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...类型。这会导致编译器报错，指出类型不一致，因为你不能直接将不同类型的值相加、相减或比较它们的大小。 2. 实例一 简单的类型错误 让我们从一个简单的例子开始： cpp include int main() { int a = 5; float b = 3.14; std::cout << "a + b = " << a + b << std::endl; // 这里会出错 return 0; } 当你运行这段代码时，编译器会报告类型不匹配的错误，因为int类型和float类型不能直接相加。 3. 解决方案 类型转换 为了解决类型不匹配的问题，你可以使用C++提供的类型转换功能。最常见的是static_cast, dynamic_cast, reinterpret_cast, 和 const_cast。 示例二：使用类型转换 cpp include int main() { int a = 5; float b = 3.14; float result = static_cast(a) + b; // 首先将整型转换为浮点型 std::cout << "a + b = " << result << std::endl; return 0; } 通过static_cast(a)，我们将整型a转换为浮点型，然后与b相加，避免了类型不匹配的错误。 4. 深入探讨 类型安全与兼容性 类型转换不仅解决了问题，还涉及到了程序的类型安全性和兼容性。哎呀，兄弟，用对了类型转换，你的代码就像变魔术一样灵活，能适应各种场合，可是一不小心用多了，就像在厨房里放太多调料，味道可能就怪怪的，还可能影响速度，甚至有时候你都发现不了问题出在哪。所以啊，用类型转换得有个度，不能太贪心，适量就好！ 5. 实例三 类型转换与函数参数 考虑这样一个场景，你需要将不同的类型作为函数的参数传递，而这些类型之间可能存在转换的需求： cpp include template auto add(T a, U b) -> decltype(a + b) { return a + b; } int main() { int a = 5; float b = 3.14; auto result = add(a, b); std::cout << "a + b = " << result << std::endl; return 0; } 这里我们定义了一个模板函数add，它可以接受任意类型的参数，并且通过decltype确保了返回类型的一致性，即使输入类型不同。 6. 结论 从困惑到精通 通过以上的示例和讨论，我们可以看到类型不匹配在C++编程中的常见性和解决方法。哎呀，这事儿关键啊，就是得搞懂不同类型的转换规则，还有怎么在编程的时候机智地用上类型转换，这样子才能避免踩坑！就像是在玩变形金刚的游戏，知道怎么变形成不同的形态，才能在战斗中游刃有余，对吧？所以，这事儿可得仔细琢磨，别让小错误给你整得满头大汗的。随着实践的增多，你会逐渐习惯于处理这类问题，从而在编程过程中更加游刃有余。 编程是一门艺术，也是一门需要不断学习和实践的技能。哎呀，遇到C++这种语言的类型不匹配问题了？别急，咱得有点好奇心，敢想敢干才行！就像在探险一样，每次遇到难题都是新发现的机会。别怕动手尝试，多实践几次，你会发现，驾驭这门强大的语言其实挺有趣的。就像解开一个又一个谜题，每一次成功都让你成就感满满。别忘了，创作精彩代码，就跟做艺术品一样，需要点想象力和创意。加油，你肯定能做出让人眼前一亮的作品！

... 3. 创建实体时报错的常见原因及对策 3.1 权限问题 - 场景描述：执行创建实体API时返回“Access Denied”错误。 - 理解过程：这是由于当前用户没有足够的权限来执行该操作，Apache Atlas遵循严格的权限控制体系。 - 解决策略：确保调用API的用户具有创建实体所需的权限。在Atlas UI这个平台上，你可以像给朋友分配工作任务那样，为用户或角色设置合适的权限。或者，你也可以选择到服务端的配置后台“动手脚”，调整用户的访问控制列表（ACL），就像是在修改自家大门的密码锁一样，决定谁能进、谁能看哪些内容。 3.2 实体属性缺失或格式不正确 - 场景描述：尝试创建Hive表时，如果没有指定必需的属性如"db"（所属数据库），则会报错。 - 思考过程：每个实体类型都有其特定的属性要求，如果不满足这些要求，API调用将会失败。 - 代码示例： java // 错误示例：未设置db属性 AtlasEntity invalidTableEntity = new AtlasEntity(HiveDataTypes.HIVE_TABLE.getName()); invalidTableEntity.setAttribute("name", "invalid_table"); // 此时调用createEntities方法将抛出异常 - 解决策略：在创建实体时，务必检查并完整地设置所有必需的属性。参考Atlas的官方文档了解各实体类型的属性需求。 3.3 关联实体不存在 - 场景描述：当创建一个依赖于其他实体的实体时，例如Hive表依赖于Hive数据库，如果引用的数据库实体在Atlas中不存在，会引发错误。 - 理解过程：在Atlas中，实体间存在着丰富的关联关系，如果试图建立不存在的关联，会导致创建失败。 - 解决策略：在创建实体之前，请确保所有相关的依赖实体已存在于Atlas中。如有需要，先通过API创建或获取这些依赖实体。 4. 结语 处理Apache Atlas REST API创建实体时的错误，不仅需要深入了解Atlas的实体模型和权限模型，更需要严谨的编程习惯和良好的调试技巧。遇到问题时，咱们得拿出勇气去深入挖掘，像侦探一样机智地辨别和剖析那些不靠谱的信息。同时，别忘了参考权威的官方文档，还有社区里大家伙儿共享的丰富资源，这样一来，就能找到那个正中靶心的解决方案啦！希望这篇文章能帮助你在使用Apache Atlas的过程中，更好地应对和解决创建实体时可能遇到的问题，从而更加高效地利用Atlas进行元数据管理。

...，超过原数组索引范围报错 asList () 数组转集合 reverse () reversedArray () reversed () 反转：将数组中的元素顺序进行反转 返回一个反转后的新数组，不对原数组进行改动 返回一个反转后的list，不对原数组进行改动 sort () sortedArray () sorted () 排序：对数组中的元素进行自然排序 返回一个自然排序后的新数组，不对原数组进行改动 返回一个自然排序后的list，不对原数组进行改动 joinToString (字符串分隔符) 将Array原生数组拼接成一个String，默认分隔符是“,” all (predicate) any (predicate) 全部元素满足条件返回 true，否则 false 任一元素满足条件返回 true，否则 false val arr = arrayOf(1, 2, 3, 4, 5)val cc = charArrayOf('你','们','好')val brr = arrayOf(5,2,1,4,3)//数组长度val num1 = arr.size //5//最大索引val num2 = arr.indices //4for (i in arr.indices) print(i) //01234//条件判断val boolean1 = arr.all { i -> i > 3 } //false，不是全部元素>3//增val arr1 = arr.plus(6) //123456，长度+1并赋值为6val arr2 = arr + 6 //同上//改val arr3 = arr.slice(2..4) //345arr.fill(0) //00000，操作的是原数组val str1 = cc.joinToString("") //你们好brr.sort() //12345val list1 = brr.sorted() //返回一个排序后的listval brr4 = brr.sortedArray() //返回排序后的新数组val arr5 = arr.copyOf() //12345val arr6 = arr.copyOf(2) //12val arr7 = arr.copyOfRange(2,4) //34 多维数组 //方式一：数组里面存的元素是数组val aa = arrayOf(arrayOf(1, 2, 3),arrayOf(4, 5, 6))print(aa[1][2]) //6//方式二：元素为null但类型是数组val bb = arrayOfNulls<Array<Int>>(2) 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/HugMua/article/details/121866989。 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。

...段代码在编译时可能会报错，因为Go语言的标准是使用双引号作为字符串的分隔符。如果团队内部没有统一的规则，这样的错误就很容易发生。 3.2 案例二：缺少必要的注释 另一个常见的问题是缺乏必要的注释。在Beego项目里，我们有时得花时间解释那些烧脑的逻辑，或者是给API接口写点使用说明啥的。如果这些重要的信息没有被记录下来，后续维护人员将会面临很大的困扰。例如，我们可以看看下面这个简单的Beego控制器示例： go package controllers import ( "github.com/astaxie/beego" ) type UserController struct { beego.Controller } // 获取用户列表 func (this UserController) GetUserList() { users := []User{} // 假设User是定义好的结构体 this.Data["json"] = users this.ServeJSON() } 在这个例子中，如果没有任何注释，其他开发者很难理解这个函数的具体作用。因此，添加必要的注释是非常重要的。 3.3 案例三：没有遵循版本控制的最佳实践 最后，我们来看看版本控制的问题。在Beego项目中，我们通常会使用Git来进行版本控制。不过，要是团队里的小伙伴不按套路出牌，比如压根不用分支管理，或者是提交信息简单得让人摸不着头脑，那后续的代码管理和维护可就头大了。举个例子： bash 不正确的提交信息 $ git commit -m "修改了一些东西" 这样的提交信息没有任何具体的内容，对于后续的代码审查和维护都是不利的。正确的做法应该是提供更详细的提交信息，比如： bash $ git commit -m "修复了用户列表接口的bug，增加了错误处理逻辑" 4. 如何改进？ 既然我们已经了解了不遵守代码提交规则可能带来的问题，那么接下来我们该如何改进呢？ 4.1 制定并遵守统一的编码规范 首先，我们需要制定一套统一的编码规范，并确保所有团队成员都严格遵守。比如说，我们可以定个规矩，所有的字符串都得用双引号包起来，变量的名字呢，就用驼峰那种一高一低的方式起名。这不仅可以提高代码的可读性，还能减少不必要的错误。 4.2 添加必要的注释 其次，我们应该养成良好的注释习惯。在编写代码的同时，应该为重要的逻辑和接口添加详细的注释。这样，即使后续维护人员不是原作者，也能快速理解代码的意图。例如： go // 获取用户列表 // @router /api/users [get] func (this UserController) GetUserList() { users := []User{} // 假设User是定义好的结构体 this.Data["json"] = users this.ServeJSON() } 4.3 遵循版本控制的最佳实践 最后，我们还需要遵循版本控制的最佳实践。比如说，当你用分支管理功能时，提交的信息可得越详细越好，这样以后自己或别人看代码时才会更容易，审查和维护起来也更轻松。例如： bash 正确的提交信息 $ git commit -m "修复了用户列表接口的bug，增加了错误处理逻辑" 5. 结语 总之，代码提交规则的严格遵守对于Beego项目的成功至关重要。虽然开始时可能会觉得有点麻烦，但习惯了之后，你会发现这能大大提升团队的工作效率和代码质量。希望各位开发者能够认真对待这个问题，共同维护一个高质量的代码库。

...况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟：是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下，如果你正在等公交车，而公交车却迟迟不来（消息堆积），或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车（延迟），这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样，要是消费者手慢点，消息堆积起来，整个系统就得遭殃，性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能？ 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性，那么接下来的问题就是：如何有效地监控它们呢？ 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口，允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子，展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外，我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说，我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息，揪出隐藏的问题，然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能，那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略： - 增加消费者数量：当发现消息堆积时，可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑：检查消费者处理消息的逻辑，确保没有不必要的计算或等待，尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略：根据业务需求选择合适的消息持久化级别，既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进，新的挑战也会随之而来。因此，我们需要保持灵活性，随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示，让你在面对类似问题时更加从容不迫！ --- 好了，以上就是我对于“监控消费者性能：消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发，让你的项目变得更高效、更稳当！要是你有任何问题或者想深入了解啥的，尽管留言，咱们一起聊一聊。

...003。 SAP如何处理上面这样的业务场景？ SAP软件发票凭证录入界面的付款条件字段只能输入一个付款条件代码，我们可以想象下系统要处理这样的分期付款，那么这个付款条件代码就必须能关联到三个不同的付款条件，即它要包含三个具体的付款条件，SAP软件也就是基于这样逻辑设计的，所以对于分期付款的付款条件可以把它看做是一个付款条件组，它包含了三个具体的付款条款（如下图）。 详细信息直接访问下面链接吧，懒得一点点粘贴了 https://mp.weixin.qq.com/s/WnUEKH5TpoQjsFM66E1Yxg 推荐阅读： 《DEMO：接口以XML为入参》 《DEMO：接口以Json为入参》 《Odata 增删改查详例》 《ODATA CREATE_DEEP_ENTITY 详例》 《RESTful DEMO 一：SAP 如何提供 RESTful Web 服务》 《RESTful DEMO 四 ：增删改查及调用》 《十年老码农搬砖习惯和技巧》 《我这个老码农是怎么debug标准程序的》 《我是怎样调试BAPI的，以F-02为例》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《使用cl_gui_docking_container 实现多ALV》 《VOFM 修改 组单开票时 会计凭拆分规则》 《DEMO SUBMIT 某程序并获取该程序ALV数据》 《DEMO：S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板，体力活就别一行行敲了，复制粘贴得了》 《DEMO：BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting（平行分类账业务）配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI：Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的，以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧，反正过年闲着也是闲着，看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略（自己穷游总结）》 《苏州游记》 《杂谈：说走就走的旅行没那么难》 《溜达：无锡》 《记码农十周年（20110214--20210214）》 《不一样的SAP干货铺群：帅哥靓妹、红包、烤羊腿！》 《杂谈：几种接口》 《干货来袭：2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等）》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05：两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一：Dump debug DEBUG 系列二：Configure Debugger Layer DEBUG系列三：使用 F9 和 watch point DEBUG系列四：第三方接口debug DEBUG系列五：Update 模式下的function debug DEBUG系列六：后台JOB debug DEBUG系列七：保存测试参数 DEBUG系列八：Debug弹出框 debug系列九：SM13查看update更新报错 DEBUG系列十：Smartforms debug DEBUG系列十一：GGB1 debug Debug系列十二：QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 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。

...义下载Maven引入报错分析 当我们自定义下载Maven并正确配置后，常见的引入报错主要有以下几种： 1. 标签错误 如果我们在pom.xml文件中的标签内书写依赖声明不规范，如缺少groupId、artifactId、version等属性，Maven会在编译阶段抛出异常。 示例： xml example-dependency 正确写法： xml com.example example-dependency 1.0.0 2. 依赖版本冲突 当两个或多个模块引用了同一个依赖的不同版本，导致版本冲突时，Maven无法确定使用哪个版本，从而引发依赖冲突。 示例： xml ... org.slf4j slf4j-api 1.7.30 ... org.slf4j slf4j-api 2.0.0 解决方案：统一各模块对同一依赖使用的版本，或者利用Maven的dependencyManagement或dependencyResolutionProblemAggregator插件来处理。 五、总结与反思 面对自定义下载Maven引入报错问题，我们需要仔细排查并理解依赖声明、配置设置、版本管理等方面可能存在的问题。有时候，这不仅仅是在考验我们的编程功夫，更是实实在在地磨炼我们搞定问题、排解代码bug的硬实力。想要真正地玩转Maven，让这个家伙在项目构建这条道路上为你效力到极致，那就必须不断动手实践、积极摸索，没别的捷径可走。所以，请勇敢地面对报错，学会从中吸取教训，相信每一个Maven新手最终都能成为真正的专家！

...可以帮助我们更高效地处理SVG内容，尤其是在需要动态生成或修改SVG图形的情况下。不过嘛，当我们想把它用在Vite项目里的时候，可能会碰到一些意料之外的难题。 三、遇到的问题 Snap.svg在Vite环境下报错 在实际开发过程中，我遇到了这样一个问题：当我尝试在Vite项目中引入Snap.svg时，会遇到各种错误提示，比如找不到模块、类型定义不匹配等等。这确实让人有些沮丧，因为原本期待的是一个流畅的开发过程。 具体来说，错误信息可能是这样的： Cannot find module 'snapsvg' or its corresponding type declarations. 或者： Module build failed (from ./node_modules/@dcloudio/vue-cli-plugin-uni/packages/webpack/lib/loaders/svgo-loader.js): Error: SVG not found 这些问题往往会让新手感到困惑，甚至对于有一定经验的开发者来说也会觉得棘手。但别担心，接下来我会分享几个解决方案。 四、解决方案 正确引入Snap.svg 解决方案1：安装Snap.svg 首先，确保你的项目中已经安装了Snap.svg。可以通过npm或yarn进行安装： bash npm install snapsvg 或者 yarn add snapsvg 解决方案2：配置Vite的别名或路径映射 有时候，Vite可能无法直接识别到Snap.svg的路径。这时，你可以通过配置Vite的别名或者路径映射来解决这个问题。打开vite.config.ts文件（如果没有这个文件，则需要创建），添加如下配置： typescript import { defineConfig } from 'vite'; export default defineConfig({ resolve: { alias: { 'snapsvg': 'snapsvg/dist/snapsvg.js', }, }, }); 这样做的目的是告诉Vite，当你引用snapsvg时，实际上是引用snapsvg/dist/snapsvg.js这个文件。 解决方案3：手动导入 如果上述方法仍然无法解决问题，你可以尝试直接在需要使用Snap.svg的地方进行手动导入： javascript import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; 然后，在你的代码中就可以正常使用Snap对象了。 解决方案4：检查TypeScript配置 如果你的项目使用了TypeScript，并且遇到了类型定义的问题，确保你的tsconfig.json文件中包含了正确的类型声明路径： json { "compilerOptions": { "types": ["snapsvg"] } } 五、实践案例 动手试试看 现在，让我们通过一个小案例来看看这些解决方案的实际应用效果吧！ 假设我们要创建一个简单的SVG圆形，并为其添加动画效果： html Snap.svg Example javascript // main.js import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; const s = Snap('svg-container'); // 创建一个圆形 const circle = s.circle(100, 100, 50); circle.attr({ fill: 'f06', }); // 添加动画效果 circle.animate({ r: 70 }, 1000); 在这个例子中，我们首先通过Snap('svg-container')选择了SVG容器，然后创建了一个圆形，并为其添加了一个简单的动画效果。 六、总结与展望 通过今天的讨论，相信你已经对如何在Vite环境中正确引入Snap.svg有了更深的理解。虽然路上可能会碰到些难题，但只要找到对的方法，事情就会变得轻松许多。未来的日子里，随着技术不断进步，我打心眼里觉得，咱们一定能找到更多又高效又方便的新方法来搞定这些问题。 希望这篇教程对你有所帮助！如果你有任何疑问或更好的建议，欢迎随时交流。编程路上，我们一起进步！ --- 希望这篇文章能够满足您的需求，如果有任何进一步的要求或想要调整的部分，请随时告诉我！

...ord(); // 报错，因为函数名拼错了 第三个可能的原因是，我们使用的函数在一个作用域内是可以访问的，但是在另一个作用域内却不可以访问。这种情况比较复杂，需要我们深入理解作用域的概念才能解决。 javascript let x = 1; if (true) { function foo() { console.log(x); // 输出 1 } } else { function foo() { console.log(x); // 报错，因为x在else的作用域内不可访问 } } foo(); // 报错，因为foo在if的作用域外不可访问 以上就是“js函数未定义是怎么回事”的一些可能原因，我们在日常开发中需要根据具体的情况进行分析和处理。 第4章 如何避免“js函数未定义”的问题？ 避免“js函数未定义”的问题，其实有很多方法。下面我们就来介绍一些常用的技巧。 首先是要注意命名规范。当我们在创建函数的时候，可别忘了给它起个既规范又有意思的名字。就像咱们常说的“驼峰式命名法”，就是一种挺实用的命名规则，你可以把函数名想象成一只可爱的小骆驼，每个单词首字母都像驼峰一样高高地耸起来，这样一来，不仅看起来顺眼，读起来也朗朗上口，更容易让人记住。这样可以让我们的代码更加清晰易懂，也可以减少出错的可能性。 其次是要注意作用域的限制。在JavaScript这个编程语言里，每个函数都拥有自己的独立小天地，也就是作用域。这就意味着，当我们呼唤一个函数来干活的时候，得留个心眼儿，千万要注意别跨出这个小天地去调用还没被定义过的函数，否则就可能闹出“函数未定义”的乌龙事件。 最后是要注意版本兼容性。假如我们正在玩转一些最新的JavaScript黑科技，但心里也得惦记着那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。

...pps目录，后边有差错处理机制。 $(APPS) 在当前目录下的所有$APPS目录，即antelope unit-test。 在hello-world例子中，并没有这些目录。 所以APPDS变量是包含所有与$APPS有关的目录。 APPINCLUDES变量是所有需要导入的APP Makefile文件。 在所有APPDS目录下，所有Makefile.$(APPS)文件。 在我们的假设条件APPS = antelope unit-test， APPDIRS = 只会导入contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test 其余的均不存在，所以在include指令前要有符号-，即出错继续执行后续指令。 contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope： 分别定义了两个变量，antelope_src用于保存antelope这个app的src文件，antelope_dsc用于保存antelope这个app的dsc文件。 contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test： 分别定义了两个变量，unit-test_src用于保存unit-test这个app的src文件，unit-tes_dsc用于保存unit-test这个app的dsc文件。 变量APP_SOURCES APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)} 取出所有APPS中的src文件变量,这个例子是$(antelope_src) 和$(unit-test_src) 变量APP_SOURCES DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)} 取出所有APPS中的dsc文件变量,这个例子是$(antelope_dsc) 和$(unit-test_dsc) CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES) 这段话的最终目的: 将$APPS相关的所有源文件添加进CONTIKI_SOURCEFILES变量中。 (3) target_makefile := $(wildcard $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET) ${foreach TDIR, $(TARGETDIRS), $(TDIR)/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET)}) Check if the target makefile exists, and create the object directory if necessary.ifeq ($(strip $(target_makefile)),)${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)}elseifneq (1, ${words $(target_makefile)})${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)}endifinclude $(target_makefile)endif 这断代码主要做的就是，找到在所有TAGET目录下找到符合的Makefile.$(TARGET)文件，放到target_makefile变量中。 再检查是否存在或者重复。并做相应的错误提示信息。 ${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)} ${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)} 我们这个例子中 TARGET = native 并且 TARGETDIRS为空 所以最后会导入$(CONTIKI)/platform/native/Makefile.native 接下去要开始分析target和cpu的makefile文件了。 转载于:https://www.cnblogs.com/songdechiu/p/6012718.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34399060/article/details/94095820。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...况。这些小插曲如果没处理好，就有可能对整个微服务的大局造成连锁反应，影响不容小觑。这篇文咱可是要实实在在地聊聊Spring Cloud Gateway那些可能会碰到的异常状况，我不仅会掰开揉碎了用实例代码给你细细解析，还会手把手教你如何对症下药，给出相应的解决办法。 二、Spring Cloud Gateway异常概述 1. 路由匹配异常 在配置路由规则时，若规则设置不正确或者请求无法匹配到任何路由，Gateway会抛出异常。比方说，就像这样的情形：假如客户端向我们发送了一个请求，但是呢，在咱们的gateway路由配置里头，我们还没给这个请求对应的路径或者服务名设定好，这时候，这种问题就有可能冒出来啦。 java @Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) { // 假设这里没有配置"/api/user"的路由，那么请求该路径就会出现404异常 return builder.routes() .route("product-service", r -> r.path("/api/product").uri("lb://PRODUCT-SERVICE")) .build(); } 2. 过滤器异常 Spring Cloud Gateway支持自定义过滤器，若过滤器内部逻辑错误或资源不足等，也可能引发异常。比如在开发权限校验过滤器的时候，假如咱们的验证逻辑不小心出了点小差错，就可能会让本来正常的请求被误判、给挡在外面了。 java @Component public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered { @Override public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { // 假设这里的token解析或校验过程出现问题 String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization"); // ...省略校验逻辑... if (isValidToken(token)) { return chain.filter(exchange); } else { // 若返回错误信息时处理不当，可能导致异常 return exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED).buildMono(); } } // ... } 三、异常排查与解决策略 1. 路由匹配异常 ： - 排查方法：首先检查路由配置是否正确且完整，确保所有接口都有对应的路由规则。 - 解决方案：添加或修复缺失或错误的路由规则。 2. 过滤器异常 ： - 排查方法：通过日志定位到具体哪个过滤器报错，然后审查过滤器内部逻辑。对于自定义过滤器，应重点检查业务逻辑和资源管理部分。 - 解决方案：修复过滤器内部的逻辑错误，保证过滤器能够正确执行并返回预期结果。同时呢，千万记得要做好应对突发状况的工作，就像在过滤器里头万一出了岔子，咱们得确保能给客户端一个明明白白的反馈信息，而不是啥也不说就直接把异常抛出去，让请求咔嚓一下就断掉了。 四、总结与思考 面对Spring Cloud Gateway的异常情况，我们需要具备敏锐的问题洞察力和严谨的排查手段。每一个异常背后都可能是架构设计、资源配置、代码实现等方面的疏漏。所以呢，咱们在日常敲代码的时候，不仅要死磕代码质量，还得把Spring Cloud Gateway的运作机理摸得门儿清。这样一来，当问题突然冒出来的时候，就能快速找到“病灶”，手到病除地解决它。这样子，我们的微服务架构才能真正硬气起来，随时准备好迎接那些复杂多变、让人头疼的业务场景和挑战。 在实际开发中，每一次异常处理的过程都是我们深化技术认知，提升解决问题能力的良好契机。让我们一起在实战中不断积累经验，让Spring Cloud Gateway更好地服务于我们的微服务架构。

...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。

...IL读入后进行归一化处理。 img = Image.open('validation/Kodak/00001.jpg')print('img', img.size) img (408, 310)im = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0print('im', im.shape) im (310, 408, 3) 先对不规则图像进行填充，要求填充的尺寸是32的倍数，否则输入到网络中会报错。在训练的时候是随机裁剪256256的切片的。 b = torch.rand(1, 3, 255, 255).to('cuda')a = net(b)print(a.shape) 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作。 val_size = (max(H, W) + 31) // 32 32noisy_im = np.pad(noisy_im,[[0, val_size - H], [0, val_size - W], [0, 0]],'reflect') ‘reflect’， 表示对称填充。 上图转自 http://t.zoukankan.com/shuaishuaidefeizhu-p-14179038.html >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect')array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2]) 个人感觉使用reflect操作，而不是之间的填充0是为了在边缘去噪的时候更平滑一些。镜像填充后的图如下： 输入网络后，得到预测结果。最后进行裁剪，得到去噪后的图像。 prediction = prediction[:, :, :H, :W] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42948594/article/details/124712116。 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。

...能包括用户管理、订单处理、支付系统等。如果所有代码都堆在一个文件里，不仅难以维护，还容易出错。模块化嘛，就好比把一大块蛋糕切成好多小块，每一块都能单独派上用场。这样一来，不仅好收拾、好分配，要是还想加点什么进去，也超级方便！ 在Ruby中，模块化是一个核心概念。Ruby提供了Module类来帮助我们实现模块化设计。用模块化的方式来写代码，就像给一堆零件分类整理好一样，不仅能让整个程序看起来条理分明，还方便以后直接拿出来用，省时又省力！ 示例代码： ruby module PaymentProcessor def process_payment(amount) puts "Processing payment of ${amount}" end end class Order include PaymentProcessor def initialize(total_amount) @total_amount = total_amount end def checkout process_payment(@total_amount) end end order = Order.new(100) order.checkout 在这个例子中，我们创建了一个名为PaymentProcessor的模块，其中包含一个process_payment方法。然后我们将这个模块包含到Order类中，使得Order类可以调用process_payment方法。这种模块化的设计让我们的代码更加简洁和易于理解。 2. 封装的概念及其在Ruby中的应用 接下来，我们谈谈封装。封装嘛，在面向对象编程里算个挺关键的概念。简单说就是把对象的“私密信息”藏起来，不让外面随便乱动，但可以通过专门设计的一些方法去操作它。就像给你的宝贝东西加了个小锁，别人不能直接打开看或者乱翻，不过你可以用钥匙去管理它。 为什么要进行封装呢？因为封装可以帮助我们保护数据不被外部随意修改，从而减少错误的发生。比如，在我们电商网站上，要是把用户的信用卡信息直接亮出来，那这些重要信息分分钟可能就被拿去乱用啦！通过封装，我们可以确保这些信息只能在安全的环境中被处理。 在Ruby中，我们可以通过定义私有方法和属性来实现封装。让我们来看一个具体的例子。 示例代码： ruby class User attr_reader :name def initialize(name, password) @name = name @password = password end private def password @password end def change_password(new_password) @password = new_password end end user = User.new("Alice", "secret123") puts user.name user.password 这行代码会报错，因为password是私有的 user.change_password("new_secret") 在这个例子中，我们定义了一个User类，其中包含了name和password两个属性。通过attr_reader，我们可以公开访问name属性，但是password属性是私有的，外部无法直接访问。我们需要通过change_password这样的方法来更改密码，这种方式更安全。 3. 模块化设计的实际应用案例 现在，让我们来看看模块化设计在实际项目中的应用。好啦，咱们就拿做个博客系统来说吧！想想看，这个博客要是弄好了，得能让好多人一起用，每个人都能注册账号、登进来写东西。写完的文章呢，其他小伙伴能看到，还能在底下留言评论啥的，就跟咱们平时在社交平台上互动一样热闹！我们可以将这些功能分别放在不同的模块中，以便于管理和维护。 首先，我们可以创建一个Authentication模块来处理用户的登录和登出操作。 示例代码： ruby module Authentication def login(username, password) 登录逻辑 end def logout 登出逻辑 end end class User include Authentication def initialize(username, password) @username = username @password = password end def authenticate(password) password == @password end end user = User.new("admin", "admin123") user.login("admin", "admin123") if user.authenticate("admin123") 在这个例子中，我们将Authentication模块包含到User类中，这样User类就可以使用login和logout方法了。通过这种方式，我们实现了功能的分离，使得代码结构更加清晰。 4. 总结与展望 通过这篇文章，我们探讨了Ruby中的模块化设计与封装的重要性，并通过实际的代码示例展示了如何在项目中应用这些概念。用模块化的方式来写代码，就像搭积木一样，既能让程序变得更靠谱，又能省下很多开发和后期维护的力气，简直是一举两得的好事！ 未来，随着软件开发的不断发展，我相信模块化设计和封装的理念将会变得更加重要。嘿，咱们做开发的啊，就得不停地学、不停地练，把这些好习惯给用起来。为啥呢？就为了写出那种既好看又顺手的代码，谁不喜欢看着清爽、跑得飞快的程序呢？ 希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何疑问或想法，欢迎随时交流。记住，编程不仅仅是技术的积累，更是一种艺术的创造。让我们一起享受编程的乐趣吧！

... 结果呢？直接报错：“Failed to bulk index documents into index my_index”。我当时就纳闷了，到底哪儿出错了呢？是数据格式搞拧巴了，还是索引没弄对？要不就是我自己写的代码坑太多了？那种感觉啊，就好比你在厨房按着菜谱一步一步做菜，结果一开锅，发现把一顿饭整成了糊锅底的“黑暗料理”，真是欲哭无泪啊！ 二、初步排查 从错误信息入手 既然报错了，那我们就得从错误信息入手。首先，我们得看看ElasticSearch的日志，这是排查问题的第一步。日志里头一般会写得更详细一点，像是到底哪里错了、错得有多惨这种，还有那个堆栈信息啥的，看得人头都大了，但有时候不看又不行啊！ 我先打开了ElasticSearch的日志文件（一般在/var/log/elasticsearch/目录下），然后发现日志里显示了一个错误：“MapperParsingException[failed to parse]”。看到这个，我就明白了，可能是数据格式有问题。 这时候我开始反思：是不是我的数据结构不符合ElasticSearch的映射规则？于是我又仔细检查了一下我的数据结构，发现确实有一个字段的数据类型没有定义好。比如说啊，我有个字段叫age，本来应该是整数类型的，但之前手滑写成字符串了，真是自己给自己挖坑。 修正后的代码如下： python actions = [ { "_index": "my_index", "_id": "1", "_source": {"name": "John", "age": 30} 确保age是整数类型 }, { "_index": "my_index", "_id": "2", "_source": {"name": "Jane", "age": 25} } ] 再次运行代码后，果然不再报错了。这就算是舒了口气吧，不过也给我提了个醒：用 ElasticSearch 做批量索引的时候，这数据格式啊，真的一点都不能含糊，不然分分钟让你抓狂！ 三、深入分析 为什么会出现这种问题？ 虽然问题解决了，但作为一个喜欢刨根问底的人，我还是想知道为什么会发生这样的事情。说白了，就是下次再碰到这种事儿，我可不想抓耳挠腮半天还搞不定，希望能一下子就找到路子！ 首先，我想到了ElasticSearch的映射机制。Elasticsearch 会检查每个字段的类型，就像老师检查作业一样认真。要是你传的数据类型跟它预想的对不上号，它就会直接“翻脸”，给你抛个 MapperParsingException 错误，仿佛在说：“哎哟喂，这啥玩意儿？重写！”比如说啊，你有个字段叫age（年龄），本来应该填数字的，结果你非得塞个字符串进去，那ElasticSearch就直接不认你的文档，直接拒收，根本不带商量的！ 其次，我还想到，ElasticSearch的bulk API其实是非常强大的，但它也有自己的规则。比如，bulk API要求每条文档必须包含_index、_type（虽然现在已经被废弃了）和_source字段。如果你漏掉了某个字段，或者字段名拼写错误，都会导致批量索引失败。 最后，我还注意到，ElasticSearch的bulk API是基于HTTP协议的，这意味着它对网络环境非常敏感。要是你的网络老是断线，或者你等了半天也没收到回应，那可能就搞不定批量索引这事啦。

...不需要，而且装上还会报错（卡在这里好久），因此我们就不装这个。 之后我们进入ndn-cxx 0.6.3的根目录： cd /usr/local/lib/ndn-cxx-0.6.3 接连执行以下命令 sudo ./waf configuresudo ./wafsudo ./waf install 在运行第2个命令的时候，会出现如下结果： 我们这里不用理会（不知道为啥，虽然出了ERROR，但是还是可以运行，可能最后他只是出了个WARNING，而且在过程中，WARNING都是可以忽略的）。等出现如图所示的结果： 我们就可以进行下一步： sudo ldconfig sudo ./waf configure --with-examplessudo ./wafsudo ./waf install 到此，ndn-cxx 0.6.3的环境就装好了。 安装NFD 0.6.3 打开终端，按照以下代码依次输入： sudo apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:named-data/ppasudo apt-get update sudo apt-get install nfd 原文指导步骤，之后是利用git命令下载ndn-cxx和nfd，因为我们提前下载过了并拷贝进虚拟机，因此，在此忽略该步骤。 sudo apt-get install build-essential pkg-config libboost-all-dev \libsqlite3-dev libssl-dev libpcap-dev sudo apt-get install doxygen graphviz python-sphinx 之后，我们进入nfd 0.6.3根目录： cd /usr/local/lib/nfd-0.6.3 进入root模式，安装一个库（很重要，因为我们不是利用git命令安装，这步必不可少；否则下一步下面会报错中断）： sudo sucurl -L https://github.com/zaphoyd/websocketpp/archive/0.7.0.tar.gz > websocket.tar.gztar zxf websocket.tar.gz -C websocketpp/ --strip 1exit 之后，执行以下命令： sudo ./waf configuresudo ./wafsudo ./waf install 同样，过程中出现WARNING不用管。 最后，一定记着执行以下命令： sudo cp /usr/local/etc/ndn/nfd.conf.sample /usr/local/etc/ndn/nfd.conf 这样才能成功开启nfd。 至此，ndn-cxx 0.6.3和nfd 0.6.3全部安装完成。 执行示例程序 打开终端，运行nfd nfd-start（可能需要输入密码） 在ndn-cxx 0.6.3根目录下打开终端，进入examples目录，或者直接在example目录下打开终端（我选择这种方式，因为懒）。 这里，必须先运行producer程序，再运行consumer程序，作为学计算机的，应该不需要解释为啥了吧。 在一个终端下执行producer命令： ./producer 再打开一个终端，执行consumer命令： ./consumer 这时就可以成功看到交互了，但是有点儿问题，consumer会出现warning，如图所示： 这是为啥呢，好像是因为最近的版本，必须为interest报文指定一个默认前缀，为了之后的APP功能设计，详情请看以下链接： http://named-data.net/doc/ndn-cxx/current/doxygen/d1/d81/classndn_1_1Interest.htmla0275843d0eda5134e7fd7e787f972e78 这里我们怎么修改才能让他不显示这个warning呢？按照以下步骤： 进入ndn-cxx 的src目录： cd /usr/local/lib/ndn-cxx-0.6.3/src 修改interest.cpp文件，因为权限设置，我们在root下使用vim命令修改： sudo su（输入密码）vim interest.cpp找到 static bool hasDefaultCanBePrefixWarning = false将false改为true 之后，我们在ndn-cxx 0.6.3目录下再编译运行一下就行了，即： sudo ./waf configure --with-examplessudo ./wafsudo ./waf install 之后再examples目录再执行两个程序，就可以得到结果： 至此环境已经搭好，目前正准备进行后续工作。。。。。 望各位大佬手下留情，转载注明出处，感谢感谢！！！！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/silent_time/article/details/84146586。 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。

...停地跟我唱反调，各种报错，说什么“分配日志资源失败”啥的，气得我都想把它扔进垃圾桶了！折腾了半天才发现，原来是脚本里有段代码疯了一样想同时打开几千个文件，但系统设定的文件句柄上限才1024个，这不直接给整崩溃了嘛！修改了这个限制后，问题就解决了。真是哭笑不得啊！ --- 3. 实践 如何查看和分析日志？ 既然知道了问题的来源，接下来就要学会如何查看和分析这些日志了。在Linux系统里头，咱们经常会用到一些小工具，帮咱找出那些捣蛋的问题到底藏哪儿了。 3.1 查看日志文件 首先，我们需要找到存放日志的地方。一般来说，系统日志会存放在 /var/log/ 目录下。你可以通过命令 ls /var/log/ 来列出所有的日志文件。 bash $ ls /var/log/ 然后，我们可以使用 tail 命令实时监控日志文件的变化： bash $ tail -f /var/log/syslog 这段代码的意思是实时显示 /var/log/syslog 文件的内容。如果你看到类似 Failed process resource allocation logging 的字样，就可以进一步分析了。 3.2 使用 dmesg 查看内核日志 除了系统日志，内核日志也是查找问题的好地方。我们可以使用 dmesg 命令来查看内核日志： bash $ dmesg | grep "Failed process resource allocation" 这条命令会过滤出所有包含关键词 Failed process resource allocation 的日志条目。这样可以快速定位问题发生的上下文。 --- 4. 解决 动手实践解决问题 找到了问题的根源后，接下来就是解决它啦！这里我给大家提供几个实用的小技巧。 4.1 调整资源限制 如果问题是由于资源限制引起的，比如文件句柄数或内存配额不足，那么我们可以调整这些限制。例如，要增加文件句柄数，可以编辑 /etc/security/limits.conf 文件： bash soft nofile 65535 hard nofile 65535 保存后，重启系统或重新登录即可生效。 4.2 优化脚本逻辑 如果是脚本本身的问题，比如请求了过多的资源，那么就需要优化脚本逻辑了。比如，将大文件分块处理，而不是一次性加载整个文件到内存中。 bash !/bin/bash split -l 1000 large_file.txt part_ for file in part_ do 对每个小文件进行处理 echo "Processing $file" done 这段脚本将大文件分割成多个小文件，然后逐个处理，避免了内存溢出的风险。 4.3 检查硬件状态 最后，别忘了检查一下硬件的状态。有时候，内存不足可能是由于物理内存条损坏或容量不足造成的。可以用 free 命令查看当前的内存使用情况： bash $ free -h 如果发现内存确实不足，考虑升级硬件或者清理不必要的进程。 --- 5. 总结 与错误共舞 通过今天的讨论，希望大家对进程资源分配日志 Failed process resource allocation logging 有了更深入的理解。说实话，遇到这种问题确实挺让人抓狂的，但别慌！只要你搞清楚该怎么一步步排查、怎么解决，慢慢就成高手了，啥问题都难不倒你。 记住，技术的世界就像一场冒险，遇到问题并不可怕，可怕的是放弃探索。所以，下次再遇到类似的日志时，不妨静下心来，一步步分析，相信你也能找到解决问题的办法！ 好了，今天的分享就到这里啦。如果你还有其他疑问，欢迎随时来找我交流哦！😄 --- 希望这篇文章对你有所帮助！如果有任何补充或建议，也欢迎留言告诉我。

...，表示两个工具都参与处理。 ?问号，其实跟url的问号一样，就是后面要跟参数的意思。 而modules这个参数呢，就是将css打包成模块。跟js打包是一样的，你不必再担心不同模块具有相同类名时造成的问题了。 我们运行一下：（我这次特地没在局部安装webpack-cli，发现可以运行，因为我昨天在全局安装了webpack-cli，之所以要在全局安装而单独局部安装不行，可能跟package.json有关，因为这里都没有用到package.json）。 如果不报错，我们打开浏览器，看一下index.html： 我们看到，样式已然生效了，但是我们打开控制台，看到class的名称并非是我们写的样式类.content,而是生成了新名称，这就说明webpack的编译生效了。 我们打开bundle.js看一下，css其实已经被打包编译到了bundle.js文件里：（太长，截了一部分） 我们看到，css打包后，存在形态已经变成了js。这没有什么可奇怪的，只有这样才能使用包的形式做管理，css本身，是无法达到这样的目的的，所以，它还是二等公民。。。。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/DreamFJ/article/details/81700004。 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。

...内，那Hive当然会报错啦。 解决方法：检查一下网络连接是否正常。你可以试着ping一下HDFS的NameNode地址，看看能不能通。如果不行的话，赶紧找网络管理员帮忙修一下。 2.2 权限问题 其次，权限问题也是常见的原因。HDFS对文件和目录是有严格权限控制的，如果你的用户没有足够的权限去读取某个文件，那么Hive自然也无能为力。 举个栗子，假如你有一个HDFS路径/user/hive/warehouse/my_table，但是这个目录的权限设置成了只有root用户才能访问，而你的Hive用户不是root，那肯定就悲剧了。 解决方法：检查HDFS上的文件和目录权限。如果你想看看某个文件的权限，可以用这个命令：hadoop fs -ls /path/to/file。看完之后，要是觉得权限不对劲，就动手改一下呗，比如说用hadoop fs -chmod 755 /path/to/file，给它整成合适的权限就行啦！ 2.3 HDFS服务未运行 还有一种可能是HDFS服务本身挂掉了。比如说，NameNode突然罢工了，DataNode也闹起了情绪，甚至整个集群都瘫痪了，啥都不干了。哎呀糟糕了，这情况有点悬啊！HDFS直接罢工了，完全不干活，任凭Hive使出浑身解数也无济于事。这下可好，整个系统像是瘫了一样，啥也跑不起来了。 解决方法：检查HDFS的服务状态。可以通过命令jps查看是否有NameNode和DataNode进程在运行。如果没有，那就得赶紧启动它们，或者重启整个HDFS服务。 三、实战演练 Hive访问HDFS的具体操作 接下来，我们通过一些实际的例子来看看如何用Hive操作HDFS。 3.1 创建表并加载数据到HDFS 假设我们现在要创建一个简单的表，并将数据加载到HDFS中。我们可以先创建一个本地文件data.txt，内容如下： id,name,age 1,Alice,25 2,Bob,30 3,Charlie,35 然后上传到HDFS： bash hadoop fs -put data.txt /user/hive/warehouse/my_table/ 接着在Hive中创建表： sql CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 最后加载数据： sql LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/my_table/data.txt' INTO TABLE my_table; 这样，我们的数据就成功存到了HDFS上，并且Hive也能读取到了。 3.2 查询数据 现在我们可以试试查询数据： sql SELECT FROM my_table; 如果一切正常，你应该能看到类似这样的结果： OK 1 Alice 25 2 Bob 30 3 Charlie 35 Time taken: 0.077 seconds, Fetched: 3 row(s) 但如果之前出现了访问不了HDFS的情况，这里就会报错。所以我们要确保每一步都正确无误。 四、总结与展望 总之，Hive无法访问HDFS的问题虽然看起来很复杂，但实际上只要找到根本原因，解决起来并不难。无论是网络问题、权限问题还是服务问题，都有相应的解决办法。嘿，大家听我说啊！以后要是再碰到这种事儿，别害怕，也别乱了阵脚。就当是玩个解谜游戏，一步一步慢慢来，肯定能找出办法搞定它！ 未来，随着大数据技术的发展，Hive和HDFS的功能也会越来越强大。说不定哪天它们还能像人类一样交流感情呢！（开玩笑啦） 好了，今天的分享就到这里啦。如果你还有什么疑问或者经验想要分享，欢迎随时留言讨论哦！让我们一起进步，一起探索大数据的奥秘吧！

...权限配置不当，自然会报错。 为了验证我的猜测，我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件，我仔细核对了以下内容： properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后，我又检查了Kafka服务是否正常运行，确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础，但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来，让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧！首先，我们需要明确一点：问题的根源可能有很多，因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的，那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如，在Maven项目的pom.xml文件里，我们应该看到类似如下的配置： xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对，或者缺少了必要的依赖项，就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦！ Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细，帮助我们定位问题，可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别： properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长，但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候，Hook部署失败并不是代码本身的问题，而是网络或者环境配置出了差错。这时候，我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如，对于Kafka Hook，可以用下面的命令检查是否能正常发送消息： bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败，那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾，我对Apache Atlas有了更深的理解，同时也意识到，任何技术工具都不是万能的，都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是，尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败，但它也教会了我很多宝贵的经验。比如： - 不要害怕出错，错误往往是进步的起点； - 日志是排查问题的重要工具，要学会善加利用； - 团队合作很重要，遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助，如果你也有类似的经历或见解，欢迎随时交流讨论！我们一起探索技术的世界，共同进步！

Dubbo的报错信息与具体环境和配置有关，需要根据实际情况进行排查 一、Dubbo的基本概念与作用 首先，咱们得聊聊Dubbo是什么。Dubbo嘛，就是一个特别牛的Java工具，简单讲，它能让咱们的服务像住在不同房间的小伙伴一样，虽然不在一个屋檐下，但还能互相串门、干活儿。就像你家里的电视、冰箱、空调这些家伙，插上电就能一起工作，超方便！ 举个例子，假设你开发了一个电商系统，用户下单时，订单服务要调用库存服务来检查商品是否还有货。在这种情况下，Dubbo就能很好地完成这个任务。哎呀，Dubbo这东西确实挺牛的，功能强大到让人爱不释手，但也不是完美无缺啦！时不时地就会给你来个“报错警告”，而且这些错误啊，很多时候都跟你的环境配置脱不了干系，一不小心就中招了。 记得有一次我调试一个Dubbo项目的时候，就遇到了这个问题。我当时在本地测的时候，那叫一个顺风顺水，啥问题都没有，结果一到生产环境，各种错误蹦出来，看得我头都大了，心里直犯嘀咕：这是不是选错了人生路啊？后来才反应过来，哎呀妈呀，原来是生产环境的网络设置跟本地的不一样，这就搞不定啦，服务之间压根连不上话！所以说啊，在解决Dubbo问题的时候，咱们得结合实际情况来分析，不能一概而论。就像穿衣服一样，得看天气、场合啥的，对吧？ --- 二、Dubbo报错信息的特点与常见原因 Dubbo的报错信息通常会包含一些关键信息，比如服务名称、接口版本、错误堆栈等。不过啊，这些东西通常不会直接告诉我们哪里出了岔子，得我们自己去刨根问底才行。 比如说，你可能会看到这样的报错： Failed to invoke remote method: sayHello, on 127.0.0.1:20880 看到这个错误，你是不是会觉得很懵？其实这可能是因为你的服务端没有正确启动，或者客户端的配置不对。又或者是网络不通畅，导致客户端无法连接到服务端。 再比如，你可能会遇到这种错误： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 这表明你的消费者（也就是客户端）找不到提供者（也就是服务端）。哎呀，这问题八成是服务注册中心没整利索，要不就是服务提供方压根没成功注册上。 我的建议是，遇到这种问题时，先别急着改代码，而是要冷静下来分析一下，是不是配置文件出了问题。比如说，你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址？ --- 三、排查报错的具体步骤 接下来，咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先，你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态： bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口，那肯定是服务端没启动成功。 然后，检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心，比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper，可以试试进入Zookeeper的客户端，看看服务是否已经注册： bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务，那就说明服务注册中心可能有问题。 最后，别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml，里面需要填写服务提供者的地址。例如： xml 如果地址写错了，当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子，让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1：服务启动失败 假设你在本地启动服务端时，发现服务一直无法启动，报错如下： Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查，你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后，重新启动服务端，问题就解决了。 示例2：服务找不到 假设你在客户端调用服务时，发现服务找不到，报错如下： No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查，你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是： xml 示例3：网络不通 假设你在生产环境中，发现客户端和服务端之间的网络不通，报错如下： ConnectException: Connection refused 这时候，你需要检查防火墙设置，确保服务端的端口是开放的。同时，也要检查客户端的网络配置，确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说，Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑，但它并不是不可战胜的。只要你细心排查，结合具体的环境和配置，总能找到问题的根源。 在这个过程中，我学到的东西太多了。比如说啊，别啥都相信默认设置，每一步最好自己动手试一遍，心里才踏实。再比如说，碰到问题的时候，先别忙着去找同事求助，自己多琢磨琢磨，说不定就能找到解决办法了呢！毕竟，编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛！ 最后，我想说的是，Dubbo虽然复杂，但它真的很棒。希望大家都能掌握它，让它成为我们技术生涯中的一把利器！

...然后想想接下来该怎么处理才好。于是，我开始仔细阅读日志内容，并尝试重现这些错误。 比如，最近我在维护的一个生产环境下的MySQL服务器上，突然发现日志里出现了大量这样的错误信息： [ERROR] InnoDB: Operating system error number 24 in a file operation. 这让我有点懵，因为我之前从未遇到过类似的错误。所以，我决定深入研究一下这个问题，看看能不能找到解决方案。 --- 2. 错误日志解读 从表面现象到本质原因 首先，我需要弄清楚这个错误到底意味着什么。我翻了翻官方文档，又逛了逛一些社区论坛，感觉这错误八成跟操作系统里的文件操作有关系。具体来说，错误号24在Linux系统中表示“Too many open files”（打开的文件太多）。 这让我立刻联想到，可能是因为MySQL的某些进程打开了过多的文件句柄，导致操作系统限制了它进一步的操作。为了验证这一点，我执行了一个简单的命令来检查当前系统的文件描述符限制： bash ulimit -n 结果显示默认值为1024。这意味着每个进程最多只能同时打开1024个文件。说实话，咱们的MySQL实例现在正忙着应付一大堆同时连进来的需求，还得折腾临时表呢。这么一看，那个限制就跟挠痒痒似的——太不够用了！ 接下来，我查看了MySQL的配置文件my.cnf，发现确实没有显式设置文件描述符的上限。于是，我修改了配置文件，将open_files_limit参数调整为更大的值： ini [mysqld] open_files_limit=65535 然后重启了MySQL服务，再次检查日志，果然，错误消失了！ --- 3. 实践中的代码调试与优化 当然，仅仅解决问题还不够，我还想进一步优化整个系统的性能。于是，我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态，特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本，用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量： python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后，我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析，这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢，我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦！比如说，能不能少建那些没用的临时表啊？再比如，能不能换个更快的存储引擎啥的？反正就是得让这个程序跑得更顺畅些，别老是卡在那里干瞪眼不是？ --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历，我深刻体会到，处理数据库问题时，不能仅凭直觉行事，而是要结合实际数据和技术手段，逐步排查问题的根本原因。同时，我也认识到，预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警，就可以避免很多突发状况。 最后，我想分享一点个人感悟：技术之路永无止境，每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话，有时候真的会觉得头大，甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊，这就好比在黑暗里找钥匙，你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃，一直在学、一直在练，总有一天你会发现，“！原来它在这儿呢！”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的，最后不光把问题搞定了，还顺带学了不少实用的招儿呢！ 如果你也遇到了类似的情况，不妨试试上面提到的方法，也许能帮到你！