[logging driver ]的搜索结果

...sql ALTER LOGGING lc_messages TO WARNING; 以上命令会将日志级别从DEBUG降低到WARNING，这意味着只有在发生重要错误或警告时才会生成日志记录。 以下是一个使用PostgreSQL的示例代码，用于删除旧的日志文件： bash !/bin/bash 获取当前日期 today=$(date +%Y%m%d) 删除所有昨天及以前的日志文件 find /var/log/postgresql/ -type f -name "postgresql-.log" -mtime +1 -exec rm {} \; 以上脚本会在每天凌晨执行一次，查找并删除所有的昨天及以前的日志文件。 解决系统日志文件无法写入的问题 要解决系统日志文件无法写入的问题，我们可以采取以下步骤： 1. 增加磁盘空间 我们需要确保有足够的磁盘空间来保存日志文件。 2. 更改文件权限 我们需要确保系统的用户有足够的权限来写入日志文件。 3. 检查和修复文件系统 我们需要检查和修复文件系统中的错误。 以下是一个使用PostgreSQL的示例代码，用于检查和修复文件系统： bash sudo fsck -y / 以上命令会检查根目录下的文件系统，并尝试修复任何发现的错误。 结论 总的来说，系统日志文件过大或无法写入是一个常见的问题，但是只要我们采取适当的措施，就可以很容易地解决这个问题。咱们得养成定期检查系统日志文件的习惯，这样一来，一旦有啥小状况冒出来，咱们就能第一时间发现，及时对症下药，拿出应对措施。同时呢，咱们也得留个心眼儿，好好保护咱的系统日志文件，别一不留神手滑给删了，或者因为其他啥情况把那些重要的日志记录给弄丢喽。

...NAME "led_driver" define T_MAJORS700 static struct cdev fun_cdev; static dev_t dev; static struct class led_class; //初始化互斥锁 static DEFINE_MUTEX(sem); //功能：初始化IO static void init_led(void) { unsigned temp; //GPK4-7设置为输出 temp = readl(S3C64XX_GPKCON); temp &= ~((0xf << 4) | (0xf << 5) | (0xf << 6) | (0xf<< 7)); temp |= (1 << 16) | (1 << 20) | (1 << 24) | (1 << 28); writel(temp, S3C64XX_GPKCON); } //功能：ioctl操作函数 //返回值：成功返回0 static long led_driver_ioctl(struct file filp, unsigned int cmd, unsigned long arg) { unsigned int temp = 0; //unsigned long t = 0; wait_queue_head_t wait; //加锁 mutex_lock(&sem); temp = readl(S3C64XX_GPKDAT); if (cmd == 0) { temp &= ~(1 << (arg + 3)); } else { temp |= 1 << (arg + 3); } //等待2S //t = jiffies; //while (time_after(jiffies,t + 2 HZ) != 1); init_waitqueue_head(&wait); sleep_on_timeout(&wait,2 HZ); writel(temp,S3C64XX_GPKDAT); printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver cmd=%d arg=%d jiffies = %d\n",cmd,arg,jiffies); //解锁 mutex_unlock(&sem); return 0; } static struct file_operations io_dev_fops = { .owner = THIS_MODULE, .unlocked_ioctl = led_driver_ioctl, }; static int __init dev_init(void) { int ret; unsigned temp; init_led(); dev = MKDEV(T_MAJORS,0); cdev_init(&fun_cdev,&io_dev_fops); ret = register_chrdev_region(dev,1,DEVICE_NAME); if (ret < 0) return 0; ret = cdev_add(&fun_cdev,dev,1); if (ret < 0) return 0; printk (DEVICE_NAME"\tjdh:led_driver initialized!!\n"); led_class = class_create(THIS_MODULE, "led_class1"); if (IS_ERR(led_class)) { printk(KERN_INFO "create class error\n"); return -1; } device_create(led_class, NULL, dev, NULL, "led_driver"); return ret; } static void __exit dev_exit(void) { unregister_chrdev_region(dev,1); device_destroy(led_class, dev); class_destroy(led_class); } module_init(dev_init); module_exit(dev_exit); MODULE_LICENSE("GPL"); MODULE_AUTHOR("JDH"); 测试 用http://blog.csdn.net/jdh99/article/details/7178741中的测试程序进行测试： 开启两个程序，同时打开，双进程同时操作LED 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28689729/article/details/116923091。 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。

本文深入探讨了JavaScript中setTimeout函数配合闭包实现异步循环控制，并对比分析了Java中通过ScheduledExecutorService和Lambda表达式模拟类似功能时闭包现象的体现。文章详细解析了在JavaScript循环中如何正确捕获并保持外部变量状态，以及Java中如何借助final局部变量副本实现在Lambda表达式中的闭包效果。通过对两种语言环境下“异步控制流”中“循环结束”后变量访问问题的解决策略研究，证实了setTimeout与闭包机制在处理函数与其外部环境关系上的共通性，无论是在JavaScript还是Java中，均体现出闭包的核心概念——即使在函数执行完毕后仍能持续持有对外部自由变量的引用。

本文深入探讨了在使用Beego开发Go应用时，定时任务执行中遇到的问题。重点讲解了Cron表达式的正确配置和理解，指出配置错误可能导致的任务丢失。同时，文章剖析了任务代码错误，包括语法、逻辑和运行时问题，以及如何通过异常处理和调试技巧来解决。通过实例和实用建议，帮助开发者避免定时任务执行中的陷阱，确保任务的稳定和高效运行。

在大数据时代，DorisDB作为一款高性能实时分析型MPP数据库，通过其独特的Broker Load机制实现了高效并行的数据导入。该机制借助Broker节点将数据均匀分发至各Backend节点，确保快速加载。此外，DorisDB还提供了EXPORT功能，利用 Broker服务实现大规模数据的并行导出，同时保证了数据一致性与完整性。从实战案例来看，无论是电商用户行为日志的导入还是清洗分析后的数据导出，DorisDB均表现出卓越的效率和适应性，为企业决策提供有力支持。

本文针对Kibana开发过程中可能遇到的CORS跨域问题，详细解析了其原理，并提供了Elasticsearch后端配置解决方案。通过启用并自定义CORS策略，允许特定源进行跨域访问，包括设置允许的HTTP方法、请求头以及预检请求缓存时间。同时展示了前端如何在正确配置CORS策略后，使用fetch API安全地调用Kibana API获取数据。通过兼顾浏览器安全策略与用户体验，确保了基于Kibana应用的前后端高效协作和数据分析功能的顺畅实现。

本文针对在JSON数据中查询第二条记录的问题进行了深入探讨，首先阐述了JSON作为轻量级数据交换格式的重要性和基本结构，并通过JavaScript示例演示如何利用数组索引从JSON对象的employees数组中提取第二条员工记录。进一步分析了当JSON结构变为非数组形式时，查询“第二条记录”的策略需根据实际业务逻辑和数据组织方式进行调整，强调理解JSON内在结构和关系对于有效查询的重要性。最后，鼓励开发者面对复杂数据环境时，灵活运用JSON解析能力并结合具体场景制定查询解决方案，以锻炼抽丝剥茧、精准定位关键信息的能力。

本文针对Oracle数据库，深度阐述了备份和恢复策略的制定与管理。首先强调了备份和恢复策略在应对硬件故障、人为错误等风险中保护数据安全及业务连续性的重要性。策略制定环节需考虑的关键因素包括：备份频率（根据数据更新速度调整）、备份方式选择（全备份、增量备份或差异备份），以及存储备份的方式（如磁盘存储、网络存储或云存储）。同时，强调通过RMAN工具执行备份操作，并进行定期恢复测试以验证备份有效性。最后，探讨了如何优化备份时间、效率和数据安全性，以适应不断变化的业务和技术环境。

本文针对JavaScript脚本执行失败的“Script did not run”错误提示，深度解析其可能的原因，包括资源加载失败、语法错误、逻辑错误及异常处理不当等，并提供实战解决策略。通过检查资源加载状态、审查和修复语法问题、利用浏览器开发者工具调试逻辑以及善用try...catch进行异常捕获，帮助Web开发人员精准定位并解决此类问题，确保JavaScript脚本在浏览器中成功执行。

本文详细介绍了在Greenplum数据库中插入数据的方法，包括对单行和多行数据的插入操作，并深入探讨了其基于分布式架构及分区表的设计如何提升数据读写效率。此外，文章特别强调了在处理大批量数据时，利用Greenplum内置的数据加载工具gpfdist，结合外部表的方式能有效提高数据导入速度，充分发挥其并行处理能力的优势。通过本文，读者可以系统掌握在Greenplum中进行数据插入的关键技术和高效策略。

本文探讨了在Node.js开发中如何避免同步函数在异步上下文中的误用问题。由于JavaScript的单线程特性，Node.js采用事件驱动和非阻塞I/O以高效处理I/O密集型任务。文中通过具体实例分析指出，在异步回调中直接使用同步方法是正确的，但如果在异步函数外部同步调用或访问其局部变量，则可能导致逻辑错误。为解决此类问题，开发者应遵循两个原则：不在同步上下文中调用异步函数，以及不在异步回调外部引用其局部变量。只有这样，才能充分利用Node.js的优势编写高性能的网络应用。

...atabase", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="mytable", user="root", password="password" ).load() 以上代码会读取名为"mydatabase"的MySQL数据库中的"mytable"表，并将其转换为DataFrame对象。 三、查看读取的数据 我们可以使用show()函数来查看读取的数据： python df.show() 四、对数据进行处理 读取并加载数据后，我们就可以对其进行处理了。例如，我们可以使用select()函数来选择特定的列： python df = df.select("column1", "column2") 我们也可以使用filter()函数来过滤数据： python df = df.filter(df.column1 > 10) 五、将处理后的数据保存到文件或数据库中 最后，我们可以使用write()函数将处理后的数据保存到文件或数据库中。例如，我们可以将数据保存到CSV文件中： python df.write.csv("output.csv") 或者将数据保存回原来的数据库： python df.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", table="mytable", mode="overwrite") 以上就是将数据从SQL数据库导入到Spark中的全部流程。敲黑板，划重点啦！要知道，不同的数据库类型就像是不同口味的咖啡，它们可能需要各自的“咖啡伴侣”——也就是JDBC驱动程序。所以当你打算用read.jdbc()这个小工具去读取数据时，千万记得先检查一下，对应的驱动程序是否已经乖乖地安装好啦~ 总结一下，Spark提供了简单易用的API，让我们能够方便地将数据从各种数据源导入到Spark中进行处理和分析。无论是进行大规模数据处理还是复杂的数据挖掘任务，Spark都能提供强大的支持。希望这篇文章能对你有所帮助，让你更好地掌握Spark。

本文探讨了在jQuery开发中，如何通过JavaScript原生方法解决中文字符到UTF-8编码的转换问题。虽然jQuery本身不直接提供相关API，但开发者可以利用encodeURIComponent和unescape等函数实现字符串编码转换，并在实际应用场景如Ajax请求与JSON.stringify()操作中确保中文字符正确传输。同时强调了设置HTTP请求头的contentType属性为UTF-8的重要性，以保证数据在服务器端能够准确解码还原，从而提升用户体验并避免乱码或数据丢失问题。

...ustomMySQLDriver extends com.mysql.jdbc.Driver { // 重写方法以支持对MEDIUMBLOB类型的处理 @Override public java.sql.ResultSetMetaData getMetaData(java.sql.Connection connection, java.sql.Statement statement, String sql) throws SQLException { ResultSetMetaData metadata = super.getMetaData(connection, statement, sql); // 对于MEDIUMBLOB类型的列，返回对应的Java类型 for (int i = 1; i <= metadata.getColumnCount(); i++) { if ("MEDIUMBLOB".equals(metadata.getColumnTypeName(i))) { metadata.getColumnClassName(i); // 返回"java.sql.Blob" } } return metadata; } } 然后在Sqoop命令行中引用这个自定义的驱动： bash sqoop import \ --driver com.example.CustomMySQLDriver \ ... 4. 思考与讨论 尽管Sqoop在大多数情况下可以很好地处理数据迁移任务，但在面对一些特殊的数据库表列类型时，我们仍需灵活应对。无论是对JDBC驱动进行小幅度的类映射微调，还是大刀阔斧地深度定制，最重要的一点，就是要摸透Sqoop的工作机制，搞清楚它背后是怎么通过底层的JDBC接口，把那些Java对象两者之间巧妙地对应和映射起来的。想要真正玩转那个功能强大的Sqoop数据迁移神器，就得在实际操作中不断摸爬滚打、学习积累。这样，才能避免被“ClassNotFoundException”这类让人头疼的小插曲绊住手脚，顺利推进工作进程。

...atasource.driverClassName=org.h2.Driver spring.datasource.username=sa spring.datasource.password= spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.H2Dialect 3. 连接失败常见场景及原因分析 3.1 配置错误 （思考过程） 在实际开发中，最直观且常见的问题就是配置错误导致的连接失败。例如，数据库URL格式不正确，或者驱动类名拼写有误等。让我们看一段可能出错的示例： java // 错误配置示例 spring.datasource.url=jdbc:h2:memory:testdb // 注意这里的'memory'而非'mem' 3.2 驱动未加载 （理解过程） 另一种可能导致连接失败的原因是SpringBoot未能正确识别并加载H2数据库驱动。虽然SpringBoot的自动配置功能超级给力，但如果我们在依赖管理这块儿出了岔子，比方说忘记引入那个必备的H2数据库插件，就很可能闹出连接不上的幺蛾子。正确的Maven依赖如下： xml com.h2database h2 runtime 3.3 数据库服务未启动 （探讨性话术） 我们都知道，与数据库建立连接的前提是数据库服务正在运行。但在H2的内存模式下，有时我们会误以为它无需启动服务。其实吧，虽然H2内存数据库会在应用启动时自个儿蹦跶出来，但如果配置的小细节搞错了，那照样会让连接初始化的时候扑街。 4. 解决方案与实践 针对上述情况，我们可以采取以下步骤进行问题排查和解决： - 检查配置：确保application.properties中的数据库URL、驱动类名、用户名和密码等配置项准确无误。 - 检查依赖：确认pom.xml或Gradle构建脚本中已包含H2数据库的依赖。 - 查看日志：通过阅读SpringBoot启动日志，查找关于H2数据库初始化的相关信息，有助于定位问题所在。 - 重启服务：有时候简单地重启应用服务可以解决因环境临时状态导致的问题。 综上所述，面对SpringBoot连接H2数据库失败的问题，我们需要结合具体情况进行细致的排查，并根据不同的错误源采取相应的解决措施。只有这样，才能让H2这位得力助手在我们的项目开发中发挥最大的价值。

本文介绍了如何在webpack --watch模式下，通过编写自定义插件CopyAfterCompilePlugin，在编译完成时触发回调函数实现文件自动拷贝到指定目录。利用webpack的done钩子，该插件能实时监听源码变化并重新编译后，调用Node.js fs模块进行文件同步拷贝，极大提升了开发过程中静态资源或模板文件更新的效率与便捷性。

本文深入探讨了Node.js中的内存管理问题，首先强调了内存管理在事件驱动、非阻塞I/O模型中的重要性。文章通过实例揭示了定时器使用不当导致的内存泄漏问题，并给出了明确的解决方案——适时清除不再需要的定时器以释放内存。此外，文章还剖析了JavaScript垃圾回收机制的局限性，尤其是在处理长时间运行任务和循环引用时可能引发内存泄漏的根本原因。为避免此类问题，开发人员应尽量减少全局变量的使用，采用let和const来精确控制变量作用域，从而有效优化内存占用，提升Node.js应用程序的性能与稳定性。

这篇文章介绍了如何利用Node.js的跨平台优势构建命令行工具。基于V8引擎的Node.js因其非阻塞I/O模型和丰富的模块系统（包括npm包管理器），使得开发者能够高效创建处理并发连接的命令行应用，并通过引入第三方模块如yargs进行参数解析，增强工具的功能性和用户体验。文中通过实例代码展示了如何从简单的“Hello, World!”命令行输出逐步构建功能完善的命令行工具，强调了Node.js在实现跨平台兼容性的同时，也极大提升了开发效率与灵活性。

这篇文章聚焦于JavaScript编程中常见却又棘手的问题——处理null与undefined值引发的TypeError错误。针对这一挑战，文章从错误概述出发，深入解析null与undefined的特性，并通过具体代码示例展示错误产生的场景。随后，文章提供了多种策略以避免此类错误，包括使用条件判断确保变量的有效性、采用默认值或三元点操作符进行安全访问，以及引入try...catch块来捕获并处理潜在错误。通过这些实用技巧，开发者能够更高效地编写健壮的JavaScript代码，有效防止因null与undefined导致的TypeError，进而提升代码质量和用户体验。

本文介绍了如何在Go语言的Iris框架中结合高效、基于HTTP/2协议的gRPC服务，实现微服务间的通信。首先，通过安装gRPC库并创建一个简单的“Hello World”服务示例，展示了gRPC服务的定义和编译过程。接着，在Iris应用中，演示了如何启动gRPC服务器、处理连接请求以及在HTTP路由处理器中调用gRPC流以实现实时通信。此教程突出了gRPC在提升服务效率、稳定性和灵活性方面的优势，适用于各类规模的项目集成。

本文聚焦Greenplum数据库，详述其基于MPP架构实现的大规模并行数据仓库功能。针对数据导入，文章介绍了高性能工具gpfdist的使用方法，通过实例展示如何配置服务端口、指定数据源路径，并借助外部表定义实现并行批量数据加载。对于数据导出操作，深入解析了COPY命令的运用，演示了如何将表格内容高效导出为CSV格式文件，以及从CSV文件中快速导入数据到Greenplum表。通过灵活运用gpfdist工具与COPY命令，用户能有效应对大规模数据传输场景，提升数据处理效率和稳定性，充分发挥Greenplum在数据管理上的优势。

本文作者借助Node.js的fs模块，实现了一个批量重命名文件的脚本，满足了对文本、图片等文件按照数字编号进行统一命名的需求。在详细介绍过程中，涉及到了fs模块提供的文件读取、写入、目录操作等关键功能，并通过实际代码展示了如何创建读写流及使用管道进行文件内容传输。遵循DRY原则，该脚本自动化处理了文件重命名任务，提升了办公效率，体现了Node.js在非浏览器环境下的强大应用能力。