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c++
...)。 cpp class Car { public: // 属性 string color; int speed; // 方法 void accelerate() { speed += 10; cout << "Car accelerated to " << speed << " km/h." << endl; } void brake() { speed -= 5; cout << "Car braked to " << speed << " km/h." << endl; } }; 这段代码定义了一个Car类,它有两个属性(颜色和速度)和两个方法(加速和刹车)。是不是很简单?这就是类的基础用法。 2.2 对象:具体实例 接下来,我们需要把类变成具体的“东西”,这就需要用到对象了。对象就是根据类创建出来的具体实例。比如,我们可以用Car类创建一辆红色的小汽车: cpp int main() { Car myCar; // 创建一个Car对象 myCar.color = "Red"; myCar.speed = 0; myCar.accelerate(); // 调用加速方法 myCar.brake(); // 调用刹车方法 return 0; } 运行这段代码后,你会看到输出: Car accelerated to 10 km/h. Car braked to 5 km/h. 瞧,通过类和对象,我们已经能够模拟一辆车的行为了!不过,光靠这些还不够,对吧?所以我们还得聊聊函数。 --- 3. 函数 积木之间的桥梁 3.1 函数的作用 函数就像是积木之间的桥梁,它能让不同的部分连接起来。比如说,在刚才那个例子里,accelerate(加速)和brake(刹车)都是Car类里的招数。可要是我想让好几辆车一起干活儿,这事儿就有点麻烦了。这时候就需要请个帮手——函数出场啦! 假设我们要写一个函数,用来比较两辆汽车的速度: cpp bool isFaster(Car car1, Car car2) { return car1.speed > car2.speed; } int main() { Car carA, carB; carA.speed = 60; carB.speed = 40; if (isFaster(carA, carB)) { cout << "Car A is faster than Car B!" << endl; } else { cout << "Car B is faster than Car A!" << endl; } return 0; } 这里,isFaster函数接收两个Car对象作为参数,并返回它们速度的比较结果。这样,我们就把类的功能扩展到了更复杂的场景中。 3.2 深度思考:函数的重要性 虽然我们可以通过类和对象完成很多任务,但函数的作用不可忽视。它们不仅可以让代码更加模块化,还能提高复用性。想象一下,如果你每次都要重复写类似的功能,那岂不是累死人了?所以,学会合理使用函数是非常重要的。 --- 4. 小项目实践 做一个简单的银行系统 现在,让我们试着用类、对象和函数做一个小项目——银行系统。这个系统包括客户信息管理、存款和取款等功能。 4.1 客户类定义 首先,我们定义一个Customer类,包含客户的姓名、账户余额等信息: cpp class Customer { private: string name; double balance; public: Customer(string n, double b) : name(n), balance(b) {} void deposit(double amount) { balance += amount; cout << name << "'s account has been credited with $" << amount << "." << endl; } void withdraw(double amount) { if (balance >= amount) { balance -= amount; cout << name << "'s account has been debited with $" << amount << "." << endl; } else { cout << name << " does not have sufficient funds." << endl; } } void displayBalance() const { cout << name << "'s current balance: $" << balance << endl; } }; 4.2 主程序实现 接着,我们在主程序中创建几个客户并进行操作: cpp int main() { Customer john("John Doe", 1000); Customer jane("Jane Smith", 500); john.deposit(200); jane.withdraw(300); john.displayBalance(); jane.displayBalance(); return 0; } 运行结果如下: John Doe's account has been credited with $200. Jane Smith's account has been debited with $300. John Doe's current balance: $1200 Jane Smith's current balance: $200 看到没?通过类、对象和函数,我们已经成功实现了一个简单的银行系统! --- 5. 总结 深入与否取决于需求 好了,朋友们,到这里我们差不多可以下结论了。如果你的目标只是做一些小型项目或者练习题,那么只用类、对象和函数确实足够了。不过呢,要是你想捣鼓那种超大又复杂的玩意儿,像游戏引擎或者那些企业专用的软件,那可得好好琢磨琢磨C++的各种花招了,什么指针啊、模板啊、STL啥的,这些东西绝对躲不掉,学精了才好办事! 记住,编程是一门艺术,也是一门科学。它既需要逻辑思维,也需要创造力。所以,与其纠结于要不要深入学习,不如问问自己:“我的目标是什么?”如果答案是“做一个有趣的小项目”,那么你就大胆地去尝试吧! 最后,祝大家在编程之路上越走越远,早日成为编程高手!如果你有任何疑问,欢迎随时来找我讨论哦~ 😊 --- 希望这篇文章对你有所帮助!
2025-03-25 15:39:59
10
幽谷听泉_
Kafka
...s; public class HeartbeatConsumer extends AbstractKafkaConsumer { private static final long HEARTBEAT_INTERVAL = 60 1000; // 心跳间隔时间,单位毫秒 @Override public void onConsume() { while (true) { try { Thread.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL); if (!isAlive()) { System.out.println("Heartbeat failure detected."); // 可以在这里添加逻辑来处理成员故障,例如重新加入组或者通知其他成员。 } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } private boolean isAlive() { // 实现心跳检测逻辑,例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true,需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略,确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态,并在需要时触发重平衡操作。例如: java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡,例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略,确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段,以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题,需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀,咱们得好好琢磨琢磨这事儿!要是咱们能按这些策略来操作,不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题,还能让整个系统变得更加强韧,处理问题的能力也大大提升呢!就像是给咱们的团队加了层保护罩,还能让咱们干活儿更顺畅,效率蹭蹭往上涨!哎呀,兄弟,你得明白,在真刀真枪地用上这套系统的时候,咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求,就像给娃挑衣服一样,挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构,就像是厨房里的调料,少了哪一味都不行。得灵活调整,就像变魔术一样,让性能和稳定性这俩宝贝儿,一个不落地都达到最好状态。这样,咱们的系统才能像大厨做菜一样,色香味俱全,让人爱不释口!
2024-08-11 16:07:45
52
醉卧沙场
Kafka
...!就像是你家电脑里的文件不小心被删了,或者硬盘突然罢工了,结果你得花时间去找回丢失的信息,这事儿在日志里也可能会发生。所以,咱们得好好照顾这些数据,别让它们乱跑乱跳,对吧? - 日志清理策略冲突:Kafka的默认配置可能与特定场景下的需求不匹配,例如日志清理策略设置为保留时间过短或日志备份数量过多等,都可能导致日志段状态异常。 - 生产者组管理问题:生产者组内部的成员管理不当,或者组内成员的增加或减少频繁,也可能引发这种状态的错误。 三、代码示例 如何检测和修复问题 为了更直观地理解这个问题及其解决方法,下面我们将通过一些简单的代码示例来演示如何在Kafka环境中检测并修复这类问题。 示例代码1:检查和修复日志段状态 首先,我们需要使用Kafka提供的命令行工具kafka-log-consumer来检查日志段的状态。以下是一个基本的命令示例: bash 连接到Kafka集群 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name 检查特定日志段的状态 bin/kafka-log-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --log-segment-state INVALID 如果发现特定日志段的状态为“INVALID”,可以尝试使用kafka-log-cleaner工具来修复问题: bash 启动日志清理器,修复日志段 bin/kafka-log-cleaner.sh --zookeeper localhost:2181 --topic your-topic-name --group your-group-name --repair 示例代码2:调整日志清理策略 对于日志清理策略的调整,可以通过修改Kafka配置文件server.properties来实现。以下是一个示例配置,用于延长日志段的保留时间: properties 延长日志段保留时间 log.retention.hours=24 确保在进行任何配置更改后,重启Kafka服务器以使更改生效: bash 重启Kafka服务器 service kafka-server-start.sh config/server.properties 四、最佳实践与预防措施 为了预防“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”错误的发生,建议采取以下最佳实践: - 定期监控:使用Kafka监控工具(如Kafka Manager)定期检查集群状态,特别是日志清理和存储情况。 - 合理配置:根据实际业务需求合理配置Kafka的参数,如日志清理策略、备份策略等,避免过度清理导致数据丢失。 - 容错机制:设计具有高容错性的生产者和消费者逻辑,能够处理临时网络中断或其他不可预测的错误。 - 定期维护:执行定期的集群健康检查和日志清理任务,及时发现并解决问题。 五、结语 从失败到成长 面对“InvalidProducerGroupLogPartitionLogSegmentState”这样的问题,虽然它可能会带来暂时的困扰,但正是这些挑战促使我们深入理解Kafka的工作机制和最佳实践。哎呀,学着怎么识别问题,然后把它们解决掉,这事儿可真挺有意思的!不仅能让你的电脑或者啥设备运行得更稳当,还不停地长本事,就像个技术侦探一样,对各种情况都能看得透透的。这不是简单地提升技能,简直是开挂啊!记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们在技术的道路上不断前行。
2024-08-28 16:00:42
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春暖花开
Kylin
...又准,省得咱们一个个文件翻,一个个字段找,那得多费劲啊!所以,挑对工具,效率就是王道! 实践示例: 假设我们需要查询所有在特定时间段内的订单信息,并且关联了用户的基本信息。这里,我们可以使用内联接: sql SELECT FROM orders o INNER JOIN users u ON o.user_id = u.user_id WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 七、总结与展望 通过上述策略的实施,我们能够显著提升Kylin与MySQL联接操作的性能。哎呀,你知道优化数据库操作这事儿,可真是个门道多得很!比如说,调整联接条件啊,用上索引来提速啊,批量导入数据也是一大妙招,还有就是选对联接方式,这些小技巧都能让咱们的操作变得顺畅无比,响应速度嗖嗖的快起来。就像开车走高速,不堵车不绕弯,直奔目的地,那感觉,爽歪歪!哎呀,随着咱手里的数据越来越多,就像超市里的货物堆积如山,技术这玩意儿也跟咱们的手机更新换代一样快。所以啊,要想让咱们的系统运行得又快又好,就得不断调整和改进策略。就像是给汽车定期加油、保养,让它跑得既省油又稳定。这事儿,可得用心琢磨,不能偷懒!未来,随着更多高级特性如分布式计算、机器学习集成等的引入,Kylin与MySQL的联接优化将拥有更广阔的应用空间,助力数据分析迈向更高层次。
2024-09-20 16:04:27
104
百转千回
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...出质量的核心堵点,可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-01 09:57:01
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...t package Classics with some new twists XY charts are now so powerful and flexible, you can plot any data on them. Number, date, duration, or category axes are supported, in all directions. Pie charts are now fully nestable, with support for custom start and end angles, to create half circles. New geo maps Our maps use GeoJSON format. Being open and widely accepted standard it opens up a lot of possibilities and sources for ready-made and custom maps. Furthermore, maps are now very flexible, with multi-series support, configurable down to the nut and bolt. (Maps is and add-on to amCharts 5: Charts which requires separate license) More about amCharts 5: Maps Pictorials Create multi-layer, multi-series pictorial charts. Any SVG path can be used as a shape for your chart. Sankey Diagrams Stunning flow diagrams, in horizontal and vertical. With draggable, fully configurable nodes. Enhanced radar charts With stacked column, bands, axes, and other dramatic enhancements, radar charts are now way more useful. Treemaps Completely zoomable, multi-level, highly configurable. Heatmaps Automatically build heat-maps, with custom axes, color ranges, and awesome new interactive Heat Legend. Create heatmaps using colors, or point size or both. Universal and flexible heat rules allow attaching any value in data to any property or properties on any element. Chord diagrams Visualize your 2-way relational data in a neat circular Chord diagrams. We do have different variations of the classic diagram: Chord, Chord directed, and Chord non-ribbon. True funnel charts amCharts 5 offers true Funnel charts the way they were meant to be. Slice’s area size represents the value, so each step’s influence on overall volume reduction is more prominent than with basic funnels. Trapezoid form can also be configured to further emphasize reduction. Complete it with other visual elements, like fully configurable slice lines, multiple series support, togglable legends, and many many more options. Customizable beauty built-in Powerful theme engine amCharts 5 comes with a bunch of beautiful themes as well as a super flexible theme engine, which you can use. We devised a CSS-like rule-based theme targeting system in themes. Using, creating, customizing themes or standalone rules has never been so easy. The new system allows applying defaults to elements based on their type, features, or position in a virtual element tree. Fresh new look Default looks designed to look fresh, like something out of tomorrow. Carefully selected color schemes and default settings were specifically chosen to make the charts stand out. Silk-smooth animations Every setting – colors, positions, sizes, opacity, and many more – is animatable to ensure smooth transitions. No choppy, stepped animations – everything is fluid, including zoom and toggling of series and other items. Flexibility Element templates Most elements are created using templates: a collection of default settings, events, and adapters. Changing template automatically propagates changes to actual elements, making it easy to do batch updates. Everything’s configurable Numerous configuration options allow inventive uses, bordering on new chart types. Angles, colors, positions, radii, a-n-y-t-h-i-n-g can be set to bend classic and new chart types exactly the way you need them. Element states Easily change how an element looks like under different circumstances, e.g. on some interaction, hover, click, or related to data (eg. column look if a value is down). The engine will automatically apply the required properties as needed, animating between old and new values smoothly. Create and apply custom states via the API. Multi-type multi-axis support Add any number of axes of any type. Create overlaid comparison of different time scales. Use any mix of dimensional values: numbers, dates, categories, or duration. Adapters “Adapters” functionality allows plugging in custom code to dynamically override just about any setting or data value. Text formatting All text labels – tooltips, axis labels, titles, etc. – now support rich text formatting options, like changing colors, font weight, or applying just about any styling option from the CSS arsenal. In addition to formatting support, labels can now contain in-line placeholders for real data, with the ability to apply custom formatting to values. Accessibility & Interactivity Accessibility Accessibility was riding shotgun when amCharts 5 was being developed. All interactive elements are TAB-selectable, with customizable roles, order, and screen-reader texts. Everything that can be moved by touch or mouse, can be moved by keyboard. Everything that can be clicked or toggled, can be interacted with with keyboard, too. Touch support Charts have been designed to work with touch devices out-of-the-box. They will work not only on phones or tablets, but also touch capable computers. Under the hood Built with TypeScript Supports strong type and error checking in TypeScript applications. Enjoy code completion, error checking and dynamic help popups in major IDEs. Full support for TypeScript and ES6 modules. 100% for JavaScript Can be fully used in any vanilla JavaScript application. amCharts 5 does not use or rely on globals, external frameworks or 3rd party libraries. Universal rendering engine Can be used to build dynamic, interactive Canvas-based interfaces and applications. Add various elements to the screen, make them interactive, with a few lines of code. Make them clickable, draggable, hoverable, using built-in interactivity functionality. Our universal layout engine will place, size and arrange elements according to set rules. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/john_dwh/article/details/127460821。 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。
2023-09-17 18:18:34
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Hadoop
...y; public class HBaseConnection { public static void main(String[] args) { String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); System.out.println("Connected to HBase"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to HBase: " + e.getMessage()); } } } 步骤二:连接MongoDB java import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.client.MongoDatabase; public class MongoDBConnection { public static void main(String[] args) { String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; try { MongoClient client = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase database = client.getDatabase("myDatabase"); System.out.println("Connected to MongoDB"); } catch (Exception e) { System.err.println("Error connecting to MongoDB: " + e.getMessage()); } } } 步骤三:数据交换 为了简单起见,我们假设我们有一个简单的HBase表和一个MongoDB集合,我们将从HBase读取数据并将其写入MongoDB。 java import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.model.Filters; import com.mongodb.client.model.UpdateOptions; import com.mongodb.client.model.UpdateOneModel; public class DataExchange { public static void main(String[] args) { // 连接HBase String hbaseUrl = "localhost:9090"; try { Connection hbaseConnection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create(), hbaseUrl); Table hbaseTable = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("users")); // 连接MongoDB String mongoDbUrl = "mongodb://localhost:27017"; MongoClient mongoClient = new MongoClient(mongoDbUrl); MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase("myDatabase"); MongoCollection collection = db.getCollection("users"); // 从HBase读取数据 Put put = new Put(Bytes.toBytes("123")); hbaseTable.put(put); // 将HBase数据写入MongoDB Document doc = new Document("_id", "123").append("name", "John Doe"); UpdateOneModel updateModel = new UpdateOneModel<>(Filters.eq("_id", "123"), new Document("$set", doc), new UpdateOptions().upsert(true)); collection.updateOne(updateModel); System.out.println("Data exchange completed."); } catch (Exception e) { System.err.println("Error during data exchange: " + e.getMessage()); } } } 请注意,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体环境和需求进行调整。 结论 Hadoop的HBase与NoSQL数据库的集成不仅拓展了数据处理的边界,还极大地提升了数据分析的效率和灵活性。通过灵活的数据交换策略,企业能够充分利用现有数据资源,构建更加智能和响应式的业务系统。无论是数据融合、实时分析还是复杂查询,HBase的集成能力都为企业提供了强大的数据处理工具包。嘿,你知道吗?科技这玩意儿真是越来越神奇了!随着每一步发展,咱们就像在探险一样,发现越来越多的新玩法,新点子。就像是在拼图游戏里,一块块新的碎片让我们能更好地理解这个大数据时代,让它变得更加丰富多彩。我们不仅能看到过去,还能预测未来,这感觉简直酷毙了!所以,别忘了,每一次技术的进步,都是我们在向前跑,探索未知世界的一个大步。
2024-08-10 15:45:14
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柳暗花明又一村
Spark
...和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先,让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时,如果输入文本文件过大,可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因(OutOfMemoryError: Java heap space),并提供了关键细节,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
Kibana
...天都会生成大量的日志文件。这些日志里可能包含了用户的购买记录、浏览行为等重要信息。不过呢,日子一长啊,那些早期的日志就变得没啥分析的意义了,反而是白白占着磁盘空间,挺浪费的。这时候,数据保留策略就能帮你解决这个问题。 再比如,如果你是一家医院的IT管理员,医疗设备产生的监控数据可能每秒都在增加。要是不赶紧把那些旧数据清理掉,系统非但会变得越来越卡,还可能出大问题,甚至直接“翻车”!所以,合理规划数据的生命周期是非常必要的。 --- 3. 如何在Kibana中设置数据保留策略? 接下来,咱们进入正题——具体操作步骤。相信我,这并不复杂,只要跟着我的节奏走,你一定能学会! 3.1 第一步:创建索引模式 首先,我们需要确保你的数据已经被正确地存储到Elasticsearch中,并且可以通过Kibana访问。如果还没有创建索引模式,可以按照以下步骤操作: bash 登录Kibana界面 1. 点击左侧菜单栏中的“Management”。 2. 找到“Stack Management”部分,点击“Index Patterns”。 3. 点击“Create index pattern”按钮。 4. 输入你的索引名称(例如 "logstash-"),然后点击“Next step”。 5. 选择时间字段(通常是@timestamp),点击“Create index pattern”完成配置。 > 思考点:这里的关键在于选择合适的索引名称和时间字段。如果你的时间字段命名不规范,后续可能会导致数据无法正确筛选哦! 3.2 第二步:设置索引生命周期策略 接下来,我们要为索引创建生命周期策略。这是Kibana中最核心的部分,直接决定了数据的保留方式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
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...在VS2015菜单“文件”→“新建”→ “项目”,启动创建项目向导。 (2)选择开发语言为“Visual C++”和程序类型“MFC应用程序”。 (3)点击下一步即可。 (4)选择类型为“基于对话框”,下一步或者完成。 (5)找到厂家提供的光盘资料,路径如下(64位库为例)。 A.进入厂商提供的光盘资料找到“8.PC函数”文件夹,并点击进入。 B.选择“函数库2.1”文件夹。 C.选择“Windows平台”文件夹。 D.根据需要选择对应的函数库这里选择64位库。 E.解压C++的压缩包,里面有C++对应的函数库。 F.函数库具体路径如下。 (6)将厂商提供的C++的库文件和相关头文件复制到新建的项目里面。 (7)在项目中添加静态库和相关头文件。 A.先右击项目文件,接着依次选择:“添加”→“现有项”。 B.在弹出的窗口中依次添加静态库和相关头文件。 (8)声明用到的头文件和定义控制器连接句柄。 至此项目新建完成,可进行MFC项目开发。 2.查看PC函数手册,熟悉相关函数接口 (1)PC函数手册也在光盘资料里面,具体路径如下:“光盘资料\8.PC函数\函数库2.1\ZMotion函数库编程手册 V2.1.pdf” (2)链接控制器,获取链接句柄。 ZAux_OpenEth()接口说明: (3)振镜运动接口。 为振镜运动单独封装了一个运动接口,使用movescanabs指令进行运动,采用FORCE_SPEED参数设置运动过程中的速度,运动过程中基本不存在加减速过程,支持us级别的时间控制。 3. MFC开发控制器双振镜运动例程 (1)例程界面如下。 (2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。
2023-12-04 17:33:09
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...金会发布了最新的硬件版本,为用户提供更强性能和更多功能选择,这也进一步拓宽了Pi-hole和其他安全相关项目的实施空间。例如,《 Ars Technica》在一篇深度技术分析中探讨了如何利用最新款的Raspberry Pi构建更为高效且强大的本地防火墙系统,并与Pi-hole结合,实现全方位的家庭网络安全防护。 此外,开源社区围绕Pi-hole开发了许多增强功能和插件,以适应不断变化的网络环境。TechCrunch发表的一篇文章介绍了几个重要的Pi-hole拓展工具,它们能够帮助用户更精细地管理网络流量,优化家庭网络体验,同时确保个人隐私不受侵犯。 总之,在数字化生活越发普及的今天,深入了解和运用像Pi-hole这样的开源解决方案,不仅能有效提升网络安全性,也是对个人隐私保护意识的重要体现。通过持续关注相关的技术发展和实践案例,我们可以更好地应对未来的网络挑战。
2023-08-12 20:49:59
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DorisDB
...扫除一样,那些过时的文件、照片啥的,该删就删,别让它占着地方。其次呢,咱们可以用更牛逼的压缩工具,比如ZIP或者RAR,它们能把文件压缩得更小,让硬盘喘口气。这样一来,不仅空间大了,还能节省点资源,挺划算的嘛!试试看,说不定你会发现自己的设备运行起来比以前流畅多了!嘿,兄弟!你听说过 DorisDB 的分片和分布式功能吗?这玩意儿超级厉害!它就像个大仓库,能把咱们的数据均匀地摆放在多个小仓库里(那些就是节点),这样不仅能让数据更高效地存储起来,还能让我们的系统跑得更快,用起来更顺畅。试试看,保管让你爱不释手! 第四章:事务冲突与并发控制 场景还原:在高并发环境下,多个用户同时尝试插入数据到同一表中,导致了写入失败。 问题浮现:即使网络连接稳定,磁盘空间充足,事务冲突仍可能导致写入失败。 解决方案:引入适当的并发控制机制是关键。在DorisDB中,可以通过设置合理的锁策略来避免或减少事务冲突。例如,使用行级锁或表级锁,根据具体需求选择最合适的锁模式。哎呀,兄弟,咱们在优化程序的时候,得注意一点,别搞那些没必要的同时进行的操作,这样能大大提升系统的稳定性。就像是做饭,你要是同时炒好几个菜,肯定得忙得团团转,而且容易出错。所以啊,咱们得一个个来,稳扎稳打,这样才能让系统跑得又快又稳! 结语:从困惑到解决的旅程 面对“写入失败”,我们需要冷静分析,从不同的角度寻找问题所在。哎呀,你知道嘛,不管是网速慢了点、硬件不够给力、操作过程中卡壳了,还是设置哪里没对劲,这些事儿啊,都有各自的小妙招来解决。就像是遇到堵车了,你得找找是哪段路的问题,然后对症下药,说不定就是换个路线或者等等红绿灯,就能顺畅起来呢!哎呀,你知道不?咱们要是能持续地学习和动手做,那咱处理问题的能力就能慢慢上个新台阶。就像给水管通了塞子,数据的流动就更顺畅了。这样一来,咱们的业务跑起来也快多了,就像是有了个贴身保镖,保护着业务高效运转呢!嘿!听好了,每回遇到难题都不是白来的,那可是让你升级打怪的好机会!咱们就一起手牵手,勇闯数据的汪洋大海,去发现那些藏在暗处的新世界吧!别怕,有我在你身边,咱俩一起探险,一起成长!
2024-10-07 15:51:26
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醉卧沙场
Hadoop
Hadoop支持文件的跨硬件复制 1. 初识Hadoop 为什么我们需要它? 大家好!今天我们要聊聊一个超级酷的东西——Hadoop。作为一个程序员或者数据工程师,你可能已经听说过这个名字。Hadoop是一种开源的大数据处理框架,它的核心功能是存储和处理海量的数据。不过,我今天想带大家深入探讨的是Hadoop的一个非常实用的功能:跨硬件复制文件。 为什么这个功能这么重要呢?想象一下,如果你正在运行一个大型的分布式系统,突然某个节点挂了怎么办?数据丢了?那可太惨了!Hadoop通过分布式文件系统(HDFS)来解决这个问题。HDFS 可不只是简单地把大文件切成小块儿,它还特聪明,会把这些小块儿分散存到不同的机器上。这就跟把鸡蛋放在好几个篮子里一个道理,哪怕有一台机器突然“罢工”了(也就是挂掉了),你的数据还是稳稳的,一点都不会丢。 那么,Hadoop是如何做到这一点的呢?咱们先来看看它是怎么工作的。 --- 2. HDFS的工作原理 数据块与副本 HDFS是一个分布式的文件系统,它的设计理念就是让数据更加可靠。简单讲啊,HDFS会把一个大文件切成好多小块儿(每块默认有128MB这么大),接着把这些小块分开放到集群里的不同电脑上存着。更关键的是,HDFS会为每个数据块多弄几个备份,一般是三个副本。这就相当于给你的数据买了“多重保险”,哪怕有一台机器突然“罢工”或者出问题了,你的数据还是妥妥地躺在别的机器上,一点都不会丢。 举个例子,假设你有一个1GB的文件,HDFS会把这个文件分成8个128MB的小块,并且每个小块会被复制成3份,分别存储在不同的服务器上。这就意味着啊,就算有一台服务器“挂了”或者出问题了,另外两台服务器还能顶上,数据照样能拿得到,完全不受影响。 说到这里,你可能会问:“为什么要复制这么多份?会不会浪费空间?”确实,多副本策略会占用更多的磁盘空间,但它的优点远远超过这一点。先说白了就是,它能让数据更好用、更靠谱啊!再说了,在那种超大的服务器集群里头,这样的备份机制还能帮着分散压力,不让某一个地方出问题就整个崩掉。 --- 3. 实战演示 如何使用Hadoop进行跨硬件复制? 接下来,让我们动手试试看!我会通过一些实际的例子来展示Hadoop是如何完成文件跨硬件复制的。 3.1 安装与配置Hadoop 首先,你需要确保自己的环境已经安装好了Hadoop。如果你还没有安装,可以参考官方文档一步步来配置。对新手来说,建议先试试伪分布式模式,相当于在一台电脑上“假装”有一个完整的集群,方便你熟悉环境又不用折腾多台机器。 3.2 创建一个简单的文本文件 我们先创建一个简单的文本文件,用来测试Hadoop的功能。你可以使用以下命令: bash echo "Hello, Hadoop!" > test.txt 然后,我们将这个文件上传到HDFS中: bash hadoop fs -put test.txt /user/hadoop/ 这里的/user/hadoop/是HDFS上的一个目录路径。 3.3 查看文件的副本分布 上传完成后,我们可以检查一下这个文件的副本分布情况。使用以下命令: bash hadoop fsck /user/hadoop/test.txt -files -blocks -locations 这段命令会输出类似如下的结果: /user/hadoop/test.txt 128 bytes, 1 block(s): OK 0. BP-123456789-192.168.1.1:50010 file:/path/to/local/file 1. BP-123456789-192.168.1.2:50010 file:/path/to/local/file 2. BP-123456789-192.168.1.3:50010 file:/path/to/local/file 从这里可以看到,我们的文件已经被复制到了三台不同的服务器上。 --- 4. 深度解读 Hadoop的副本策略 在前面的步骤中,我们已经看到了Hadoop是如何将文件复制到不同节点上的。但是,你知道吗?Hadoop的副本策略其实是非常灵活的。它可以根据网络拓扑结构来决定副本的位置。 例如,默认情况下,第一个副本会放在与客户端最近的节点上,第二个副本会放在另一个机架上,而第三个副本则会放在同一个机架的不同节点上。这样的策略可以最大限度地减少网络延迟,提高读取效率。 当然,如果你对默认的副本策略不满意,也可以自己定制。比如,如果你想让所有副本都放在同一个机架内,可以通过修改dfs.replication.policy参数来实现。 --- 5. 总结与展望 通过今天的讨论,我们了解了Hadoop是如何通过HDFS实现文件的跨硬件复制的。虽然这个功能看似简单,但它背后蕴含着复杂的设计理念和技术细节。正是这些设计,才使得Hadoop成为了一个强大的大数据处理工具。 最后,我想说的是,学习新技术的过程就像探险一样,充满了未知和挑战。嘿,谁还没遇到过点麻烦事儿呢?有时候一头雾水,感觉前路茫茫,但这不正是探索的开始嘛!别急着放弃,熬过去你会发现,那些让人头疼的问题其实藏着不少小惊喜,等你拨开云雾时,成就感绝对让你觉得值了!希望这篇文章能给你带来一些启发,也希望你能亲自尝试一下Hadoop的实际操作,感受一下它的魅力! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流。让我们一起探索更多有趣的技术吧!
2025-03-26 16:15:40
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冬日暖阳
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...transts;};class NtpClient {public:NtpClient();virtual ~NtpClient();void GetNtpTime(std::string &ntpTime);in_addr_t HostTransfer(const char host);int PaddingNtpPackage(void buf, size_t size);double GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv);private:int m_sockfd;};endif / NTP_CLIENT_H / NtpClient.cpp //// Created by lwang on 2023-03-18.//include "NtpClient.h"NtpClient::NtpClient() { }NtpClient::~NtpClient() {}in_addr_t NtpClient::HostTransfer(const char host){in_addr_t saddr;struct hostent hostent;if ((saddr = inet_addr(host)) == INADDR_NONE){if ((hostent = gethostbyname(host)) == NULL){return INADDR_NONE;}memmove(&saddr, hostent->h_addr, hostent->h_length);}return saddr;}int NtpClient::PaddingNtpPackage(void buf, size_t size) // 构建并发送NTP请求报文{if (!size)return -1;struct ntphdr ntp;struct timeval tv;memset(buf, 0, BUFSIZE);ntp = (struct ntphdr )buf;ntp->ntp_li = NTP_LI;ntp->ntp_vn = NTP_VERSION_NUM;ntp->ntp_mode = NTP_MODE_CLIENT;ntp->ntp_stratum = NTP_STRATUM;ntp->ntp_poll = NTP_POLL;ntp->ntp_precision = NTP_PRECISION;gettimeofday(&tv, NULL); // 把目前的时间用tv 结构体返回ntp->ntp_transts.intpart = htonl(tv.tv_sec + JAN_1970);ntp->ntp_transts.fracpart = htonl(USEC2FRAC(tv.tv_usec));size = NTP_MIN_LEN;return 0;}double NtpClient::GetOffset(const struct ntphdr ntp, const struct timeval recvtv) // 偏移量{double t1, t2, t3, t4;t1 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_orits);t2 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_recvts);t3 = NTP_LFIXED2DOUBLE(&ntp->ntp_transts);t4 = recvtv->tv_sec + recvtv->tv_usec / 1000000.0;return ((t2 - t1) + (t3 - t4)) / 2;}void NtpClient::GetNtpTime(std::string &ntpTime){char buffer[64] = {0};char cmd[128] = {0};tm local;char buf[BUFSIZE];size_t nbytes;int maxfd1;struct sockaddr_in servaddr;fd_set readfds;struct timeval timeout, recvtv, tv;double offset;servaddr.sin_family = AF_INET;servaddr.sin_port = htons(NTP_SERVER_PORT);servaddr.sin_addr.s_addr = HostTransfer(NTP_SERVER_ADDR);if ((m_sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0)) < 0){perror("socket error");return ;}if (connect(m_sockfd, (struct sockaddr )&servaddr, sizeof(struct sockaddr)) != 0){perror("connect error");return ;}nbytes = BUFSIZE;if (PaddingNtpPackage(buf, &nbytes) != 0){fprintf(stderr, "construct ntp request error \n");exit(-1);}send(m_sockfd, buf, nbytes, 0);FD_ZERO(&readfds);FD_SET(m_sockfd, &readfds);maxfd1 = m_sockfd + 1;timeout.tv_sec = TIMEOUT;timeout.tv_usec = 0;if (select(maxfd1, &readfds, NULL, NULL, &timeout) > 0){if (FD_ISSET(m_sockfd, &readfds)){if ((nbytes = recv(m_sockfd, buf, BUFSIZE, 0)) < 0){perror("recv error");exit(-1);}// 计算C/S时间偏移量gettimeofday(&recvtv, NULL);offset = GetOffset((struct ntphdr )buf, &recvtv);gettimeofday(&tv, NULL);tv.tv_sec += (int)offset;tv.tv_usec += offset - (int)offset;local = localtime((time_t )&tv.tv_sec);strftime(buffer, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);ntpTime = std::string(buffer);} }return ;} main.cpp include "NtpClient.h"int main(){std::string ntpTime = "";char curBuf[64] = {0};struct timeval cur;tm local;NtpClient client;client.GetNtpTime(ntpTime);cout << "ntpTime: " << ntpTime << endl;gettimeofday(&cur, NULL);local = localtime((time_t )&cur.tv_sec);strftime(curBuf, 64, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", local);std::string curTime = std::string(curBuf);cout << "curTime: " << curTime << endl;if (curTime != ntpTime){cout << "start time calibrate!" << endl;std::string cmd = "sudo date -s \"" + ntpTime + "\"";system(cmd.c_str());cout << "cmd: " << cmd << endl;}else{cout << "time seem" << endl;}return 0;} 推荐一个零声学院免费教程,个人觉得老师讲得不错, 分享给大家:[Linux,Nginx,ZeroMQ,MySQL,Redis, fastdfs,MongoDB,ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S,Docker, TCP/IP,协程,DPDK等技术内容,点击立即学习: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46935110/article/details/129683157。 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。
2023-03-01 12:56:47
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...,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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。
2023-02-24 18:25:46
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Mahout
... // 假设数据来自文件系统 val dstream = inputStream foreachRDD { rdd => rdd.map { line => val fields = line.split(",") (fields(0), fields.slice(1, fields.length)) } } - Mahout模型训练:然后,我们可以使用Mahout中的算法对数据进行预处理和建模。例如,假设我们想要进行用户行为的聚类分析,可以使用Mahout的KMeans算法。 scala import org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.recommender.KNNRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector import org.apache.hadoop.conf.Configuration val dataModel = new FileDataModel(new File("/path/to/your/data.csv")) val neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.5, dataModel, new Configuration()) val similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel) val recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity) val recommendations = dstream.map { (user, ratings) => val userVector = new RandomAccessSparseVector(ratings.size()) for ((itemId, rating) <- ratings) { userVector.setField(itemId.toInt, rating.toDouble) } val recommendation = recommender.recommend(user, userVector) (user, recommendation.map { (itemId, score) => (itemId, score) }) } - 结果输出:最后,我们可以将生成的推荐结果输出到合适的目标位置,如日志文件或数据库,以便后续分析和应用。 scala recommendations.foreachRDD { rdd => rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") } 5. 总结与展望 通过将Mahout与Spark Streaming集成,我们能够构建一个强大的实时流数据分析平台,不仅能够实时处理大量数据,还能利用Mahout的高级机器学习功能进行深入分析。哎呀,这个融合啊,就像是给数据分析插上了翅膀,能即刻飞到你眼前,又准确得不得了!这样一来,咱们做决定的时候,心里那根弦就更紧了,因为有它在身后撑腰,决策那可是又稳又准,妥妥的!哎呀,随着科技车轮滚滚向前,咱们的Mahout和Spark Streaming这对好搭档,未来肯定会越来越默契,联手为我们做决策时,用上实时数据这个大宝贝,提供更牛逼哄哄的武器和方法!想象一下,就像你用一把锋利的剑,能更快更准地砍下胜利的果实,这俩家伙在数据战场上,就是那把超级厉害的宝剑,让你的决策快人一步,精准无比! --- 以上内容是基于实际的编程实践和理论知识的融合,旨在提供一个从概念到实现的全面指南。哎呀,当真要将这个系统或者项目实际铺展开来的时候,咱们得根据手头的实际情况,比如数据的个性、业务的流程和咱们的技术底子,来灵活地调整策略,让一切都能无缝对接,发挥出最大的效用。就像是做菜,得看食材的新鲜度,再搭配合适的调料,才能做出让人满意的美味佳肴一样。所以,别死板地照搬方案,得因地制宜,因材施教,这样才能确保我们的工作既高效又有效。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
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...的集合类,实际上都是JDK封装好的基础数据结构。 如何学习数据结构 第一次接触 我第一次接触数据结构这门课还是4年前,那这时候我在准备考研,专业课考的就是数据结构与算法,作为一个非科班的小白,对这个东西可以说是一窍不通。 这个时候的我只有一点点c语言的基础,基本上可以忽略不计,所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。 数据结构基本上是考研的必考科目,所以我一开始使用的是考研的复习书籍,《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的,可以直接百度,这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的,所以,用来入门也是ok的。 入门学习阶段 最早的时候我并没有直接看书,而是先打算先看视频,因为视频更好理解呀,找视频的办法就是百度,于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了,但是对于小白来说是够用的,特别基础,讲的很仔细。 从最开始的数组、线性表,再讲到栈和队列,以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表,大概有几十个视频,那个时候正值暑假,我按照每天一个视频的进度看完了,看的时候还得时不时地实践一下,更有助于理解。 看完了这个系列的视频之后,我又转战开始啃书了,视频里讲的都是数据结构的基础,而书上除了基础之外,还有一些算法题目,比如你学完了线性表和链表之后,书上就会有相关的算法题,比如数组的元素置换,链表的逆置等等,这些在日后看来很容易的题目,当时把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的,看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书,我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后,我们应该已经对数据结构有了初步的了解了,对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了,比如栈的入栈和出栈,队列的进队和出队,二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历,图的最短路径算法,深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后,我们需要对哪方面进行强化学习呢? 那就要看你学习数据结构的目的是什么了,比如你学习数据结构是为了能做算法题,那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识,后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法,敬请期待。 当然,我当时主要是复习考研,所以还是针对专业课的历年真题来复习,像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点,我觉得掌握的并不是很好,于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看,再次强化了基础。 并且,由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题,所以我又花了很多时间去学习这些算法题,这些题目并非数据结构的基础算法,所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外,还讲解了更多经典的算法题,比如八皇后问题,汉诺塔问题,马踏棋盘,旅行商问题等,这些问题对于新手来说真的是很头大的,使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 众所周知,算法题和数学题一样,需要多加练习,而且考研的时候必须要手写算法,于是我就经常在纸上写(抄)算法,你还别说,就算是抄,多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法,比如层次遍历,深度优先遍历和广度优先遍历,多写几遍更有助理解,再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法,不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外,更好的办法自然是在电脑上敲了,写Java的使用Java写,写C++ 的用C++ 写,总之用自己擅长的语言实现就好,尴尬的是我当时只会c,所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此,我们也算是学会了数据结构的基础知识了,至少知道每个数据结构的特性,会写常见的数据结构算法,甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话,这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书,年代久远,可以看看,官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的,比较不接地气,这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的,想有一本Java语言描述的数据结构书籍,可以试试这本,但是这本书显然比较复杂,不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过,年代比较久远,但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新,更加全面,有很多关于经典算法的教程,作者也入驻了B站,有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习,我们就讲到这里了,如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨,虽然我们提到了算法,但是这里只关注一些基础的数据结构算法,后续会有关于“怎么学算法“的文章推出,敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 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。
2023-09-12 23:35:52
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Redis
...]) 在这个版本中,我们在锁的名字前面加上了命名空间前缀,比如orders:place_order和points:update_score。这样一来,不同业务逻辑就可以使用独立的锁,避免相互影响。 --- 5. 进阶 如何处理锁竞争与性能优化? 当然啦,现实中的分布式锁并不会总是那么顺利,有时候会出现大量请求同时争抢同一个锁的情况。这时我们可能需要引入队列机制或者批量处理的方式来降低系统的压力。 示例代码 3:使用Redis的List模拟队列 python def enqueue_request(redis_client, queue_key, request_data): redis_client.rpush(queue_key, request_data) def dequeue_request(redis_client, queue_key): return redis_client.lpop(queue_key) def process_queue(redis_client, lock_key, queue_key): while True: 先尝试获取锁 if not acquire_lock(redis_client, lock_key): time.sleep(0.1) 等待一段时间再重试 continue 获取队列中的第一个请求并处理 request = dequeue_request(redis_client, queue_key) if request: handle_request(request) 释放锁 release_lock(redis_client, lock_key) 这段代码展示了如何利用Redis的List结构来管理请求队列。想象一下,好多用户一起抢同一个东西,场面肯定乱哄哄的对吧?这时候,咱们就让他们老老实实排成一队,然后派一个专门的小哥挨个儿去处理他们的请求。这样一来,大家就不会互相“打架”了,事情也能更顺利地办妥。 --- 6. 总结与反思 兄弟们,通过今天的讨论,我相信大家都对如何在Redis中实现分布式锁有了更深刻的理解了吧?虽然Redis本身已经足够强大,但我们仍然需要根据实际需求对其进行适当的扩展和优化。比如刚才提到的命名空间隔离、队列机制等,这些都是非常实用的小技巧。 不过呢,我也希望大家能记住一点——技术永远不是一成不变的。业务越做越大,技术也日新月异的,咱们得不停地充电,学点新鲜玩意儿,试试新招数才行啊!就像今天的分布式锁一样,也许明天就会有更高效、更优雅的解决方案出现。所以,保持好奇心,勇于探索未知领域,这才是程序员最大的乐趣所在! 好了,今天就聊到这里啦,祝大家在编程的路上越走越远!如果有任何疑问或者想法,欢迎随时找我交流哦~
2025-04-22 16:00:29
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寂静森林
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...包发现了一个很重要的文件:playlist.m3u8 里面包含了数个 .ts 的网络地址; .ts 文件是可以播放的视频片段; 发现 可以通过合并 .ts 片段可以得到完整视频; 出现一个问题:playlist.m3u8 怎么获取? 发现:https://v.douyu.com/api/stream/getStreamUrl 可以获取 playlist.m3u8 文件地址; 需要POST传入一些参数才行,发现: sign 参数是一种签名,一般通过JS生成,找了半天没有方法生成 sign 参数; 通过查阅大佬文献发现:手机端的斗鱼视频有接口可以直接获取 playlist.m3u8 文件地址,成功越过 sign 签名防线; 手机端斗鱼视频链接:https://vmobile.douyu.com/show/0Q8mMY0xXDL749Ad 通过抓包发现:https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad; 这就解决了playlist.m3u8 文件获取问题:json[‘data’][‘video_url’] 第一个难题解决!!; 综上所述,整理一下具体采集流程: 获取vid = 0Q8mMY0xXDL749Ad (就是链接中的参数); 通过 https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=0Q8mMY0xXDL749Ad 获取 playlist.m3u8 文件地址; 解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件; 下载所有 .ts 文件; 合并 .ts 成视频文件输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 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。
2023-12-18 11:34:00
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...,MySQL 8.0版本凭借其增强的安全性、更高的性能以及对JSON文档支持的改进,得到了广泛应用。例如,在云服务领域,AWS RDS已全面支持MySQL 8.0,用户可以更加便捷地构建高性能、高可用的应用程序。 此外,对于数据库管理及优化方面,一篇来自InfoQ的技术文章《MySQL 8.0新特性解读及其在大规模数据处理中的实践》深度剖析了MySQL 8.0的各项新功能,包括窗口函数、通用表表达式等,并通过实例演示如何利用这些新特性提高查询效率,降低存储成本。 同时,针对日益增长的数据安全需求,《企业如何借助MySQL强化数据库安全性》一文强调了实施严格访问控制、审计跟踪、加密传输和透明数据加密等功能的重要性,并引用了最新的行业标准和法规要求作为依据。 对于开发者而言,学习并掌握MySQL的高级特性以及最佳实践至关重要。近日,Oracle发布了MySQL HeatWave,这是一种融合分析型数据库引擎,能在同一个MySQL数据库中实现事务处理与实时分析,极大简化了大数据处理流程,提升了业务决策速度。 综上所述,了解MySQL的最新动态和技术演进不仅可以帮助我们更好地进行日常的数据库管理工作,还能洞悉未来数据库技术的发展趋势,从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中,结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统,将有效提升整个系统的稳定性和效率。
2024-02-16 12:44:07
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...eFns 的数组; class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化: 方式一:通过 Object.defineProperty 的方式(vue2采用的方式); 方式二:通过 new Proxy 的方式(vue3采用的方式); 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊,李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊,李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊,李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象,用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数: 但是实际开发中我们会有不同的对象,另外会有不同的属性需要管理; 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢? 在前面我们刚刚学习过 WeakMap,并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖: 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中: 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖; 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象; 那么正确的应该是在哪里收集呢?应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key,那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题: 问题一:如果函数中有用到两次 key,比如 name,那么这个函数会被收集两次 问题二:我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中,因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构: 解决问题一的方法:不使用数组,而是使用 Set 解决问题二的方法:添加一个新的方法,用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的,我们可以创建出来一个函数,针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化:Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码,其实就是 Vue3 中的响应式原理: Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构: 在传入对象时,我们可以遍历所有的 key,并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 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。
2023-01-11 12:37:47
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....launch注意文件路径rosrun rviz rviz -d rviz/rviz_euroc_config.rviz (改成你自己的rviz文件)rosbag play ~/data/euroc/MH_04_difficult.bag(改成你自己的rosbag文件) 可以看到,s_msckf的输出是没有轨迹的,可以增加如下脚本,将/odom存为/path,在rviz订阅即可可视化轨迹 脚本来自其issue:https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio/issues/13 !/usr/bin/env pythonimport rospyfrom nav_msgs.msg import Odometry, Pathfrom geometry_msgs.msg import PoseStampedclass OdomToPath:def __init__(self):self.path_pub = rospy.Publisher('/slz_path', Path, latch=True, queue_size=10)self.odom_sub = rospy.Subscriber('/firefly_sbx/vio/odom', Odometry, self.odom_cb, queue_size=10)self.path = Path()def odom_cb(self, msg):cur_pose = PoseStamped()cur_pose.header = msg.headercur_pose.pose = msg.pose.poseself.path.header = msg.headerself.path.poses.append(cur_pose)self.path_pub.publish(self.path)if __name__ == '__main__':rospy.init_node('odom_to_path')odom_to_path = OdomToPath()rospy.spin() 或者增加一个draw_path的功能包: cpp为: include <stdio.h>include <stdlib.h>include <unistd.h>include <ros/ros.h>include <ros/console.h>include <nav_msgs/Path.h>include <std_msgs/String.h>include <nav_msgs/Odometry.h>include <geometry_msgs/Quaternion.h>include <geometry_msgs/PoseStamped.h>nav_msgs::Path path;ros::Publisher path_pub;ros::Subscriber odomSub;ros::Subscriber odom_raw_Sub;void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& odom){geometry_msgs::PoseStamped this_pose_stamped;this_pose_stamped.header= odom->header;this_pose_stamped.pose = odom->pose.pose;//this_pose_stamped.pose.position.x = odom->pose.pose.position.x;//this_pose_stamped.pose.position.y = odom->pose.pose.position.y;//this_pose_stamped.pose.orientation = odom->pose.pose.orientation;//this_pose_stamped.header.stamp = ros::Time::now();//this_pose_stamped.header.frame_id = "world";//frame_id 是消息中与数据相关联的参考系id,例如在在激光数据中,frame_id对应激光数据采集的参考系 path.header= this_pose_stamped.header;path.poses.push_back(this_pose_stamped);//path.header.stamp = ros::Time::now();//path.header.frame_id= "world";path_pub.publish(path);//printf("path_pub ");//printf("odom %.3lf %.3lf\n",odom->pose.pose.position.x,odom->pose.pose.position.y);}int main (int argc, char argv){ros::init (argc, argv, "showpath");ros::NodeHandle ph;path_pub = ph.advertise<nav_msgs::Path>("/trajectory",10, true);odomSub = ph.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/firefly_sbx/vio/odom", 10, odomCallback);//ros::Rate loop_rate(50);while (ros::ok()){ros::spinOnce(); // check for incoming messages//loop_rate.sleep();}return 0;} cmakelists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)project(draw) Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer add_compile_options(-std=c++11) Find catkin macros and libraries if COMPONENTS list like find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS xyz) is used, also find other catkin packagesfind_package(catkin REQUIRED COMPONENTSgeometry_msgsroscpprospystd_msgsmessage_generation)catkin_package( INCLUDE_DIRS include LIBRARIES learning_communicationCATKIN_DEPENDS geometry_msgs roscpp rospy std_msgs message_runtime DEPENDS system_lib) Build include_directories(include${catkin_INCLUDE_DIRS})add_executable(draw_path draw.cpp)target_link_libraries(draw_path ${catkin_LIBRARIES}) package.xml <?xml version="1.0"?><package><name>draw</name><version>0.0.0</version><description>The learning_communication package</description><!-- One maintainer tag required, multiple allowed, one person per tag --><!-- Example: --><!-- <maintainer email="jane.doe@example.com">Jane Doe</maintainer> --><maintainer email="hcx@todo.todo">hcx</maintainer><!-- One license tag required, multiple allowed, one license per tag --><!-- Commonly used license strings: --><!-- BSD, MIT, Boost Software License, GPLv2, GPLv3, LGPLv2.1, LGPLv3 --><license>TODO</license><!-- Url tags are optional, but multiple are allowed, one per tag --><!-- Optional attribute type can be: website, bugtracker, or repository --><!-- Example: --><!-- <url type="website">http://wiki.ros.org/learning_communication</url> --><!-- Author tags are optional, multiple are allowed, one per tag --><!-- Authors do not have to be maintainers, but could be --><!-- Example: --><!-- <author email="jane.doe@example.com">Jane Doe</author> --><!-- The _depend tags are used to specify dependencies --><!-- Dependencies can be catkin packages or system dependencies --><!-- Examples: --><!-- Use build_depend for packages you need at compile time: --><!-- <build_depend>message_generation</build_depend> --><!-- Use buildtool_depend for build tool packages: --><!-- <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend> --><!-- Use run_depend for packages you need at runtime: --><!-- <run_depend>message_runtime</run_depend> --><!-- Use test_depend for packages you need only for testing: --><!-- <test_depend>gtest</test_depend> --><buildtool_depend>catkin</buildtool_depend><build_depend>geometry_msgs</build_depend><build_depend>roscpp</build_depend><build_depend>rospy</build_depend><build_depend>std_msgs</build_depend><run_depend>geometry_msgs</run_depend><run_depend>roscpp</run_depend><run_depend>rospy</run_depend><run_depend>std_msgs</run_depend><build_depend>message_generation</build_depend><run_depend>message_runtime</run_depend><!-- The export tag contains other, unspecified, tags --><export><!-- Other tools can request additional information be placed here --></export></package> vins_fusion: 双目vio等多系统 mkdir -p vins-catkin_ws/srccd vins-catkin_ws/srcgit clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion.gitcd ..catkin_makesource devel/setup.bash按照readme 3.1 Monocualr camera + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.2 Stereo cameras + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.3 Stereo camerasroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/euroc.gif" width = 430 height = 240 /> 4. KITTI Example 4.1 KITTI Odometry (Stereo)Download [KITTI Odometry dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take sequences 00 for example,Open two terminals, run vins and rviz respectively. (We evaluated odometry on KITTI benchmark without loop closure funtion)roslaunch vins vins_rviz.launch(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yamlrosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/ 4.2 KITTI GPS Fusion (Stereo + GPS)Download [KITTI raw dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take [2011_10_03_drive_0027_synced](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_10_03_drive_0027/2011_10_03_drive_0027_sync.zip) for example.Open three terminals, run vins, global fusion and rviz respectively. Green path is VIO odometry; blue path is odometry under GPS global fusion.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins kitti_gps_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_raw/kitti_10_03_config.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/2011_10_03_drive_0027_sync/ rosrun global_fusion global_fusion_node<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/kitti.gif" width = 430 height = 240 /> 5. VINS-Fusion on car demonstrationDownload [car bag](https://drive.google.com/open?id=10t9H1u8pMGDOI6Q2w2uezEq5Ib-Z8tLz) to YOUR_DATASET_FOLDER.Open four terminals, run vins odometry, visual loop closure(optional), rviz and play the bag file respectively. Green path is VIO odometry; red path is odometry under visual loop closure.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/car.bag 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/slzlincent/article/details/104364909。 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。
2023-09-13 20:38:56
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