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...边去。这会儿，ETL工具就派上大用场啦！这次，咱就拿Hadoop和ETL工具的亲密合作当个例子，来说说Apache NiFi和Apache Beam这两个在数据圈里炙手可热的ETL小能手。我不仅会给你详细介绍它们的功能特点，还会通过实实在在的代码实例，手把手带你瞧瞧怎么让它们跟Hadoop成功牵手，一起愉快地干活儿。 一、Apache NiFi简介 Apache NiFi是一个基于Java的流数据处理器，它可以接收、路由、处理和传输数据。这个东西最棒的地方在于，你可以毫不费力地搭建和管控那些超级复杂的实时数据流管道，并且它还很贴心地支持各种各样的数据来源和目的地，相当给力！由于它具有高度可配置性和灵活性，因此可以用于各种数据处理场景。 二、Hadoop与Apache NiFi集成 为了使Hadoop与Apache NiFi进行集成，我们需要安装Apache NiFi并将其添加到Hadoop集群中。具体步骤如下： 1. 安装Apache NiFi 我们可以从Apache NiFi的官方网站下载最新的稳定版本，并按照官方提供的指导手册进行安装。在安装这个东西的时候，我们得先调整几个基础配置，就好比NiFi的端口号码啦，还有它怎么进行身份验证这些小细节。 2. 将Apache NiFi添加到Hadoop集群中 为了让Apache NiFi能够访问Hadoop集群中的数据，我们需要配置NiFi的环境变量。首先，我们需要确定Hadoop集群的位置，然后在NiFi的环境中添加以下参数： javascript export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop 3. 配置NiFi数据源 接下来，我们需要配置NiFi的数据源，使其能够连接到Hadoop集群中的HDFS文件系统。在NiFi的用户界面里，我们可以亲自操刀，动手新建一个数据源，而且，你可以酷炫地选择“HDFS”作为这个新数据源的小马甲，也就是它的类型啦！然后，我们需要输入HDFS的地址、用户名、密码等信息。 4. 创建数据处理流程 最后，我们可以创建一个新的数据处理流程，使Apache NiFi能够读取HDFS中的数据，并对其进行处理和转发。我们可以在NiFi的UI界面中创建新的流程节点，并将它们连接起来。例如，我们可以使用“GetFile”节点来读取HDFS中的数据，使用“TransformJSON”节点来处理数据，使用“PutFile”节点来将处理后的数据保存到其他位置。 三、Apache Beam简介 Apache Beam是一个开源的统一编程模型，它可以用于构建批处理和实时数据处理应用程序。这个东西的好处在于，你可以在各种不同的数据平台上跑同一套代码，这样一来，开发者们就能把更多的精力放在数据处理的核心逻辑上，而不是纠结于那些底层的繁琐细节啦。 四、Hadoop与Apache Beam集成 为了使Hadoop与Apache Beam进行集成，我们需要使用Apache Beam SDK，并将其添加到Hadoop集群中。具体步骤如下： 1. 安装Apache Beam SDK 我们可以从Apache Beam的官方网站下载最新的稳定版本，并按照官方提供的指导手册进行安装。在安装这玩意儿的时候，我们得先调好几个基础配置，就好比Beam的通讯端口、验证登录的方式这些小细节。 2. 将Apache Beam SDK添加到Hadoop集群中 为了让Apache Beam能够访问Hadoop集群中的数据，我们需要配置Beam的环境变量。首先，我们需要确定Hadoop集群的位置，然后在Beam的环境中添加以下参数： javascript export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop 3. 编写数据处理代码 接下来，我们可以编写数据处理代码，并使用Apache Beam SDK来运行它。以下是使用Apache Beam SDK处理HDFS中的数据的一个简单示例： java public class HadoopWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Pipeline p = Pipeline.create(); String input = "gs://dataflow-samples/shakespeare/kinglear.txt"; TextIO.Read read = TextIO.read().from(input); PCollection words = p | read; PCollection> wordCounts = words.apply( MapElements.into(TypeDescriptors.KVs(TypeDescriptors.strings(), TypeDescriptors.longs())) .via((String element) -> KV.of(element, 1)) ); wordCounts.apply(Write.to("gs://my-bucket/output")); p.run(); } } 在这个示例中，我们首先创建了一个名为“p”的Pipeline对象，并指定要处理的数据源。然后，我们使用“TextIO.Read”方法从数据源中读取数据，并将其转换为PCollection类型。接下来，我们要用一个叫“KV.of”的小技巧，把每一条数据都变个身，变成一个个键值对。这个键呢，就是咱们平常说的单词，而对应的值呢，就是一个简简单单的1。就像是给每个单词贴上了一个标记“已出现，记1次”。最后，我们将处理后的数据保存到Google Cloud Storage中的指定位置。 五、结论 总的来说，Hadoop与Apache NiFi和Apache Beam的集成都是非常容易的。只需要按照上述步骤进行操作，并编写相应的数据处理代码即可。而且，你知道吗，Apache NiFi和Apache Beam都超级贴心地提供了灵活度爆棚的API接口，这就意味着我们完全可以按照自己的小心思，随心所欲定制咱们的数据处理流程，就像DIY一样自由自在！相信过不了多久，Hadoop和ETL工具的牵手合作将会在大数据处理圈儿掀起一股强劲风潮，成为大伙儿公认的关键趋势。

...afka，你可以直接下载安装包，或者用Docker容器搞一个本地环境，超级方便！我推荐你用Docker，因为它真的超简单方便，还能随手搞出好几个实例来测试，特别实用。 bash 安装Docker sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io 拉取Kafka镜像 docker pull wurstmeister/kafka 启动Kafka容器 docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost wurstmeister/kafka 4. 集成实战 4.1 创建Kafka主题 首先，我们需要创建一个Kafka主题，以便后续的数据流能够被正确地发送和接收。 bash 进入容器 docker exec -it kafka /bin/bash 创建主题 kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 4.2 发送数据到Kafka 接下来，我们可以编写一个简单的脚本来向Kafka的主题中发送一些数据。这里我们使用Python的kafka-python库来实现。 python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') for _ in range(10): message = "Hello, Kafka!".encode('utf-8') producer.send('test-topic', value=message) print("Message sent:", message.decode('utf-8')) producer.flush() producer.close() 4.3 使用Spark读取Kafka数据 现在，我们来编写一个Spark程序，用于读取刚才发送到Kafka中的数据。这里我们使用Spark的Structured Streaming API。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("SparkKafkaIntegration").getOrCreate() val df = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "test-topic") .load() val query = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .writeStream .outputMode("append") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会启动一个Spark应用程序，从Kafka的主题中读取数据，并将其打印到控制台。 4.4 实时处理 接下来，我们可以在Spark中对数据进行实时处理。例如，我们可以统计每秒钟接收到的消息数量。 scala import org.apache.spark.sql.functions._ val countDF = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)") .withWatermark("timestamp", "1 minute") .groupBy( window($"timestamp", "1 minute"), $"value" ).count() val query = countDF.writeStream .outputMode("complete") .format("console") .start() query.awaitTermination() 这段代码会在每分钟的时间窗口内统计消息的数量，并将其输出到控制台。 5. 总结与反思 通过这次实战，我们成功地将Spark与Kafka进行了集成，并实现了数据的实时处理。虽然过程中遇到了一些挑战，但最终还是顺利完成了任务。这个经历让我明白，书本上的知识和实际动手做真是两码事。不一次次去试，根本没法真正搞懂怎么用这门技术。希望这次分享对你有所帮助，也期待你在实践中也能有所收获！ 如果你有任何问题或想法，欢迎随时交流讨论。

...。 我是直接从网站上下载的两个源代码，所以安装过程中和指导文献有所不同。 安装ubuntu 16.04.5 安装之后，有几个安装过程中需要用到的软件： 打开终端 ctrl+alt+t sudo apt-get updatesudo apt-get install vimsudo apt-get install curl 之后，我们把下载好的ndn-cxx 0.6.3和NFD 0.6.3拷贝到：/usr/local/lib 路径下（不要问为啥，计算机路径这个东西真是恶心人），完成之后我们开始安装ndn-cxx 0.6.3 安装ndn-cxx 0.6.3 打开终端： ctrl+alt+t sudo apt-get install build-essential libsqlite3-dev libboost-all-dev libssl-dev sudo apt-get install doxygen graphviz python-sphinx python-pip 这里指导安装步骤还有sudo pip install sphinxcontrib-doxylink sphinxcontrib-googleanalytics，这个可能是以前的版本需要的依赖的包，但在0.6.3中并不需要，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。

...发学习成长路线，完整视频版本大家可以自行去搜索观看。 下面就让我们开始了解前端开发的进阶之路～ 第一阶段：前端开发基本功 这是入门前端最基础的内容。学会后，就能达到初级Web前端工程师水平。熟悉了前端开发的HTML与CSS基础知识，就能够配合UI设计师进行项目布局开发了。 如果你是应届生，想去找实习的工作，学完这个部分，初级前端开发工程师，前端实习生等岗位，你就可以去面试了，入职后待遇能达到4K-5K。 这一步骤共分为三部分内容：HTML、CSS和页面制作工具。HTML是前端开发入门首先要学会的东西，有了它，你才可以布局页面结构。CSS是页面美化和精细化的核心技术。想要更好的完成页面的开发，更好的与UI部门合作，这些页面制作工具是必须掌握的。 第二阶段：页面布局实战 有了第一步的基础知识，你就可以实战各种页面布局了。学会后，更加夯实初级Web前端工程师水平，能够完成各种PC端与移动端网页布局与样式设计实现了。 应届生找工作会更加有底气，入职后待遇能达到6K-7K。 这一步骤共分为两部分内容：布局技术，布局规范与方案。 想要轻松的完成各种PC端和手机端的布局，这些重要的布局技术必须掌握。另外一些布局规范与布局方案，是完成浏览器兼容和各种设备适配的法宝。 第三阶段：前端开发内功 第四阶段：PC端全栈项目开发 有了JavaScript、HTML、CSS知识，再加上这个步骤的技能点学习，你就能够完成一个PC端的前后端整体项目开发了。 可以从事网站开发工程师，以及Web前端开发工程师的工作了。薪资能达到11K-13K。 这一步骤共分为四部分内容：首先学会常用的前端工具库，掌握前端工程化和模块化，然后系统学习后端，或者叫服务端开发工具 Node.js，最后你就能独立完成一个网站或者管理系统的开发了。 第五阶段，前端高级框架技术。 这个步骤是从事前端工作必须掌握的重要内容，尤其是Vue、React，已经是公司开发企业项目的首选框架。 学会这个部分，你就是一名高级Web前端工程师了，可以胜任公司的C端和B端的所有项目，薪资待遇能达到14K-18K。那这些框架都需要学习掌握什么呢？ Vue框架，需要掌握Vue3和它的生态技术。掌握了Vue3的选项式API，Vue2的项目也信手拈来。Vue3生态的每个技术都包含了很多内容，都需要你掌握它并熟练应用。像Vue3的组合式API、Vite2+SFC、VueRouter4、Vuex4、Pinia2、TypeScript基础、TS+Vue3，其他的技术栈。学会这些，你就可以基于这些技术开发Vue3的C端和B端项目了。 React框架，同样需要掌握React18和它的生态技术。每个生态也都包含很多内容，像Umi技术栈、其他技术栈。React技术备受大厂青睐，一般情况下，React岗位薪资也会比Vue高些。那除了这两个主要框架还需要什么呢？ Angular框架，企业用的比较少些了，基本上都是老项目的维护了。 数据可视化，可以选学，如果项目里有这块需求，可以仔细研究一下。 第六阶段，混合应用开发技术。 所谓混合开发，就是将HTML5基于浏览器的应用，嵌入到基于Android和iOS手机APP里，或者嵌入到基于Node和Chromium的桌面APP里。因为兼具了WebApp和NativeApp的双重优点，混合应用开发技术得到了广泛的应用。 学会这个部分，就拥有了多端开发能力，能够胜任跨平台跨设备的架构工作。通过Vue和React基础加持，薪资待遇能达到19K-22K。 常见的混合开发如手机端的微信公众号、微信小程序、桌面端的Electron技术和PWA技术等。 第七步，原生应用开发技术。 所谓原生应用开发，就是应用前端的技术，脱离浏览器，进行原生的手机APP的开发。 掌握这部分内容，可以达到大前端高级开发工程师水平，可以主导移动端多元产品项目实现，能够跨平台开发提出可建设性解决方案。薪资待遇能达到 23K-30K。 比如，Facebook的基于React技术的ReactNative原生APP的开发，谷歌的基于Dart技术的Flutter原生APP的开发，以及华为的基于JS技术的HarmonyOS鸿蒙原生APP的开发。 第八步，大前端架构。 这是本学习路线图最后一个步骤了，同时也到达了一个至高点。 掌握这个部分，即可拥有大前端架构师水平，主要进行前端项目架构和项目把控。能够解决网站出现的突发状况，能够改进网站性能到极致。拥有大型网站、大量高并发访问量等开发经验。这个岗位的薪资能达到30K以上的水平。 前端架构师，包含很多内容，要求有广度也要有深度，这里给出了重要的五部分内容，包括开发工具及服务器技术、前端性能、微前端架构、低代码与组件库开发以及前端安全技术。 小白起点的前端路线图，我们都走了一遍，你可能会问，这些知识我们我该如何学习呢？你可以靠查文档、看视频，也可以找个师父带你。上面给大家推荐的视频都是核心的技术点视频以及项目练手视频，更多更细节的技术点请大家关注IT千锋教育搜索你需要的课程。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/longz_org_cn/article/details/127673811。 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。

...se是一个非常强大的工具，但它并不适合所有场景。作为开发者，我们需要根据实际情况权衡利弊，合理选择是否采用它。 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流哦~ 😊

... , 一种强大的构建工具，用于管理项目的依赖关系、编译代码以及生成最终的应用程序。在React Native项目中，Gradle负责将JavaScript代码转换为原生代码，并打包成APK（Android）或IPA（iOS）文件。如果Gradle配置出现问题，例如版本不匹配、环境变量未正确设置或者缓存故障，可能会导致App无法成功安装到模拟器上。 环境变量 , 操作系统中的一种机制，允许存储某些信息以便进程访问。在React Native开发中，环境变量通常用于指定开发所需的路径，例如Android SDK的位置。如果环境变量未正确配置，Gradle将无法找到必要的工具，从而引发构建失败的问题。文中提到需要设置ANDROID_HOME变量指向Android SDK的实际位置，并将其加入系统的PATH变量中，这样才能确保Gradle能够顺利运行。 缓存问题 , Gradle具有缓存机制，用于存储已经下载的依赖项以加快后续构建过程。然而，当某个依赖项下载失败时，Gradle可能会陷入反复尝试下载的状态，进而导致构建失败。为了解决这类问题，可以使用Gradle提供的清理命令清除缓存，例如通过进入项目根目录下的android文件夹并执行./gradlew clean来清理Gradle缓存，然后重新尝试构建项目。

...编程语言、游戏引擎和工具来实现游戏的各个功能和效果。 行业名词 , 游戏引擎。 解释 , 游戏引擎是一种用于创建和运行视频游戏的软件平台，它提供了游戏开发所需的基本工具和技术，如渲染图形、物理模拟、动画控制、音频处理、网络连接等。游戏引擎通常包括核心引擎组件和一系列插件或工具集，允许开发者根据自己的需求定制和扩展游戏功能。LÖVE框架就是一个基于Lua的游戏开发引擎的例子，它为开发者提供了高效、灵活的环境来开发各种类型的游戏。 行业名词 , 跨平台应用。 解释 , 跨平台应用指的是能在多种操作系统或设备上运行的应用程序。在游戏开发领域，实现跨平台应用意味着开发者可以使用一种编程语言或一套开发工具集，创建一次开发出能在不同平台（如Windows、Mac、Linux、iOS、Android等）运行的游戏或应用。这样不仅减少了开发成本和时间，也扩大了游戏的受众群体，使得游戏可以在更广泛的设备上获得传播。

...spi-config工具已大大简化了显示配置过程。用户可以通过命令行运行该工具，直接在图形界面下选择合适的分辨率和刷新率，从而避免手动编辑config.txt可能带来的误操作风险。 此外，对于一些新型的树莓派板载硬件，如树莓派4B型号，其HDMI接口支持多种高清视频格式和更高的刷新率，确保兼容性的同时也为用户提供更优质的视觉体验。因此，及时更新到最新版本的操作系统和固件也是解决此类问题的关键步骤之一。 值得注意的是，部分高端或非标准分辨率的显示器可能需要额外的驱动支持。在开源社区，开发者们不断优化并贡献各种针对特定显示器的驱动程序，用户可通过查阅官方论坛或GitHub项目库获取这些资源。 在实践过程中，理解不同分辨率标准CEA和DMT的差异，以及如何根据自身显示器特性调整相应参数，不仅有助于解决树莓派连接侧屏的显示问题，还能提升用户对计算机硬件工作原理的认知深度。随着物联网、智能家居等领域的广泛应用，掌握这类基础调试技能对于树莓派爱好者来说具有重要的现实意义。

...c: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计，你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING：惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见，为了不让统计影响正常业务，这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置：" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据，相应的你要去在你的view里setTag，只有set了，才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数：" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后，把recylerview传递进去就可以了。如下图： 我们统计到曝光量，拿到曝光view绑定的数据，就可以结合后面的view点击，来看下那些商品view的曝光量高，那些商品的转化率高。当然，这都是运营小伙伴的事了，我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题，可以加我微信交流 2501902696（备注编程） by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 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。

...2年6月，按照他给的下载版本，更新了，发现没用啊？？！！回退版本没用，更新版本也没用，就很离谱，难道因为他是2080ti,我是3090的问题？？操作步骤如下： 参考该博客对服务器IDRAC配置 https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000177212，查看解决方案中的开机自检期间为F2进行配置 配置好后，在服务器后后面有个IDRAC的网线插口，用网线与笔记本连接，连接成功后会显示未识别网络（如果是红叉的话是没有连接成功，检查上一步，尝试关机重启等），修改IP地址，跟上一步设置的服务器IP在同一网段，不是同一IP！！，比如服务器是192.168.0.120，笔记本可以设置192.168.0.100。（https://new.qq.com/omn/20210119/20210119A01ROV00.html） IE浏览器打开192.168.0.100网址，提示不安全，然后忽略掉，输入账号密码就可以进去了 进去后在下图位置，上传更新文件进行安装。 2.后面又看到一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_36810544/article/details/115734795这篇博客比上边那篇早，应该是有参考吧，说是更新版本就行了，然并卵啊，可能是因为他是Ubuntu20.04，我是18.04的原因？ 3.最后没招了，用IPMITOOL手动调节吧，参考了博客：https://blog.51cto.com/u_15072918/4392813 这篇博客也是更新后仍然无法识别3090(实际上我下的新版本的IDRAC是可以识别出有GPU的，但是还是显示不可用哇)，所以就把IDRAC的版本回退到3.30以下使用IPMITOOL进行行手动调节转速了。 具体步骤如下： 将IDRAC回退到3.30版本，下载地址：https://www.dell.com/support/home/zh-cn/drivers/driversdetails 有的版本IDRAC可能需要把IMPI取消禁用，就在笔记本访问的IP地址的网页里修改即可，应该是在IDRAC设置中，没找到的话应该是不需要操作。 下载IPMITOOLWIN版本程序后解压，终端cd进入该文件夹，然后运行ipmitool命令： 关闭自动控制：ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 服务器地址 raw 0x30 0x30 0x01 0x00 设置风扇转速：ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 192.168.0.120 raw 0x30 0x30 0x02 0xff 0x64 ，最后两位对应16进制的风扇转速。64对应100%。 3.转速现在是可以手动调节了，但是每次都要执行终端命令太麻烦了，然后我写了一个小的gui界面，可以更方便地对风扇转速进行调节。界面如下，可以通过+和-增加和降低风速，也可以设定数值进行Set。   为了防止过热，最低风扇转速设置成了30%。需要注意：这个文件中IDRAC的IP必须是192.168.0.120才可以。 本文就先写到这里了，调节软件如果有需求的话可以后续上传，我在程序中也放了IPMITOOLWIN的文件，不需要再进行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...)： 文件下载cd()： 进入指定目录ls()： 得到指定目录下的文件列表rename()： 重命名指定文件或目录rm()： 删除指定文件mkdir()： 创建目录rmdir()： 删除目录 1、先引入jar包 <dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis-spring</artifactId><version>1.2.2</version></dependency> 账号密码类 public interface SFTPDTO {/FTP登录用户名/public static final String username=xxxx;/ FTP登录密码/public static final String password=xxxx;/ 私钥/public static final String privateKey = xxxx;/ FTP服务器地址IP地址/public static final String host=xxxx;/ FTP端口/public static final int port=xxxx;} 重要类，里面包含开启连接和关闭连接。 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);} } 测试一下 public static void main(){SFTPUtils sftp = new SFTPUtils();sftp.login();String audioUrl = courseSection.getAudioUrl();String temp[] = audioUrl.split("\\\\");String fileName = temp[temp.length - 1];InputStream inputStream = FileUtils.urlInputStream(audioUrl);sftp.upload("/www/website/haha/audio", fileName, inputStream);//上传//拼接最终的urlString newUrl = "https://static.taobao.com/website/ancai/audio/".concat(fileName);sftp.logout();} 把url转成流 public class FileUtils {public static InputStream urlInputStream(String fileUrl){if(StringUtils.isBlank(fileUrl)){return null;}try {URL url = new URL(fileUrl);HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)url.openConnection();//设置超时间为3秒conn.setConnectTimeout(31000);//防止屏蔽程序抓取而返回403错误conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");//得到输入流return conn.getInputStream();} catch (Exception e) {//打印errorlog.error("fileutils.urlinputstream-获取url流失败:",e.getMessage());}return null;} } 实际中，我们使用这个工具类就够用了 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);}/ 上传单个文件 @param directory 上传到sftp目录 @param uploadFile 要上传的文件,包括路径 @throws FileNotFoundException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String uploadFile) throws FileNotFoundException, SftpException{File file = new File(uploadFile);upload(directory, file.getName(), new FileInputStream(file));}/ 将byte[]上传到sftp，作为文件。注意:从String生成byte[]是，要指定字符集。 @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param byteArr 要上传的字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, byte[] byteArr) throws SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(byteArr));}/ 将字符串按照指定的字符编码上传到sftp @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param dataStr 待上传的数据 @param charsetName sftp上的文件，按该字符编码保存 @throws UnsupportedEncodingException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, String dataStr, String charsetName) throws UnsupportedEncodingException, SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(dataStr.getBytes(charsetName)));}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件 @param saveFile 存在本地的路径 @throws SftpException @throws Exception/public void download(String directory, String downloadFile, String saveFile) throws SftpException, FileNotFoundException{if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}File file = new File(saveFile);sftp.get(downloadFile, new FileOutputStream(file));log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件名 @return 字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public byte[] download(String directory, String downloadFile) throws SftpException, IOException {if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}InputStream is = sftp.get(downloadFile);byte[] fileData = IOUtils.toByteArray(is);log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);return fileData;}/ 删除文件 @param directory 要删除文件所在目录 @param deleteFile 要删除的文件 @throws SftpException @throws Exception/public void delete(String directory, String deleteFile) throws SftpException{sftp.cd(directory);sftp.rm(deleteFile);}/ 列出目录下的文件 @param directory 要列出的目录 @return @throws SftpException/public Vector<?> listFiles(String directory) throws SftpException {return sftp.ls(directory);}/public static void main(String[] args) throws SftpException, Exception {SFTPUtils sftp = new SFTPUtils("xxxx", "xxx", "upload.haha.com", 8888);sftp.login();InputStream inputStream = getInputStream("http://qiniu.xinxuanhaoke.com/keqianduwu_1.jpg");sftp.upload("/www/website/ancai/audio", "123.jpg", inputStream);sftp.logout();}/} 方式二、使用HuTool的工具类 先引入jar <dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.4.0</version></dependency><dependency><groupId>com.jcraft</groupId><artifactId>jsch</artifactId><version>0.1.53</version></dependency> public static void main(String[] args) {Sftp sftp = JschUtil.createSftp("ip或者域名", 端口, "账号", "密码");ChannelSftp client = sftp.getClient();String cd = "/www/website/ancai/audio";//要上传的路径try {sftp.cd(cd); //进入指定目录} catch (Exception e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(cd); //创建目录sftp.cd(cd); //进入目录}InputStream inputStream = urlInputStream("http://audio.xinxuanhaoke.com/50bda079e9ef3673bbaeda20321bf932.mp3");//将文件转成流client.put(String.valueOf(inputStream), "1.mp3");//开始上传。} 本文引自：https://www.cnblogs.com/ceshi2016/p/7519762.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37862824/article/details/113530683。 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。

...一种强大的构建自动化工具，以其灵活性和可扩展性赢得了众多开发者的心。然而，在实际使用中，我们可能会遇到一些意料之外的问题，比如构建任务执行失败，这包括编译错误、打包失败或是测试未通过等。嘿，兄弟！这篇好东西是为你准备的，咱们要一起深度探索这个话题，从发现问题开始，一路找寻解决之道，让你在Gradle构建的路上畅通无阻，轻松解开那些可能让你头疼的谜题。跟上我，咱们一起玩转代码世界！ 问题识别：理解构建失败的信号 在 Gradle 中，构建失败通常伴随着具体的错误信息，这些信息是解决问题的关键线索。例如： groovy FAILURE: Build failed with an exception. What went wrong: Could not resolve all files for configuration ':app:releaseClasspath'. 这段错误信息告诉我们，Gradle 在尝试构建应用时遇到了无法解析所有指定的类路径文件的问题。这种失败可能是由于依赖冲突、版本不兼容或是网络问题导致的。 分析原因：深入问题的核心 构建失败的原因多种多样，以下是一些常见的原因及其分析： - 依赖冲突：项目中多个模块或外部库之间存在版本冲突。 - 版本不兼容：依赖的某个库的版本与项目本身或其他依赖的版本不匹配。 - 网络问题：Gradle 无法从远程仓库下载所需的依赖，可能是由于网络连接问题或远程服务器访问受限。 - 配置错误：Gradle 的构建脚本中可能存在语法错误或逻辑错误，导致构建过程无法正常进行。 解决策略：逐步排查与修复 面对构建失败的情况，我们可以采取以下步骤进行排查与修复： 1. 检查错误日志 仔细阅读错误信息，了解构建失败的具体原因。 2. 清理缓存 使用 gradlew clean 命令清除构建缓存，有时候缓存中的旧数据可能导致构建失败。 3. 更新依赖 检查并更新所有依赖的版本，确保它们之间不存在冲突或兼容性问题。 4. 调整网络设置 如果错误信息指向网络问题，尝试更换网络环境或调整代理设置。 5. 验证构建脚本 审查 .gradle 文件夹下的 build.gradle 或 build.gradle.kts 文件，确保没有语法错误或逻辑上的疏漏。 6. 使用调试工具 利用 Gradle 提供的诊断工具或第三方工具（如 IntelliJ IDEA 的 Gradle 插件）来辅助定位问题。 示例代码：实践中的应用 下面是一个简单的示例，展示了如何在 Gradle 中配置依赖管理，并处理可能的构建失败情况： groovy plugins { id 'com.android.application' version '7.2.2' apply false } android { compileSdkVersion 31 buildToolsVersion "32.0.0" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 31 versionCode 1 versionName "1.0" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.4.2' implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0' } // 简单的构建任务配置，用于演示 task checkDependencies(type: Check) { description = 'Checks dependencies for any issues.' classpath = configurations.compile.get() } 在这个示例中，我们定义了一个简单的 Android 应用项目，并添加了对 AndroidX 库的基本依赖。哎呀，你这项目里的小伙伴们都还好吗？对了，咱们有个小任务叫做checkDependencies，就是专门用来查一查这些小伙伴之间是不是有啥不和谐的地方。这事儿挺重要的，就像咱们定期体检一样，能早点发现问题，比如某个小伙伴突然闹脾气不干活了，或者新来的小伙伴和老伙计们不太合拍，咱都能提前知道，然后赶紧处理，不让事情闹得更大。所以，这个checkDependencies啊，其实就是咱们的一个小预防针，帮咱们防患于未然，确保项目运行得顺溜溜的！ 结语 构建过程中的挑战是编程旅程的一部分，它们不仅考验着我们的技术能力，也是提升解决问题技巧的机会。通过细致地分析错误信息、逐步排查问题，以及灵活运用 Gradle 提供的工具和资源，我们可以有效地应对构建失败的挑战。嘿！兄弟，听好了，每次你栽跟头，那都不是白来的。那是你学习、进步的机会，让咱对这个叫 Gradle 的厉害构建神器用得更溜，做出超级棒的软件产品。别怕犯错，那可是通往成功的必经之路！

...本，安装与配置 2、下载mybatis-3.2.0版：https://repo1.maven.org/maven2/org/mybatis/mybatis/ 3、下载mybatis-spring-1.2.1版：https://repo1.maven.org/maven2/org/mybatis/mybatis-spring/ 4、Spring-4.0.0的版本 5、tomacat6.x以上版本即可 当然，这些jar还不够，还需要MySQL数据库与驱动，log4j的jar等等。下面我们开始今天的旅行： 第一步：创建数据库表 在Navicat下执行如下sql命令创建数据库mybatis和表t_user [sql] view plaincopy print? CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mybatis; [sql] view plaincopy print? USE mybatis; [sql] view plaincopy print? create table t_user ( user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_name varchar(20) not null, user_age varchar(20) not null, PRIMARY KEY (user_id) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 我们先看一下项目的完整目录，再继续下面的内容 第二步：添加jar包 对于下面代码的内容，我们就不再一一贴出来，只是把最重要的内容贴出来，大家可以下载源码。 第三步：创建model 创建一个model包并在其下创建一个User.Java文件。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.model; / 用户 @author liang / public class User { private int id; private String age; private String userName; public User(){ super(); } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public String getAge() { return age; } public void setAge(String age) { this.age = age; } public String getUserName() { return userName; } public void setUserName(String userName) { this.userName = userName; } public User(int id, String age, String userName) { super(); this.id = id; this.age = age; this.userName = userName; } } 第四步：创建DAO接口 创建一个包mapper，并在其下创建一个UserMapper.java文件作为DAO接口。 [java] view plaincopy print? package com.tgb.mapper; import java.util.List; import com.tgb.model.User; public interface UserMapper { void save(User user); boolean update(User user); boolean delete(int id); User findById(int id); List<User> findAll(); } 第五步：实现DAO接口 在dao包下创建一个UserMapper.xml文件作为上一步创建的DAO接口的实现。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace：必须与对应的接口全类名一致 id:必须与对应接口的某个对应的方法名一致 --> <mapper namespace="com.tgb.mapper.UserMapper"> <insert id="save" parameterType="User"> insert into t_user(user_name,user_age) values({userName},{age}) </insert> <update id="update" parameterType="User"> update t_user set user_name={userName},user_age={age} where user_id={id} </update> <delete id="delete" parameterType="int"> delete from t_user where user_id={id} </delete> <!-- mybsits_config中配置的alias类别名,也可直接配置resultType为类路劲 --> <select id="findById" parameterType="int" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user where user_id={id} </select> <select id="findAll" resultType="User"> select user_id id,user_name userName,user_age age from t_user </select> </mapper> 这里对这个xml文件作几点说明： 1、namespace必须与对应的接口全类名一致。 2、id必须与对应接口的某个对应的方法名一致即必须要和UserMapper.java接口中的方法同名。 第六步：Mybatis和Spring的整合 对于Mybatis和Spring的整合是这篇博文的重点，需要配置的内容在下面有详细的解释。 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-4.0.xsd"> <!-- 1. 数据源 : DriverManagerDataSource --> <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"> <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis" /> <property name="username" value="root" /> <property name="password" value="123456" /> </bean> <!-- 2. mybatis的SqlSession的工厂: SqlSessionFactoryBean dataSource:引用数据源 MyBatis定义数据源,同意加载配置 --> <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> <property name="configLocation" value="classpath:config/mybatis-config.xml" /> </bean> <!-- 3. mybatis自动扫描加载Sql映射文件/接口 : MapperScannerConfigurer sqlSessionFactory basePackage:指定sql映射文件/接口所在的包（自动扫描） --> <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"> <property name="basePackage" value="com.tgb.mapper"></property> <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property> </bean> <!-- 4. 事务管理 : DataSourceTransactionManager dataSource:引用上面定义的数据源 --> <bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dataSource"></property> </bean> <!-- 5. 使用声明式事务 transaction-manager：引用上面定义的事务管理器 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="txManager" /> </beans> 第七步：mybatis的配置文件 [html] view plaincopy print? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <!-- 实体类,简称 -设置别名 --> <typeAliases> <typeAlias alias="User" type="com.tgb.model.User" /> </typeAliases> <!-- 实体接口映射资源 --> <!-- 说明：如果xxMapper.xml配置文件放在和xxMapper.java统一目录下，mappers也可以省略，因为org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean默认会去查找与xxMapper.java相同目录和名称的xxMapper.xml --> <mappers> <mapper resource="com/tgb/mapper/userMapper.xml" /> </mappers> </configuration> 总结 Mybatis和Spring的集成相对而言还是很简单的，祝你成功。 源码下载：SpringMVC+Spring4+Mybatis3 下篇博文我们将Hibernate和Mybatis进行一下详细的对比。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/51706991。 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。

... 五、策略三 批量导入与增量更新 实践示例： 对于大型数据集，考虑使用批量导入策略，而不是频繁的增量更新。哎呀，你瞧，咱们用批量导入这招，就像是给MySQL服务器做了一次减压操，让它不那么忙碌，喘口气。同时，借助Kylin的离线大法，我们就能让那些实时查询快如闪电，不拖泥带水。这样一来，不管是数据处理还是查询速度，都大大提升了，用户满意度也蹭蹭往上涨呢！ bash 批量导入脚本示例 $ hadoop fs -put data.csv /input/ $ bin/hive -e "LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE kylin_table;" 六、策略四 优化联接模式 选择合适的联接模式（如内联接、外联接等）对于性能优化至关重要。哎呀，你得知道，在咱们实际干活的时候，选对了数据联接的方式，就像找到了开锁的金钥匙，能省下不少力气，避免那些没必要的数据大扫荡。比如说，你要是搞个报表啥的，用对了联接方法，数据就乖乖听话，找起来快又准，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。

...器。如果你是用命令行工具，可以直接输入以下命令： bash mysql -u root -p 然后输入你的密码。如果你用的是 Navicat 或者 DBeaver 这种图形化工具，那就好办了！直接打开工具，然后填上服务器地址、用户名和密码就行啦，就跟平时填表单似的，简单得很！ 进入MySQL后，我们可以开始查看权限了。咳咳，先说在前面啊，咱们得搞清楚一件事——MySQL的那个权限系统，真的不是闹着玩的！它就像是一个超级复杂的迷宫，啥用户啦、数据库啦、表啦，全都搅和在一起，分分钟让人头大。所以，我们要一步步来，先从最基本的开始。 三、查看用户的全局权限 在MySQL中，用户级别的权限是最基础的权限设置。我们可以通过SHOW GRANTS命令来查看某个用户的全局权限。比如，如果你想查看root用户的权限，可以执行以下命令： sql SHOW GRANTS FOR 'root'@'localhost'; 这个命令会返回root用户在localhost上的所有权限。比如： plaintext GRANT ALL PRIVILEGES ON . TO 'root'@'localhost' WITH GRANT OPTION 这里的ALL PRIVILEGES表示root用户拥有所有的权限，包括对所有数据库和表的操作权限。WITH GRANT OPTION表示该用户还可以将这些权限授予其他用户。 但是，有时候我们会忘记具体设置了哪些权限，这时候就需要手动检查了。我们可以用SELECT语句查询mysql.user表来查看详细信息： sql SELECT FROM mysql.user WHERE User='root'; 这个查询会返回root用户的详细权限设置，包括是否允许登录、是否有超级权限等。 四、查看特定数据库的权限 接下来，我们来看如何查看特定数据库的权限。假设我们有一个名为my_database的数据库，想看看这个数据库的所有表的权限，可以使用SHOW GRANTS命令结合具体的数据库名： sql SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON my_database.; 这里的some_user是我们要检查的用户，%表示可以从任何主机连接。ON my_database.表示只查看my_database数据库中的权限。 如果想看更详细的权限设置，可以通过查询mysql.db表来实现： sql SELECT FROM mysql.db WHERE Db='my_database'; 这个查询会返回my_database数据库的所有权限设置，包括用户、权限类型（如SELECT、INSERT、UPDATE等）以及允许的主机。 五、查看特定表的权限 现在，我们已经知道了如何查看整个数据库的权限，那么接下来就是查看特定表的权限了。MySQL里有个SHOW TABLE STATUS的命令，能让我们瞅一眼某个表的基本情况，比如它有多大、创建时间啥的。不过呢，要是想看权限相关的东西，还得再折腾一下才行。 假设我们有一个表叫users，想要查看这个表的权限，可以这样做： sql SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON my_database.users; 这条命令会显示some_user用户在my_database数据库的users表上的所有权限。如果你觉得这样还不够直观，可以查询information_schema.TABLE_PRIVILEGES视图： sql SELECT FROM information_schema.TABLE_PRIVILEGES WHERE TABLE_SCHEMA='my_database' AND TABLE_NAME='users'; 这个查询会返回my_database数据库中users表的所有权限记录，包括权限类型、授权用户等信息。 六、实战演练 批量检查所有表的权限 在实际工作中，我们可能需要批量检查整个数据库中所有表的权限。其实MySQL本身没给个现成的命令能一口气看看所有表的权限，不过咱们可以用脚本自己搞掂啊！ 下面是一个简单的Python脚本示例，用来遍历数据库中的所有表并打印它们的权限： python import pymysql 连接到MySQL服务器 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='your_password') cursor = conn.cursor() 获取数据库列表 cursor.execute("SHOW DATABASES") databases = cursor.fetchall() for db in databases: db_name = db[0] 跳过系统数据库 if db_name in ['information_schema', 'performance_schema', 'mysql']: continue 切换到当前数据库 cursor.execute(f"USE {db_name}") 获取表列表 cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() for table in tables: table_name = table[0] 查询表的权限 cursor.execute(f"SHOW GRANTS FOR 'some_user'@'%' ON {db_name}.{table_name}") grants = cursor.fetchall() print(f"Database: {db_name}, Table: {table_name}") for grant in grants: print(grant) 关闭连接 cursor.close() conn.close() 这个脚本会连接到你的MySQL服务器，依次检查每个数据库中的所有表，并打印出它们的权限设置。你可以根据需要修改脚本中的用户名和密码。 七、总结与思考 通过这篇文章，我们学习了如何查看MySQL中所有表的权限。从最高级别的全局权限，到某个数据库的权限，再细化到某张表的权限，每个环节都有一套对应的命令和操作方法，就跟搭积木一样，一层层往下细分，但每一步都有章可循！MySQL的权限管理系统确实有点复杂，感觉像是个超级强大的工具箱，里面的东西又多又专业。不过别担心，只要你搞清楚了最基本的那些“钥匙”和“门道”，基本上就能搞定各种情况啦，就跟玩闯关游戏一样，熟悉了规则就没什么好怕的！ 在这个过程中，我一直在思考一个问题：为什么MySQL要设计这么复杂的权限系统？其实答案很简单，因为安全永远是第一位的。无论是企业级应用还是个人项目，我们都不能忽视权限管理的重要性。希望能通过这篇文章，让你在实际操作中更轻松地搞懂MySQL的权限系统，用起来也更得心应手！ 最后，如果你还有其他关于权限管理的问题，欢迎随时交流！咱们一起探索数据库的奥秘！

...Filebeat这个工具来读取日志文件，然后再用Grok这个插件来解析这些数据，让信息变得更清晰易懂。下面是一个具体的配置示例： yaml input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } 这段配置告诉Logstash，从/var/log/nginx/access.log这个路径下的日志文件开始读取，并使用Grok插件中的COMBINEDAPACHELOG模式来解析每一行日志内容。这样子一来，原始的文本信息就被拆成了一个个有组织的小块儿，给接下来的处理铺平了道路，简直不要太方便！ 2.2 高效索引策略 一旦数据被Logstash处理完毕，下一步就是将其导入Elasticsearch。为了确保索引操作尽可能高效，我们可以采取一些策略： - 批量处理：减少网络往返次数，提高吞吐量。 - 动态映射：允许Elasticsearch根据文档内容自动创建字段类型，简化索引管理。 - 分片与副本：合理设置分片数量和副本数量，平衡查询性能与集群稳定性。 下面是一个简单的Logstash输出配置示例，演示了如何将处理后的数据批量发送给Elasticsearch： yaml output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "_doc" user => "elastic" password => "changeme" manage_template => false template => "/path/to/template.json" template_name => "nginx-access" template_overwrite => true flush_size => 5000 idle_flush_time => 1 } } 在这段配置中，我们设置了批量大小为5000条记录，以及空闲时间阈值为1秒，这意味着当达到这两个条件之一时，Logstash就会将缓冲区内的数据一次性发送至Elasticsearch。此外，我还指定了自定义的索引模板，以便更好地控制字段映射规则。 3. 实战案例 打造高性能日志分析平台 好了，理论讲得差不多了，接下来让我们通过一个实际的例子来看看这一切是如何运作的吧！ 假设你是一家电商网站的运维工程师，最近你们网站频繁出现访问异常的问题，客户投诉不断。为了找出问题根源，你需要对Nginx服务器的日志进行深入分析。幸运的是，你们已经部署了Logstash和Elasticsearch作为日志处理系统。 3.1 日志采集与预处理 首先，我们需要确保Logstash能够正确地从Nginx服务器上采集到所有相关的日志信息。根据上面说的设置，我们可以搞一个Logstash配置文件，用来从特定的日志文件里扒拉出重要的信息。嘿，为了让大家看日志的时候能更轻松明了，我们可以加点小技巧，比如说统计每个用户逛网站的频率，或者找出那些怪怪的访问模式啥的。这样一来，信息就一目了然啦！ 3.2 索引优化与查询分析 接下来，我们将这些处理后的数据发送给Elasticsearch进行索引存储。有了合适的索引设置，就算同时来一大堆请求，我们的查询也能嗖嗖地快，不会拖泥带水的。比如说，在上面那个输出配置的例子里面，我们调高了批量处理的门槛，同时把空闲时间设得比较短，这样就能大大加快数据写入的速度啦！ 一旦数据被成功索引，我们就可以利用Elasticsearch的强大查询功能来进行深度分析了。比如说，你可以写个DSL查询，找出最近一周内访问量最大的10个页面；或者，你还可以通过用户ID捞出某个用户的操作记录，看看能不能从中发现问题。 4. 结语 拥抱变化，不断探索 通过以上介绍，相信大家已经对如何使用Logstash与Elasticsearch实现高效的实时索引优化有了一个全面的认识。当然啦，技术这东西总是日新月异的，所以我们得保持一颗好奇的心，不停地学新技术，这样才能更好地迎接未来的各种挑战嘛！ 希望这篇文章能对你有所帮助，如果你有任何疑问或建议，欢迎随时留言交流。让我们一起加油，共同成长！

...们有个叫Solr的小工具，专门负责在我们家里的文件堆里找东西。但是，它不是个孤军奋战的英雄，还需要借助外面的朋友——那个外部API，来给我们多提供一些额外的线索和细节，就像侦探在破案时需要咨询专家一样。这样，当我们用Solr搜索的时候，就能得到更丰富、更准确的结果了。我们使用Python和requests库来模拟这个过程： python import requests from solr import SolrClient solr_url = "http://localhost:8983/solr/core1" solr_client = SolrClient(solr_url) def search(query): results = solr_client.search(query) for result in results: 外部API请求 external_data = fetch_external_metadata(result['id']) result['additional_info'] = external_data return results def fetch_external_metadata(doc_id): url = f"https://example.com/api/{doc_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return None 在这个例子中，fetch_external_metadata函数尝试从外部API获取元数据，如果请求失败或API不可用，那么该结果将被标记为未获取到数据。当外部服务出现延迟或中断时，这将直接影响到Solr的查询效率。 三、优化策略 1. 缓存策略 为了避免频繁请求外部服务，可以引入缓存机制。对于频繁访问且数据变化不大的元数据，可以在本地缓存一段时间。当外部服务不可用时，可以回退使用缓存数据，直到服务恢复。 python class ExternalMetadataCache: def __init__(self, ttl=600): self.cache = {} self.ttl = ttl def get(self, doc_id): if doc_id not in self.cache or (self.cache[doc_id]['timestamp'] + self.ttl) < time.time(): self.cache[doc_id] = {'data': fetch_external_metadata(doc_id), 'timestamp': time.time()} return self.cache[doc_id]['data'] metadata_cache = ExternalMetadataCache() def fetch_external_metadata_safe(doc_id): return metadata_cache.get(doc_id) 2. 重试机制 在请求外部服务时添加重试逻辑，当第一次请求失败后，可以设置一定的时间间隔后再次尝试，直到成功或达到最大重试次数。 python def fetch_external_metadata_retriable(doc_id, max_retries=3, retry_delay=5): for i in range(max_retries): try: return fetch_external_metadata(doc_id) except Exception as e: print(f"Attempt {i+1} failed with error: {e}. Retrying in {retry_delay} seconds...") time.sleep(retry_delay) raise Exception("Max retries reached.") 四、结论与展望 通过上述策略，我们可以在一定程度上减轻外部服务依赖对Solr性能的影响。然而，重要的是要持续监控系统的运行状况，并根据实际情况调整优化措施。嘿，你听说了吗？科技这玩意儿啊，那可是越来越牛了！你看，现在就有人在琢磨怎么对付那些让人上瘾的东西。将来啊，说不定能搞出个既高效又结实的办法，帮咱们摆脱这个烦恼。想想都挺激动的，对吧？哎呀，兄弟！构建一个稳定又跑得快的搜索系统，那可得好好琢磨琢磨外部服务这事儿。你知道的，这些服务就像是你家里的电器，得选对了，用好了，整个家才能舒舒服服的。所以啊，咱们得先搞清楚这些服务都是干啥的，它们之间怎么配合，还有万一出了点小状况，咱们能不能快速应对。这样，咱们的搜索系统才能稳如泰山，嗖嗖地飞快，用户一搜就满意，那才叫真本事呢！ --- 请注意，以上代码示例是基于Python和相关库编写的，实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。

...据量。例如，可以考虑批量插入数据，而不是逐条插入。 第三章：资源限制：磁盘空间不足的挑战 场景还原：你的DorisDB实例运行在一个资源有限的环境中，某天，当你试图插入大量数据时，系统提示磁盘空间不足。 问题浮现：尽管你已经确保了网络连接稳定，但写入仍然失败。 解决方案：增加磁盘空间是显而易见的解决方法，但这需要时间和成本。哎呀，兄弟，你得知道，咱们手头的空间那可是个大问题啊！要是想在短时间内搞定它，我这儿有个小妙招给你。首先，咱们得做个大扫除，把那些用不上的数据扔掉。就像家里大扫除一样，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！

...韦尔主办其先进的系统工具和技术资料.微软于 2006年7月收购sysinternals公司 . 不管你是一个IT高级工作者还是一个开发者,你都会发现sysinternals工具可以帮助您管理、故障分析和诊断你的Windows系统和应用程序. 如果您有关于如何使用这些工具的问题,请访问sysinternals论坛从其他用户和我们的团队获取解答和帮助. 该工具包括： AccessChk 　　这个工具为您显示指定至档案、登录机码或 Windows 服务的使用者或群组之存取。 　　AccessEnum 　　这个简单又具有超高安全性的工具，会让您知道拥有对您系统目录、档案及登录机码的存取之对象和方式。用它来寻找您权限下的安全性漏洞。 　　AdRestore 　　取消删除 Server 2003 Active Directory 物件。 　　BgInfo 　　这个可完全设定的程式，会自动产生包括含有 IP 位址、电脑名称，和网路介面卡等等重要资讯的桌面背景。 　　BlueScreen 　　这个萤幕保护程式不只将「蓝色萤幕」(Blue Screens) 模仿得维妙维肖，也能模仿重新开机 (需使用 CHKDSK 完成)，而且在 Windows NT 4、Windows 2000、Windows XP、Server 2003 和 Windows 9x 中皆能执行。 　　CacheSet 　　CacheSet 是一种能让您使用 NT 提供的功能来控制 Cache Manager 的工作组大小。除了和 NT 所有版本相容之外，还提供原始程式码。 　　检视系统时钟的解析度，同时也是计时器解析度的最大值。 　　Contig 　　希望能够快速地将常用的档案进行磁碟重组吗？使用 Contig 最佳化个别档案，或是建立新的连续档案。 　　Ctrl2cap 　　这是一种核心模式驱动程式，展示键盘输入筛选只在键盘类别驱动程式之上，目的是为了将大写锁定按键转换至控制按键。这个层级的筛选允许在 NT 「发现」按键之前，先进行转换和隐藏按键。包括完整的来源。此外，Ctrl2cap 还会显示如何使用 NtDisplayString() 将讯息列印至初始化的蓝色萤幕。 　　DebugView 　　Sysinternals 的另一个首开先例：这个程式会拦截分别由 DbgPrint 利用装置驱动程式，和 OutputDebugString 利用 Win32 程式所做的呼叫。它能够在您的本机上或跨往际往路，在不需要作用中的侦错工具情况下，检视和录制侦错工作阶段输出。 　　DiskExt 　　显示磁碟区磁碟对应。 　　Diskmon 　　这个公用程式会撷取全部的硬碟活动，或是提供系统匣中的软体磁碟活动指示器的功能。 　　DiskView 　　图形化磁区公用程式。 　　Du 　　依目录检视磁碟使用状况。 　　EFSDump 　　检视加密档案的资讯。 　　Filemon 　　这个监控工具让您即时检视所有档案系统的活动。 　　Handle 　　这个易於操纵的命令列公用程式能够显示档案开启的种类和使用的处理程序等更多资讯。 　　Hex2dec 　　十六进位数字和十进位数字相互转换。 　　Junction 　　建立 Win2K NTFS 符号连结。 　　LDMDump 　　倾印逻辑磁碟管理员的磁碟上之资料库内容，其中描述 Windows 2000 动态磁碟分割。 　　ListDLLs 　　列出所有目前载入的 DLL，包括载入位置和他们的版本编号。2.0 版列印载入模组的完整路径名称。 　　LiveKd 　　使用 Microsoft 核心侦错工具检视即时系统。 　　LoadOrder 　　检视在您 WinNT/2K 系统上载入装置的顺序。 　　LogonSessions 　　列出系统上的作用中登入工作阶段。 　　MoveFile 　　允许您对下一次开机进行移动和删除命令的排程。 　　NTFSInfo 　　使用 NTFSInfo 检视详细的 NTFS 磁碟区资讯，包括主档案表格 (MFT) 和 MFT 区的大小和位置，还有 NTFS 中继资料档案的大小。 　　PageDefrag 　　将您的分页档和登录 Hive 进行磁碟重组。 　　PendMoves 　　列举档案重新命名的清单，删除下次开机将会执行的命令。 　　Portmon 　　使用这个进阶的监视工具进行监视序列和平行连接埠活动。它不仅掌握所有标准的序列和平行 IOCTL，甚至会显示传送和接收的资料部份。Version 3.x 具有强大的新 UI 增强功能和进阶的筛选功能。 　　Process Monitor 　　即时监控档案系统、登录、程序、执行绪和 DLL 活动。 procexp 任务管理器，这个管理器比windows自带的管理器要强大方便的很多，建议替换自带的任务管理器（本人一直用这个管理器，很不错）。此工具也有汉化版，fans可以自己搜索下载 　　ProcFeatures 　　这个小应用程式会描述「实体位址扩充」的处理器和 Windows 支援，而没「没有执行」缓冲区溢位保护。 　　PsExec 　　以有限的使用者权限执行处理程序。 　　PsFile 　　检视远端开启档案有哪些。 　　PsGetSid 　　显示电脑或使用者的 SID。 　　PsInfo 　　取得有关系统的资讯。 　　PsKill 　　终止本机或远端处理程序。 　　PsList 　　显示处理程序和执行绪的相关资讯。 　　PsLoggedOn 　　显示使用者登录至一个系统。 　　PsLogList 　　倾印事件记录档的记录。 　　PsPasswd 　　变更帐户密码。 　　PsService 　　检视及控制服务。 　　PsShutdown 　　关机及选择重新启动电脑。 　　PsSuspend 　　暂停及继续处理程序。 　　PsTools 　　PsTools 产品系列包括命令列公用程式，其功能有列出在本机或远端电脑上执行的处理程序、远端执行的处理程序、重新开机的电脑和倾印事件记录等等。 　　RegDelNull 　　扫描并删除登录机码，这些登录机码包括了标准登录编辑工具无法删除的内嵌式 Null 字元。 　　RegHide 　　建立名为 "HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Sysinternals\Can't touch me!\0" 并使用原生 API 的金钥，而且会在此金钥内建立一个值。 　　Regjump 　　跳至您在 Regedit 中指定的登录路径。 　　Regmon 　　这个监视工具让您即时看到全部的登录活动。 　　RootkitRevealer 　　扫描您系统上 Rootkit 为基础的恶意程式码。 　　SDelete 　　以安全的方法覆写您的机密档案，并且清除因先前使用这个 DoD 相容安全删除程式所删除档案後而释放的可用空间。包括完整的原始程式码。 　　ShareEnum 　　扫描网路上档案共用并检视其安全性设定，来关闭安全性漏洞。 　　Sigcheck 　　倾印档案版本资讯和验证系统上的影像皆已完成数位签章。 　　Strings 　　搜寻 binaryimages 中的 ANSI 和 UNICODE 字串。 　　Sync 　　将快取的资料清除至磁碟。 　　 TCPView 　　作用中的通讯端命令列检视器。 　　VolumeId 　　设定 FAT 或 NTFS 磁碟区 ID。 　　Whois 　　看看谁拥有一个网际网路位址。 　　Winobj 　　最完整的物件管理员命名空间检视器在此。 　　ZoomIt 　　供萤幕上缩放和绘图的简报公用程式。 转自：http://www.360doc.com/content/15/0323/06/20545288_457293504.shtml 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33515088/article/details/80721846。 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。

...预备工作 0. 二、下载 1. 下载mpich 三、安装 2. 用具有管理权限的帐户登陆计算机 3. 执行mpich.nt.1.2.5.exe，选择所有缺省安装 4. 在每台计算机上均执行上述过程2、3 四、配置 5. 运行配置工具 start->programs->MPICH->mpd->MPICH Configuration tool 6. 加入已经安装mpich的主机 7.点击 [Apply] 保存 8 点击 [OK] 退出 五、测试 9. 打开MSDEV工作空间文件 MPICH/SDK/examples/nt/examples.dsw 10. 编译调试该cpi 项目 11. 拷贝MPICH/SDK/examples/nt/basic/Debug/cpi.exe 到每一台机器某一共享目录。 如： c:/temp/cpi.exe 注意：确保每台机器均有同样的共享目录，并且可以互相访问！！ 12. 打开命令窗口，改变当前路径到 c:/temp 下(与前相同) 13. 执行命令 MPICH/mpd/bin/mpirun.exe -np 4 cpi 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yangdelong/article/details/3946113。 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。

...被用来实现文件上传和下载功能，通过定义Action类、配置struts.xml文件以及使用拦截器等机制，实现了对HTTP请求的接收、处理及响应。 MIME类型（Multipurpose Internet Mail Extensions） , MIME类型是一种标准，用于指定数据内容的格式类型，如文本、图像、视频或应用程序特定的数据。在Web开发中，特别是文件上传和下载场景，服务器端和客户端需要根据MIME类型来正确解析和处理不同类型的文件。例如，在Struts框架中，通过配置MIME类型可以指示浏览器如何打开或保存从服务器下载的文件。 拦截器（Interceptor） , 在Struts 2框架中，拦截器是一个可插拔的对象，它可以参与到Action执行的整个生命周期中，并在特定阶段进行预处理或后处理操作。文章中的LoginInterceptor就是一个自定义拦截器，它负责检查用户是否已经登录，只有当用户已登录时才允许继续执行后续的操作（如文件上传或下载）。通过这种方式，拦截器增强了系统的安全性，确保了只有经过验证的用户才能访问受限资源。

...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！