[Android手机root后修改host...]的搜索结果

...S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。

...强了对Parquet文件格式的支持，使得列式存储的优势在更多场景下得以充分发挥，进一步提升了数据读取速度和查询效率。 同时，针对当前实时分析与交互式查询的需求增加，Impala也在持续优化其内存管理和资源调度算法，确保在处理海量数据时仍能保持低延迟响应。不仅如此，新版Impala还加强了与Apache Kudu的集成，为用户提供了一种更为灵活的数据更新方案，满足混合读写工作负载的需求。 值得注意的是，在实际应用中，如何结合硬件配置、数据规模以及业务场景进行深度调优，仍然是最大化发挥Impala潜力的关键。因此，业界专家建议用户密切关注Impala社区的发展动态，并结合官方文档与最佳实践，不断探索和优化自身的查询策略及系统配置，以适应日新月异的大数据环境挑战。

...越普遍了，出门在外，手机、平板啥的都成了我们随身的小伙伴。所以啊，咱们在设计网站或者网页内容的时候，就得好好下点功夫，确保不管是在大屏幕的电脑上，还是小屏幕的手机上，都能看得舒舒服服，顺眼又顺手。这样子，不管是看新闻、逛商城还是查资料，用户都能有个好心情，咱们的网站也就更受欢迎啦！哎呀，Bootstrap这个家伙可真够厉害的！它就像是个超级英雄，专门给咱们前端开发大神们提供了一大堆牛逼哄哄的工具和组件。就拿它来搭建响应式网站来说吧，那简直就是分分钟的事儿，轻轻松松就能搞定，让网站在各种设备上都能完美展示，大小屏幕无缝切换，简直不要太爽！本文将深入探讨如何利用 Bootstrap 的特性，特别是在移动设备上优化表格的显示，使之既美观又实用。 Bootstrap 基础知识回顾 Bootstrap 提供了一系列用于构建响应式网页的预定义类和组件，包括表格。Bootstrap 的表格组件允许你轻松地创建结构良好的表格，同时保证其在不同设备上的可读性和美观性。基本的表格可以通过 1. 使用响应式表格容器 元素结合 Bootstrap 的类来创建，如 .table 用于提供基础样式，.table-responsive 则用于包裹在需要滚动的表格内，以适应小屏幕设备。 移动设备优先原则Bootstrap 的核心理念之一是“移动设备优先”，这意味着首先考虑在小屏幕上展示内容，并确保其可用性。对于表格而言，这意味着我们需要特别注意其在手机和平板等小屏幕设备上的表现。以下是几个关键步骤来优化 Bootstrap 表格在移动设备上的显示： html 姓名 职位 部门 张三 工程师 研发部 2. 使用折叠显示 当表格内容过多时，可以采用折叠显示机制，仅显示部分数据，用户点击后显示完整列表。这可以通过 JavaScript 或 Bootstrap 的插件实现，如 bootstrap-table 提供的滚动功能。 html 3. 优化视觉体验 使用 Bootstrap 的颜色、字体和间距类来增强表格的视觉吸引力。例如，可以为表格添加阴影效果，使其在小屏幕设备上更加突出。 html 4. 自定义分页和排序 对于大型数据集，提供分页和排序选项是必要的。Bootstrap 和其他前端库提供了丰富的插件来实现这一功能，使得用户能够方便地浏览大量数据。 html Total: { { total } } 刷新 排序 结论 优化 Bootstrap 表格在移动设备上的显示是一个综合性的任务，涉及到响应式设计、交互元素的加入以及用户体验的提升。嘿，朋友们！想要让你的网站在手机和平板上也超棒吗？那就得看看我这招啦！通过采用一些聪明的策略和实际的代码实例，你可以让网页在大屏幕和小屏幕上都玩得转！不管是在手机上滑来滑去，还是在平板上轻轻触碰，都能给你带来顺畅、清晰又易用的体验。这样一来，无论用户是用手机还是平板，都能享受到你的网站带来的乐趣！所以，别再犹豫了，快去试试吧！记住，设计的目标始终是让信息清晰、易于访问，无论用户是在哪里查看。随着技术的不断进步，这些优化方法也将不断发展和完善，因此持续学习和实践是保持网站适应性的重要途径。

这篇文章聚焦于Memcached内存缓存系统中的数据丢失问题，由于其设计上不支持持久化，服务器重启或故障时会导致内存中数据消失。为解决这一挑战，提出了包括定期备份恢复至数据库、组合使用Redis等具有持久化能力的缓存系统在内的应对策略。同时，在架构层面，通过冗余部署和一致性哈希实现分布式存储，以降低单点故障对数据完整性的威胁。在实际应用中，开发者需结合 Memcached 的高速缓存优势与Redis等工具的数据持久性特点，确保系统兼顾性能与可靠性。

...为你创建好所有的项目文件和目录结构，包括pom.xml和src/main/java/com/example/springbootmongoapp等文件。 4. 配置SpringBoot和MongoDB 在创建好项目之后，我们需要进行一些配置工作。首先，我们需要在pom.xml文件中添加SpringDataMongoDB的依赖： xml org.springframework.boot spring-boot-starter-data-mongodb 这行代码的意思是我们需要使用SpringDataMongoDB来处理MongoDB的相关操作。然后，我们需要在application.properties文件中添加MongoDB的连接信息： properties spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/mydb 这行代码的意思是我们的MongoDB服务器位于本地主机的27017端口上，且数据库名为mydb。 5. 使用MongoTemplate操作MongoDB 在配置完成后，我们就可以开始使用MongoTemplate来操作MongoDB了。MongoTemplate是SpringDataMongoDB提供的一个类，它可以帮助我们执行各种数据库操作。下面是一些基本的操作示例： java @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; public void insert(String collectionName, String id, Object entity) { mongoTemplate.insert(entity, collectionName); } public List find(String collectionName, Query query) { return mongoTemplate.find(query, Object.class, collectionName); } 6. 使用Repository操作MongoDB 除了MongoTemplate之外，SpringDataMongoDB还提供了Repository接口，它可以帮助我们更加方便地进行数据库操作。我们完全可以把这个接口“继承”下来，然后自己动手编写几个核心的方法，就像是插入数据、查找信息、更新记录、删除项目这些基本操作，让它们各司其职，活跃在我们的程序里。下面是一个简单的示例： java @Repository public interface UserRepository extends MongoRepository { User findByUsername(String username); void deleteByUsername(String username); default void save(User user) { if (user.getId() == null) { user.setId(UUID.randomUUID().toString()); } super.save(user); } @Query(value = "{'username':?0}") List findByUsername(String username); } 7. 总结 总的来说，SpringBoot与MongoDB的集成是非常简单和便捷的。只需要几步简单的配置，我们就可以使用SpringBoot的强大功能来操作MongoDB。而且你知道吗，SpringDataMongoDB这家伙还藏着不少好东西嘞，像数据映射、查询、聚合这些高级功能，全都是它的拿手好戏。这样一来，我们开发应用程序就能又快又高效，简直像是插上了小翅膀一样飞速前进！所以，如果你正在琢磨着用NoSQL数据库来搭建你的数据存储方案，那我真心实意地拍胸脯推荐你试试SpringBoot配上MongoDB这个黄金组合，准保不会让你失望！

...：当多个线程试图同时修改同一个文档时，可能会导致数据不一致。 - 性能瓶颈：如果不能有效管理并发访问，可能会导致系统性能下降。 2. 理解并发控制的基本原理 在深入探讨之前，让我们先了解一下什么是并发控制。简单说，这就是一种规则，用来管理多个线程或进程怎么公平地使用同一个资源，这样大家的数据才不会乱套，保持一致和完整。在Lucene里头，通常会用到锁来处理并发问题，不过Lucene也挺贴心的，给开发者们准备了一些高级功能，让大家能更灵活地掌控多线程访问的事儿。 并发控制的基本策略： - 乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）：这种策略假设冲突很少发生，因此在大多数情况下不会加锁。当检测到冲突时，会抛出异常，需要重试操作。 - 悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control）：这种策略假设冲突很常见，因此会提前锁定资源，直到操作完成。 在Lucene中，我们可以选择适合自己的策略，以达到最佳的性能和数据一致性。 3. Apache Lucene中的并发控制实现 接下来，我们将通过一些实际的例子，看看如何在Apache Lucene中实现并发控制。 示例1：使用IndexWriter添加文档 java // 创建IndexWriter实例 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "This is a test document.", Field.Store.YES)); writer.addDocument(doc); 在这个例子中，我们创建了一个IndexWriter实例，并向索引中添加了一个文档。这个地方没提并发控制的事儿，但要是碰上高并发的情况，我们就得琢磨琢磨怎么管好一堆线程去抢同一个IndexWriter了。毕竟大家都挤在一起用一个东西，很容易出问题嘛。 示例2：使用并发控制策略 java // 使用乐观并发控制策略 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); config.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND); config.setRAMBufferSizeMB(256.0); config.setMaxBufferedDocs(1000); config.setMergeScheduler(new ConcurrentMergeScheduler()); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "This is another test document.", Field.Store.YES)); writer.addDocument(doc); 在这个例子中，我们通过设置IndexWriterConfig来启用并发控制。这里我们使用了ConcurrentMergeScheduler，这是一个允许并发执行合并操作的调度器，从而提高索引更新的效率。 4. 深入探讨 在高并发场景下的最佳实践 在高并发环境下，合理地设计并发控制策略对于保证系统的性能至关重要。除了上述提到的技术细节外，还有一些通用的最佳实践值得我们关注： - 最小化锁的范围：尽可能减少锁定的资源和时间，以降低死锁的风险并提高并发度。 - 使用批量操作：批量处理可以显著减少对资源的请求次数，从而提高整体吞吐量。 - 监控和调优：定期监控系统性能，并根据实际情况调整并发控制策略。 结语：一起探索更多可能性 通过本文的探讨，希望你对Apache Lucene中的索引并发控制有了更深刻的理解。记住，技术的进步永无止境，而掌握这些基础知识只是开始。在未来的学习和实践中，不妨多尝试不同的配置和策略，探索更多可能，让我们的应用在大数据时代下也能游刃有余！ 好了，今天的分享就到这里。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言讨论！

...；若键已存在，则不会修改键的值并返回0。在实现分布式锁时，SETNX命令常被用来尝试获取锁，只有首次请求的客户端才能成功设置键值对，从而实现互斥锁的功能。

...ecurity的配置文件中错误地设置了权限规则。 - 逻辑漏洞：例如，在进行权限验证之前，就已经执行了敏感操作。 - 测试不足：在上线前没有充分地测试各种边界条件下的权限情况。 案例分享： 有一次，我在一个项目中负责权限模块的开发。最开始我觉得一切风平浪静，直到有天一个同事告诉我，他居然能删掉其他人的账户，这下可把我吓了一跳。折腾了一番后，我才明白问题出在哪——原来是在执行删除操作之前，我忘了仔细检查用户的权限，就直接动手删东西了。这个错误让我深刻认识到，即使是最基本的安全措施，也必须做到位。 3. 如何避免权限管理失败 既然已经知道了可能导致权限管理失败的因素，那么如何避免呢？这里有几个建议： - 严格遵循最小权限原则：确保每个用户仅能访问他们被明确允许访问的资源。 - 全面的测试：不仅要测试正常情况下的权限验证，还要测试各种异常情况，如非法请求等。 - 持续学习与更新：安全是一个不断变化的领域，新的攻击手段和技术层出不穷，因此保持学习的态度非常重要。 代码示例： 为了进一步加强我们的权限管理，我们可以使用更复杂的权限模型，如RBAC（基于角色的访问控制）。下面是一个使用Spring Security结合RBAC的简单示例： java @Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.authorizeRequests() .antMatchers("/admin/").hasRole("ADMIN") .anyRequest().authenticated() .and() .formLogin().permitAll(); } @Autowired public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth.inMemoryAuthentication() .withUser("user").password("{noop}password").roles("USER") .and() .withUser("admin").password("{noop}password").roles("ADMIN"); } } 在这个配置中，我们定义了两种角色：USER和ADMIN。嘿，你知道吗？只要网址里有/admin/这串字符的请求，都得得有个ADMIN的大角色才能打开。其他的请求嘛，就简单多了，只要登录了就行。 4. 结语 权限管理的艺术 权限管理不仅是技术上的挑战，更是对开发者细心和耐心的考验。希望看完这篇文章，你不仅能get到一些实用的技术小技巧，还能深刻理解到权限管理这事儿有多重要，毕竟安全无小事嘛！记住，安全永远是第一位的！ 好了，这就是今天的分享。如果你有任何想法或疑问，欢迎随时留言交流。希望我的经验对你有所帮助，让我们一起努力，构建更加安全的应用吧！

...CA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。

...都是从用户输入或配置文件中获取的变量。这种方式使得我们的查询更加灵活，能够适应不同的业务场景。 4. 总结与反思 通过这篇文章，我们探索了如何在PostgreSQL中有效地实现数据的分页和排序功能。别看这些技术好像挺简单，其实它们对提升用户体验和让系统跑得更顺畅可重要着呢！当然啦，随着项目的不断推进，你可能会碰到更多棘手的问题，比如说要应对大量的同时访问，还得绞尽脑汁优化查询速度啥的。不过别担心，掌握了基础之后，一切都会变得容易起来。 希望这篇技术分享对你有所帮助，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验。让我们一起进步，共同成长！ --- 这就是我关于“如何在数据库中实现数据的分页和排序功能？”的全部内容啦！如果你对PostgreSQL或者其他数据库技术有任何疑问或见解，记得留言哦。编程路上，我们一起加油！

...：检查Hive的配置文件，确保所有设置都是正确的，并且与我们的需求匹配。 三、如何优化Hive查询以减少“无法解析SQL查询”的错误？ 除了上述的解决方案之外，还有一些其他的方法可以帮助我们优化Hive查询，从而减少“无法解析SQL查询”的错误： 1. 编写简洁明了的SQL语句 简洁的SQL语句更容易被Hive解析。咱们尽量别去碰那些复杂的、套娃似的查询，试试JOIN或者其他更简便的方法来完成任务吧，这样会更轻松些。 2. 优化数据结构 合理的数据结构对于提高查询效率非常重要。我们其实可以动手对数据结构进行优化，就像整理房间一样，通过一些小妙招。比如说，我们可以设计出特制的“目录”——也就是创建合适的索引，让数据能被快速定位；又或者调整一下数据分区这本大书的章节划分策略，让它读起来更加流畅、查找内容更省时高效。这样一来，我们的数据结构就能变得更加给力啦！ 3. 合理利用Hive的内置函数 Hive提供了一系列的内置函数，它们可以帮助我们更高效地处理数据。例如，我们可以使用COALESCE函数来处理NULL值，或者使用DISTINCT关键字来去重。 四、总结 “无法解析SQL查询”是我们在使用Hive过程中经常会遇到的问题。当你真正掌握了Hive SQL的语法规则，就像解锁了一本秘籍，同时，灵活巧妙地调整Hive的各项参数配置，就如同给赛车调校引擎一样，这样一来，我们就能轻松把那个烦人的问题一脚踢开，让事情变得顺顺利利。另外，我们还能通过一些实际操作，让Hive查询速度更上一层楼。比如，我们可以动手编写更加简单易懂的SQL语句，把数据结构整得更加高效；再者，别忘了Hive自带的各种内置函数，充分挖掘并利用它们，也能大大提升查询效率。总的来说，要是我们把这些小技巧都牢牢掌握住，那碰上“无法解析SQL查询”这种问题时，就能轻松应对，妥妥地搞定它。

...t内的资源进行创建、修改和删除操作。 - 写入权限：允许用户向vhost内的队列发送消息。 - 读取权限：允许用户从vhost内的队列接收消息。 2.3 权限规则 权限控制通过正则表达式来定义，这意味着你可以非常灵活地控制哪些用户能做什么，不能做什么。比如说，你可以设定某个用户只能看到名字以特定字母开头的队列，或者干脆不让某些用户碰特定的交换机。 3. 实战演练 动手配置权限控制 理论讲完了，接下来就让我们一起动手，看看如何在RabbitMQ中配置权限控制吧！ 3.1 创建用户 首先，我们需要创建一些用户。假设我们有两个用户：alice 和 bob。打开命令行工具，输入以下命令： bash rabbitmqctl add_user alice password rabbitmqctl set_user_tags alice administrator rabbitmqctl add_user bob password 这里，alice 被设置为管理员，而 bob 则是普通用户。注意，这里的密码都设为 password，实际使用时可要改得复杂一点哦！ 3.2 设置vhost 接着，我们需要创建一个虚拟主机，并分配给这两个用户： bash rabbitmqctl add_vhost my-vhost rabbitmqctl set_permissions -p my-vhost alice "." "." "." rabbitmqctl set_permissions -p my-vhost bob "." "." "." 这里，我们给 alice 和 bob 都设置了通配符权限，也就是说他们可以在 my-vhost 中做任何事情。当然，这只是个示例，实际应用中你肯定不会这么宽松。 3.3 精细调整权限 现在，我们来试试更精细的权限控制。假设我们只想让 alice 能够管理队列，但不让 bob 做这件事。我们可以这样设置： bash rabbitmqctl set_permissions -p my-vhost alice "." "." "." rabbitmqctl set_permissions -p my-vhost bob "." "^bob-queue-" "^bob-queue-" 在这个例子中，alice 可以对所有资源进行操作，而 bob 只能对以 bob-queue- 开头的队列进行读写操作。 3.4 使用API进行权限控制 除了命令行工具外，RabbitMQ还提供了HTTP API来管理权限。例如，要获取特定用户的权限信息，可以发送如下请求： bash curl -u admin:admin-password http://localhost:15672/api/permissions/my-vhost/alice 这里的 admin:admin-password 是你的管理员账号和密码，my-vhost 和 alice 分别是你想要查询的虚拟主机名和用户名。 4. 总结与反思 通过上面的操作，相信你已经对RabbitMQ的权限控制有了一个基本的认识。不过，值得注意的是，权限控制并不是一劳永逸的事情。随着业务的发展，你可能需要不断调整权限设置，以适应新的需求。所以，在设计权限策略的时候，咱们得想远一点，留有余地，这样系统才能长久稳定地运转下去。 最后，别忘了，安全永远是第一位的。就算是再简单的消息队列系统，我们也得弄个靠谱的权限管理，不然咱们的数据安全可就悬了。希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎留言交流！ --- 这就是今天的分享了，希望大家能够从中获得灵感，并在自己的项目中运用起来。记住啊，不管多复杂的系统，到最后不就是为了让人用起来更方便，生活过得更舒心嘛！加油，程序员朋友们！

本文针对Netty服务器在遭遇网络中断问题时，提出了具体的解决方案。首先阐述了Netty基于NIO实现的异步事件驱动模型，当网络发生异常如ChannelException或UnresolvedAddressException时，通过监听ChannelFuture的状态变化（利用FutureListener），可以及时感知并处理连接失败的情况。同时，引入心跳检测机制，客户端定期发送心跳包以检测网络是否畅通；若中断，则启动重连机制，设定重试次数与间隔时间，确保快速重新建立连接。这些策略共同保障了Netty服务器在网络不稳定情况下的正常运行和高效恢复。

...名为pom.xml的文件来管理项目的配置和依赖关系。这个文件就像是Java项目的“大脑”，控制着整个构建过程。让我们先来看看一个简单的pom.xml示例： xml xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> 4.0.0 com.example my-app 1.0-SNAPSHOT junit junit 4.12 test org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.8.1 1.8 1.8 在这个例子中，我们定义了一个简单的Java项目，它依赖于JUnit，并且指定了编译器版本为Java 8。这样一来，不管是你在自己的电脑上搞开发，还是把东西搬到服务器上去跑，我们都能确保整个项目稳稳当当，每次都能得到一样的结果。 3. npm之旅 Node.js的魔法盒 与Maven类似，npm（Node Package Manager）是Node.js生态系统中的一个核心组件，它负责管理JavaScript库和模块。npm通过package.json文件来记录项目的依赖和配置信息。下面是一个基本的package.json示例： json { "name": "my-app", "version": "1.0.0", "description": "A simple Node.js application", "main": "index.js", "scripts": { "start": "node index.js" }, "author": "Your Name", "license": "ISC", "dependencies": { "express": "^4.17.1" } } 在这个例子中，我们创建了一个使用Express框架的简单Node.js应用。用npm，我们就能超级方便地装和管这些依赖，让项目的维护变得简单多了。 4. 跨平台部署的挑战与解决方案 尽管Maven和npm各自在其领域内表现出色，但在跨平台部署时，我们仍然会遇到一些挑战。例如，不同操作系统之间的差异可能会导致构建失败。为了应对这些问题，我们可以采取以下几种策略： - 标准化构建环境：确保所有开发和生产环境都使用相同的工具版本和配置。 - 容器化技术：利用Docker等容器技术来封装整个应用及其依赖，从而实现真正的跨平台一致性。 - 持续集成/持续部署(CI/CD)：通过Jenkins、GitLab CI等工具实现自动化的构建和部署流程，减少人为错误。 5. 结语 拥抱变化，享受技术带来的乐趣 在这次旅程中，我们不仅了解了Maven和npm的基本概念和使用方法，还探讨了如何利用它们进行跨平台部署。技术这东西啊，变化莫测，但只要你保持好奇心，愿意不断学习，就能一步步往前走，还能从中找到不少乐子呢！不管是搞Java的小伙伴还是喜欢Node.js的朋友，都能用上这些给力的工具，让你的项目管理技能更上一层楼！希望这篇分享能够激发你对技术的好奇心，让我们一起在编程的海洋中畅游吧！ --- 通过这样的结构和内容安排，我们不仅介绍了Maven和npm的基本知识，还穿插了个人思考和实际操作的例子，力求让文章更加生动有趣。希望这样的方式能让你感受到技术背后的温度和乐趣！

本文介绍了Apache Kylin在数据集成与管理中的应用，Kylin基于Hadoop提供SQL接口及亚秒级查询性能。通过Kylin，企业可有效整合来自不同系统的多样化数据源，并利用数据模型和Cube构建策略优化数据管理。文章通过实例展示了如何使用Kylin的API进行数据导入、模型设计和Cube配置，从而提升查询效率和数据处理能力。

...er.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包： bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中，以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构，设置如下环境变量： bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件，配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例： properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件，例如my_data_sync.xml，用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例： xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后，我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务： bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时，DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容，定时从MySQL数据库读取数据，并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍，相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候，你可能还会碰到需要根据不同的业务情况，灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来，才能让它更好地符合你的数据传输需求，就像是给它量身定制了一样，更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践，DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手！

...所有 .s 和 .c文件名替换成 .o文件名。 　　这个函数的功能就是计算源文件名（c源文件，汇编源文件）所相对应的目标文件名(经过编译汇编后的文件)。 CONTIKI_OBJECTFILES = ${addprefix $(OBJECTDIR)/,${call oname, $(CONTIKI_SOURCEFILES)} }PROJECT_OBJECTFILES = ${addprefix $(OBJECTDIR)/,${call oname, $(PROJECT_SOURCEFILES)} } 定义CONTIKI_OBJECTFILES变量 　　首先用oname函数，将CONTIKI_SOURCEFILES所对应的源文件名，改为目标文件名，如process.c将会变为process.o 　　再在文件名前边加上前缀$(OBJECTDIR)/，前边我们知道这个变量为obj_native，故process.c会变为obj_native/process.o 　　这个变量应该是代表即将生成的Contiki操作系统的目标文件名 定义PROJECT_OBJECTFILES变量 　　功能同上 　　这个变量应该是代表即将生成的项目中的目标文件名 　　PROJECT_SOURCEFILES这个变量为空，所以PROJECT_OBJECTFILES也为空。 Provide way to create $(OBJECTDIR) if it has been removed by make clean$(OBJECTDIR):mkdir $@ $@是自动化变量，表示规则中的目标文件集。我们知道OBJECTDIR为obj_native，所以$@为obj_native。 mkdir $@生成obj_native目录。 但是这个依赖关系链，怎么会涉及到obj_native的？ 调试了一下： 在生成CONTIKI_OBJECTFILES所代表的文件时，目录不存在，会先找依赖关系生成目录，再生成具体文件。 所以mkdir obj_native会被执行。 （2） ifdef APPSAPPDS = ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} \${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} \${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} \$(APPS)}APPINCLUDES = ${foreach APP, $(APPS), ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDS), $(DIR)/Makefile.$(APP)} }}-include $(APPINCLUDES)APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)}DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)}CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES)endif The project's makefile can also define in the APPS variable a list of applications from the apps/ directory that should be included in the Contiki system. hello-world这个例子没有定义APPS变量，故这段不会执行。 我们假设定义了APPS变量，其值为APPS += antelope unit-test。 相关知识点： wildcard函数： 返回所有符合pattern的文件名，以空格隔开。 $(wildcard pattern) The argument pattern is a file name pattern, typically containing wildcard characters (as in shell file name patterns). The result of wildcard is a space-separated list of the names of existing files that match the pattern. foreach函数: The syntax of the foreach function is: $(foreach var,list,text) The first two arguments, var and list, are expanded before anything else is done; note that the last argument, text, is not expanded at the same time. Then for each word of the expanded value of list, the variable named by the expanded value of var is set to that word, and text is expanded. Presumably text contains references to that variable, so its expansion will be different each time. The result is that text is expanded as many times as there are whitespace-separated words in list. The multiple expansions of text are concatenated, with spaces between them, to make the result of foreach. 每次从list中取出一个词（空格分隔）,赋给var变量，然后text（一般有var变量）被拓展开来。 只要list中还有空格分隔符就会一直循环下去，每一次text返回的结果都会以空格分隔开。 ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} 先分析${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} } 其中DIR是变量（var），$(APPDIRS)是列表(list)，这个例子中没有定义APPDIRS这个变量，估计是用于定义除了$CONTIKI/apps/之外的apps目录。 ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)}是text。我们假设定义了APPDIRS为a b。 那么第一次：DIR 会被赋值为a，${addprefix $(DIR)/, $(APPS)}，又我们假定APPS为antelope unit-test，所以最终会被拓展为a/antelope a/unit-test。 　　　　　DIR 会被赋值为b，${addprefix $(DIR)/, $(APPS)}，又我们假定APPS为antelope unit-test，所以最终会被拓展为b/antelope b/unit-test。 最终这两次结果会以空格分隔开，即a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test ${wildcard a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test} 返回空，因为找不到符合这样的目录。 所以最终这句语句，实现的功能是，返回$APPDIRS目录中，所有符合$APPS的目录。 ${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/apps/目录下所有符合$APPS的目录，即contiki-release-2-7/apps/antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test ${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/目录下所有$APPS的目录，即contiki-release-2-7/platform/native/apps/antelope contiki-release-2-7/platform/native/apps/unit-test。 在contiki-release-2-7/platform/native目录下，并没有apps目录，后边有差错处理机制。 $(APPS) 在当前目录下的所有$APPS目录，即antelope unit-test。 在hello-world例子中，并没有这些目录。 所以APPDS变量是包含所有与$APPS有关的目录。 APPINCLUDES变量是所有需要导入的APP Makefile文件。 在所有APPDS目录下，所有Makefile.$(APPS)文件。 在我们的假设条件APPS = antelope unit-test， APPDIRS = 只会导入contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test 其余的均不存在，所以在include指令前要有符号-，即出错继续执行后续指令。 contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope： 分别定义了两个变量，antelope_src用于保存antelope这个app的src文件，antelope_dsc用于保存antelope这个app的dsc文件。 contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test： 分别定义了两个变量，unit-test_src用于保存unit-test这个app的src文件，unit-tes_dsc用于保存unit-test这个app的dsc文件。 变量APP_SOURCES APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)} 取出所有APPS中的src文件变量,这个例子是$(antelope_src) 和$(unit-test_src) 变量APP_SOURCES DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)} 取出所有APPS中的dsc文件变量,这个例子是$(antelope_dsc) 和$(unit-test_dsc) CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES) 这段话的最终目的: 将$APPS相关的所有源文件添加进CONTIKI_SOURCEFILES变量中。 (3) target_makefile := $(wildcard $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET) ${foreach TDIR, $(TARGETDIRS), $(TDIR)/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET)}) Check if the target makefile exists, and create the object directory if necessary.ifeq ($(strip $(target_makefile)),)${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)}elseifneq (1, ${words $(target_makefile)})${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)}endifinclude $(target_makefile)endif 这断代码主要做的就是，找到在所有TAGET目录下找到符合的Makefile.$(TARGET)文件，放到target_makefile变量中。 再检查是否存在或者重复。并做相应的错误提示信息。 ${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)} ${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)} 我们这个例子中 TARGET = native 并且 TARGETDIRS为空 所以最后会导入$(CONTIKI)/platform/native/Makefile.native 接下去要开始分析target和cpu的makefile文件了。 转载于:https://www.cnblogs.com/songdechiu/p/6012718.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34399060/article/details/94095820。 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。

....首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件，添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件，然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着，我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面，让我们添加实现接口CommandLineRunner文件，名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件，添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目，你将会看到控制台的信息下： 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的，独立的包，仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中，而不会控制更多。为了独立技术，我们的选择很少，创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包，但是我们不需要放入到任何地方，仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么，而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时，Spring Boot使用SpringFactoriesLoader，这个类是Spring Core中的，目的是为了获得Spring Java Configuration，这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下，这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration，我们可以定义其它的关键接口使用，这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似： org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是，Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包，因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类，我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 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。

...户可以将操作系统镜像文件写入U盘，并设置相应的引导信息，使得U盘具备从其上直接启动并安装操作系统的功能。在本文中，这些工具被用来解决如何用U盘为电脑安装操作系统的问题，简化了传统光盘安装的繁琐过程，提升了安装系统的便捷性和灵活性。 上网本 , 上网本是一种轻巧便携、以满足基本网络应用需求为主的微型笔记本电脑。由于体积小、重量轻、功耗低等特点，上网本特别适合于日常办公、网页浏览、电子邮件收发等基础任务。在本文中，作者探讨了上网本是否可以安装win7系统的问题，尽管上网本硬件配置一般较低，但通过选择合适的系统版本或者进行优化定制，依然可以实现在上网本上安装和运行win7系统。

...的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！

...筛选 因工作需求开启文件系统审核，因Windows日志管理器并不方便筛选查阅，所以使用powershell方法进行筛选。 一、需求分析 存在问题 日志量巨大（每天约1G） 日志管理器查询日志不便 主要目标 启用文件系统审核 快捷查询用户的删除操作 解决方案 采用轮替方式归档日志（500MB） 日志存放60天（可用脚本删除超过期限日志档案） 使用Get-WinEvent中的FilterXPath过日志进行筛选，格式打印 删除操作码为0x10000，可对其进行筛选 二、文件审核设置 2.1 开启文件系统审核功能 secpol.msc Advanced Audit Policy Configuration Object Access Audit File System [x] Configure the following audit events: [x] Success [x] Failure 2.2 建立共享文件夹 Folder Properties Sharing Choose people to share with Everyone 2.3 设置文件夹审核的用户组 Folder Properties Security Advanced Auditing Add user 2.4 设置日志路径及大小 Event Viewer Windows Logs Security Log Properties Log Path: E:\FileLog\Security.evtx Maximum log size(KB): 512000 [x] Archive the log when full,do not overwrite events 三、方法 筛选事件ID为4460日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[EventID=4660]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4660 Information An object was deleted....5/22/2018 9:03:11 AM 4660 Information An object was deleted.... 筛选文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='lxy']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 以变量方式筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000'PS C:\Windows\system32> $UserName='lxy'PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='$AccessMask']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='$UserName']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 从保存的文件筛选文件删除日志 PS C:\Users\F2844290> Get-WinEvent -Path 'C:\Users\F2844290\Desktop\SaveSec.evtx' -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000' 筛选10分钟内发生的安全性日志 XML中时间计算单位为ms，10minute=60 10 1000=600000 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[TimeCreated[timediff(@SystemTime) < 600000]]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 其它筛选方法 若有语法不明之处，可参考日志管理器中筛选当前日志的XML方法。 删除超过60天的存档日志并记录 Get-ChildItem E:\FileLog\Archive-Security- | Where-Object {if(( (get-date) - $_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 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。

本文针对Docker环境中网络通信的关键概念，深度解析了VLAN与IP地址的作用及其在容器化网络中的差异。通过创建和配置带VLAN标签的Docker网络，实现物理层面上的逻辑隔离与资源优化。同时，强调了IP地址在Docker容器间的通信以及外部访问中的核心地位，探讨了IP地址在VLAN网络内的角色以及如何借助多层路由或隧道技术实现跨VLAN通信。综上，明确指出在Docker微服务架构下，灵活运用VLAN与IP地址进行网络分区及管理，对于构建高效稳定的网络环境至关重要。