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...有这些计算结点的网络配置应该在一个子网内，另外共享的权限是否是任何用户可以读 写？你用mpirun -localonly -np x abc方式是否可以运行？ ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: Zhihui Du Sent: Saturday, October 30, 2004 5:55 PM Subject: Re: 请教mpi 我是严格按照mpich的要求进行的， 1。使用管理员权限在两机器上新建同一个名称的用户及相同的口令 2。分别在上面的两用户里安装mpich,然后mpiregister ,用户名和口令同 3。同一名称的盘符共享 4。mpiconfig,显示了对方的mpich 的版本号，说明已找到。 5。运行mpi程序 这样还是没有用，我们这边在windows系统下进行的很少有人成功过 我们都在网上问这个问题 Zhihui Du <duzh@tsinghua.edu.cn> wrote: 如果仅仅是自己做实验用，就可以不要考虑太多的安全问题，把MPI程序所在的盘共享出来 让其他的机器都可以访问，按照MPICH自己的设置，你可以运行MPIREGISTER程序先注册一 下用户名和口令。 ------------------------------ Dr. Zhihui Du Department of Computer Science and Technology Tsinghua University. Beijing, 100084, P.R. China Phone:86-10-62782530 Fax:86-10-62771138 http://hpclab.cs.tsinghua.edu.cn/~duzh ----- Original Message ----- From: zhyi To: duzh@tirc.cs.tsinghua.edu.cn Sent: Friday, October 29, 2004 9:26 PM Subject: 请教mpi 都老师： 你好！ 我是南京大学系学生，现在正在用mpi进行数值并行编程， 是在windows系统下，同实验室的两台机器，总是显示登陆失败 不知怎么设置的。两台机器用的是同一用户名和相同密码，同样的注册。 希望能得到您的指点。 此致 -- ※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 172.16.78.68] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] -- ※ 转寄:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.120.20.14] 一、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。

Nacos服务器配置文件读取失败：我的排查之旅 一、问题初现 为什么Nacos读不到配置？ 事情得从头说起。我最近在做一个微服务项目，用了阿里巴巴的Nacos作为配置中心。哎呀，本来事情都挺顺的，结果有一天突然发现一个服务启动的时候，Nacos居然找不到配置文件了！我当时那个慌啊，心一下子提到了嗓子眼儿。 “不可能啊，之前都好好的，怎么今天就出问题了呢？”我心里嘀咕着。于是我赶紧翻看日志，发现报了一个错：“Config file not found in Nacos”。这下脑子更乱了，心里直嘀咕：“完啦，Nacos服务器该不会是罢工了吧？” 一想到这儿，赶紧三步并作两步跑去查看Nacos的状态，结果一看，嘿，人家还挺精神地在那里工作呢！ “不对劲啊，难道是我自己的代码出了问题？”我开始怀疑自己是不是哪里写错了。为了验证这个假设，我先尝试重启服务，但还是不行。然后我又跑到Nacos的配置管理页面瞅了一眼，嘿，发现配置文件确实已经上传成功了，路径啥的一点问题都没有，挺顺利的！这让我更加困惑了。 “真是奇怪，到底是哪里出问题了呢？”我决定一步步排查这个问题。 --- 二、初步排查 配置路径和权限 首先，我想到的第一个可能性就是配置路径的问题。其实 Nacos 是靠路径来找配置文件的，要是路径搞错了，那它就压根找不到文件，更别提读出来了。 我打开代码，仔细检查了Nacos客户端的初始化部分： java NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("http://localhost:8848"); 这段代码看起来没问题啊，路径明明指向的是本地的Nacos服务器。而且我之前测试的时候也是这么写的，一直都没问题。 “会不会是配置路径格式变了？”我又重新检查了一遍Nacos的配置管理页面，确认路径确实正确无误。然后我又检查了权限设置，确保服务有权限访问这些配置。 “权限应该没问题吧，毕竟之前都好好的。”我自言自语道。不过嘛，我总觉得不放心，就随手叫上咱们的运维小伙伴帮我看了一下Nacos服务端的配置权限。没想到一看还真发现了点小问题，仔细一排查才发现权限其实没啥大事儿，一切正常！ “看来不是路径和权限的问题，那问题到底出在哪呢？”我有点沮丧，但还是不死心，继续往下查。 --- 三、深入排查 网络连接与超时设置 接下来，我开始怀疑是不是网络连接出了问题。毕竟Nacos是基于网络通信的，如果网络不通畅，那自然会导致读取失败。 我先检查了Nacos服务端的日志，发现并没有什么异常。再瞧瞧服务端的那个监听端口，嘿，8848端口不仅开着呢，而且服务还稳稳地在跑着，一点问题没有！ “难道是客户端的网络问题？”我心中一动，赶紧查看了服务端的防火墙规则，确认没有阻断任何请求。接着我又尝试ping了一下Nacos服务端的IP地址，结果发现网络连通性很好。 “网络应该没问题啊，那会不会是超时时间设置得太短了？”我灵机一动，想到之前在其他项目中遇到过类似的问题，可能是客户端等待响应的时间太短，导致请求超时。 于是我修改了Nacos客户端的配置，增加了超时时间： java Properties properties = new Properties(); properties.put(PropertyKeyConst.SERVER_ADDR, "localhost:8848"); properties.put(PropertyKeyConst.CONNECT_TIMEOUT_MS, "5000"); // 增加到5秒 NacosConfigService configService = NacosFactory.createConfigService(properties); 重新启动服务后，问题依然存在。看来超时时间也不是主要原因。 “真是搞不懂啊，难道是Nacos本身的问题？”我有些泄气，但还是决定继续深挖下去。 --- 四、终极排查 代码逻辑与异常处理 最后，我决定从代码逻辑入手，看看是不是程序内部的某些逻辑出了问题。于是我打开了Nacos客户端的源码，开始逐行分析。 在Nacos客户端的实现中，有一个方法是用来获取配置的： java String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); 我仔细检查了这个方法的调用点，发现它是在服务启动时被调用的。你瞧，服务一启动呢，就会加载一堆东西，像数据库连接池啦，缓存配置啦，各种各样的“装备”都得准备好，这样它才能顺利开工干活呀！ “会不会是某个配置项的加载顺序影响了Nacos的读取？”我突然想到这一点。我琢磨着这事儿，干脆把所有的配置加载顺序仔仔细细捋了一遍，就为了确保Nacos的配置能在服务刚启动的时候就给安排上，别拖到后面出了幺蛾子。 同时，我还加强了异常处理逻辑，给Nacos的读取操作加上了try-catch块，以便捕获具体的异常信息： java try { String content = configService.getConfig(dataId, group, timeoutMs); System.out.println("Config loaded successfully: " + content); } catch (NacosException e) { System.err.println("Failed to load config: " + e.getMessage()); } 经过一番调整后，我再次启动服务，终于看到了一条令人振奋的消息：“Config loaded successfully”。 “太好了！”我长舒一口气，“原来问题就出在这里啊。” --- 五、总结与感悟 经过这次折腾，我对Nacos有了更深的理解。Nacos这东西确实挺牛的，是个超棒的配置管理工具，但用着用着你会发现，它也不是完美无缺的，各种小问题啊、坑啊，时不时就冒出来折腾你一下。其实吧，这些问题真不一定是Nacos自己惹的祸，八成是咱们的代码写得有点问题，或者是环境配错了，带偏了Nacos。 “其实啊，调试的过程就像侦探破案一样，需要耐心和细心。我坐在电脑前忍不住感慨：“哎，有时候觉得这问题看起来平平无奇的，可谁知道背后可能藏着啥惊天大秘密呢！”” 总之，这次经历让我明白了一个道理：遇到问题不要慌，要冷静分析，逐步排查。只有这样，才能找到问题的根本原因，解决问题。希望我的经验能对大家有所帮助，如果有类似的问题，不妨按照这个思路试试看！

...赖注入问题：DI容器配置错误 1. 起因 为什么我们要依赖注入？ 大家好呀！作为一个开发者，你有没有遇到过这种情况？某个项目一开始运行得挺顺利，但随着功能越来越多，代码变得越来越乱，调试起来简直是噩梦。比如说啊，在一个类里面直接写死了另一个类的对象创建逻辑，这就跟在菜谱上直接固定了所有食材的品牌一样，一旦你想换点新鲜的或者调整一下，就得满世界翻找那些用到这个菜谱的地方，挨个改过来。更惨的是，改完还得一项项地重新验证，生怕哪里漏掉了，搞得自己头都大了。 这就是没有依赖注入（Dependency Injection, DI）的问题。依赖注入嘛，简单说就是把对象的创建和管理工作“外包”给一个外部的“容器”，这样就能让代码之间的关系变得松散一些，彼此不那么死板地绑在一起，开发起来也更灵活方便。这样做简直太棒了！代码变得超级清晰，就像一条干净整洁的小路，谁走都明白；维护起来也轻松多了，像是收拾一个不大的房间，根本不用费劲找东西；而且还能轻松做单元测试，就像给每个小零件单独体检一样简单！ 但是，依赖注入也不是万能的。如果我们配置不对，那就会出大问题。今天我们就来聊聊这个话题——DI容器配置错误。 --- 2. 配置错误 从一个小例子说起 先来看一个简单的例子： csharp public interface IService { void DoWork(); } public class Service : IService { public void DoWork() { Console.WriteLine("Doing work..."); } } 假设我们有一个Service类实现了IService接口，现在我们需要在程序中使用这个服务。按照传统的做法，可能会直接在类内部实例化： csharp public class Worker { private readonly IService _service = new Service(); public void Execute() { _service.DoWork(); } } 这种方式看起来没什么问题，但实际上隐藏着巨大的隐患。比如，如果你需要替换Service为其他实现（比如MockService），你就得修改Worker类的代码。这违背了开闭原则。 于是，我们引入了依赖注入框架，比如Microsoft的Microsoft.Extensions.DependencyInjection。让我们看看如何正确配置。 --- 3. 正确配置 DI容器的正确姿势 首先，你需要注册服务。比如，在Program.cs文件中： csharp using Microsoft.Extensions.DependencyInjection; var services = new ServiceCollection(); services.AddTransient(); var serviceProvider = services.BuildServiceProvider(); 这里的关键点在于Transient这个词。它表示每次请求时都会生成一个新的实例。对了，还有别的选择呢，比如说 Scoped——在一个作用域里大家用同一个实例，挺节省资源的；再比如 Singleton——在整个应用跑着的时候大家都用一个“独苗”实例，从头到尾都不换。选择合适的生命周期很重要，否则可能会导致意想不到的行为。 接下来，我们可以通过依赖注入获取实例： csharp public class Worker { private readonly IService _service; public Worker(IService service) { _service = service; } public void Execute() { _service.DoWork(); } } 在这个例子中，Worker类不再负责创建IService的实例，而是由DI容器提供。这种解耦的方式让代码更加灵活。 --- 4. 配置错误 常见的坑 然而，现实总是比理想复杂得多。以下是一些常见的DI配置错误，以及它们可能带来的后果。 4.1 注册类型时搞错了 有时候我们会不小心把类型注册错了。比如： csharp services.AddTransient(); // 想注册MockService，却写成了Service 结果就是，无论你在代码中怎么尝试，拿到的永远是Service而不是MockService。其实这个坑挺容易被忽略的，毕竟编译器又不报错，一切都看起来风平浪静，直到程序跑起来的时候，问题才突然冒出来，啪叽一下给你整一个大 surprise！ 我的建议是，尽量使用常量或者枚举来定义服务名称，这样可以减少拼写错误的风险： csharp public static class ServiceNames { public const string MockService = "MockService"; public const string RealService = "RealService"; } services.AddTransient(ServiceNames.MockService, typeof(MockService)); 4.2 生命周期设置不当 另一个常见的问题是生命周期设置错误。比如说，你要是想弄个单例服务，结果不小心把它设成了 Transient，那每次调用的时候都会新生成一个实例。这就好比你本来想让一个人负责一件事，结果每次都换个人来干，不仅效率低得让人崩溃，搞不好还会出大乱子呢！ csharp // 错误示范 services.AddTransient(); // 正确示范 services.AddSingleton(); 记住，单例模式适用于那些无状态或者状态不重要的场景。嘿，想象一下，你正在用一个数据库连接池这种“有状态”的服务，要是把它搞成单例模式，那可就热闹了——多个线程或者任务同时去抢着用它，结果就是互相踩脚、搞砸事情，什么竞争条件啦、数据混乱啦，各种麻烦接踵而至。就好比大家伙儿都盯着同一个饼干罐子，都想伸手拿饼干，但谁也没个规矩，结果不是抢得太猛把罐子摔了，就是谁都拿不痛快。所以啊，这种情况下，还是别让单例当这个“独裁者”了，分清楚责任才靠谱！ 4.3 忘记注册依赖 有时候，我们可能会忘记注册某些依赖项。比如： csharp public class SomeClass { private readonly IAnotherService _anotherService; public SomeClass(IAnotherService anotherService) { _anotherService = anotherService; } } 如果IAnotherService没有被注册到DI容器中，那么在运行时就会抛出异常。为了避免这种情况，你可以使用AddScoped或AddTransient来确保所有依赖都被正确注册。 --- 5. 探讨与总结 通过今天的讨论，我们可以看到，虽然依赖注入能够极大地提高代码的质量和可维护性，但它并不是万能的。设置搞错了，那可就麻烦大了，小到一个单词拼错了，大到程序跑偏、东西乱套，什么幺蛾子都可能出现。 我的建议是，在使用DI框架时要多花时间去理解和实践。不要害怕犯错，因为正是这些错误教会了我们如何更好地编写代码。同时，也要学会利用工具和日志来帮助自己排查问题。 最后，我想说的是，编程不仅仅是解决问题的过程，更是一个不断学习和成长的过程。希望大家能够在实践中找到乐趣，享受每一次成功的喜悦！ 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！😄

...-server 修改配置文件 sudo vim /etc/redis/redis.conf 重启 sudo systemctl restart redis sudo systemctl enable redis-server 10. 安装Nginx sudo apt-get install -y nginx 修改配置文件 sudo vim /etc/nginx/nginx.conf 重启 sudo systemctl restart nginx sudo systemctl enable nginx 11. 安装VMWare Workstation 下载 https://www.vmware.com/go/getworkstation-linux 放到文件夹，进入，执行 sudo chmod +x VMware-Workstation-Full-17.0.0-20800274.x86_64.bundle sudo ./VMware-Workstation-Full-17.0.0-20800274.x86_64.bundle 安装gcc sudo apt-get install -y gcc 进入控制台，找到VMWare，开始安装，安装过程同Windows 如果如果遇到build environment error错误，执行下列命令后再重新在控制台打开图标 sudo apt-get install -y libcanberra 如果还不行，执行 sudo vmware-modconfig --console --install-all 看看还缺什么 12. 安装百度网盘 官网下载Linux版本的软件：百度网盘 客户端下载 deepin的软件包格式为deb。安装： sudo dpkg -i baidunetdisk_3.5.0_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i baidunetdisk_4.17.7_amd64.deb 如果报错，执行 sudo apt-get -f install 13. 安装WPS 官网下载Linux版本的软件：WPS Office 2019 for Linux-支持多版本下载_WPS官方网站 deepin的软件包格式为deb。安装： sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.10702_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.11691_amd64.deb 如果报错执行 sudo apt-get -f install wps有可能会报缺字体,缺的字体如下,双击安装 百度网盘 请输入提取码 提取码:lexo 14. 安装VS Code 官网下载Linux版本的软件：Visual Studio Code - Code Editing. Redefined deepin的软件包格式为deb。安装： sudo dpkg -i code_1.61.1-1634175470_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i code_1.76.0-1677667493_amd64.deb 如果报错执行 sudo apt-get -f install 15. 安装微信、QQ、迅雷 微信 sudo apt-get install -y com.qq.weixin.deepin QQ sudo apt-get install -y com.qq.im.deepin 迅雷 sudo apt-get install -y com.xunlei.download 16. 安装视频播放器 sudo apt-get -y install smplayer sudo apt-get -y install vlc 17. 安装SSH工具electerm 下载electerm的deb版本 deepin的软件包格式为deb。安装： https://github.com/electerm/electerm/releases/download/v1.25.16/electerm-1.25.16-linux-amd64.deb sudo dpkg -i electerm-1.25.16-linux-amd64.deb 18.安装FTP/SFTP工具FileZilla sudo apt-get -y install filezilla 19. 安装edge浏览器 下载edge浏览器 deepin的软件包格式为deb。安装： 下载 Microsoft Edge sudo apt-get -y install fonts-liberation sudo apt-get -y install libu2f-udev sudo dpkg -i microsoft-edge-beta_95.0.1020.30-1_amd64.deb 最新版本 sudo dpkg -i microsoft-edge-stable_110.0.1587.63-1_amd64.deb 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42173947/article/details/119973703。 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。

...你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持，并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中，我遇到了不少挫折。比如说吧，有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里，结果系统直接给我整了个报错，说啥解码器找不着。折腾了半天才发现，哎呀，原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了，跟最新的Hadoop配不上，闹起了脾气！于是，我赶紧联系运维团队升级了相关依赖，这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊，我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名，搞得 Hive 一脸懵逼，根本分不清文件是啥类型的，直接就报错不认账了。后来我才明白，那些后缀名可不只是个摆设啊，它们其实是给文件贴标签的，告诉你这个文件是啥玩意儿，是图片、音乐，还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说，虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限，但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反，只要掌握了正确的技巧，我们完全可以在这两者之间找到平衡点，满足不同的业务需求。 最后，我想说的是，作为一名数据工程师，我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反，我们应该敢于尝试新事物，勇于突破常规。毕竟，正是这种探索精神，推动着整个行业不断向前发展！ 好了，今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法，欢迎随时跟我交流哦~再见啦！

...建一个命名空间 3 配置内存申请和限制 4 超出容器的内存限制 5 配置超出节点能力范围的内存申请 6 内存单位 7 如果不配置内存限制 8 内存申请和限制的原因 9 清理 这篇教程指导如何给容器分配申请的内存和内存限制。我们保证让容器获得足够的内存 资源，但是不允许它使用超过限制的资源。 Before you begin You need to have a Kubernetes cluster, and the kubectl command-line tool must be configured to communicate with your cluster. If you do not already have a cluster, you can create one by using Minikube. 你的集群里每个节点至少必须拥有300M的内存。 这个教程里有几个步骤要求Heapster ， 但是如果你没有Heapster的话，也可以完成大部分的实验，就算跳过这些Heapster 步骤，也不会有什么问题。 检查看Heapster服务是否运行，执行命令： kubectl get services --namespace=kube-system 如果Heapster服务正在运行，会有如下输出： NAMESPACE NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEkube-system heapster 10.11.240.9 <none> 80/TCP 6d 创建一个命名空间 创建命名空间，以便你在实验中创建的资源可以从集群的资源中隔离出来。 kubectl create namespace mem-example 配置内存申请和限制 给容器配置内存申请，只要在容器的配置文件里添加resources:requests就可以了。配置限制的话， 则是添加resources:limits。 本实验，我们创建包含一个容器的Pod，这个容器申请100M的内存，并且内存限制设置为200M，下面 是配置文件： memory-request-limit.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demospec:containers:- name: memory-demo-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "200Mi"requests:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在这个配置文件里，args代码段提供了容器所需的参数。-mem-total 150Mi告诉容器尝试申请150M 的内存。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example 验证Pod的容器是否正常运行: kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod里的容器申请了100M的内存和200M的内存限制。 ...resources:limits:memory: 200Mirequests:memory: 100Mi... 启动proxy以便我们可以访问Heapster服务： kubectl proxy 在另外一个命令行窗口，从Heapster服务获取内存使用情况： curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/mem-example/pods/memory-demo/metrics/memory/usage 这个输出显示了Pod正在使用162,900,000字节的内存，大概就是150M。这很明显超过了申请 的100M,但是还没达到200M的限制。 {"timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z","value": 162856960} 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example 超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的 资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存， 这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启他，但是会出现其他类型的运行错误。 本实验，我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存，下面的这个Pod的配置文档，它申请50M的内存， 内存限制设置为100M。 memory-request-limit-2.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-2spec:containers:- name: memory-demo-2-ctrimage: vish/stressresources:requests:memory: 50Milimits:memory: "100Mi"args:- -mem-total- 250Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 在配置文件里的args段里，可以看到容器尝试分配250M的内存，超过了限制的100M。 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的详细信息: kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这时候，容器可能会运行，也可能会被杀掉。如果容器还没被杀掉，重复之前的命令直至 你看到这个容器被杀掉： NAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s 查看容器更详细的信息: kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉因为超出了内存限制。 lastState:terminated:containerID: docker://65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10fexitCode: 137finishedAt: 2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilledstartedAt: null 本实验里的容器可以自动重启，因此kubelet会再去启动它。输入多几次这个命令看看它是怎么 被杀掉又被启动的： kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了容器被杀掉，被启动，又被杀掉，又被启动的过程： stevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37sstevepe@sperry-1:~/steveperry-53.github.io$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-2 1/1 Running 2 40s 查看Pod的历史详细信息: kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 这个输出显示了Pod一直重复着被杀掉又被启动的过程: ... Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511... Warning BackOff Back-off restarting failed container 查看集群里节点的详细信息： kubectl describe nodes 输出里面记录了容器被杀掉是因为一个超出内存的状况出现： Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example 配置超出节点能力范围的内存申请 内存的申请和限制是针对容器本身的，但是认为Pod也有容器的申请和限制是一个很有帮助的想法。 Pod申请的内存就是Pod里容器申请的内存总和，类似的，Pod的内存限制就是Pod里所有容器的 内存限制的总和。 Pod的调度策略是基于请求的，只有当节点满足Pod的内存申请时，才会将Pod调度到合适的节点上。 在这个实验里，我们创建一个申请超大内存的Pod，超过了集群里任何一个节点的可用内存资源。 这个容器申请了1000G的内存，这个应该会超过你集群里能提供的数量。 memory-request-limit-3.yaml apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: memory-demo-3spec:containers:- name: memory-demo-3-ctrimage: vish/stressresources:limits:memory: "1000Gi"requests:memory: "1000Gi"args:- -mem-total- 150Mi- -mem-alloc-size- 10Mi- -mem-alloc-sleep- 1s 创建Pod: kubectl create -f https://k8s.io/docs/tasks/configure-pod-container/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example 查看Pod的状态: kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 输出显示Pod的状态是Pending，因为Pod不会被调度到任何节点，所有它会一直保持在Pending状态下。 kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-exampleNAME READY STATUS RESTARTS AGEmemory-demo-3 0/1 Pending 0 25s 查看Pod的详细信息包括事件记录 kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 这个输出显示容器不会被调度因为节点上没有足够的内存： Events:... Reason Message------ -------... FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3). 内存单位 内存资源是以字节为单位的，可以表示为纯整数或者固定的十进制数字，后缀可以是E, P, T, G, M, K, Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.比如，下面几种写法表示相同的数值：alue: 128974848, 129e6, 129M , 123Mi 删除Pod: kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example 如果不配置内存限制 如果不给容器配置内存限制，那下面的任意一种情况可能会出现： 容器使用内存资源没有上限，容器可以使用当前节点上所有可用的内存资源。 容器所运行的命名空间有默认内存限制，容器会自动继承默认的限制。集群管理员可以使用这个文档 LimitRange来配置默认的内存限制。 内存申请和限制的原因 通过配置容器的内存申请和限制，你可以更加有效充分的使用集群里内存资源。配置较少的内存申请， 可以让Pod跟任意被调度。设置超过内存申请的限制，可以达到以下效果： Pod可以在负载高峰时更加充分利用内存。 可以将Pod的内存使用限制在比较合理的范围。 清理 删除命名空间，这会顺便删除命名空间里的Pod。 kubectl delete namespace mem-example 译者：NickSu86 原文链接 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/99694937。 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。

...t;<!-- 配置默认系统拦截器栈 --><interceptor-ref name="defaultStack"/><!-- param子元素配置了DocUploadAction类中savePath属性值为/upload --><param name="savePath">/upload</param><result>/showFile.jsp</result><!-- 指定input逻辑视图，即不符合上传要求，被fileUpload拦截器拦截后，返回的视图页面 --><result name="input">/uploadFile.jsp</result></action> <action name="docDownload" class="nuc.sw.action.DocDownloadAction"><!-- 指定结果类型为stream --><result type="stream"><!-- 指定下载文件的文件类型 text/plain表示纯文本 --><param name="contentType">application/msword,text/plain</param><!-- 指定下载文件的入口输入流 --><param name="inputName">inputStream</param><!-- 指定下载文件的处理方式与文件保存名 attachment表示以附件形式下载，也可以用inline表示内联即在浏览器中直接显示，默认值为inline --><param name="contentDisposition">attachment;filename="${downloadFileName}"</param><!-- 指定下载文件的缓冲区大小，默认为1024 --><param name="bufferSize">40960</param></result></action><action name="loginAction" class="nuc.sw.action.LoginAction" method="loginMethod"><result name="loginOK">/uploadFile.jsp</result><result name="loginFail">/login.jsp</result><result name="input">/login.jsp</result></action> </package></struts> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/login.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>登录页</title><s:head/></head><body><s:actionerror/><s:fielderror fieldName="err"></s:fielderror><s:form action="loginAction" method="post"> <s:textfield label="用户名" name="username"></s:textfield><s:password label="密码" name="password"></s:password><s:submit value="登陆"></s:submit></s:form></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/showFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>显示上传文档</title></head><body><center><font style="font-size:18px;color:red">上传者：<s:property value="name"/></font><table width="45%" cellpadding="0" cellspacing="0" border="1"><tr><th>文件名称</th><th>上传者</th><th>上传时间</th></tr><s:iterator value="uploadFileName" status="st" var="doc"><tr><td align="center"><a href="docDownload.action?downPath=upload/<s:property value="doc"/>"><s:property value="doc"/> </a></td><td align="center"><s:property value="name"/></td><td align="center"><s:date name="createTime" format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/></td></tr></s:iterator></table></center></body></html> /20171105_shiyan_upanddown/WebContent/uploadFile.jsp <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%><%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>多文件上传</title></head><body><center><s:form action="docUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><s:textfield name="name" label="姓名" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:file name="upload" label="选择文档" size="20"/><s:submit value="确认上传" align="center"/></s:form></center></body></html> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34101492/article/details/78811741。 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。

配置文件解析错误？别慌！Beego 的正确处理方式 1. 引言 为什么配置文件很重要？ 作为一个开发者，我总是对程序的配置文件充满敬畏。它们就像是程序的大脑，决定了程序的行为和功能。在用 Go 语言开发的时候，Beego 框架可是个大明星呢！它就像一个贴心的小助手，给你一堆现成的工具和功能，让你能飞快地搭出一个像模像样的网站，简直不要太爽！然而，任何工具都有它的局限性，特别是在处理配置文件时。 记得有一次，我在调试一个 Beego 项目的时候，遇到了一个恼人的错误：“configuration file parsing error”。我当时那个心情啊，简直就像被人突然浇了一脑袋凉水，懵圈了，心里直嘀咕：“这是啥妖蛾子呀？”后来我就自己琢磨来琢磨去，费了好大劲儿，总算把问题给摆平了。嘿，今天就想跟大家聊聊我的经历，说不定对碰上同样麻烦的小伙伴们有点儿用呢！ 2. 配置文件解析错误是什么？ 首先，我们需要明确什么是“configuration file parsing error”。简单说吧，就是程序打开配置文件的时候，发现里面有些东西跟它想的不一样，有点懵圈了。可能是语法错误，也可能是格式不正确，甚至可能是文件路径不对。总之，这种错误会让程序无法正常运行。 让我举个例子吧。假设你有一个 conf/app.conf 文件，里面的内容是这样的： ini appname = myapp port = 8080 如果你不小心把 port 写成了 porr，那么 Beego 就会报出 “configuration file parsing error”。这就怪不得了，Beego 在读取配置文件的时候，就想着你给它整点正规的键值对呢。结果你这输入一看，唉，这不是闹着玩的嘛，明显不按规矩出牌啊！ 3. 如何正确处理配置文件解析错误？ 3. 1. 第一步 检查配置文件的格式 当遇到 “configuration file parsing error” 时，第一步当然是检查配置文件的格式。这听起来很简单，但实际上需要仔细观察每一个细节。 比如说，你的配置文件可能有空行或者多余的空格。Beego 对这些细节是非常敏感的。再比如，有些键值对之间可能没有等号（=），这也是一个常见的错误。所以，在处理这个问题之前，先用文本编辑器打开配置文件，仔细检查每一行。 bash 打开配置文件进行检查 vim conf/app.conf 3. 2. 第二步 使用 Beego 提供的工具 Beego 为我们提供了一个非常方便的工具，叫做 beego.AppConfig。这个工具可以帮助我们轻松地读取和解析配置文件。要是你检查完配置文件，发现格式啥的都没毛病，可还是报错的话，那八成是代码里头哪里出岔子了。 下面是一个简单的代码示例，展示如何使用 beego.AppConfig 来读取配置文件： go package main import ( "fmt" "github.com/beego/beego/v2/server/web" ) func main() { // 初始化 Beego 配置 web.SetConfigName("app") web.AddConfigPath("./conf") err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { fmt.Println("Error loading configuration:", err) return } // 读取配置项 appName := web.AppConfig.String("appname") port := web.AppConfig.String("port") fmt.Printf("Application Name: %s\n", appName) fmt.Printf("Port: %s\n", port) } 在这个例子中，我们首先设置了配置文件的名字和路径，然后通过 LoadAppConfig 方法加载配置文件。要是加载的时候挂了，就会蹦出个错误信息。咱们可以用 fmt.Println 把这个错误打出来，这样就能知道到底哪里出问题啦！ 3. 3. 第三步 日志记录的重要性 在处理配置文件解析错误时，日志记录是一个非常重要的环节。通过记录详细的日志信息，我们可以更好地追踪问题的根源。 Beego 提供了强大的日志功能，我们可以很容易地将日志输出到控制台或文件中。下面是一个使用 Beego 日志模块的例子： go package main import ( "github.com/beego/beego/v2/server/web" "log" ) func main() { // 设置日志级别 log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 加载配置文件 err := web.LoadAppConfig("ini", "./conf/app.conf") if err != nil { log.Fatalf("Failed to load configuration: %v", err) } // 继续执行其他逻辑 log.Println("Configuration loaded successfully.") } 在这个例子中，我们设置了日志的格式，并在加载配置文件时使用了 log.Fatalf 来记录错误信息。这样，即使程序崩溃，我们也能清楚地看到哪里出了问题。 4. 我的经验总结 经过多次实践，我发现处理配置文件解析错误的关键在于耐心和细心。很多时候，问题并不是特别复杂，只是我们一时疏忽导致的。所以啊，在写代码的时候，得养成好习惯，像时不时瞅一眼配置文件是不是整整齐齐的，别让那些键值对出问题，不然出了bug找起来可够呛。 同时，我也建议大家多利用 Beego 提供的各种工具和功能。Beego 是一个非常成熟的框架，它已经为我们考虑到了很多细节。只要我们合理使用这些工具，就能大大减少遇到问题的概率。 最后，我想说的是，编程其实是一个不断学习和成长的过程。当我们遇到困难时，不要气馁，也不要急于求成。静下心来，一步步分析问题，总能找到解决方案。这就跟处理配置文件出错那会儿似的，说白了嘛，只要你能沉住气，再琢磨出点门道来，这坎儿肯定能迈过去！ 5. 结语 好了，今天的分享就到这里了。希望能通过这篇文章，让大家弄明白在 Beego 里怎么正确解决配置文件出错的问题，这样以后遇到类似情况就不会抓耳挠腮啦！如果你还有什么疑问或者更好的方法，欢迎随时跟我交流。我们一起进步，一起成为更优秀的开发者！ 记住，编程不仅仅是解决问题，更是一种艺术。愿你在编程的道路上越走越远，越走越宽广！

... 3.1 安装与配置Hadoop 首先，你需要确保自己的环境已经安装好了Hadoop。如果你还没有安装，可以参考官方文档一步步来配置。对新手来说，建议先试试伪分布式模式，相当于在一台电脑上“假装”有一个完整的集群，方便你熟悉环境又不用折腾多台机器。 3.2 创建一个简单的文本文件 我们先创建一个简单的文本文件，用来测试Hadoop的功能。你可以使用以下命令： bash echo "Hello, Hadoop!" > test.txt 然后，我们将这个文件上传到HDFS中： bash hadoop fs -put test.txt /user/hadoop/ 这里的/user/hadoop/是HDFS上的一个目录路径。 3.3 查看文件的副本分布 上传完成后，我们可以检查一下这个文件的副本分布情况。使用以下命令： bash hadoop fsck /user/hadoop/test.txt -files -blocks -locations 这段命令会输出类似如下的结果： /user/hadoop/test.txt 128 bytes, 1 block(s): OK 0. BP-123456789-192.168.1.1:50010 file:/path/to/local/file 1. BP-123456789-192.168.1.2:50010 file:/path/to/local/file 2. BP-123456789-192.168.1.3:50010 file:/path/to/local/file 从这里可以看到，我们的文件已经被复制到了三台不同的服务器上。 --- 4. 深度解读 Hadoop的副本策略 在前面的步骤中，我们已经看到了Hadoop是如何将文件复制到不同节点上的。但是，你知道吗？Hadoop的副本策略其实是非常灵活的。它可以根据网络拓扑结构来决定副本的位置。 例如，默认情况下，第一个副本会放在与客户端最近的节点上，第二个副本会放在另一个机架上，而第三个副本则会放在同一个机架的不同节点上。这样的策略可以最大限度地减少网络延迟，提高读取效率。 当然，如果你对默认的副本策略不满意，也可以自己定制。比如，如果你想让所有副本都放在同一个机架内，可以通过修改dfs.replication.policy参数来实现。 --- 5. 总结与展望 通过今天的讨论，我们了解了Hadoop是如何通过HDFS实现文件的跨硬件复制的。虽然这个功能看似简单，但它背后蕴含着复杂的设计理念和技术细节。正是这些设计，才使得Hadoop成为了一个强大的大数据处理工具。 最后，我想说的是，学习新技术的过程就像探险一样，充满了未知和挑战。嘿，谁还没遇到过点麻烦事儿呢？有时候一头雾水，感觉前路茫茫，但这不正是探索的开始嘛！别急着放弃，熬过去你会发现，那些让人头疼的问题其实藏着不少小惊喜，等你拨开云雾时，成就感绝对让你觉得值了！希望这篇文章能给你带来一些启发，也希望你能亲自尝试一下Hadoop的实际操作，感受一下它的魅力！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言交流。让我们一起探索更多有趣的技术吧！

...版本号，那就说明环境配置好了。 接下来，我们创建项目文件夹，并初始化 npm： bash mkdir real-time-monitor cd real-time-monitor npm init -y 然后安装必要的依赖包。这里我们用到两个核心库：Express 和 ws（WebSocket 库）。Express 是用来搭建 HTTP 服务的，ws 则专门用于 WebSocket 通信。 bash npm install express ws 接下来，我们写一个最基础的 HTTP 服务，确保环境能正常工作： javascript // server.js const express = require('express'); const app = express(); app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello World!'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(Server is running on port ${PORT}); }); 保存文件后运行 node server.js，然后在浏览器输入 http://localhost:3000，应该能看到 “Hello World!”。到这里，我们的基本框架已经搭好了，是不是感觉还挺容易的？ --- 3. 第二步 引入 WebSocket 现在我们有了一个 HTTP 服务，接下来该让 WebSocket 上场了。WebSocket 的好处就是能在浏览器和服务器之间直接搭起一条“高速公路”，不用老是像发短信那样频繁地丢 HTTP 请求过去，省时又高效！为了方便，我们可以直接用 ws 库来实现。 修改 server.js 文件，添加 WebSocket 相关代码： javascript // server.js const express = require('express'); const WebSocket = require('ws'); const app = express(); const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 }); wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); // 接收来自客户端的消息 ws.on('message', (message) => { console.log(Received message => ${message}); ws.send(You said: ${message}); }); // 当客户端断开时触发 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(__dirname + '/index.html'); }); const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(HTTP Server is running on port ${PORT}); }); 这段代码做了几件事： 1. 创建了一个 WebSocket 服务器，监听端口 8080。 2. 当客户端连接时，打印日志并等待消息。 3. 收到消息后，会回传给客户端。 4. 如果客户端断开连接，也会记录日志。 为了让浏览器能连接到 WebSocket 服务器，我们还需要一个简单的 HTML 页面作为客户端入口： html Real-Time Monitor WebSocket Test Send Message 这段 HTML 代码包含了一个简单的聊天界面，用户可以在输入框中输入内容并通过 WebSocket 发送到服务器，同时也能接收到服务器返回的信息。跑完 node server.js 之后，别忘了打开浏览器，去 http://localhost:3000 看一眼，看看它是不是能正常转起来。 --- 4. 第三步 扩展功能——实时监控数据 现在我们的 WebSocket 已经可以正常工作了，但还不能算是一个真正的监控面板。为了让它更实用一点，咱们不妨假装弄点监控数据玩玩，像CPU用得多不多、内存占了百分之多少之类的。 首先，我们需要一个生成随机监控数据的函数： javascript function generateRandomMetrics() { return { cpuUsage: Math.random() 100, memoryUsage: Math.random() 100, diskUsage: Math.random() 100 }; } 然后，在 WebSocket 连接中定时向客户端推送这些数据： javascript wss.on('connection', (ws) => { console.log('A client connected!'); setInterval(() => { const metrics = generateRandomMetrics(); ws.send(JSON.stringify(metrics)); }, 1000); // 每秒发送一次 ws.on('close', () => { console.log('Client disconnected.'); }); }); 客户端需要解析接收到的数据，并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript： html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样，每秒钟都会从服务器获取一次监控数据，并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷？ --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章，我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的，但这东西一出手就让人觉得，WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊！嘿，听我说！以后啊，你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说，弄点新鲜玩意儿当监控指标，让用户用起来更爽，或者直接把它整到真正的生产环境里去，让它发挥大作用！ 其实开发的过程就像拼图一样，有时候你会遇到困难，但只要一点点尝试和调整，总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感，也欢迎你在评论区分享你的想法和经验！ 最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点个赞哦！😄 --- 完

...某大型企业因为未妥善配置NTP服务，导致其内部网络出现了严重的时间偏差，引发了数据同步混乱和安全隐患。 综上所述，时间同步技术不仅关乎计算机系统的正常运行，也对新兴技术的发展及网络安全防护起着至关重要的作用。无论是从技术研发前沿还是日常运维实践，深入理解并正确运用NTP及其他高精度时间同步协议都是不可或缺的一环。

...荐 【转】MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BT ... IIS7 / IIS7.5 URL 重写 HTTP 重定向到 HTTPS(转) 转自: http://www.cnblogs.com/yipu/p/3880518.html 1.购买SSL证书,参考:http://www.cnblogs.com/yipu/p/3722135. ... OpenGL的glViewPort窗口设置函数实现分屏 之前实现过全景图片查看(OpenGL的几何变换3之内观察全景图),那么我们需要进行分屏该如何实现呢?如下图: 没错就是以前提过的glViewPort函数,废话不多说了,我直接上代码: //从这里开始进 ... hdu 4764 Stone (巴什博弈，披着狼皮的羊，小样，以为换了身皮就不认识啦) 今天(2013/9/28)长春站,最后一场网络赛! 3~5分钟后有队伍率先发现伪装了的签到题(博弈) 思路: 与取石头的巴什博弈对比 题目要求第一个人取数字在[1,k]间的某数x,后手取x加[1,k] ... android报表图形引擎(AChartEngine)demo解析与源码 AchartEngine支持多种图表样式,本文介绍两种:线状表和柱状表. AchartEngine有两种启动的方式:一种是通过ChartFactory.getView()方式来直接获取到view ... CSS长度单位及区别 em ex px pt in 1. css相对长度单位 Ø em 元素的字体高度 Ø ex 字体x的高度 Ø px ... es6的箭头函数 1.使用语法 : 参数 => 函数语句; 分为以下几种形式 : (1) ()＝>语句 ( )＝> statement 这是一种简写方法省略了花括号和return 相当于 ()＝&g ... pdfplumber库解析pdf格式 参考地址:https://github.com/jsvine/pdfplumber 简单的pdf转换文本: import pdfplumber with pdfplumber.open(path) a ... KMP替代算法——字符串Hash 很久以前写的... 今天来谈谈一种用来替代KMP算法的奇葩算法--字符串Hash 例题:给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数.(字符串长度小于等于1000000) 字符串的Hash 根据字面意 ... SSM_CRUD新手练习(5)测试mapper 上一篇我们使用逆向工程生成了所需要的bean.dao和对应的mapper.xml文件,并且修改好了我们需要的数据库查询方法. 现在我们来测试一下DAO层,在test包下新建一个MapperTest.j ... 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_35666639/article/details/118169985。 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。

...的问题，还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议： 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量，车道越多，车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说，增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作： 联系你的网络管理员，询问是否有可能升级现有的网络基础设施，比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下，HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而，在某些特殊场景下，这种做法并不一定是最优解。比如说，你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿，那就可以把副本都放一块儿，这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了，也不用跑太远浪费时间啦！ 配置修改： xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭，拿出来就能直接吃，不用重新加热。HDFS也有类似的机制，叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊，那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里，这样下次再用的时候就嗖的一下快多了！ 启用步骤： bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论，我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实，无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈，都不是不可克服的障碍。其实吧，只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试，肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后，我想说的是，作为一名技术人员，我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败，也不要急于求成，因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发，让我们一起努力，让Hadoop变得更加高效可靠吧！ --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题，请随时留言交流。咱们共同进步，一起探索大数据世界的奥秘！

...init）进行初始化配置，设置过滤规则、注册回调函数等操作，以实现实时的网络监控和安全分析。 half_stream结构体 , 在Libnids库中，half_stream是用于描述TCP连接中单个方向（客户端或服务端）所有相关信息的核心数据结构。它包含了该方向的状态（如TCP连接建立、接收数据或关闭等）、数据收集标志、正常数据缓冲区及其偏移量与字节数统计、紧急数据缓冲区及其相关控制变量等。通过half_stream结构体，Libnids能够有效地管理和分析TCP连接中的数据传输情况。 端口扫描 , 端口扫描是一种网络安全检测技术，也是攻击者探测目标主机开放服务、寻找潜在漏洞的重要手段。在本文上下文中，Libnids库具备检测端口扫描攻击的能力，通过设定参数scan_num_hosts和scan_delay等，可以监控同时扫描的端口数量和两次扫描之间的间隔时间，当发现有超出阈值的端口扫描活动时，会触发相应的警告或防御机制，帮助管理员识别并抵御可能的网络攻击。

...你需要部署各种服务、配置环境、监控性能时，简直就像在玩拼图游戏，一不小心就可能把整个系统搞崩。 我之前用过宝塔面板和1panel，它们确实简化了很多操作，但总觉得少了点什么。于是我就开始琢磨：难道就没有更酷炫、更灵活的工具了吗？经过一番研究，我发现了一些非常有趣的服务器管理工具，特别是结合Docker使用后，简直是如虎添翼！ 所以今天，咱们就来聊聊这些工具，看看它们能不能成为你心目中的“神器”。 --- 2. Docker 让一切都变得简单 首先，我们得谈谈Docker。Docker是什么？简单来说，它是一种容器化技术，可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”，然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧，假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress，传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件，再逐一配置。而如果你用Docker，只需要一条命令就能搞定： bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是：启动一个名为wordpress的容器，并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

...里糊涂的。我以为只要配置好连接信息，然后指定源表和目标路径就行了。但实际上，Sqoop并不是这么简单的工具。 当我第一次遇到作业失败的情况时，内心是崩溃的。屏幕上显示的错误信息密密麻麻，但仔细一看，其实都是些常见的问题。打个比方啊，Sqoop这家伙一碰到一些特别的符号，比如空格或者换行符，就容易“翻车”，直接给你整出点问题来。还有呢，有时候因为网络卡了一下，延迟太高，Sqoop就跟服务器说拜拜了，连接就这么断了，挺烦人的。 有一次，我在尝试将一张包含大量JSON字段的表导出到HDFS时，Sqoop直接报错了。我当时就在心里嘀咕：“为啥别的工具处理起来轻轻松松的事儿，到Sqoop这儿就变得这么棘手呢？”后来，我一咬牙，开始翻遍各种资料，想着一定要找出个解决办法来。 思考与尝试： 经过一番研究，我发现Sqoop默认情况下并不会对数据进行深度解析，这意味着如果数据本身存在问题，Sqoop可能无法正确处理。所以，为了验证这个假设，我又做了一次测试。 bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table problematic_table \ --fields-terminated-by '\t' \ --lines-terminated-by '\n' 这次我特意指定了分隔符和换行符，希望能避免之前遇到的那些麻烦。嘿，没想到这次作业居然被我搞定了！中间经历了不少波折，不过好在最后算是弄懂了个中奥秘，也算没白费功夫。 --- 三、透明性的重要性 Sqoop到底懂不懂我的需求？ 说到Sqoop的透明性，我觉得这是一个非常重要的概念。所谓的透明性嘛，简单来说，就是Sqoop能不能明白咱们的心思，然后老老实实地按咱们想的去干活儿，不添乱、不出错！显然，在我遇到的这些问题中，Sqoop的表现并不能让人满意。 举个例子来说，假设你有一个包含多列的大表，其中某些列的数据类型比较复杂（例如数组、嵌套对象等）。在这种情况下，Sqoop可能会因为无法正确识别这些数据类型而失败。更糟糕的是，它并不会给出明确的提示，而是默默地报错，让你一头雾水。 为了更好地应对这种情况，我在后续的工作中加入了更多的调试步骤。比如说啊，你可以先用describe这个命令去看看表的结构，确保所有的字段都乖乖地被正确识别了；接着呢，再用--check-column这个选项去瞅一眼，看看有没有重复的记录藏在里面。这样一来，虽然增加了工作量，但至少能减少不必要的麻烦。 示例代码： bash sqoop job --create my_job \ -- import \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase \ --username root \ --password mypassword \ --table employees \ --check-column id \ --incremental append \ --last-value 0 这段代码展示了如何创建一个增量作业，用于定期更新目标目录中的数据。通过这种方式，可以有效避免一次性加载过多数据带来的性能瓶颈。 --- 四、总结与展望 与Sqoop共舞 总的来说，尽管Sqoop在某些场景下表现得不尽人意，但它依然是一个强大的工具。通过不断学习和实践，我相信自己能够更加熟练地驾驭它。未来的计划里，我特别想试试一些更酷的功能，比如说用Sqoop直接搞出Avro文件，或者把Spark整进来做分布式计算，感觉会超级带劲！ 最后，我想说的是，技术这条路从来都不是一帆风顺的。遇到困难并不可怕，可怕的是我们因此放弃努力。正如那句话所说：“失败乃成功之母。”只要保持好奇心和求知欲，总有一天我们会找到属于自己的答案。 如果你也有类似的经历，欢迎随时交流！我们一起进步，一起成长！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要了解更多细节，请随时告诉我哦！

...往同高效的检索算法和索引技术有关。 听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。 本文思维导图 为什么要学数据结构 了解了基本概念之后，接下来我们再来看看，为什么我们要学习数据结构呢？ 在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。 许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 也就是说，选定数据结构往往是解决问题的核心，比如我们做一道算法题，往往就要先确定数据结构，再根据这个数据结构去思考怎么解题。 如果没有数据结构的基础知识，也就没有谈算法的意义了，很多时候即使你会使用一些封装好的编程api，但你却不知道其背后的实现原理，比如hashmap，linkedlist这些Java里的集合类，实际上都是JDK封装好的基础数据结构。 如何学习数据结构 第一次接触 我第一次接触数据结构这门课还是4年前，那这时候我在准备考研，专业课考的就是数据结构与算法，作为一个非科班的小白，对这个东西可以说是一窍不通。 这个时候的我只有一点点c语言的基础，基本上可以忽略不计，所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。 数据结构基本上是考研的必考科目，所以我一开始使用的是考研的复习书籍，《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的，可以直接百度，这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的，所以，用来入门也是ok的。 入门学习阶段 最早的时候我并没有直接看书，而是先打算先看视频，因为视频更好理解呀，找视频的办法就是百度，于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了，但是对于小白来说是够用的，特别基础，讲的很仔细。 从最开始的数组、线性表，再讲到栈和队列，以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表，大概有几十个视频，那个时候正值暑假，我按照每天一个视频的进度看完了，看的时候还得时不时地实践一下，更有助于理解。 看完了这个系列的视频之后，我又转战开始啃书了，视频里讲的都是数据结构的基础，而书上除了基础之外，还有一些算法题目，比如你学完了线性表和链表之后，书上就会有相关的算法题，比如数组的元素置换，链表的逆置等等，这些在日后看来很容易的题目，当时把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的，看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书，我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后，我们应该已经对数据结构有了初步的了解了，对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了，比如栈的入栈和出栈，队列的进队和出队，二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历，图的最短路径算法，深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后，我们需要对哪方面进行强化学习呢？ 那就要看你学习数据结构的目的是什么了，比如你学习数据结构是为了能做算法题，那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识，后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法，敬请期待。 当然，我当时主要是复习考研，所以还是针对专业课的历年真题来复习，像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点，我觉得掌握的并不是很好，于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看，再次强化了基础。 并且，由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题，所以我又花了很多时间去学习这些算法题，这些题目并非数据结构的基础算法，所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外，还讲解了更多经典的算法题，比如八皇后问题，汉诺塔问题，马踏棋盘，旅行商问题等，这些问题对于新手来说真的是很头大的，使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。 众所周知，算法题和数学题一样，需要多加练习，而且考研的时候必须要手写算法，于是我就经常在纸上写（抄）算法，你还别说，就算是抄，多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法，比如层次遍历，深度优先遍历和广度优先遍历，多写几遍更有助理解，再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法，不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外，更好的办法自然是在电脑上敲了，写Java的使用Java写，写C++ 的用C++ 写，总之用自己擅长的语言实现就好，尴尬的是我当时只会c，所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此，我们也算是学会了数据结构的基础知识了，至少知道每个数据结构的特性，会写常见的数据结构算法，甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话，这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书，年代久远，可以看看，官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的，比较不接地气，这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的，想有一本Java语言描述的数据结构书籍，可以试试这本，但是这本书显然比较复杂，不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过，年代比较久远，但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新，更加全面，有很多关于经典算法的教程，作者也入驻了B站，有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习，我们就讲到这里了，如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨，虽然我们提到了算法，但是这里只关注一些基础的数据结构算法，后续会有关于“怎么学算法“的文章推出，敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...Linux上的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！

...per的队列大小是由配置文件中的zookeeper.commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序，结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误，烦得不行！我当时就纳闷了：“我明明设了个挺合理的线程池大小啊，怎么还出问题了呢？”后来一查才发现，坏事了，是客户端的连接数配少了，结果请求都堵在那儿了，就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊！ --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException？ 既然知道了问题的根源，那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手： 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数，可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛，这个方法也不是啥灵丹妙药，毕竟咱们手头的硬件资源就那么多，要是傻乎乎地把队列弄得太长，说不定反而会惹出别的麻烦，比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例： properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候，CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题，而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说，你是否可以合并多个小请求为一个大请求？或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数？ 举个例子，假设你在做一个日志采集系统，每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西，不如一口气往多个节点里写，这样能大大减少你发出的请求次数，省事儿又高效！ 代码示例： java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中，我们一次性创建了三个临时节点，而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数，还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题，那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能，甚至更换更快的磁盘。当然，这通常是最后的选择，因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API，其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了！你提交个请求，它立马给你返回结果，根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊，就相当于给任务队列放了个假，压力小了很多呢！ 代码示例： java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中，我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本，这种方式不会阻塞主线程，从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨，我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿，别被这个错误吓到！其实啊，它也没那么可怕。只要你找到对的方法，保证分分钟搞定，就跟玩儿似的！ 回顾整个过程，我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊，别慌！先搞清楚它到底是个啥问题，就像剥洋葱一样，一层层搞明白本质。接着呢，就一步一步地去找解决的办法，慢慢来，总能找到出路的！就像攀登一座高山一样，每一步都需要脚踏实地。 最后，我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要，但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识，创造出更加优秀的应用！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者想法，欢迎随时交流哦～

...config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表，2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录，【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录，【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件，可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败：',url)return Noneexcept:print('请求失败：', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行，/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载：',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成：',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成：',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结：众所周知，BiliBili是一个学习的网站！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...安装mariadb，配置官方的mariadb的yum源,手动创建 mariadb.repo仓库文件 添加MariaDB源 vi /etc/yum.repos.d/MariaDB.repo 粘贴官方的或者阿里云的镜像： [mariadb]name = MariaDBbaseurl = http://yum.mariadb.org/10.3/centos7-amd64gpgkey=https://yum.mariadb.org/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1[mariadb]name = MariaDBbaseurl = https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/10.4/centos7-amd64/gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/mariadb/yum/RPM-GPG-KEY-MariaDBgpgcheck=1 2.如果下载速度太慢,请删除 mariadb.repo,只是为了使用阿里云的yum源中的mariadb rm -rf /etc/yum.repos.d/Mariadb.repo然后清空yum 缓存yum clean all 3.通过yum安装mariadb软件,安装mariadb服务端和客户端 官方 yum install MariaDB-server MariaDB-client -y阿里云 yum install mariadb mariadb-server -y 4.安装完成后，启动mariadb服务端 systemctl start/stop/restart/status mariadbsystemctl enable mariadb 开机启动mariadb 5. mariadb初始化 这条命令可以初始化mysql，删除匿名用户，设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码，初次安装后是没有密码的，直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码：y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户，这个随意，建议删除： y7.拒绝用户远程登录，这个建议开启：n8.删除 test 库，可以保留：n9.重新加载权限表：y 6. 设置mysql的中文编码支持，修改/etc/my.cnf 1.vi /etc/my.cnf在[mysqld]中添加参数，使得mariadb服务端支持中文[mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ci2.重启mariadb服务，读取my.cnf新配置systemctl restart mariadb 3.登录数据库，查看字符编码mysql -uroot -p输入 \s 查看编码 7. mysql常用命 desc 查看表结构create database 数据库名create table 表名查看如何创建db的show create database 库名 查看如何创建table结构的show create table 表名; 修改mysql的密码set password = PASSWORD('redhat'); 创建mysql的普通用户，默认权限非常低create user zhang@'%' identified by '123456'; 查询mysql数据库中的用户信息use mysql;select host,user,password from user; 7. 给用户添加权限命令 对所有库和所有表授权所有权限grant all privileges on . to 账户@主机名 给zhang用户授予所有权限grant all privileges on . to zhang@'%'; 刷新授权表flush privileges; 8. 给用户添加权限命令 给zhangsan用户授予所有权限grant all privileges on . to zhangsan@'%'; 给与root权限授予远程登录的命令 'centos这是密码随意设置grant all privileges on . to root@'%' identified by '123456'; 此时可以在windows登录linux的数据库 连接服务器的mysqlmysql -uyining -p -h 服务器的地址 9. 数据备份与恢复 导出当前数据库的所有db,到一个文件中1.mysqldump -u root -p --all-databases > /data/AllMysql.dump2.登录mysql 导入数据mysql -u root -p> source /data/AllMysql.dump3.通过命令导入数据 在登录时候，导入数据文件，一样可以写入数据mysql -uroot -p < /data/AllMysql.dump 10. 修改Mariadb存储路径 10.1 首先确定MariaDB数据库能正常运行，确定正常后关闭服务 systemctl stop mariadb 10.2 建立要更改数据存放的目录，如：我这单独分了一个区/data存放MariaDB的数据 mkdir /data/mysql_data chown -R mysql:mysql /data/mysql_data 10.3 复制默认数据存放文件夹到/data/mysql_data cp -a /var/lib/mysql /data/mysql_data 10.4 修改/etc/my.cnf.d/server.cnf vim /etc/my.cnf.d/server.cnf 在[mysqld]标签下添加如下内容 datadir=/data/mysql_data/mysqlsocket=/var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set=utf8character_set_server=utf8slow_query_log=onslow_query_log_file=/data/mysql_data/slow_query_log.loglong_query_time=2 10.5 配置MariaDB慢查询 touch /data/mysql_data/slow_query_log.logchown mysql:mysql /data/mysql_data/slow_query_log.log 10.6 重启数据库 systemctl start mariadb 10.7 注意： 1、配置文件my.cnf存在，但是修改的并不是my.cnf，而是/etc/my.cnf.d/server.cnf； 2、并没有更改mysql.sock的路径配置； 3、没有修改/etc/init.d/mysql中的内容； 4、没有修改mysql_safe中的内容； 5、增加了数据库的慢查询配置。 11. Mariadb主从复制 11.1 主从库初始化 这条命令可以初始化mysql，删除匿名用户，设置root密码等等....mysql_secure_installation1.输入当前密码，初次安装后是没有密码的，直接回车2.询问是否使用 'unix_socket' 进行身份验证: n3.为 root 设置密码：y4.输入 root 的新密码: root5.确认输入 root 的新密码: root6.是否移除匿名用户，这个随意，建议删除： y7.拒绝用户远程登录，这个建议开启：n8.删除 test 库，可以保留：n9.重新加载权限表：y 11.2 修改主库配置 [root@mster mysql] grep -Ev "^$|^" /etc/my.cnf.d/server.cnf[server][mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id = 13 一组主从组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志，后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程，最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字，默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 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。

...者能够方便地根据行列索引访问和操作每一个方块。 连通图算法 , 在计算机科学中，连通图算法是指处理图论问题的一种方法，通常用于确定图中的节点（或对象）是否通过边（或关系）彼此相连形成一个连通分量。在这篇文章中，作者应用了一个递归实现的连通图算法——checkLinked函数，当玩家鼠标移入某个方块时，该算法会遍历与其颜色相同的相邻方块，检查并收集所有可以消除的连通方块，以便进行后续的计分和动画效果展示。 定时器（Timer） , 定时器是浏览器提供的JavaScript特性之一，允许开发人员设置一段代码在特定时间间隔后执行。在这篇文章描述的游戏开发过程中，定时器被用来实现选中方块的闪烁特效。通过设置一个定时器（例如timer变量），每经过一定的时间间隔（如300毫秒），就改变选中方块的样式属性，使其产生连续的视觉变化，从而达到闪烁的效果。 绝对定位（Absolute Positioning） , 在CSS布局中，绝对定位是一种定位模式，它允许开发人员为元素指定精确的坐标值来决定其在页面上的确切位置，而不是遵循正常的文档流。文章中创建的小方块采用的就是绝对定位方式，确保它们可以根据行列位置准确地放置于游戏画布上，无论其他元素如何变化，这些方块的位置始终保持不变。