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CSS
...些还在用老旧浏览器的用户群体。这就意味着,咱们还得琢磨琢磨怎么在这些老爷爷级别的浏览器上,找到能兼容这些新特性的备选方案,让它们也能顺畅运行起来。这就意味着咱们得摸清楚各个浏览器的不同版本之间是怎么个兼容法,还有学会如何运用各种小工具和技巧来对付这些可能出现的兼容性问题。 总之,“js函数未定义”的问题是一个比较常见的问题,但是只要我们注意一些基本的原则和技巧,就能够有效地避免这个问题。希望本文能够对你有所帮助,如果你还有其他的问题,欢迎随时联系我。
2023-08-12 12:30:02
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岁月静好_t
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...28。 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。 4.2创建自定义Spring Boot自动配置Starter 这个章节,我们将会创建我们自己的Spring Bootstarter,这个starter会包含一个自动依赖在我们的项目中。 在第二章节中, 我们已经知道如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter,这个starter会创建另外一个CommandLineRunner,然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.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。
2023-02-10 20:49:04
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Docker
...丰富的网络服务选项,用户可以在创建VPC(Virtual Private Cloud)时设置子网并应用VLAN标签,同时合理规划IP地址空间,确保容器服务既能满足内部通信需求,又能安全高效地对外提供服务。 5. 网络安全性强化方案:深入了解防火墙、访问控制列表(ACLs)、网络策略组等网络安全机制如何与VLAN、IP地址配合使用,可以增强Docker容器及其网络环境的安全防护。例如,通过为不同业务或敏感度级别的容器分配特定VLAN,并针对性地实施严格的网络策略,有效防止非法访问和潜在威胁。
2024-02-12 10:50:11
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追梦人_t
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...20。 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。 Windows日志筛选 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。
2023-11-12 11:51:46
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Hadoop
...duce协同工作,为用户提供更全面、高效的数据处理能力。 此外,随着云服务的普及,许多云服务商如Amazon AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等都提供了托管的Hadoop服务,用户无需自建集群,即可利用云上的Hadoop及相关服务进行大规模数据处理。同时,像Kubernetes这类容器编排工具也为Hadoop的云原生部署提供了新的可能,让大数据技术更加灵活、可扩展。 另一方面,Hadoop 3.x版本引入了对YARN(Yet Another Resource Negotiator)的重要改进,提升了资源管理和调度效率,并且支持跨数据中心的联邦部署,这使得企业在多地域间的数据同步和统一管理上拥有了更强大的工具。 总之,尽管Hadoop在大数据存储与批处理方面依旧扮演着关键角色,但现代大数据处理已经演变为一个多组件协作、云端集成并不断适应新技术挑战的综合解决方案。持续关注Hadoop生态系统的发展,结合实时处理框架、云服务及先进管理工具,将成为企业应对日益增长的大数据挑战的有效途径。
2023-12-06 17:03:26
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红尘漫步-t
SeaTunnel
...日益复杂化,开发者与用户需要具备更强的问题定位和解决能力。近期,Apache Flink社区发布的1.14版本中,就特别强调了对资源管理、任务监控以及错误诊断功能的优化,以帮助用户更有效地应对突发异常状况。 与此同时,InfoQ的一篇深度报道《大数据处理中的故障排查艺术》中提到,调试分布式系统如SeaTunnel这样的工具时,除了基础的代码逻辑调整与资源监控,理解并运用“因果追溯”和“混沌工程”等高级调试手段也至关重要。文章指出,在实际项目中进行压力测试和故障注入实验,可以帮助提前发现潜在问题,并锻炼团队在面对未知异常时的快速响应能力。 另外,阿里巴巴集团在其DataWorks平台的数据开发实践分享中,详细介绍了他们如何通过整合各类数据处理组件(包括但不限于SeaTunnel),构建健壮的数据处理流水线,其中就包括一套完善的异常预警与自愈机制设计。这为我们在处理类似SeaTunnel未知异常时提供了宝贵的参考经验,即结合实时监控、自动化运维及完善日志体系来构建全方位的问题解决方案。通过这些前沿资讯和技术解读,我们得以进一步提升在大数据处理过程中对于未知异常的探索与解决之道。
2023-09-12 21:14:29
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海阔天空
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...55。 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。 在如今互联网的架构趋势下,微服务已经成为一个不可或缺的服务架构了。将一个大的服务拆分若干子服务,然后远程调用,已应对大流量、高并发的系统场景,如今开源的优秀RPC框架很多,例如 thrift、dubbo 、grpc等 本人公司也有两套自主研发的RPC框架,通读之后受益匪浅,下面分享一下,远程调用第三方服务超时中断机制的实现。在调用第三方服务时,如果服务提供方处理过于缓慢,会拖垮调用方,使调用方夯住,所以调用超时中断机制很有必要,是保证服务的可用性的重要手段 典型的微服务项目,一次用户请求,可能在后台的调用流程会历经多个服务,每个服务的可靠性是整个调用流程的前提 客户端调用服务端流程: 本文不再过多的讲解RPC调用流程,直接讲解客户端调用超时中断的代码实现。 原理也不复杂,利用ReentrantLock的Condition进行等待阻塞,等待相应的超时时间后,发现依然没有收到服务端的响应结果后,判断为超时! 代码实现: 首先定义一个netty客户端,用于请求服务端,获取返回结果 public class InvokerClient {private static Channel channel;public void init() throws Exception {Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();bootstrap.group(new NioEventLoopGroup()).channel(NioSocketChannel.class).option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true).handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {// 处理来自服务端的返回结果socketChannel.pipeline().addLast(new ReceiveHandle());} });ChannelFuture cf = bootstrap.connect("127.0.0.1", 3344).sync();channel = cf.channel();}//请求服务端public Object call(Request request) {//此类是保证调用超时中断的核心类RequestTask requestTask = new RequestTask();//将请求放入请求工厂,使用请求唯一标识seq,用于辨识服务端返回的对应的响应结果RequestFactory.put(request.getSeq(), requestTask);channel.writeAndFlush("hello");//此步是返回response,超时即中断return requestTask.getResponse(request.getTimeOut());} } 其中Request是请求参数,里面有timeout超时时间,以及向服务端请求的参数 public class Request {private static final UUID uuid = UUID.randomUUID();private String seq = uuid.toString();private Object object;private long timeOut;public Object getObject() {return object;}public Request setObject(Object object) {this.object = object;return this;}public String getSeq() {return seq;}public long getTimeOut() {return timeOut;}public Request setTimeOut(long timeOut) {this.timeOut = timeOut;return this;} } 核心的RequestTask类,用于接受服务端的返回结果,超时中断 public class RequestTask {private boolean isDone = Boolean.FALSE;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition condition = lock.newCondition();Object response;//客户端请求服务端后,立即调用此方法获取返回结果,timeout为超时时间public Object getResponse(long timeOut) {if (!isDone) {try {lock.lock();//此步等待timeout时间,阻塞,时间达到后,自动执行,此步是超时中断的关键步骤if (condition.await(timeOut, TimeUnit.MILLISECONDS)) {if (!isDone) {return new TimeoutException();}return response;} } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();} }return response;}public RequestTask setResponse(Object response) {lock.lock();try{//此步是客户端收到服务端的响应结果后,写入responsethis.response = response;//并唤起上面方法的阻塞状态,此时阻塞结束,结果正常返回condition.signal();isDone = true;}finally{lock.unlock();}return this;}public boolean isDone() {return isDone;}public RequestTask setDone(boolean done) {isDone = done;return this;} } ReceiveHandle客户端接收到服务端的响应结果处理handle public class ReceiveHandle extends SimpleChannelInboundHandler {protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Object o) throws Exception {Response response = (Response) o;//通过seq从请求工厂找到请求的RequestTaskRequestTask requestTask = RequestFactory.get(response.getSeq());//将响应结果写入RequestTaskrequestTask.setResponse(response);} } RequestFactory请求工厂 public class RequestFactory {private static final Map<String, RequestTask> map = new ConcurrentHashMap<String, RequestTask>();public static void put(String uuid, RequestTask requestTask) {map.put(uuid, requestTask);}public static RequestTask get(String uuid) {return map.get(uuid);} } 注: 本人利用业余时间手写了一套轻量级的rpc框架,里面有用到 https://github.com/zhangta0/bigxiang 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/CSDNzhangtao5/article/details/103075755。 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。
2023-10-05 16:28:16
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Etcd
...方提供的命令行工具,用户可以使用它与Etcd集群进行交互,包括读写键值对、管理成员列表以及执行一系列诊断和调试任务。在文中,etcdctl被用来查看集群成员信息、检查领导者选举状态以及执行一致性检查等操作,帮助运维人员深入理解并维护Etcd集群的健康状况。 Jaeger , Jaeger是一个开源的分布式追踪系统,主要用于收集和可视化微服务架构下的分布式系统调用链路信息。在本文上下文中,Jaeger结合Etcd的日志输出,可以帮助开发者和运维人员分析跨Etcd节点间的通信延迟、错误来源等问题,从而提升分布式系统的可观测性和问题定位能力。
2023-11-29 10:56:26
386
清风徐来
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...58。 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。 文章目录 一、什么是离线安装? 二、安装步骤 1.安装nginx所需依赖 1.1 安装gcc和gcc-c++ 1.1.1 下载依赖包 1.1.2 上传依赖包 1.1.3 安装依赖 1.1.4 验证安装 1.2 安装pcre 1.2.1 下载pcre 1.2.2 上传解压安装包 1.2.3 编译安装 1.3 下载安装zlib 1. 3.1 下载zlib 1.3.2 上传解压安装包 1.3.3 配置 1.3.4 编译安装 1.4 下载安装openssl 1.4.1 下载 1.4.2 上传解压安装包 1.4.3 配置 1.4.4 编译安装 1.4.5 验证 2. 下载安装nginx 2.1 下载nginx安装包 2.2 上传解压安装包 2.3 配置 2.4 编译 2.5 安装 2.6 检查并启动 2.6.1 检查 2.6.2 启动 2.7 访问 2.8 设置开启自启动 总结 一、什么是离线安装? 使用离线安装包进行软件安装的方式就叫离线安装。 离线安装包又叫做完整安装包,包含所有的安装文件。与其相对的是在线安装,即在条件允许且网络良好的条件下采用网络安装的方式。在线安装方式的缺点是在不太好的网络状况下容易出现长时间等待或安装失败的情况,这种情况下只能进行离线安装。 二、安装步骤 1.安装nginx所需依赖 1.1 安装gcc和gcc-c++ 1.1.1 下载依赖包 gcc依赖下载镜像地址: 官网:https://gcc.gnu.org/releases.html 阿里云镜像站:http://mirrors.aliyun.com/centos/7/os/x86_64/Packages/ CentOS 镜像站点:https://vault.centos.org/7.5.1804/os/x86_64/Packages/ 只需下载如下依赖即可:cpp-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmgcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmglibc-devel-2.17-317.el7.x86_64.rpmglibc-headers-2.17-317.el7.x86_64.rpmkernel-headers-3.10.0-1160.el7.x86_64.rpmlibmpc-1.0.1-3.el7.x86_64.rpmmpfr-3.1.1-4.el7.x86_64.rpm----------------------------------------------gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmlibstdc++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpmlibstdc++-devel-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm 1.1.2 上传依赖包 下载完成后,将依赖包上传到服务器,若权限不足不能上传,可以通过 sudo chmod -R 777 文件夹路径名命令增加权限 1.1.3 安装依赖 进入上传目录,输入rpm -Uvh .rpm --nodeps --forc命令进行批量安装,出现下图则说明安装成功 1.1.4 验证安装 使用gcc-v和g++ -v命令查看版本,若出现版本详情则说明离线安装成功,如下图示: 1.2 安装pcre 1.2.1 下载pcre 下载地址:http://www.pcre.org/ 1.2.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压,解压命令tar -xvf pcre-8.45.tar.gz 1.2.3 编译安装 进入解压目录,依次执行以下命令: ./configure make make install 1.3 下载安装zlib 1. 3.1 下载zlib 下载地址:http://www.zlib.net/ 1.3.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 1.3.3 配置 进入解压目录输入 ./configure 1.3.4 编译安装 进入解压目录输入make && make install 1.4 下载安装openssl tips:检查是否已安装openssl,输入命令openssl version,若出现版本信息,则无需安装;若没有安装则继续安装 1.4.1 下载 地址:https://www.openssl.org/source/ 1.4.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 1.4.3 配置 进入解压目录输入 ./configure 1.4.4 编译安装 进入解压目录输入 make && make install 1.4.5 验证 安装完成后,控制台输入openssl version,出现版本信息则说明安装成功 2. 下载安装nginx 2.1 下载nginx安装包 下载地址:https://nginx.org/en/download.html 2.2 上传解压安装包 将下载好的安装包上传到服务器,并解压 2.3 配置 进入解压目录进行配置安装地址:./configure --prefix=/home/develop/nginx 2.4 编译 make 2.5 安装 make install 2.6 检查并启动 2.6.1 检查 进入安装目录下的sbin文件夹,输入./nginx -t,如下图则说明安装成功: 2.6.2 启动 启动nginx,命令:./nginx 2.7 访问 浏览器访问nginx,前提是80端口可以访问 2.8 设置开启自启动 tips:此步骤为可选项 将nginx的sbin目录添加到rc.local文件中: 编辑rc.local文件 vim /etc/rc.local 在最后一行加入如下内容 /home/develop/nginx/sbin/nginx 总结 以上就是离线安装nginx的详细步骤,希望可以帮到有需要的小伙伴。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Shiny_boy_/article/details/126965658。 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。
2023-06-23 08:28:14
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2023-05-18 13:38:15
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Go-Spring
...间互相协调、通信,为用户提供最终价值。在GoSpring框架的上下文中,微服务架构允许开发者构建高度模块化的应用程序,每个服务可以独立部署、扩展和维护,从而提高了系统的灵活性和可维护性。 名词 , 配置管理。 解释 , 配置管理是指对系统配置信息的规划、控制和维护过程,确保系统配置的一致性、可靠性和安全性。在GoSpring框架中,配置管理通过支持环境变量和配置文件的集成,提供了动态调整应用行为的能力,使得开发者可以根据不同的运行环境或需求,灵活地调整应用配置,而无需修改源代码。 名词 , 容器化。 解释 , 容器化是一种软件交付方法,它通过将应用及其依赖打包到轻量级、可移植的容器中,实现了应用的隔离执行。在现代软件开发实践中,容器化使得应用能够在任何环境下一致地运行,降低了环境依赖性,提高了部署效率。虽然本文重点讨论的是GoSpring框架的配置管理机制,但容器化作为一种常见的应用部署方式,与配置管理紧密相关,共同促进着应用的快速迭代和高效部署。
2024-09-09 15:51:14
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彩虹之上
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...19。 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。 半自动化批量下载专利全文pdf傻瓜攻略 写在前面 适合人群 使用前提 基本思路 键鼠记录器脚本 前期准备 脚本原理 注意事项 检查下载效果 写在前面 整理专利的时候,在专利引擎上只能一条条的下载,很是烦人。我比较讨厌这种重复性劳动,所以每次碰上都得想想办法怎么自动化操作,虽然上每次研究自动化办法的时间把都足够把活干完了哈哈。可惜的是每次搞完都没有把文档保留下来,下次有点什么事情又得从头开始。因此准备开始写写文档记录一些思路,同时如果能帮到有需要的人就更好了! 适合人群 不会爬虫的都可以来看看!能大概看明白python就够了。 使用前提 python环境配好 有梯子 不排斥键鼠记录器读取键鼠记录 基本思路 现在的专利搜索引擎大概都有批量下载库,如果只要摘要的话直接下载就可以了。但是下载全文的时候,大部分引擎都不支持批量下载,只能一个一个点,还得输验证码。 这里就不得不提到google patent了,这是我目前找到的唯一一个不需要验证码就能下载的专利引擎了(其实主要是还不会用python识别验证码)。那么有了google patent这个神器,就可以用自动办法来进行下载了。我这里使用的是按键精灵,傻瓜式操作。(没用python爬虫的原因是requests不能挂梯子。。。这里我不是很确定是什么问题,希望有大佬指点一下。anyway,主要思路就是用键鼠记录器点点点,我用的是按键精灵,理论上什么记录器都可以。 ps. 听说poxoq能批量下载,但是新版本只能下载前十页,因此我没有尝试,如果能直接下载全文的话请评论区告诉我。 键鼠记录器脚本 前期准备 按格式排好公开号或者申请号,在编辑器中打开; 把google patent搜索页面和文本编辑器分屏显示,便于操作。 脚本原理 以edge浏览器为例,按键精灵双击全选文本中第一行的公开号,ctrl+c复制,鼠标转到网页搜索框,ctrl+v粘贴,点搜索。等搜索完成右键download PDF,选链接另存为并确定,之后点击网页关闭下载栏,一次下载完成。返回编辑器,删除第一行的文本,把第二行提到第一行,完成复位。 这样就形成了完整的一次过程,只要重复运行脚本就可以把所有专利全文下载下来。 注意事项 实际操作中,可能遇到两大问题: 网页反馈问题 这里指的是搜索后没有来到我们想象中的专利页,可能是没有搜索到专利,或该专利google patent没有pdf文档,这时如果脚本还在运行,那么显然就会错误运行。 脚本运行问题 主要要考虑的是命令之间的延时。延时调小确实运行速度会变快,但是如果电脑运行速度不够或者网速/服务器慢了,就会错误执行命令。我的建议是文本操作可以适当删减延时,涉及网页的部分适量增加延时,保证脚本的容错率。 由此可以看出来这个脚本还是离不开人的,在跑的时候还是需要盯着点,如果有错误可以及时处理。 检查下载效果 看了上面的注意事项,想必你也知道这个脚本不太靠谱。那么解决这个问题的方法就是负反馈。下载完了检查一遍就好了。 由于google patent下载的文件是以公开号命名的,所以对照要下载的和已下载的公开号就能看出哪些专利没有下载成功。 我这里写了一个python小脚本。 import pandas as pdimport os读取待下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置df = pd.read_excel("target.xlsx",header= 0, usecols= "B").drop_duplicates()取前11位作为对比(以中国专利作为参考)PublicNumber_tgt = list(map(lambda x: x[0:11],df["公开(公告)号"].to_list()))读取已下载专利的公开号,地址修改成你自己存放的位置filelist=os.listdir(r'C:\Users\mornthx\Desktop\专利全文')取前11位作为对比PublicNumber_dl = list(map(lambda x: x[0:11],filelist))比较两者差值diff = set(PublicNumber_tgt).difference(set(PublicNumber_dl))print(diff) 没下载的专利具体问题具体解决就好了。 希望能帮到大家! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38688347/article/details/124000919。 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。
2023-11-21 12:55:28
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Consul
...,确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前,让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token,我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如,你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token,或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中,我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例: bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件,该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容: json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息,但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token,我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子: go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中,我们首先创建了一个 Consul 客户端实例,并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后,我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后,我们调用 KV().List() 方法获取服务列表,并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性,我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例: bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能,我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制,从而增强了系统的安全性。哎呀,你知道吗?从生成那玩意儿(就是Token)开始,到用它在真实场景里拿取资源,再到搞定Token的整个使用周期,Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱,不仅安全,还能随时取出用上,方便得很!哎呀,兄弟,咱们得好好规划一下Token策略,就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋,避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来,咱们的敏感资料就安全多了,不用担心被不怀好意的人瞄上啦! 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加,对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制,结合其他安全策略和技术(如多因素认证、访问控制列表等),可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿,你听过这样一句话没?就是咱们得一直努力尝试新的东西,不断实践,这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时,还能稳稳地跑起来,不卡顿,不掉链子。就像是个超级英雄,无论遇到什么险境,都能挺身而出,保护好大家的安全。所以啊,咱们得加油干,让系统变得更强大,更聪明,这样才能在未来的挑战中,立于不败之地!
2024-08-26 15:32:27
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落叶归根
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...62。 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。 1. 编写Scala工程代码,根据dwd层表统计每个地区、每个国家、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式,查询出前5条,将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 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。
2023-09-01 10:55:33
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MemCache
...数据;在社交应用中,用户评论或帖子可能需要保留历史版本以支持功能如撤销操作。这种情况下,多版本控制显得尤为重要。 第二部分:Memcached的基本原理与限制 Memcached通过键值对的方式存储数据,其设计初衷是为了提供快速的数据访问,而不涉及复杂的数据结构和事务管理。这就好比你有一款游戏,它的规则设定里就没有考虑过时间旅行或者穿越时空的事情。所以,你不能在游戏中实现回到过去修改错误或者尝试不同的未来路径。同理,这个系统也一样,它的设计初衷没有考虑到版本更新时的逻辑问题,所以自然也就无法直接支持多版本控制了。 第三部分:实现多版本控制的方法 1. 使用命名空间进行版本控制 一个简单的策略是为每个数据项创建一个命名空间,其中包含当前版本的键和历史版本的键。例如: python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) def set_versioned_data(key, version, data): mc.set(f'{key}_{version}', data) mc.set(key, data) 保存最新版本 设置数据 set_versioned_data('product', 'v1', {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据并设置新版本 set_versioned_data('product', 'v2', {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 2. 利用时间戳进行版本控制 另一种方法是在数据中嵌入一个时间戳字段,作为版本标识。这种方法在数据频繁更新且版本控制较为简单的情况下适用。 python import time def set_timestamped_data(key, timestamp, data): mc.set(f'{key}_{timestamp}', data) mc.set(key, data) 设置数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()), {'name': 'Product A', 'price': 10}) 更新数据 set_timestamped_data('product', int(time.time()) + 1, {'name': 'Product A (Updated)', 'price': 15}) 第四部分:优化与挑战 在实际应用中,选择何种版本控制策略取决于具体业务需求。比如说,假设你老是得翻查过去的数据版本,那用时间戳或者命名空间跟数据库的搜索功能搭伙用,可能会是你的最佳选择。就像你去图书馆找书,用书名和出版日期做检索,比乱翻一气效率高多了。这方法就像是给你的数据做了个时间轴或者标签系统,让你想看哪段历史一搜就出来,方便得很!同时,考虑到内存资源的限制,应合理规划版本的数量,避免不必要的内存占用。 结论 Memcached本身不提供内置的多版本控制功能,但通过一些简单的编程技巧,我们可以实现这一需求。无论是使用命名空间还是时间戳,关键在于根据业务逻辑选择最适合的实现方式。哎呀,你知不知道在搞版本控制的时候,咱们得好好琢磨琢磨性能优化和资源管理这两块儿?这可是关乎咱们系统稳不稳定的头等大事,还有能不能顺畅运行的关键!别小瞧了这些细节,它们能让你的程序像开了挂一样,不仅跑得快,而且用起来还特别省心呢!所以啊,做这些事儿的时候,可得细心点,别让它们成为你系统的绊脚石! 后记 在开发过程中,面对复杂的数据管理和版本控制需求,灵活运用现有工具和技术,往往能取得事半功倍的效果。嘿!小伙伴们,咱们一起聊聊天呗。这篇文章呢,就是想给那些正跟咱们遇到相似难题的编程大神们一点灵感和方向。咱们的目标啊,就是一块儿把技术这块宝地给深耕细作,让它开出更绚烂的花,结出更甜美的果子。加油,程序员朋友们,咱们一起努力,让代码更有灵魂,让技术更有温度!
2024-09-04 16:28:16
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岁月如歌
Spark
...理和高效恢复,为海量用户行为分析提供了有力保障。 总之,随着大数据处理需求的不断增长和技术环境的日益复杂,Spark在数据传输中断问题上的策略与实践将持续演进并扩展至更多创新领域。对于企业和开发者来说,紧跟Spark的最新发展动态,并结合自身业务特点进行技术创新与实践,将是构建健壮、高效的大数据处理系统的关键所在。
2024-03-15 10:42:00
576
星河万里
Hadoop
...务之间的桥梁,它允许用户通过标准的文件系统接口(如NFS、SMB等)访问云存储,从而实现数据的本地缓存和自动迁移。这种架构设计旨在降低迁移数据到云端的复杂性,并提高数据处理效率。 三、HCSG的核心组件与功能 1. 数据缓存层 负责在本地存储数据的副本,以便快速读取和减少网络延迟。 2. 元数据索引 记录所有存储在云中的数据的位置信息,便于数据查找和迁移。 3. 自动迁移策略 根据预设规则(如数据访问频率、存储成本等),决定何时将数据从本地存储迁移到云存储。 四、安装与配置HCSG 步骤1: 确保你的环境具备Hadoop和所需的云存储服务(如Amazon S3、Google Cloud Storage等)的支持。 步骤2: 下载并安装HCSG软件包,通常可以从Hadoop的官方或第三方仓库获取。 步骤3: 配置HCSG参数,包括云存储的访问密钥、端点地址、本地缓存目录等。这一步骤需要根据你选择的云存储服务进行具体设置。 步骤4: 启动HCSG服务,并通过命令行或图形界面验证其是否成功运行且能够正常访问云存储。 五、HCSG的实际应用案例 案例1: 数据备份与恢复 在企业环境中,HCSG可以作为数据备份策略的一部分,将关键业务数据实时同步到云存储,确保数据安全的同时,提供快速的数据恢复选项。 案例2: 大数据分析 对于大数据处理场景,HCSG能够提供本地缓存加速,使得Hadoop集群能够更快地读取和处理数据,同时,云存储则用于长期数据存储和归档,降低运营成本。 案例3: 实时数据流处理 在构建实时数据处理系统时,HCSG可以作为数据缓冲区,接收实时数据流,然后根据需求将其持久化存储到云中,实现高效的数据分析与报告生成。 六、总结与展望 Hadoop Cloud Storage Gateway作为一种灵活且强大的工具,不仅简化了数据迁移和存储管理的过程,还为企业提供了云存储的诸多优势,包括弹性扩展、成本效益和高可用性。嘿,兄弟!你听说没?云计算这玩意儿越来越火了,那HCSG啊,它在咱们数据世界里的角色也越来越重要了。就像咱们生活中离不开水和电一样,HCSG在数据管理和处理这块,简直就是个超级大功臣。它的应用场景多得数不清,无论是大数据分析、云存储还是智能应用,都有它的身影。所以啊,未来咱们在数据的海洋里畅游时,可别忘了感谢HCSG这个幕后英雄! 七、结语 通过本文的介绍,我们深入了解了Hadoop Cloud Storage Gateway的基本概念、核心组件以及实际应用案例。嘿,你知道吗?HCSG在数据备份、大数据分析还有实时数据处理这块可是独树一帜,超能打的!它就像是个超级英雄,无论你需要保存数据的安全网,还是想要挖掘海量信息的金矿,或者是需要快速响应的数据闪电侠,HCSG都能搞定,简直就是你的数据守护神!嘿,兄弟!你准备好了吗?我们即将踏上一段激动人心的数字化转型之旅!在这趟旅程里,学会如何灵活运用HCSG这个工具,绝对能让你的企业在竞争中脱颖而出,赢得更多的掌声和赞誉。想象一下,当你能够熟练操控HCSG,就像一个魔术师挥舞着魔杖,你的企业就能在市场中轻松驾驭各种挑战,成为行业的佼佼者。所以,别犹豫了,抓紧时间学习,让HCSG成为你手中最强大的武器吧!
2024-09-11 16:26:34
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青春印记
Scala
...个复杂的订单结构包含用户信息、商品信息、支付方式等,定义一个类型alias,如OrderDetails = (User, Product, PaymentMethod),则在后续的代码中只需引用OrderDetails即可,无需重复写出完整的结构体,使代码更为清晰易懂。 在敏捷开发的背景下,代码的可读性和可维护性尤为重要。类型alias不仅能够帮助团队成员快速理解代码意图,还能够在快速迭代的过程中减少错误的发生。随着微服务架构的普及,不同服务之间需要频繁进行数据交互,通过统一定义类型alias,可以确保数据传输的一致性和准确性,有效降低跨服务间的沟通成本。 此外,类型alias还与现代编程语言的类型推断机制紧密结合。在Scala中,类型推断使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而无需过多关注类型细节。合理使用类型alias,可以进一步发挥类型推断的优势,使得代码更加简洁高效。 总之,类型alias是现代软件开发中不可或缺的一部分,尤其是在采用微服务架构、追求高效开发流程的场景下,其重要性愈发凸显。通过深入理解和灵活运用类型alias,开发者不仅可以提升代码质量,还能加速项目交付,满足日益增长的软件开发需求。
2024-09-03 15:49:39
85
山涧溪流
Saiku
...需要填写诸如URL、用户名、密码以及数据立方体名称等详细参数。 4. 在云端服务器配置和使用Saiku (1) 远程部署 - 当Saiku需要在云端服务器上运行时,我们需要考虑网络延迟、安全性和资源分配等问题。首先,你可以通过SSH这类工具,把Saiku服务像打包行李一样上传到服务器上。接着,就像启动一台新电脑那样,在服务器上输入神秘的启动命令,确保这个服务能够在云端畅快地跑起来。 (2) 跨域访问与安全配置 - 如果你的应用跨越了不同网络环境,可能会遇到跨域问题。这时,你可以在Nginx或Apache等反向代理服务器上做相应配置,允许外部网络访问Saiku服务。同时,别忘了加强安全性,比如启用HTTPS,配置防火墙规则等。 5. 针对复杂网络环境的高级配置技巧 - 在复杂的网络环境下,可能涉及多个子网、VPC或者混合云架构,这就需要更精细的路由规划和网络策略设定。比如说,假如Saiku服务藏在一个私有子网里头,而用户又在另一个不同的网络环境里玩,这时候可能就需要捣鼓一下NAT网关啦,或者搞个VPC对等连接什么的,目的就是为了确保大家能既安全又准确地“摸”到Saiku服务。 6. 结语 配置和使用Saiku的过程,就像是在迷宫中寻找出路,需要我们不断地尝试、理解并解决问题。尽管没有具体的代码片段,但每个步骤背后都蕴含着丰富的技术细节和实践经验。只有彻底搞懂每一步操作背后的门道和原理,你才能在任何网络环境里都像老司机那样,轻松玩转这款强大的数据分析神器。 以上内容虽未包含实际代码,但在实践中,每一项配置和设置都会转化为对配置文件或系统参数的具体操作。希望这篇指南能像一位贴心的朋友,手把手带你掌握在各种网络环境下配置和使用Saiku的大招秘籍,而且读完之后,你还能兴奋地想要去解锁更多关于它的新技能呢!
2023-08-17 15:07:18
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百转千回
MySQL
...量数据而设计。它允许用户从结构化数据库中导入数据到Hadoop HDFS或相关组件(如Hive、HBase等),以及将Hadoop处理结果导出回关系型数据库。在本文语境中,Sqoop用于将存储在HDFS中的数据迁移至MySQL数据库。 Hadoop Distributed File System (HDFS) , HDFS是Hadoop项目的核心组件之一,是一个高度容错性的分布式文件系统,设计用于在低成本硬件上存储和处理大规模数据集。HDFS能够提供高吞吐量的数据访问,并通过数据冗余实现数据的可靠性。在文章中提到,由于HDFS不支持SQL查询操作,因此需要借助Sqoop将其中的数据导出至MySQL进行更深度分析和复杂查询。 MySQL , MySQL是一个广泛应用的关系型数据库管理系统(RDBMS),使用SQL作为主要查询语言,由Oracle公司开发并维护。MySQL以其稳定可靠、易于管理且开源免费的特点受到广泛欢迎。在本文场景下,MySQL被用作接收从HDFS迁移过来的数据的目标存储库,便于利用其强大的SQL查询能力和事务处理机制对数据进行进一步处理和分析。
2023-04-12 16:50:07
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素颜如水_t
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...05。 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。 D(x)=E{[x−E(x)]2} :相对于平均数差距的平方的期望; 数理统计一词的理解:mathematical stats,也即用数学的观点审视统计,为什么没有数理概率,因为概率本身即为数学,而对于统计,random variable 的性质并不全然了解,所以数理统计在一些书里又被称作:stats in inference(统计推论,已知 ⇒ 未知) 概率与统计的中心问题,都是random variable, PMF与PDF PMF:probability mass function,概率质量函数,是离散型随机变量在各特定取值上的概率。与概率密度函数(PDF:probability density function)的不同之处在于:概率质量函数是对离散型随机变量定义的,本身代表该值的概率;概率密度函数是针对连续型随机变量定义的,本身不是概率(连续型随机变量单点测度为0),只有在对连续随机变量的pdf在某一给定的区间内进行积分才是概率。 notation 假设X 是一个定义在可数样本空间S 上的离散型随机变量S⊆R ,则其概率质量函数PMF为: fX(x)={Pr(X=x),0,x∈Sx∈R∖S 注意这在所有实数上,包括那些X 不可能等于的实数值上,都定义了pmf,只不过在这些X 不可能取的实数值上,fX(x) 取值为0(x∈R∖S,Pr(X=x)=0 )。 离散型随机变量概率质量函数(pmf)的不连续性决定了其累积分布函数(cdf)也不连续。 共轭先验(conjugate prior) 所谓共轭(conjugate),描述刻画的是两者之间的关系,单独的事物不构成共轭,举个通俗的例子,兄弟这一概念,只能是两者才能构成兄弟。所以,我们讲这两个人是兄弟关系,A是B的兄弟,这两个分布成共轭分布关系,A是B的共轭分布。 p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(x) p(X|θ) :似然(likelihood) p(θ) :先验(prior) p(X) :归一化常数(normalizing constant) 我们定义:如果先验分布(p(θ) )和似然函数(p(X|θ) )可以使得先验分布(p(θ) )和后验分布(p(θ|X) )有相同的形式(如,Beta(a+k, b+n-k)=Beta(a, b)binom(n, k)),那么就称先验分布与似然函数是共轭的(成Beta分布与二项分布是共轭的)。 几个常见的先验分布与其共轭分布 先验分布 共轭分布 伯努利分布 beta distribution Multinomial Dirichlet Distribution Gaussian, Given variance, mean unknown Gaussian Distribution Gaussian, Given mean, variance unknown Gamma Distribution Gaussian, both mean and variance unknown Gaussian-Gamma Distribution 最大似然估计(MLE) 首先来看,大名鼎鼎的贝叶斯公式: p(θ|X)=p(θ)p(X|θ)p(X) 可将θ 看成欲估计的分布的参数,X 表示样本,p(X|θ) 则表示似然。 现给定样本集\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\ldots,x_N\}D={x1,x2,…,xN} ,似然函数为: p(\mathcal{D}|\theta)=\prod_{n=1}^Np(x_n|\theta) p(D|θ)=∏n=1Np(xn|θ) 为便于计算,再将其转换为对数似然函数形式: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ) 我们不妨以伯努利分布为例,利用最大似然估计的方式计算其分布的参数(pp ),伯努利分布其概率密度函数(pdf)为: f_X(x)=p^x(1-p)^{1-x}=\left \{ \begin{array}{ll} p,&\mathrm{x=1},\\ q\equiv1-p ,&\mathrm{x=0},\\ 0,&\mathrm{otherwise} \end{array} \right. fX(x)=px(1−p)1−x=⎧⎩⎨⎪⎪p,q≡1−p,0,x=1,x=0,otherwise 整个样本集的对数似然函数为: \ln p(\mathcal{D}|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln p(x_n|\theta)=\sum_{n=1}^N\ln (\theta^{x_n}(1-\theta)^{1-x_n})=\sum_{n=1}^Nx_n\ln\theta+(1-x_n)\ln(1-\theta) lnp(D|θ)=∑n=1Nlnp(xn|θ)=∑n=1Nln(θxn(1−θ)1−xn)=∑n=1Nxnlnθ+(1−xn)ln(1−θ) 等式两边对\thetaθ 求导: \frac{\partial \ln(\mathcal{D}|\theta)}{\partial \theta}=\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{\theta}-\frac{N}{1-\theta}+\frac{\sum_{n=1}^Nx_n}{1-\theta} ∂ln(D|θ)∂θ=∑Nn=1xnθ−N1−θ+∑Nn=1xn1−θ 令其为0,得: θml=∑Nn=1xnN Beta分布 f(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1 Beta 分布的峰值在a−1b+a−2 处取得。其中Γ(x)≡∫∞0ux−1e−udu 有如下性质: Γ(x+1)=xΓ(x)Γ(1)=1andΓ(n+1)=n! 我们来看当先验分布为 Beta 分布时的后验分布: p(θ)=1B(a,b)θa−1(1−θ)b−1p(X|θ)=(nk)θk(1−θ)n−kp(θ|X)=1B(a+k,b+n−k)θa+k−1(1−θ)b+n−k−1 对应于python中的math.gamma()及matlab中的gamma()函数(matlab中beta(a, b)=gamma(a)gamma(b)/gamma(a+b))。 条件概率(conditional probability) P(X|Y) 读作: P of X given Y ,下划线读作given X :所关心事件 Y :条件(观察到的,已发生的事件),conditional 条件概率的计算 仍然从样本空间(sample space)的角度出发。此时我们需要定义新的样本空间(给定条件之下的样本空间)。所以,所谓条件(conditional),本质是对样本空间的进一步收缩,或者叫求其子空间。 比如一个人答题,有A,B,C,D 四个选项,在答题者对题目一无所知的情况下,他答对的概率自然就是 14 ,而是如果具备一定的知识,排除了 A,C 两个错误选项,此时他答对的概率简单计算就增加到了 12 。 本质是样本空间从S={A,B,C,D} ,变为了S′={B,D} 。 新样本空间下P(A|排除A/C)=0,P(C|排除A/C)=0 ,归纳出来,也即某实验结果(outcome,oi )与某条件Y 不相交,则: P(oi|Y)=0 最后我们得到条件概率的计算公式: P(oi|Y)=P(oi)P(o1)+P(o2)+⋯+P(on)=P(oi)P(Y)Y={o1,o2,…,on} 考虑某事件X={o1,o2,q1,q2} ,已知条件Y={o1,o2,o3} 发生了,则: P(X|Y)=P(o1|Y)+P(o2|Y)+0+0=P(o1)P(Y)+P(o2)P(Y)=P(X∩Y)P(Y) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率: P(X|Y)=P(X∩Y)P(Y) 贝叶斯公式: P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(Y) 其实是可从条件概率推导贝叶斯公式的: P(A|B)=P(B|A)=P(A|B)P(B)===P(B|A)=P(A∩B)P(B)P(A∩B)P(A)P(A∩B)P(B)P(B)P(A∩B)P(A)P(B|A)P(A|B)P(B)P(A) 证明:P(B,p|D)=P(B|p,D)P(p|D) P(B,p|D)====P(B,p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p,D)P(D)P(B|p,D)P(p|D) References [1] 概率质量函数 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49799405。 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。
2024-02-26 12:45:04
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2023-12-18 16:55:58
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