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 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。

...Base Shell进行数据查询 接下来，我们将详细介绍如何使用HBase Shell进行数据查询。首先，我们需要打开HBase Shell，然后就可以开始使用各种命令了。 以下是一些基本的HBase Shell命令： 1. 列出所有表 list tables 2. 插入一行数据 sql put 'mytable', 'rowkey', 'columnfamily:qualifier', 'value' 3. 查询一行数据 sql get 'mytable', 'rowkey' 4. 删除一行数据 sql delete 'mytable', 'rowkey' 5. 批量删除多行数据 sql delete 'mytable', [ 'rowkey1', 'rowkey2' ] 四、深入理解HBase查询 然而，这只是HBase查询的基础知识。实际上，HBase查询的功能远比这强大得多。例如，我们可以使用通配符来模糊匹配行键，可以使用范围过滤器来筛选特定范围内的值，还可以使用复杂的组合过滤器来进行高级查询。 以下是一些更复杂的HBase查询示例： 1. 使用通配符模糊匹配行键 sql scan 'mytable', {filter: "RowFilter( PrefixFilter('rowprefix'))"} 2. 使用范围过滤器筛选特定范围内的值 sql scan 'mytable', {filter: "SingleColumnValueFilter(columnFamily, qualifier, CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL, value), SingleColumnValueFilter(columnFamily, qualifier, CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL, value) } 3. 使用组合过滤器进行高级查询 sql scan 'mytable', { filter: [ new org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator('value1'), new org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnCountGetFilter(2) ] } 五、结论 总的来说，HBase是一种功能强大的分布式数据库系统，非常适合用于大数据分析和流式处理应用。通过使用HBase Shell，我们可以方便地进行数据查询和管理。虽然HBase这玩意儿初学时可能会让你觉得有点像爬陡坡，不过只要你把那些基础概念和技术稳稳拿下，就完全能够游刃有余地处理各种眼花缭乱的复杂问题啦。 我相信，在未来的发展中，HBase会变得越来越重要，成为大数据领域的主流工具之一。嘿，老铁！如果你还没尝过HBase这个“甜头”，我真心拍胸脯推荐你，不妨抽点时间深入学习并动手实践一把。这绝对值得你投入精力去探索！你会发现，HBase能为你带来前所未有的体验和收获。

...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 文章目录 1 用户和用户标识号 1.1 用户 1.2 用户标识号 1.3 /etc/passwd文件 1.4 /etc/shadow文件 2 用户组和组标识号 2.1 用户组 2.2 用户组编号 2.3 /etc/group文件 3 用户管理 3.1 添加用户 3.1.1 useradd命令 3.1.2 adduser命令 3.2 修改用户信息：usermod 3.3 删除用户：userdel 3.4 修改用户密码：passwd 3.5 显示用户信息 3.6 用户间切换：su命令 3.7 受限的特权：sudo命令 4 用户组管理 4.1 添加用户组 4.1.1 addgroup命令 4.1.2 groupadd 4.2 修改用户组 4.3 删除用户组 5 权限管理 5.1 概述 5.1.1 权限组 5.1.2 基本权限类型 5.1.3 特殊权限 5.1.4 访问控制列表 5.2 改变文件所有者chown命令 5.3 改变文件所属组chgrp命令 5.4 设置权限掩码umask命令 5.5 修改文件访问权限 5.6 修改文件ACL：setfacl命令 5.7 查询文件的ACL 1 用户和用户标识号 1.1 用户 我们登录到Linux系统，使用的登录名和密码实际上就是用户的信息标识。 用户拥有账号、登录名、真实姓名、密码、主目录、默认shell等属性。 每个用户实际上代表了一组权限，而这些权限分别表示可以执行不同的操作，是能够获取系统资源的权限的集合。 1.2 用户标识号 Linux实际上并不直接认识用户的账号，而是查看用户标识号。 用户标识号（整数）： 0： root，超级用户。 1-499：系统用户，保证系统服务正常运行，一般不使用。 500-60000：普通用户，可登录系统，拥有一定的权限。管理员添加的用户在此范围内。 用户名和标识号不一定一一对应，Linux允许几个登录名对应同一个用户标识号。 系统内部管理进程和文件访问权限时使用用户标识号。 账号和标识号的对应关系在/etc/passwd文件中。 1.3 /etc/passwd文件 该文件所有者和所属组为root，除了root用户外只有读取的权限。 格式： 登录名：口令：用户标识号：组标识号：注释：用户主目录：Shell程序 登录名：同意系统中唯一，大小敏感。 口令：密码，root和用户可使用passwd命令修改。 用户标识号：唯一。 组标识号：每个用户可以同时属于多个组。 注释：相关信息，真实姓名、联系电话等。mail和finger等会使用这些信息。 用户主目录：用户登录后的默认工作目录。root为/root，一般用户在/home下。 Shell程序：登录后默认启动的Shell程序。 1.4 /etc/shadow文件 包含用户的密码和过期时间，只有root组可读写。 格式： 登录名：加密口令：最后一次修改时间：最小时间间隔：最大时间间隔：警告时间：密码禁用期：账户失效时间：保留字段 登录名：略。 加密口令：表示账户被锁定，！表示密码被锁定。其他的前三位表示加密方式。 最后一次修改时间：最近修改密码的时间，天为单位，1970年1月1日算起。 最小时间间隔：最小修改密码的时间间隔。 最大时间间隔：最长密码有效期，到期要求修改密码。 警告时间：密码过期后多久发出警告。 密码禁用期：密码过期后仍然接受的最长期限。 账号失效时间：账户的有效期，1970年1月1日算起，空串表示永不过期。 保留字段：保留将来使用。 2 用户组和组标识号 2.1 用户组 用户组指，一组权限和功能相类似的用户的集合。 Linux本身预定义了许多用户组，包括root、daemon、bin、sys等，用户可根据需要自行添加用户组。 用户组拥有组名、组标识号、组成员等属性。 2.2 用户组编号 Linux内部通过组标识号来标识用户组。 用户组信息保存在 /etc/group 中。 2.3 /etc/group文件 格式：组名：口令：组标识符：成员列表 /etc/passwd文件指定的用户组在/etc/group中不存在则无法登录。 3 用户管理 3.1 添加用户 3.1.1 useradd命令 命令： useradd [option] 登录名 option参数自行查阅。 一般加-m创建目录。 3.1.2 adduser命令 adduser [option] user 如果没有指定–system和–group选项，则创建普通用户。 否则创建系统用户或用户组。 3.2 修改用户信息：usermod 命令： usermod [option] 用户名 具体选项信息自行查阅。 3.3 删除用户：userdel 命令： userdel [option] 用户名 -f：强制删除（谨慎使用） -r：主目录中的文件一并删除。 3.4 修改用户密码：passwd 命令： passwd [option] 登录名 3.5 显示用户信息 命令： id [option] [用户] 3.6 用户间切换：su命令 命令： su [option] [用户名] 用户名为 - ，则切换到root用户。 3.7 受限的特权：sudo命令 sudo使得用户可以在自己的环境下，执行需要root权限的命令。 该信息保存在/etc/sudoers中。 4 用户组管理 4.1 添加用户组 4.1.1 addgroup命令 类似adduser 4.1.2 groupadd 类似useradd 4.2 修改用户组 类似usermod，使用groupmod。 4.3 删除用户组 类似userdel，使用groupdel。 5 权限管理 5.1 概述 5.1.1 权限组 一般创建文件的人为所有者，其所属的主组为所属组，其他用户为其他组。 5.1.2 基本权限类型 三种：读、写、执行。 权限及其表示值： 读：r或4 写：w或2 执行：x或1 5.1.3 特殊权限 setuid、setgid和黏滞位。 setuid和setgid能以文件所有者或所属组的身份运行。 黏滞位使得只有文件的所有者才可以重命名和删除文件。 5.1.4 访问控制列表 访问控制表ACL可以针对某个用户或者用户组单独设置访问权限。 5.2 改变文件所有者chown命令 命令： chown [option]...[owner][:[group]] file... 5.3 改变文件所属组chgrp命令 用户不受文件的文件主或超级用户不能修改组。 5.4 设置权限掩码umask命令 文件的权限为666-掩码 目录的权限为777-掩码 5.5 修改文件访问权限 命令： chmod [option]...mode[,mode]...file... “+”：增加权限 “-”：减少权限 “=”：设置权限 5.6 修改文件ACL：setfacl命令 命令： setfacl [option] file... 5.7 查询文件的ACL 命令： getfacl [文件名] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38262728/article/details/88686180。 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。

...库与Hadoop之间进行数据导入导出。在实际动手操作的时候，我们常常会碰上一个让人觉得有点反直觉的情况：就是那个Sqoop作业啊，你要是把它的并发程度调得过高，反而会让整体运行速度慢下来，就像车子轮胎气太足，开起来反而颠簸不稳一样。这篇文章咱们要一探究竟，把这个现象背后的秘密给挖出来，还会借助一些实际的代码案例，让大家能摸清楚它内在的门道和规律。 2. 并发度对Sqoop性能的影响 Sqoop作业的并发度，即一次导入或导出操作同时启动的任务数量，理论上讲，增加并发度可以提高任务执行速度，缩短总体运行时间。但事实并非总是如此。过高的并发度可能导致以下几个问题： - 网络带宽瓶颈：当并发抽取大量数据时，网络带宽可能会成为制约因素。你知道吗，就像在马路上开车，每辆 Sqoop 任务都好比一辆占用网络资源的小车。当高峰期来临时，所有这些小车同时挤上一条有限的“网络高速公路”，大家争先恐后地往前冲，结果就造成了大堵车，这样一来，数据传输的速度自然就被拖慢了。 - 源数据库压力过大：高并发读取会使得源数据库面临巨大的I/O和CPU压力，可能导致数据库响应变慢，甚至影响其他业务系统的正常运行。 - HDFS写入冲突：导入到HDFS时，若目标目录下的文件过多且并发写入，HDFS NameNode的压力也会增大，尤其是小文件过多的情况下，NameNode元数据管理负担加重，可能造成集群性能下降。 3. 代码示例与分析 下面以一段实际的Sqoop导入命令为例，演示如何设置并发度以及可能出现的问题： bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://dbserver:3306/mydatabase \ --username myuser --password mypassword \ --table mytable \ --target-dir /user/hadoop/sqoop_imports/mytable \ --m 10 这里设置并发度为10 假设上述命令导入的数据量极大，而数据库服务器和Hadoop集群都无法有效应对10个并发任务的压力，那么性能将会受到影响。正确的做法呢，就是得瞅准实际情况，比如数据库的响应速度啊、网络环境是否顺畅、HDFS存储的情况咋样这些因素，然后灵活调整并发度，找到最合适的那个“甜蜜点”。 4. 性能调优策略 面对Sqoop并发度设置过高导致性能下降的情况，我们可以采取以下策略进行优化： - 合理评估并设置并发度：基于数据库和Hadoop集群的实际硬件配置和当前负载情况，逐步调整并发度，观察性能变化，找到最佳并发度阈值。 - 分批次导入/导出：对于超大规模数据迁移，可考虑采用分批次的方式，每次只迁移部分数据，减小单次任务的并发度。 - 使用中间缓存层：如果条件允许，可以在数据库和Hadoop集群间引入数据缓冲区（如Redis、Kafka等），缓解两者之间的直接交互压力。 5. 结论与思考 在Sqoop作业并发度的设置上，我们不能盲目追求“越多越好”，而是需要根据具体场景综合权衡。其实说白了，Sqoop性能优化这事可不简单，它牵扯到很多方面的东东。咱得在实际操作中不断摸爬滚打、尝试探索，既得把工具本身的运行原理整明白，又得瞅准整个系统架构和各个组件之间的默契配合，才能让这玩意儿的效能噌噌噌往上涨。只有这样，才能真正发挥出Sqoop应有的效能，实现高效稳定的数据迁移。

...，或者根据特定时间段进行汇总统计的信息。 2. 设计原则 （1）分区键选择 在Cassandra中，分区键对于高效查询至关重要。当你在处理时间序列数据时，一个很接地气的做法就是拿时间来做分区的一部分。比如说，你可以把年、月、日、小时这些信息拼接起来，弄成一个复合型的分区键。这样一来，同一时间段的数据就会乖乖地呆在同一个分区里，这样咱们就能轻松高效地一次性读取到这一整段时期的数据了，明白吧？ cql CREATE TABLE sensor_data ( sensor_id uuid, event_time timestamp, data text, PRIMARY KEY ((sensor_id, date_of(event_time)), event_time) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (event_time DESC); 这里date_of(event_time)是对事件时间进行提取日期部分的操作，形成复合分区键，便于按天或更粗粒度进行分区。 （2）排序列簇与查询路径 使用CLUSTERING ORDER BY定义排序列簇，按照时间戳降序排列，确保最新数据能快速获取。 （3）限制行大小与集合使用 尽管Cassandra支持集合类型，但对于时间序列数据，应避免在一个集合内存放大量数据，以免读取性能受到影响。由于集合不会分页，如果需要存储连续的时序数据点，最好让每一行只包含单个数据点。 （4）宽行与稀疏索引 采用“宽行”策略，即每行代表一段时间窗口内的多个数据点属性，而不是每条数据一个行。这有助于减少跨分区查询，提高查询效率。同时呢，对于那些跟时间没关系的筛选条件，我们可以琢磨着用一下稀疏索引。不过得注意啦，这里有个“度”的把握，就是索引虽然能让查询速度嗖嗖提升，但同时也会让写入数据时的开销变大。所以嘞，咱们得在这两者之间找个最佳平衡点。 3. 示例设计 物联网传感器数据存储 假设我们有一个物联网项目，需要存储来自不同传感器的实时测量值： cql CREATE TABLE sensor_readings ( sensor_id uuid, reading_time timestamp, temperature float, humidity int, pressure double, PRIMARY KEY ((sensor_id, reading_time)) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC); 这个表结构中，sensor_id和reading_time共同组成复合分区键，每个传感器在某一时刻的温度、湿度和压力读数都存放在一行里。 4. 总结与思考 设计Cassandra时间序列数据表的关键在于理解数据访问模式并结合Cassandra的特性和局限性。选对分区键这招儿，就像给海量数据找个宽敞的储藏室，让它们能分散开来存放和快速找到；而把列簇整得井井有条，那就相当于帮我们轻松摸到最新鲜的数据，一抓一个准儿。再配上精心设计的宽行结构，加上恰到好处的索引策略，甭管查询需求怎么变花样，都能妥妥地满足你。 当然，具体实践时还需要根据业务的具体情况进行调整和优化，例如预测未来的数据增长规模、评估查询性能瓶颈以及是否需要进一步的数据压缩等措施。总的来说，用Cassandra搭建时间序列数据模型不是个一劳永逸的事儿，它更像是一个持久的观察、深度思考和反复调整优化的过程。只有这样，我们才能真正把Cassandra处理海量时序数据的洪荒之力给释放出来。

...，我们常常需要对数据进行过滤和分析，以便能够更清晰地看到特定条件下的数据特征。这就是所谓的“数据切片”。在Kibana中，数据切片可以帮助我们更高效地探索和理解我们的数据集。想象一下，你面前有一座数据的山脉，而数据切片就像是你的登山工具，帮助你在其中找到那些隐藏的宝藏。 2. Kibana中的数据切片工具 Kibana提供了多种工具来帮助我们实现数据切片，包括但不限于搜索栏、时间过滤器、索引模式以及可视化工具。这些工具凑在一起，就成了个超棒的数据分析神器，让我们可以从各种角度来好好研究数据，简直不要太爽！ 2.1 使用搜索栏进行基本数据切片 搜索栏是Kibana中最直接的数据切片工具之一。通过输入关键词，你可以快速筛选出符合特定条件的数据。例如，如果你想查看所有状态为“已完成”的订单，只需在搜索栏中输入status:completed即可。 代码示例： json GET /orders/_search { "query": { "match": { "status": "completed" } } } 2.2 利用时间过滤器进行时间切片 时间过滤器允许我们根据时间范围来筛选数据。这对于分析特定时间段内的趋势非常有用。比如，如果你想要查看过去一周内所有的用户登录记录，你可以设置时间过滤器来限定这个范围。 代码示例： json GET /logs/_search { "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-7d/d", "lt": "now/d" } } } } 2.3 使用索引模式进行多角度数据切片 索引模式允许你根据不同的字段来创建视图，从而从不同角度观察数据。比如说，你有个用户信息的大台账，里面记录了各种用户的小秘密，比如他们的位置和年龄啥的。那你可以根据这些小秘密，弄出好几个不同的小窗口来看，这样就能更清楚地知道你的用户都分布在哪儿啦！ 代码示例： json PUT /users/_mapping { "properties": { "location": { "type": "geo_point" }, "age": { "type": "integer" } } } 2.4 利用可视化工具进行高级数据切片 Kibana的可视化工具（如图表、仪表板）提供了强大的数据可视化能力，使我们可以直观地看到数据之间的关系。比如说，你可以画个饼图来看看各种产品卖得咋样，比例多大；还可以画个时间序列图，看看每天的销售额是涨了还是跌了。 代码示例： 虽然直接通过API创建可视化对象不是最常见的方式，但你可以通过Kibana的界面来设计你的可视化，并将其导出为JSON格式。下面是一个简单的示例，展示了如何通过API创建一个简单的柱状图： json POST /api/saved_objects/visualization { "attributes": { "title": "Sales by Category", "visState": "{\"title\":\"Sales by Category\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addTimeMarker\":false,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"addTimeAxis\":true,\"addDistributionBands\":false,\"scale\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"yAxis\":{},\"xAxis\":{},\"grid\":{},\"waterfall\":{} },\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"enabled\":true,\"type\":\"count\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{} },{\"id\":\"2\",\"enabled\":true,\"type\":\"terms\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"category\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"} }],\"listeners\":{} }", "uiStateJSON": "{}", "description": "", "version": 1, "kibanaSavedObjectMeta": { "searchSourceJSON": "{\"index\":\"sales\",\"filter\":[],\"highlight\":{},\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"\",\"analyze_wildcard\":true} }}" } }, "references": [], "migrationVersion": {}, "updated_at": "2023-09-28T00:00:00.000Z" } 3. 思考与实践 在实际操作中，数据切片并不仅仅是简单的过滤和查询，它还涉及到如何有效地组织和呈现数据。这就得咱们不停地试各种招儿，比如说用聚合函数搞更复杂的统计分析，或者搬出机器学习算法来预测未来的走向。每一次尝试都可能带来新的发现，让数据背后的故事更加生动有趣。 4. 结语 数据切片是数据分析中不可或缺的一部分，它帮助我们在海量数据中寻找有价值的信息。Kibana这家伙可真不赖，简直就是个数据分析神器，有了它，我们实现目标简直易如反掌！希望本文能为你提供一些灵感和思路，让你在数据分析的路上越走越远！ --- 以上就是本次关于如何在Kibana中实现数据切片的技术分享，希望能对你有所帮助。如果你有任何疑问或想了解更多内容，请随时留言讨论！

...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 2.1.1 Linux 目录及文件的基本操作 一、pwd命令 Linux中用pwd命令来查看当前工作目录的完整路径。 在不确定当前位置时，就会用pwd来判定当前目录在文件系统内的确切位置 命令格式：pwd 【选项】 常用参数 ：-P pwd -P 显示出实际路径。而非使用连接（link）路径 注意：选项-P 是大写的P，不要搞错。 使用pwd 显示了当前的路径 实例2. 使用pwd -P显示了返回连接的真实路径 二、cd命令 1.命令格式： cd【目录名】 2.命令功能： cd的命令作用是切换当前工作目录 参数以实例表示 实例1 切换工作目录到/opt/soft 实例2 切换工作目录至当前目录的上一级目录 实例3 返回前一个目录，至/opt/soft目录 实例4 切换工作目录到当前用户的家目录 三、ls命令 ls命令的含义是list显示目录与文件的信息。注意不加参数它显示除隐藏文件外的所有文件及目录的名字。 ls的格式 ls【选项】…【文件/目录】… 下面是常用的ls命令的应用 实例1 ls -l 以格式显示文件 这里显示的文件属性第一个字符‘-‘表示这是一个普通文件，第二个字段表示权限，第三个字段表示链接数，第四个字段表示所有者，第五个字段表示所属组，第六个字段表示文件大小，第七个字段表示时间，第八个地段表示文件名。 实例2 ls -a 查看包含以 . 开始的隐藏文件与目录信息 显示隐藏文件 实例3 ls-lh 以易读的格式显示文件的大小 以人性化更清晰的显示文件 实例4 ls– i 显示文件或目录的inode（i节点）编号 i节点可以看作是一个指向磁盘上该文件存储区的地址 四、touch 命令 touch命令可创建一个文件或者更改文件时间 实例1 touch a.txt 创建一个a.txt文件 一开始使用ls命令查看当前目录显示没有文件，然后使用touch命令创建了一个a.txt文件 实例2更改a.txt的时间 可以看到文件名没有改变，只有时间改变了 五、mkdir命令 mkdir命令可以创建一个目录 命令格式： mkdir 【选项】【文件名】 命令选项参数： -p ： 递归创建目录 -v ： 创建新目录显示信息 实例1 mkdir abc 创建一个空目录 实例2 mkdir -p test/test1 递归创建多个目录 实例3 mkdir-v hao 创建新目录显示信息 六、cp 命令 cp命令用来对一个或多个文件，目录进行拷贝 命令格式： cp【选项】【参数】 命令选项 -r 递归的复制子文件或子目录 -a 复制时保留源文档的所有属性（包括权限、时间等） 实例1 cp -a a.txt test 复制a.txt的所有属性复制到test 实例2 cp -r text /opt 复制text下的所有子文件到opt下 七、rm 命令 rm命令可以删除不需要的文件或者目录 命令格式 rm 【选项】【文件】 选项：-i 删除前，提示是否删除 -f 不提示，强制删除-r 递归删除，删除目录以及目录下的所有内容 实例1 rm -i a.txt删除a.txt 并显示提示 实例2 rm -f text 强制删除text 实例3 rm -r test 递归删除test下所有子文件 实例4 rm -rf hao 递归强制删除文件 八、mv命令 mv命令用来移动或者重命名文件或目录 实例1 mv a.txt b.txt 将a.txt改名为b.txt 实例2 mv b.txt /opt 将b.txt 移动到opt下 九、 find 命令 find命令用来搜索文件或目录 命令格式： find 【命令选项】【路径】【表达式选项】 命令选项： -empty 查找空白文件或目录 -group 按组查找 -name 按文档名称查找 -iname 按文档名称查找，且不区分大小写 -mtime 按修改时间查找 -size 按容量大小查找 -type 按文档类型查找，文件（f），目录（d），设备（b，c），链接(l)等 -user 按用户查找 -exec 对找到的档案执行特定的命令 -a 并且 -o 或者 查找当前目录下所有的普通文件 find ./ -type f 查找大于1mb的文件后列出文件的详细信息‘ find ./ -size +1M -exec ls – l {} ; 查找计算机中所有大于1mb的文件 find / -size +1M -a -type f 查找当前目录下名为hello.doc 的文档 find -name hello.doc 查找/root目录下所有名称以.log 结尾的文档 十、du命令 用来计算文件或目录的容量大小 命令格式： du 【选项】 【文件或目录】 命令选项： -h 人性化显示容量信息 -a 查看所有目录以及文件的容量信息 -s 仅显示总容量 实例1 du -h /opt 实例2 du -a /opt 实例3 du -s /opt 2.1.2查看文件内容 一、 cat 命令 cat命令用来查看文件内容 命令格式： cat 【选项】 【文件】 选项命令 -b 显示行号，空白行不显示行号 -n 显示行号，包含空白行 实例1. cat /opt/test 查看test里面的内容 实例2.cat -n /opt/test 显示行号 二、more命令和less命令 more命令可以分页查看文件内容，通过空格键查看下一页，q键则退出查看。 less命令也可以分页查看文件内容，空格是下一页，方向键可以上下翻页，q键退出查看 命令格式： more 【文件名】 用来查看指定文件 more -num 【文件名】 可以指定显示行数 less 【文件名】 查看指定文件 三、head 命令 head 命令可以查看文件头部内容，默认显示前10行 命令格式 head -6 【文件名】 显示的是文件前6行 head -n -6 【文件名】 显示除了最后6行最后的行 head -c 10 【文件名】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容，默认显示后10行 命令格式： tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式： wc 【选项】【文件】 选项： -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数，单词数，字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式： grep【选项】 匹配模式【文件】 选项： -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 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。

...据环境选择相应的文件进行编辑。添加或修改以下内容： properties nacos.core.auth.enabled=true nacos.core.auth.system.admin.password=your_strong_password_here 这里开启了Nacos的核心认证机制，并设置了管理员账户的密码。请确保使用一个足够复杂且安全的密码。 步骤二：重启Nacos服务 更改配置后，需要重启Nacos服务以使新配置生效。通过命令行执行： bash sh ./startup.sh -m standalone 或者如果是Windows环境： cmd cmd startup.cmd -m standalone 现在，当您访问Nacos控制台时，系统将会要求输入用户名和密码，也就是刚才配置的“nacos”账号及其对应密码。 3. 高级安全配置 集成第三方认证 为了进一步提升安全性，可以考虑集成如LDAP、AD或其他OAuth2.0等第三方认证服务。 示例代码：集成LDAP认证 在配置文件中增加如下内容： properties nacos.security.auth.system.type=ldap nacos.security.auth.ldap.url=ldap://your_ldap_server:port nacos.security.auth.ldap.base_dn=dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.user.search.base=ou=people nacos.security.auth.ldap.group.search.base=ou=groups nacos.security.auth.ldap.username=cn=admin,dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.password=your_ldap_admin_password 这里的示例展示了如何将Nacos与LDAP服务器进行集成，具体的URL、基础DN以及搜索路径需要根据实际的LDAP环境配置。 4. 探讨与思考 配置安全是个持续的过程，不只是启动初始的安全措施，还包括定期审计和更新策略。在企业级部署这块儿，我们真心实意地建议你们采取更为严苛的身份验证和授权规则。就像这样，比如限制IP访问权限，只让白名单上的IP能进来；再比如，全面启用HTTPS加密通信，确保传输过程的安全性；更进一步，对于那些至关重要的操作，完全可以考虑启动二次验证机制，多上一道保险，让安全性妥妥的。 此外，时刻保持Nacos版本的更新也相当重要，及时修复官方发布的安全漏洞，避免因旧版软件导致的风险。 总之，理解并实践Nacos的安全访问配置，不仅是保护我们自身服务配置信息安全的有力屏障，更是构建健壮、可靠云原生架构不可或缺的一环。希望这篇文能实实在在帮到大家，在实际操作中更加游刃有余地对付这些挑战，让Nacos变成你手中一把趁手的利器，而不是藏在暗处的安全隐患。

...发一些让人头疼的业务逻辑问题。 3. 面对数据丢失的应对策略 （1）备份与恢复方案 虽然Memcached本身不具备数据持久化的功能，但我们可以通过其他方式间接实现数据的持久化。例如，可以定期将Memcached中的数据备份到数据库或其他持久化存储中： python 假设有一个从Memcached获取并持久化数据到MySQL的过程 def backup_to_mysql(): all_items = mc.get_multi(mc.keys()) for key, value in all_items.items(): save_to_mysql(key, value) 自定义保存到MySQL的函数 （2）组合使用Redis等具备持久化的缓存系统 另一个可行的方案是结合使用Redis等既具有高速缓存特性和又能持久化数据的系统。Redis不仅可以提供类似Memcached的内存缓存服务，还支持RDB和AOF两种持久化机制，能在一定程度上解决数据丢失的问题。 python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('key', 'value') 在Redis中设置键值对，即使服务器重启，数据也能通过持久化机制得以恢复 （3）架构层面优化 在大型分布式系统中，可以通过设计冗余和分布式存储策略来降低单点故障带来的影响。比如，我们可以像搭积木那样部署多个Memcached实例，然后用一致性哈希这类聪明的算法给它们分配工作量和切分数据块。这样不仅能确保整体负载均衡，还能保证每一份数据都有好几个备份，分别存放在不同的节点上，就像把鸡蛋放在不同的篮子里一样，安全又可靠。 4. 结语 人类视角的理解与思考 面对Memcached数据丢失的问题，开发者们不能止步于理解其原理，更应积极寻求有效的应对策略。这就像生活中我们对待易逝的事物，尽管明白“天下无不散之筵席”，但我们依然会拍照留念、撰写日记，以期留住美好瞬间。同样，在我们使用Memcached这玩意儿的时候，也得充分了解它的脾性，借助一些巧妙的技术手段和设计架构，让数据既能痛快地享受高速缓存带来的速度福利，又能机智地避开数据丢失的坑。只有这样，我们的系统才能在效率与可靠性之间取得最佳平衡，更好地服务于业务需求。

...我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 什么是LCA? 话不多说,同志们先来康康LCA是什么东西.(逃 LCA“光辉”是印度斯坦航空公司(HAL)为满足印度空军需要研制的单座单发轻型全天候超音速战斗攻击机，主要任务是争夺制空权、近距支援，是印度自行研制的第一种高性能战斗机。------摘自百度百科 当然,同志们认识的LCA可不是那个 研制了三十年的 烂玩意. 在信息学竞赛中,LCA指的是"Lowest Common Ancestors",即"最近公共祖先".算法目的是在一颗有根树中,求出结点\(x\)和\(y\)最近的公共祖先. 那么什么是最近的公共祖先呢?斯大林格勒的拖拉机工人们给出了这样一幅图: 首先我们得理解祖先的概念.对与任意一个树上的结点,与它有亲缘关系,且深度比它小的结点都是它的祖先. 在这幅图中,3号结点的祖先为2和1,6号结点的祖先为5和1,所以它们有公共的祖先1,所以说3和6的LCA为1. 再举一个例子,3结点的祖先为2和1,4号结点的祖先为2和1,它们有公共祖先2和1,但是2是距离它们最近的祖先,所以说3和4的LCA为2. 怎样 建设 求出LCA? 求LCA一般可用到倍增,Tarjan(不是用于缩点那个Tarjan)这两种算法,在这里一一讲解. 倍增版LCA 主体思想(请勿联想到某金姓领导人) 倍增是一种二进制拆分的思想,其已广泛应用于ST表,求解LCA等算法,为我国生产力的发展,推进共产主义的早日实现做出了巨大贡献. 实现方式 类比ST表的实现方式,同志们可以设\(path[i][j]\)为结点i向上跳\(2^j\)后到达的结点.显然,\(path[i][0]\)就是\(i\)结点的父亲. 那么如何进行二进制拆分呢?显然,\(path[i][j-1]\)向上再跳\(2^{j-1}\)次后到达的结点就是\(path[i][j]\). 于是同志们可以这样预处理: path[i][j]=path[f[i][j-1]][j-1]; 意为:\(i\)号结点向上跳\(2^j\)个长度到达的结点,等于\(i\)号结点向上跳\(2^{j-1}\)个结点到达的结点再向上跳\(2^{j-1}\)个结点. 然后将两个结点提至同一深度,不断地向上跳即可求出它们的LCA. 建设 求出LCA的具体步骤 进行预处理. 把结点x和y调整至同一高度. 将结点x和y同时向上调整,保持深度一致且二点不相会.具体地说,就是将\(x\)和\(y\)以此向上走\(k\)=\(2^{logn}\),...,\(2^1\),\(2^0\)步,如果\(path[x][k]\)!=\(path[y][k]\)(即两点还未相会),就令\(x\)=\(path[x][k]\),\(y\)=\(path[y][k]\). 这时\(x\)与\(y\)只差一步就相会了,返回\(path[x][0]\),即\(x\)的父亲,即为\(x\)和\(y\)的LCA. 该算法的时间复杂度为\(O(log2(Depth))\) 模板题 代码: include<cstdio>include<cstring>include<algorithm>include<iomanip>include<vector>using namespace std;struct edge{int next,to;}e[1000010];int n,m,s,size;int head[500010],depth[500010],path[500010][51];void EdgeAdd(int,int);int LCA(int,int);void DFS(int,int);int main(){memset(head,-1,sizeof(head));scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);for(int _=1;_<=n-1;_++){int father,son;scanf("%d%d",&father,&son);EdgeAdd(father,son);EdgeAdd(son,father);}DFS(s,0);for(int _=1;_<=m;_++){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d\n",LCA(a,b));}return 0;}void EdgeAdd(int from,int to){e[++size].to=to;e[size].next=head[from];head[from]=size;}void DFS(int from,int father){depth[from]=depth[father]+1;path[from][0]=father;for(int _=1;(1<<_)<=depth[from];_++){path[from][_]=path[path[from][_-1]][_-1];}for(int _=head[from];_!=-1;_=e[_].next){int to=e[_].to;if(to!=father){DFS(to,from);} }}int LCA(int a,int b){if(depth[a]>depth[b]){swap(a,b);}for(int _=20;_>=0;_--){if(depth[a]<=depth[b]-(1<<_)){b=path[b][_];} }if(a==b){return a;}for(int _=20;_>=0;_--){if(path[a][_]==path[b][_]){continue;}else{a=path[a][_];b=path[b][_];} }return path[a][0];} Tarjan版LCA Tarjan版的LCA是离线的,而上文介绍的倍增版LCA是在线的,所以说如果不是直接输出LCA的话,需要一个数组来记录它. 主体思想 从根结点遍历这棵树,遍历到每个结点并使用并查集记录父子关系. 实现方式 用并查集记录父子关系,将遍历过的点合并为一颗树. 若两个结点\(x\),\(y\)分别位于结点\(a\)的左右子树中,那么结点\(a\)就为\(x\)与\(y\)的LCA. 考虑到该结点本身就是自己的LCA的情况,做出如下修改: 若\(a\)是\(x\)和\(y\)的祖先之一,且\(x\)和\(y\)分别在\(a\)的左右子树中,那么\(a\)便是\(x\)和\(y\)的LCA. 这个定理便是Tarjan版LCA的实现基础. 具体步骤 当遍历到一个结点\(x\)时,有以下步骤: 把这个结点标记为已访问. 遍历这个结点的子结点\(y\),并在回溯时用并查集合并\(x\)和\(y\). 遍历与当前结点有查询关系的结点\(z\),如果\(z\)已被访问,则它们的LCA就为\(find(z)\). 需要同志们注意的是,存查询关系的时候是要双向存储的. 该算法的时间复杂度为\(O(n+m)\) Tarjan版的LCA很少用到,但为了方便理解,这里引用了参考文献2里的代码,望原博主不要介意. 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n,k,q,v[100000];map<pair<int,int>,int> ans;//存答案int t[100000][10],top[100000];//存储查询关系struct node{int l,r;};node s[100000];/并查集/int fa[100000];void reset(){for (int i=1;i<=n;i++){fa[i]=i;} }int getfa(int x){return fa[x]==x?x:getfa(fa[x]);}void marge(int x,int y){fa[getfa(y)]=getfa(x);}/------/void tarjan(int x){v[x]=1;//标记已访问node p=s[x];//获取当前结点结构体if (p.l!=-1){tarjan(p.l);marge(x,p.l);}if (p.r!=-1){tarjan(p.r);marge(x,p.r);}//分别对l和r结点进行操作for (int i=1;i<=top[x];i++){if (v[t[x][i]]){cout<<getfa(t[x][i])<<endl;}//输出} }int main(){cin>>n>>q;for (int i=1;i<=n;i++){cin>>s[i].l>>s[i].r;}for (int i=1;i<=q;i++){int a,b;cin>>a>>b;t[a][++top[a]]=b;//存储查询关系t[b][++top[b]]=a;}reset();//初始化并查集tarjan(1);//tarjan 求 LCA} 参考文献 参考文献1 参考文献2 参考文献3 转载于:https://www.cnblogs.com/Lemir3/p/11112663.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_30736301/article/details/96105162。 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。

...基于Hadoop平台进行多维数据立方体的预计算。通过定义维度和度量，Kylin将原始数据转化为预先计算好的聚合结果存储在分布式存储系统中，大大提升了查询效率。 java // 示例：创建Kylin Cube CubeInstance cube = new CubeInstance(); cube.setName("sales_cube"); cube.setDesc("A cube for sales analysis"); List tableRefs = ...; // 指定源表信息 cube.setTableRefs(tableRefs); List segments = ...; // 配置分段和维度度量 cube.setSegments(segments); kylinServer.createCube(cube); 2.2 查询优化（3.2） 用户在执行查询时，Kylin会将查询条件映射到预计算好的立方体上，直接返回结果，避免了实时扫描大量原始数据的过程。 java // 示例：使用Kylin进行查询 KylinQuery query = new KylinQuery(); query.setCubeName("sales_cube"); Map dimensions = ...; // 设置维度条件 Map metrics = ...; // 设置度量条件 query.setDimensions(dimensions); query.setMetrics(metrics); Result result = kylinServer.execute(query); 三、Kylin的应用价值探讨（4） 3.1 性能提升（4.1） 通过上述代码示例我们可以直观地感受到，Kylin通过预计算策略极大程度地提高了查询性能，使得企业能够迅速洞察业务趋势，做出决策。 3.2 资源优化（4.2） 此外，Kylin还能有效降低大数据环境下硬件资源的消耗，帮助企业节省成本。这种通过时间换空间的方式，符合很多企业对于大数据分析的实际需求。 结语（5） Apache Kylin在大数据分析领域的成功，正是源自于对现实挑战的深度洞察和技术层面的创新实践。每一个代码片段都蕴含着开发者们对于优化数据处理效能的执着追求和深刻思考。现如今，Kylin已经成功进化为全球众多企业和开发者心头好，他们把它视为处理大数据的超级神器。它持续不断地帮助企业，在浩瀚的数据海洋里淘金，挖出那些深藏不露的价值宝藏。 以上只是Kylin的一小部分故事，更多关于Kylin如何改变大数据处理格局的故事，还有待我们在实际操作与探索中进一步发现和书写。

...更好地应对多任务同时进行时可能出现的问题，确保系统稳稳当当的不掉链子。 最后，我想说的是，技术的学习是一个不断积累的过程。有时候，我们会觉得某些概念很难理解，但这都是正常的。只要我们保持好奇心和探索精神，总有一天会豁然开朗。希望你们能够持续学习，不断进步！ 谢谢大家！