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Sqoop
...ap-column-java和--map-column-hive选项来映射Java类型到Hive类型。但是,如果我们需要直接同步到MySQL,可以考虑以下几种方法: 方法一:手动同步表结构 最直接的方法是手动创建目标表。例如,假设我们的源表employees有以下结构: sql CREATE TABLE employees ( id INT, name VARCHAR(50), age INT ); 我们可以在MySQL中创建一个同名表: sql CREATE TABLE employees ( id INT, name VARCHAR(50), age INT ); 然后使用Sqoop导入数据: bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydb \ --username myuser \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees 这种方法虽然简单,但不够自动化,而且每次修改源表结构后都需要手动更新目标表结构。 方法二:使用Sqoop的--map-column-java和--map-column-hive选项 我们可以使用Sqoop的--map-column-java和--map-column-hive选项来确保数据类型的一致性。例如,如果我们想将HDFS中的数据导入到MySQL中,可以这样操作: bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydb \ --username myuser \ --password mypassword \ --table employees \ --target-dir /user/hadoop/employees \ --map-column-java id=Long,name=String,age=Integer 这里,我们明确指定了Java类型的映射,这样即使HDFS中的数据类型与MySQL中的不同,Sqoop也会自动进行转换。 方法三:编写脚本自动同步表结构 为了更加自动化地管理表结构同步,我们可以编写一个简单的脚本来生成SQL语句。比如说,我们可以先瞧瞧源表长啥样,然后再动手写SQL语句,创建一个和它长得差不多的目标表。以下是一个Python脚本的示例: python import subprocess 获取源表结构 source_schema = subprocess.check_output([ "sqoop", "list-columns", "--connect", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "--username", "myuser", "--password", "mypassword", "--table", "employees" ]).decode("utf-8") 解析结构信息 columns = [line.split()[0] for line in source_schema.strip().split("\n")] 生成创建表的SQL语句 create_table_sql = f"CREATE TABLE employees ({', '.join([f'{col} VARCHAR(255)' for col in columns])});" print(create_table_sql) 运行这个脚本后,它会输出如下SQL语句: sql CREATE TABLE employees (id VARCHAR(255), name VARCHAR(255), age VARCHAR(255)); 然后我们可以执行这个SQL语句来创建目标表。这种方法虽然复杂一些,但可以实现自动化管理,减少人为错误。 5. 结论 通过以上几种方法,我们可以有效地解决Sqoop导入数据时表结构同步的问题。每种方法都有其优缺点,选择哪种方法取决于具体的需求和环境。我个人倾向于使用脚本自动化处理,因为它既灵活又高效。当然,你也可以根据实际情况选择最适合自己的方法。 希望这些内容能对你有所帮助!如果你有任何问题或建议,欢迎随时留言讨论。我们一起学习,一起进步!
2025-01-28 16:19:24
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诗和远方
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...B , JACOB(Java COM Bridge)是一个开源的Java-COM桥接库,允许Java程序调用COM组件和DLL文件。在本文的上下文中,开发者使用JACOB来实现Java应用程序与中控考勤机SDK(基于COM接口)之间的交互,从而实现在Java环境下操作和控制考勤机设备。 ActiveXComponent , ActiveX是Microsoft为Internet和Windows平台开发的一种软件技术标准,而ActiveXComponent则是Java通过JACOB访问ActiveX控件或COM对象的类。在本文中,通过实例化ActiveXComponent并指定“zkemkeeper.ZKEM.1”,开发者能够创建一个与中控考勤机SDK交互的Java对象,进而执行诸如连接、断开考勤机等操作。 SDK(Software Development Kit) , SDK是一套软件开发工具包,通常包含了开发某一特定软件产品所需的所有文档、示例代码、库文件、API接口说明以及其他辅助工具。在本文语境下,中控考勤机SDK是指由中控公司提供的用于开发与中控考勤机硬件设备进行通信和数据交互的应用程序所需的工具集合,它提供了如连接考勤机、读取考勤记录等功能的接口。 DLL(Dynamic Link Library) , 动态链接库是一种微软Windows操作系统中的文件类型,包含可以被多个程序同时使用的函数和资源。在文章中提到的jacob-1.19-x64.dll和zkemkeeper.dll都是DLL文件,其中jacob-1.19-x64.dll是JACOB为了支持64位JDK环境下的COM调用所必需的,而zkemkeeper.dll则是中控考勤机SDK的核心文件,通过注册这个DLL,Java应用才能成功调用到考勤机的接口功能。
2023-03-31 22:17:40
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ActiveMQ
...ion"。这可能会让程序闹脾气,不按咱们预期的方式好好工作,所以呢,咱们得把这个小麻烦给摸个透彻,然后找到那个对症下药的解决方案才行。 二、问题分析 首先,让我们来了解一下什么是"UnsubscribedException"?根据ActiveMQ的官方文档解释,UnsubscribedException是一个由ActiveMQ抛出的异常,表示在特定的订阅者列表中找不到相应的订阅者。换句话说,当你家的应用程序好心好意地想给一个已经没人订閱的消息队列送消息时,就会触发这么个异常情况。 三、代码示例 为了更好地理解这个问题,我们可以编写一段简单的Java代码进行测试: java import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.Destination; import javax.jms.JMSException; import javax.jms.MessageProducer; import javax.jms.Session; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class UnsubscribeTest { private static final String QUEUE_NAME = "queue1"; public static void main(String[] args) throws JMSException, InterruptedException { ActiveMQConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); Connection connection = connectionFactory.createConnection(); connection.start(); Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination destination = session.createQueue(QUEUE_NAME); MessageProducer producer = session.createProducer(destination); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); Thread thread = new Thread(() -> { try { latch.await(); producer.send(session.createTextMessage("Hello World")); } catch (JMSException e) { e.printStackTrace(); } }); thread.start(); // Wait for the message to be produced and sent latch.countDown(); // Now unsubscribe the queue session.unsubscribe(QUEUE_NAME); // Try to send a message to the queue again producer.send(session.createTextMessage("Hello World")); // Close the resources session.close(); connection.close(); } } 在这个例子中,我们首先创建了一个到ActiveMQ服务器的连接,并创建了一个到名为"queue1"的消息队列的Session。然后,我们创建了一个消息生产者,并发送了一条消息到该队列。然后呢,我们就在另一个小线程里头耐心等待,等到第一条消息妥妥地送出去了,立马就取消了对那个叫“queue1”的消息队列的关注。接下来,咱们又试着给它发了一条新消息。最后,我们关闭了所有的资源。 四、解决办法 那么,如何避免这种"UnsubscribedException"呢?主要有以下几种方法: 1. 使用事务 我们可以将发送消息和取消订阅操作放在一个事务中,这样如果在执行过程中发生任何错误,都可以回滚事务,从而保证数据的一致性。 2. 重试机制 如果我们知道应用程序会在一段时间后重新启动,那么我们可以使用一个简单的重试机制来发送消息。例如,我们可以设置一个计数器,在每次发送失败后递增,直到达到某个阈值(如3次)为止。 五、结论 总的来说,"UnsubscribedException"是一个我们在使用ActiveMQ时可能遇到的问题。了解透彻并跟ActiveMQ的运行机制打成一片后,咱们就能挖出真正管用的解决方案,保证咱的应用程序稳稳当当地跑起来。同时呢,咱们也得明白,在真实的开发过程里头,咱们可不能停下学习和探索的脚步。为啥呢?因为这样才能够更好地对付那些时不时冒出来的挑战和问题嘛,让咱变得更游刃有余。
2023-11-19 13:07:41
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秋水共长天一色-t
RocketMQ
...假设你正在尝试在一个Java 8环境中运行RocketMQ 4.9.x版本(该版本需要Java 11及以上环境),此时你可能会遭遇如下错误: java Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: org/apache/rocketmq/client/producer/DefaultMQProducer : Unsupported major.minor version 55.0 这个错误提示表明了RocketMQ客户端类库与当前Java运行时环境的不兼容性。 影响分析 这种版本不兼容问题会导致RocketMQ无法启动,进而影响到依赖于RocketMQ的消息传递功能,比如订单处理、日志收集、数据同步等核心业务流程。另外,要是消息队列服务突然罢工了,那可能会拖累整个系统的运行速度,甚至可能像多米诺骨牌一样引发一连串的故障。这样一来,咱们系统的稳定性和可用性可就要大大地打折扣了。 3. 原因探究 --- 问题的根本原因在于软件组件版本之间的依赖关系没有得到妥善处理。比如说,就拿RocketMQ的新版本举个例子吧,它可能开始用上了JDK更新版里的一些酷炫新特性。不过呢,你要是还用着老版本的JDK,那可就尴尬了,因为它压根儿还没法支持这些新玩意儿,这样一来,两者就闹起了“兼容性”的小矛盾咯。 4. 解决策略 --- 面对此类问题,我们可以从以下几个方面进行解决: - 升级服务器环境:根据RocketMQ官方文档的要求,更新服务器上的Java版本以满足RocketMQ软件的需求。例如,将Java 8升级至Java 11或更高版本。 bash 在Linux环境下升级Java版本 sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-11-jdk - 选择合适RocketMQ版本:如果由于某些原因不能升级服务器环境,那么应选择与现有环境兼容的RocketMQ版本进行安装和部署。在Apache RocketMQ的GitHub仓库或官方网站上,可以查阅各个版本的详细信息及其所需的运行环境要求。 - 保持版本管理和跟踪:建立完善的软件版本管理制度,确保所有组件能够及时进行更新和维护,避免因版本过低引发的兼容性问题。 5. 总结与思考 --- 在日常开发和运维工作中,我们不仅要关注RocketMQ本身的强大功能和稳定性,更要对其所依赖的基础环境给予足够的重视。要让RocketMQ在实际生产环境中火力全开,关键得把软硬件版本之间的依赖关系摸得门儿清,并且妥善地管好这些关系,否则它可没法展现出真正的实力。同时呢,这也让我们在捣鼓和搭建那些大型的分布式系统时,千万要记得把“向下兼容”原则刻在脑子里。为啥呢?因为这样一来,咱们在给系统升级换代的时候,就能有效地避免踩到潜在的风险雷区,也能省下不少不必要的开销,让整个过程变得更顺溜、更经济实惠。 以上内容仅是针对RocketMQ版本与服务器环境不兼容问题的一个浅显探讨,具体实践中还涉及到更多细节和技术挑战,这都需要我们不断学习、实践和总结,方能在技术海洋中游刃有余。
2023-05-24 22:36:11
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灵动之光
Consul
...的客户端库主要支持 Java 和 Go 两种语言。这是因为,在企业级应用开发和系统编程这两大领域里,这两种语言各自扮演着无可替代的主力角色。就像是在各自的舞台上,它们是领衔主演,扛起了大旗。 1.1 Java 客户端库 Java 是一种广泛应用在企业级应用开发中的语言,其丰富的类库和强大的跨平台能力使其成为了 Consul 客户端库的重要选择。现在,官方推出了一个 Consul 客户端库,这家伙可是专门为 Java 7 或更新版本量身打造的。你要是用 Java 写程序,不管是做服务发现还是配置管理,只要有了这个库,一切都变得轻松加愉快,就像给你的应用程序装上了一对顺风耳和千里眼一样方便。 下面是一个简单的示例,展示了如何使用 Java 客户端库来获取 Consul 中的服务列表: java import com.ecwid.consul.v1.ConsulClient; import com.ecwid.consul.v1.kv.model.GetValue; import java.util.List; public class ConsulServiceDiscovery { public static void main(String[] args) { // 初始化 Consul 客户端 ConsulClient consulClient = new ConsulClient("localhost", 8500); // 获取所有可用的服务 List services = consulClient.getKVValue("/services"); for (GetValue service : services) { System.out.println(service.getKey() + ": " + service.getValue()); } } } 1.2 Go 客户端库 Go 是一种新兴的系统编程语言,因其简洁高效的特性受到了广大开发者的喜爱。你知道吗,Consul 的那个 Go 客户端库啊,就是专门用 Go 语言精心设计出来的。这样一来,我们开发者们就能轻轻松松地在自个儿的 Go 程序里头,借用 Consul 这个神器来进行服务发现和配置管理啦,简直就像开挂一样方便! 下面是一个简单的示例,展示了如何使用 Go 客户端库来获取 Consul 中的服务列表: go package main import ( "fmt" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 初始化 Consul 客户端 client, err := api.NewClient(api.DefaultConfig()) if err != nil { panic(err) } // 获取所有可用的服务 services, _, err := client.KV().Get("/services", nil) if err != nil { panic(err) } for _, service := range services { fmt.Printf("%s: %s\n", service.Key, service.Value) } } 2. 其他语言的支持情况 除了 Java 和 Go 之外,Consul 还支持其他一些语言的客户端库。例如,Python、Ruby、Node.js 等语言都有对应的 Consul 客户端库。 然而,需要注意的是,虽然这些客户端库都是由社区维护的,但并不保证所有的特性和功能都得到了完全的支持。所以呢,当你准备挑选拿个 Consul 客户端库来用的时候,千万记得要根据实际情况,好好掂量掂量、比对比对,再做决定。 3. 总结 综上所述,Consul 主要支持 Java 和 Go 两种语言的客户端库。虽然市面上还有其他语言版本的客户端库可以选择,不过呢,由于各个语言得到官方和社区支持的程度参差不齐,我建议你在实际用起来的时候,最好优先考虑一下Java和Go这两种语言的库。就像是选餐厅一样,不仅要看菜品丰富,还得看看人气和服务,对吧?这两个家伙就像是“官方认证、群众口碑好”的那两家店,值得你优先考虑。另外,说到挑选哪个语言的客户端库,咱们得结合自己手头的需求和技术装备来一番深思熟虑,做决定的时候可不能含糊。
2023-08-15 16:36:21
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月影清风-t
Kylin
...,从设置到安装,再到调整性能,每一步都像是在闯关。嘿,今天我打算分享点实用的东西。基于我个人的经验,咱们来聊聊在配置和部署Kylin时会遇到的一些常见坑,还有我是怎么解决这些麻烦的。准备好了吗?让我们一起避开这些小陷阱吧! 2. Kylin环境搭建 首先,我们来谈谈环境搭建。搭建Kylin环境需要一些基本的软件支持,如Java、Hadoop、HBase等。我刚开始的时候就因为没有正确安装这些软件而走了不少弯路。比如我以前试过用Java 8跑Kylin,结果发现好多功能都用不了。后来才知道是因为Java版本太低了,怪自己当初没注意。所以在启动之前,记得检查一下你的电脑上是不是已经装了Java 11或者更新的版本,最好是长期支持版(LTS),这样Kylin才能乖乖地跑起来。 java 检查Java版本 java -version 接下来是Hadoop和HBase的安装。如果你用的是Cloudera CDH或者Hortonworks HDP,那安装起来就会轻松不少。但如果你是从源码编译安装,那么可能会遇到更多问题。比如说,我之前碰到过Hadoop配置文件里的一些参数不匹配,结果Kylin就启动不了。要搞定这个问题,关键就是得仔仔细细地检查一下配置文件,确保所有的参数都跟官方文档上说的一模一样。 xml 在hadoop-env.sh中设置JAVA_HOME export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 3. Kylin配置详解 在完成环境搭建后,我们需要对Kylin进行配置。Kylin的配置主要集中在kylin.properties文件中。这个文件包含了Kylin运行所需的几乎所有参数。我头一回设置的时候,因为对那些参数不太熟悉,结果Kylin愣是没启动起来。后来经过多次尝试和查阅官方文档,我才找到了正确的配置方法。 一个常见的问题是,如何设置Kylin的存储位置。默认情况下,Kylin会将元数据存储在HBase中。不过,如果你想把元数据存在本地的文件系统里,只需要调整一下kylin.metadata.storage这个参数就行啦。这可以显著提高开发阶段的效率,但在生产环境中并不推荐这样做。 properties 设置Kylin元数据存储为本地文件系统 kylin.metadata.storage=fs:/path/to/local/directory 另一个重要的配置是Kylin的Cube构建策略。Cube是Kylin的核心概念之一,它用于加速查询响应时间。不同的Cube构建策略会影响查询性能和存储空间的占用。我曾经因为选择了错误的构建策略而导致Cube构建速度极慢。后来,通过调整kylin.cube.algorithm参数,我成功地优化了Cube构建过程。 properties 设置Cube构建策略为INMEM kylin.cube.algorithm=INMEM 4. Kylin部署与监控 最后,我们来谈谈Kylin的部署与监控。Kylin提供了多种部署方式,包括单节点部署、集群部署等。对于初学者来说,单节点部署可能更易于理解和操作。但是,随着数据量的增长,单节点部署很快就会达到瓶颈。这时,就需要考虑集群部署方案。 在部署过程中,我遇到的一个主要问题是服务之间的依赖关系。Kylin依赖于Hadoop和HBase,如果这些服务没有正确配置,Kylin将无法启动。要搞定这个问题,就得细细排查每个服务的状况,确保它们都乖乖地在运转着。 bash 检查Hadoop服务状态 sudo systemctl status hadoop-hdfs-namenode 部署完成后,监控Kylin的运行状态变得非常重要。Kylin提供了Web界面和日志文件两种方式来进行监控。你可以直接在网页上看到Kylin的各种数据指标,就像看仪表盘一样。至于Kylin的操作记录嘛,就都记在日志文件里头了。我经常使用日志文件来排查问题,因为它能提供更多的上下文信息。 bash 查看Kylin日志文件 tail -f /opt/kylin/logs/kylin.log 结语 通过这次分享,我希望能让大家对Kylin的配置与部署有一个更全面的理解。尽管在过程中会碰到各种难题,但只要咱们保持耐心,不断学习和探索,肯定能找到解决的办法。Kylin 的厉害之处就在于它超级灵活,还能随意扩展,这正是我们在大数据分析里头求之不得的呢。希望你们在使用Kylin的过程中也能感受到这份乐趣! --- 希望这篇技术文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系我。
2024-12-31 16:02:29
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诗和远方
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Java爬虫技术 , Java爬虫技术是一种利用Java编程语言实现的网络数据抓取工具,通过模拟用户浏览器行为发送HTTP请求,获取网页HTML内容,并进一步解析、抽取和处理所需信息的技术手段。在本文中,作者学习并实践了Java爬虫技术,用于从京东商城抓取手机类商品的数据。 SpringBoot框架 , SpringBoot是由Pivotal团队开发的一款开源Java应用程序框架,它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程,提供了一种快速构建独立、生产级别的基于Spring框架的应用程序的方式。在文中,项目采用SpringBoot框架进行搭建,结合JPA(Java Persistence API)实现对爬取数据的持久化存储管理。 JPA(Java Persistence API) , JPA是Java平台上的一个规范,为Java开发者提供了对象关系映射(ORM)的功能,使开发者可以使用面向对象的方式来操作数据库。在文章的场景下,JPA被应用于SpringBoot项目中,用以简化数据库操作,将爬取的商品数据自动映射到实体类,并通过ORM方式方便地与数据库进行交互和数据持久化。 HttpClient , Apache HttpClient是一个强大的Java库,用于执行HTTP协议相关的客户端功能,如GET、POST等请求,获取HTTP响应结果。在本文的爬虫项目中,HttpClient被用来发起对京东页面的HTTP请求,获取商品列表页面的HTML源码。 Jsoup , Jsoup是一个基于Java的HTML解析器,它可以非常方便地提取和操作HTML文档中的数据,支持CSS选择器来查找元素。在该篇文章的爬虫实践中,Jsoup用于解析从京东页面获取的HTML内容,从中提取出商品SPU、SKU、价格、标题、图片链接等具体信息。
2023-03-13 10:48:12
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Hadoop
...ACL配置。 java // 示例代码:读取Linux ACL import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.io.IOException; public class AccessControlReader { public static void main(String[] args) throws IOException { Path path = new Path("/path/to/source/file"); FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); // 获取ACL信息 String acl = fs.getAclStatus(path).toString(); System.out.println("Source ACL: " + acl); } } 这段代码展示了如何使用Hadoop API读取Linux系统的ACL信息。可以看到,Hadoop已经为我们封装好了相关的API,调用起来非常方便。 (2)转换为目标系统的格式 接下来,我们需要将读取到的访问控制信息转换为目标系统的格式。比如,将Linux的ACL转换为Windows的NTFS权限。 java // 示例代码:模拟ACL到NTFS的转换 public class AclToNtfsConverter { public static void convert(String linuxAcl) { // 这里可以编写具体的转换逻辑 System.out.println("Converting ACL to NTFS: " + linuxAcl); } } 虽然这里只是一个简单的打印函数,但实际上你可以根据实际需求编写复杂的转换算法。 (3)应用到目标系统 最后一步是将转换后的权限应用到目标系统上。这一步同样可以通过Hadoop提供的API来完成。 java // 示例代码:应用NTFS权限 public class NtfsPermissionApplier { public static void applyPermissions(Path targetPath, String ntfsPermissions) { try { // 模拟应用权限的过程 System.out.println("Applying NTFS permissions to " + targetPath.toString() + ": " + ntfsPermissions); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 通过这三个步骤,我们就完成了从源系统到目标系统的访问控制协议迁移。 --- 四、实战演练 一个完整的案例 为了让大家更直观地理解,我准备了一个完整的案例。好啦,想象一下,我们现在要干的事儿就是把一个文件从一台Linux服务器搬去Windows服务器,而且还得保证这个文件在新家里的“门禁权限”跟原来一模一样,不能搞错! 4.1 准备工作 首先,确保你的开发环境中已经安装了Hadoop,并且配置好相关的依赖库。此外,还需要准备两台机器,一台装有Linux系统,另一台装有Windows系统。 4.2 编写代码 接下来,我们编写代码来实现迁移过程。首先是读取Linux系统的ACL信息。 java // 读取Linux ACL Path sourcePath = new Path("/source/file.txt"); FileSystem linuxFs = FileSystem.get(new Configuration()); String linuxAcl = linuxFs.getAclStatus(sourcePath).toString(); System.out.println("Linux ACL: " + linuxAcl); 然后,我们将这些ACL信息转换为NTFS格式。 java // 模拟ACL到NTFS的转换 AclToNtfsConverter.convert(linuxAcl); 最后,将转换后的权限应用到Windows系统上。 java // 应用NTFS权限 Path targetPath = new Path("\\\\windows-server\\file.txt"); NtfsPermissionApplier.applyPermissions(targetPath, "Full Control"); 4.3 执行结果 执行完上述代码后,你会发现文件已经被成功迁移到了Windows系统,并且保留了原有的访问控制设置。是不是很神奇? --- 五、总结与展望 通过这篇文章,我相信你对Hadoop支持文件的跨访问控制协议迁移有了更深的理解。Hadoop不仅是一个强大的工具,更是一种思维方式的转变。它就像个聪明的老师,不仅教我们怎么用分布式的思路去搞定问题,还时不时敲打我们:嘿,别忘了数据的安全和规矩可不能丢啊! 未来,随着技术的发展,Hadoop的功能会越来越强大。我希望你能继续探索更多有趣的话题,一起在这个充满挑战的世界里不断前行! 加油吧,程序员们!
2025-04-29 15:54:59
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风轻云淡
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...Python扩展至“Java+Python”开发体系,从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维,并筹备同城异地容灾体系。 3)规模期(2015年至2017年):2015年7至8月,日均订单量从200万翻倍,以往积压的问题都暴露出来,技术架构面临大考验,坚定了架构上云的方案,团队扩展至1000人,架构要承载数百万量级业务时,出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战,全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单,因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。 为什么选择架构转型上云?据饿了么CTO张雪峰先生所说,技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式,主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云: 1) 脉冲计算:从技术架构配套业务发展分析,网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征,在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现,而其他时间则业务量很低,暑假是业务高峰季,2016年5.17大促,饿了么第一次做“秒杀”,一秒订单15000笔,巨大的波峰波谷计算差异,引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境,如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量,则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置,若满足平均业务量,则无法跟上业务快速发展节奏,落后于竞争对手;搞电商大促时,计算资源投入巨大,大促之后计算峰值下降,采用自建机房利用率仅10%,所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式,采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算,阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口,这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。 2) 数据量爆炸:伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展,数据量增速更加令人吃惊,是业务量增速的5倍,每日增量数据接近100TB,2015年短短2个月内业务量增长10倍,数据量增长了50倍,上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险,上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。 3) 高可用性挑战:众所周知,IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力,当2015年夏天上海数据中心故障发生,主核心交换机宕机时,备核心交换机Bug同时被触发,从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中,饥饿的消费者无法订餐吃饭,技术团队第一次经历业务中断而束手无策,才下定决心大笔投入混合云灾备的建设,“吃一堑,长一智”,持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构,以自动化运维替代人肉运维,从灾备向多活演进,成为饿了么企业架构转型的必经之路。 4) 大数据精益运营:不论网络打车还是网络订餐,共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法,以大数据训练算法提升调度效率,饿了么在高峰时段内让百万“骑士”(送餐快递员)完成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。 饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。 在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征: 1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。 2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。 3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。 4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。 饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。 “上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。” 在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34126557/article/details/90592502。 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。
2023-01-31 14:48:26
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2024-01-02 13:30:11
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...页模板,它巧妙整合了应用程序展示、下载页面以及企业相关信息,提供一站式解决方案,便于用户快速了解并获取办公软件产品。 点我下载 文件大小:3.57 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-10-07 12:52:18
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2023-03-23 23:06:28
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