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...们已经知道如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter，这个starter会创建另外一个CommandLineRunner，然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件，添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件，然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着，我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面，让我们添加实现接口CommandLineRunner文件，名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件，添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目，你将会看到控制台的信息下： 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的，独立的包，仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中，而不会控制更多。为了独立技术，我们的选择很少，创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包，但是我们不需要放入到任何地方，仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么，而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时，Spring Boot使用SpringFactoriesLoader，这个类是Spring Core中的，目的是为了获得Spring Java Configuration，这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下，这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration，我们可以定义其它的关键接口使用，这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似： org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是，Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包，因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类，我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...能够一次性处理64位数据的操作系统，与32位系统相比，其最大特点是能够使用超过4GB的内存，并能更有效率地运行需要大量内存或更高性能的应用程序。在本文中，64位系统是否能够在不同配置的电脑上顺利安装和流畅运行是讨论的重点。 启动盘制作工具 , 启动盘制作工具如大白菜、UltraISO等，是一类帮助用户将U盘等移动存储设备制作成可启动操作系统的工具软件。通过这类工具，用户可以将操作系统镜像文件写入U盘，并设置相应的引导信息，使得U盘具备从其上直接启动并安装操作系统的功能。在本文中，这些工具被用来解决如何用U盘为电脑安装操作系统的问题，简化了传统光盘安装的繁琐过程，提升了安装系统的便捷性和灵活性。 上网本 , 上网本是一种轻巧便携、以满足基本网络应用需求为主的微型笔记本电脑。由于体积小、重量轻、功耗低等特点，上网本特别适合于日常办公、网页浏览、电子邮件收发等基础任务。在本文中，作者探讨了上网本是否可以安装win7系统的问题，尽管上网本硬件配置一般较低，但通过选择合适的系统版本或者进行优化定制，依然可以实现在上网本上安装和运行win7系统。

...境中的各种请求路径和数据流动情况。用它就像是给你的系统搭建了一个超级详细的导航地图，让你能一眼看清楚每个请求走过了哪些地方。接下来，我们将通过几个步骤来演示如何在Dubbo项目中集成Zipkin。 2.1 添加依赖 首先，我们需要向项目的pom.xml文件中添加Zipkin客户端的依赖。这步超级重要，因为得靠它让我们的Dubbo服务乖乖地把追踪信息发给Zipkin服务器，不然出了问题我们可找不到北啊。 xml io.zipkin.java zipkin-reporter-brave 2.7.5 2.2 配置Dubbo服务端 然后，在Dubbo服务端配置文件（如application.properties）中加入必要的配置项，让其知道如何连接到Zipkin服务器。 properties dubbo.application.qos-enable=false dubbo.registry.address=multicast://224.5.6.7:1234 指定Zipkin服务器地址 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/ 使用Brave作为追踪库 brave.sampler.probability=1.0 这里，spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的URL，而brave.sampler.probability=1.0则表示所有请求都会被追踪。 2.3 编写服务接口与实现 假设我们有一个简单的服务接口，用于处理用户订单： java public interface OrderService { String placeOrder(String userId); } 服务实现类如下： java @Service("orderService") public class OrderServiceImpl implements OrderService { @Override public String placeOrder(String userId) { // 模拟业务逻辑 System.out.println("Order placed for user: " + userId); return "Your order has been successfully placed!"; } } 2.4 启动服务并测试 完成上述配置后，启动Dubbo服务端。你可以试试调用placeOrder这个方法，然后看看在Zipkin的界面上有没有出现相应的追踪记录。 3. 深入探讨 从Dubbo到Jaeger的转变 虽然Zipkin是一个优秀的解决方案，但在某些场景下，你可能会发现它无法满足你的需求。例如，如果你需要更高级别的数据采样策略或是对追踪数据有更高的控制权。这时，Jaeger就成为一个不错的选择。Jaeger是Uber开源的分布式追踪系统，它提供了更多的定制选项和更好的性能表现。 将Dubbo与Jaeger集成的过程与Zipkin类似，主要区别在于依赖库的选择和一些配置细节。这里就不详细展开，但你可以按照类似的思路去尝试。 4. 结语 持续优化与未来展望 集成分布式追踪系统无疑为我们的Dubbo服务增添了一双“慧眼”，使我们能够在复杂多变的分布式环境中更加从容不迫。然而，这只是一个开始。随着技术日新月异，咱们得不停地充电，学些新工具新技能，才能跟上这变化的脚步嘛。别忘了时不时地检查和调整你的追踪方法，确保它们跟得上你生意的发展步伐。 希望这篇文章能为你提供一些有价值的启示，让你在Dubbo与分布式追踪系统的世界里游刃有余。记住，每一次挑战都是成长的机会，勇敢地迎接它们吧！

...开发中，我们都需要与数据库打交道。但是，数据库操作这活儿可不是闹着玩的，它可是个耗精力的大工程，管理起来得费不少心思，维护起来也相当劳神。这就是为什么 MyBatis 出现了。它为我们提供了一种简单的方式来操作数据库。在这篇文章中，我们将讨论 MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭。 一、MyBatis 数据库连接的打开与关闭 当我们使用 JDBC 连接到数据库时，我们需要自己管理数据库连接的打开与关闭。这个过程其实挺复杂的，你得先建立起跟数据库的连接，然后才能用它来干活儿，最后还别忘了把它给关掉。就像是你要进一个房间，得先打开门进去，忙完事情后，还得记得把门关上。整个一套流程下来，真是够繁琐的。为了让大伙儿省去这些麻烦的操作，MyBatis 设计了一个叫做“SqlSessionFactory”的小帮手，它的任务就是打理所有和数据库连接相关的事务，确保一切井井有条。SqlSessionFactory 是 MyBatis 的核心组件，它是一个工厂类，用于创建 SqlSession 对象。SqlSession 是 MyBatis 的主要接口，它提供了所有数据库操作的方法。SqlSessionFactory 和 SqlSession 的关系如下图所示：  当我们在应用程序中创建一个 SqlSessionFactory 对象时，它会自动打开一个数据库连接，并将其保存在内存中。这样，每次我们想要创建一个 SqlSession 对象时，就像去 SqlSessionFactory 那儿说“嗨，给我开个数据库连接”，然后它就会从内存这个大口袋里掏出一个已经为我们预先打开的数据库连接。这种方式能够显著缩短创建和释放数据库连接所需的时间，让咱们的应用程序跑得更溜、更快。 二、MyBatis 如何处理数据库连接的打开与关闭 在 MyBatis 中，我们可以使用两种方式来处理数据库连接的打开与关闭。一种是手动管理，另一种是自动管理。 1. 手动管理 手动管理是指我们在应用程序中直接控制数据库连接的打开与关闭。这是最原始的方式，也是最直观的方式。我们可以通过 JDBC API 来实现数据库连接的打开与关闭。比如，我们可以想象一下这样操作：先用 DriverManager.getConnection() 这个神奇的小功能打开通往数据库的大门，然后呢，当我们不需要再跟数据库“交流”的时候，就用 Statement.close() 或 PreparedStatement.close() 这两个小工具把门关上，这样一来，我们就完成了数据库连接的开启和关闭啦。这种方式的好处就是超级灵活，就像你定制专属T恤一样，我们可以根据应用程序的独特需求，随心所欲地调整数据库连接的表现，让它更听话、更好使。缺点是工作量大，容易出错，而且无法充分利用数据库连接池的优势。 2. 自动管理 自动管理是指 MyBatis 在内部自动管理数据库连接的打开与关闭。这种方式的优点是可以避免手动管理数据库连接的繁琐工作，提高应用程序的性能。不过呢，这种方式有个小缺憾，就是不够灵活，咱们没法随心所欲地掌控数据库连接的具体表现。另外，想象一下这个场景哈，如果我们开发的小程序里，好几个线程兄弟同时挤进去访问数据库的话，就很可能碰上并发问题这个小麻烦。 三、MyBatis 的自动管理机制 为了实现自动管理，MyBatis 提供了一个名为“StatementExecutor”的类，它负责处理 SQL 查询请求。StatementExecutor 使用一个名为“PreparedStatementCache”的缓存来存储预编译的 SQL 查询语句。每当一个新的 SQL 查询请求到来时，StatementExecutor 就会在 PreparedStatementCache 中查找是否有一个匹配的预编译的 SQL 查询语句。如果有，就直接使用这个预编译的 SQL 查询语句来执行查询请求；如果没有，就先使用 JDBC API 来编译 SQL 查询语句，然后再执行查询请求。在这个过程中，StatementExecutor 将会自动打开和关闭数据库连接。当StatementExecutor辛辛苦苦执行完一个SQL查询请求后，它会像个聪明的小助手那样，主动判断一下是否有必要把这个SQL查询语句存放到PreparedStatementCache这个小仓库里。当SQL查询语句被执行的次数蹭蹭蹭地超过了某个限定值时，StatementExecutor这个小机灵鬼就会把SQL查询语句悄悄塞进PreparedStatementCache这个“备忘录”里头，这样一来，下次再遇到同样的查询需求，咱们就可以直接从“备忘录”里拿出来用，省时又省力。 四、总结 总的来说，MyBatis 是一个强大的持久层框架，它可以方便地管理数据库连接，提高应用程序的性能。然而，在使用 MyBatis 时，我们也需要注意一些问题。首先，我们应该合理使用数据库连接，避免长时间占用数据库连接。其次，我强烈建议大家伙尽可能多用 PreparedStatement 类型的 SQL 查询语句，为啥呢？因为它比 Statement 那种类型的 SQL 查询语句可安全多了。就像是给你的查询语句戴上了防护口罩，能有效防止SQL注入这类安全隐患，让数据处理更稳当、更保险。最后，我强烈推荐你们在处理预编译的 SQL 查询语句时，用上 PreparedStatementCache 这种缓存技术。为啥呢？因为它能超级有效地提升咱应用程序的运行速度和性能，让整个系统更加流畅、响应更快，就像给程序装上了涡轮增压器一样。

...分析和可视化各类日志数据，包括Windows事件日志，并通过Kusto查询语言实现复杂日志筛选和实时警报。 另外，随着GDPR等法规的实施，日志审计与合规性要求更加严格。《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》等相关标准强调了日志记录、留存和审查机制的必要性，对于企业来说，不仅需要优化日志筛选工具以提升效率，还应确保所有操作行为可追溯，符合法规要求。 同时，在DevOps实践中，日志聚合与智能分析平台如Splunk、Elasticsearch和Logstash（ELK Stack）等也在日志管理领域崭露头角，它们提供了强大的搜索过滤功能以及机器学习算法支持，能够帮助企业快速定位问题、预测潜在风险，并有效提高运维工作效率。 综上所述，日志筛选与分析不仅是IT运维的重要一环，也是当今网络安全与合规保障的关键手段。了解并掌握最新的日志处理技术和解决方案，有助于企业和组织在面对日益复杂的网络环境时，更好地维护信息系统的稳定性和安全性。

...AN等隧道技术，使得数据包穿越不同的VLAN标签并在相应的IP地址空间内正确路由。 五、结论 综上所述，VLAN与IP地址在Docker网络场景中各有其核心作用。VLAN这个小家伙，就像是咱们物理网络里的隐形隔离墙和保安队长，它在幕后默默地进行逻辑分割和安全管理工作。而IP地址呢，更像是虚拟化网络环境中的邮差和导航员，主要负责在各个容器间传递信息，同时还能带领外部的访问者找到正确的路径，实现内外的互联互通。当这两者联手一起用的时候，就像是给网络装上了灵动的隔断墙，既能灵活分区，又能巧妙地避开那些可能引发“打架”的冲突风险。这样一来，咱们微服务架构下的网络环境就能稳稳当当地高效运转了，就像一台精密调校过的机器一样。在咱们实际做项目开发这事儿的时候，要想把Docker网络策略设计得合理、实施得妥当，就得真正理解并牢牢掌握这两者之间的关系，这可是相当关键的一环。

...我们能够高效地从海量数据中挖掘出有用的信息，而文本自动摘要则帮助我们快速把握文档的核心内容，两者结合，简直不要太酷！ 2. Apache Lucene简介 走进全文检索的世界 首先，我们得了解一下Apache Lucene。这货是个用Java写的开源全文搜索神器，索引能力超强，搜东西快得飞起！Lucene的核心功能包括创建索引、存储索引以及执行复杂的查询等。简单来说，Lucene就是你进行全文检索时的超级助手。 代码示例： java // 创建索引目录 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); // 创建索引写入器 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档到索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是文档的内容", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); 这段代码展示了如何利用Lucene创建索引并添加文档的基本步骤。这里用了TextField来存文档内容，这样一来，搜索起来就灵活多了，想找啥就找啥。 3. 全文检索中的文本自动摘要 为什么我们需要它？ 文本自动摘要是指通过算法自动生成文档摘要的过程。这不仅有助于提高阅读效率，还能有效节省时间。想象一下，如果你能在搜索引擎里输入关键词后，直接看到每篇文章的重点内容，那该有多爽啊！在Lucene里实现这个功能，就意味着我们能让信息的处理和展示变得更聪明、更贴心。 思考过程： 当我们处理大量文本时，手动编写摘要显然是不现实的。因此，开发一种自动化的方法就显得尤为重要了。这不仅仅是技术上的挑战，更是提升用户体验的关键所在。 4. 实现文本自动摘要 策略与技巧 实现文本自动摘要主要涉及两个方面：选择合适的摘要生成算法，以及如何将这些算法集成到Lucene中。 摘要生成算法： - TF-IDF：一种统计方法，用来评估一个词在一个文档或语料库中的重要程度。 - TextRank：基于PageRank算法的思想，用于提取文本中的关键句子。 代码示例（使用TextRank）： java import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter; import com.huaban.analysis.jieba.SegToken; public class TextRankSummary { private static final int MAX_SENTENCE = 5; // 最大句子数 public static String generateSummary(String text) { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); List segResult = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); // 这里简化处理，实际应用中需要构建图结构并计算TextRank值 return "这是生成的摘要，简化处理..."; // 真实实现需根据具体算法调整 } } 注意：上述代码仅作为示例，实际应用中需要完整实现TextRank算法逻辑，并将其与Lucene的搜索结果结合。 5. 集成到Lucene 让摘要成为搜索的一部分 为了让摘要功能更加实用，我们需要将其整合到现有的搜索流程中。这就意味着每当用户搜东西的时候，除了给出相关的资料，还得给他们一个简单易懂的内容概要，这样他们才能更快知道这些资料是不是自己想要的。 代码示例： java public class LuceneSearchWithSummary { public static void main(String[] args) throws IOException { Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("搜索关键词"); TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("文档标题：" + doc.get("title")); System.out.println("文档内容摘要：" + TextRankSummary.generateSummary(doc.get("content"))); } reader.close(); directory.close(); } } 这段代码展示了如何在搜索结果中加入文本摘要的功能。每次搜索时，都会调用TextRankSummary.generateSummary()方法生成文档摘要，并显示给用户。 6. 结论 展望未来，无限可能 通过本文的学习，相信你已经掌握了在Lucene中实现全文检索文本自动摘要的基本思路和技术。当然，这只是开始，随着技术的发展，我们还有更多的可能性去探索。无论是优化算法性能，还是提升用户体验，都值得我们不断努力。让我们一起迎接这个充满机遇的时代吧！ --- 希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题或想了解更多细节，请随时联系我！

...unnel进行大规模数据处理的过程中，我们可能会遭遇一些官方文档未曾详尽列举的异常情况。这些异常就像是海洋中的暗礁，虽然在航行图上没有明确标识，但并不意味着它们不存在。这篇文章的目标呢，就是想和大伙儿一起头脑风暴下，面对这些神出鬼没的未知状况，咱们该咋整，同时啊，我也想趁机给大家伙分享些排查问题、解决问题的小妙招。 2. 遇见未知异常，从何入手？ 当SeaTunnel运行时抛出一个未在官方文档中列出的异常信息，比如UnknownError: A sudden surge of data caused pipeline instability（这是一个假设的异常），我们首先要做的是保持冷静，然后按照以下步骤进行： java // 假设SeaTunnel任务配置简化版 Pipeline pipeline = new Pipeline(); pipeline.addSource(new FlinkKafkaSource(...)); pipeline.addTransform(new SomeTransform(...)); pipeline.addSink(new HdfsSink(...)); // 运行并捕获异常 try { SeaTunnelRunner.run(pipeline); } catch (Exception e) { System.out.println("Caught an unexpected error: " + e.getMessage()); // 记录日志、堆栈跟踪等详细信息用于后续分析 } 遇到异常后，首要的是记录下详细的错误信息和堆栈跟踪，这是排查问题的重要线索。 3. 深入挖掘异常背后的原因 - 资源监控：查看SeaTunnel运行期间的系统资源消耗（如CPU、内存、磁盘IO等），确认是否因资源不足导致异常。 - 日志分析：深入研究SeaTunnel生成的日志文件，寻找可能导致异常的行为或事件。 - 数据检查：检查输入数据源是否有异常数据或突发流量，例如上述虚构异常可能是由于数据突然激增造成的数据倾斜问题。 4. 实战演练 通过代码调整解决问题 假设我们发现异常是由数据倾斜引起，可以通过修改transform阶段的代码来尝试均衡数据分布： java class BalancedTransform extends BaseTransform<...> { @Override public DataStream<...> transform(DataStream<...> input) { // 添加数据均衡策略，例如Flink的Rescale操作 return input.rescale(); } } // 更新pipeline配置 pipeline.replaceTransform(oldTransform, new BalancedTransform(...)); 5. 总结与反思 每一次面对未列明的SeaTunnel异常，都是一次深入学习和理解其内部工作原理的机会。尽管具体的代码示例在此处未能给出，但这种解决思路和调试过程本身才是最宝贵的财富。在面对那些未知的挑战时，咱们得拿出实打实的严谨劲儿，就像侦探破案那样，用科学的办法一步步来。这就好比驾驶SeaTunnel这艘大数据处理的大船，在浩瀚的数据海洋里航行，咱得结合实际情况，逐个环节、逐个场景地细细排查问题，同时灵活应变，该调整代码逻辑的时候就大胆修改，配置参数也得拿捏得恰到好处。这样，咱们才能稳稳当当地驾驭好这艘大船，一路乘风破浪前进。 请记住，每个项目都有其独特性，处理异常的关键在于理解和掌握工具的工作原理，以及灵活应用调试技巧。嗯，刚才说的那些呢，其实就是一些通用的处理办法和思考套路，不过具体问题嘛，咱们还得接地气儿，根据实际项目的个性特点和需求来量体裁衣，进行对症下药的分析和解决才行。

... 1. 引言 在大数据处理的世界里，Apache Hadoop无疑是最热门的技术之一。不过呢，对于那些还没尝过Hadoop这道技术大餐的朋友们来说，他们脑袋里可能会蹦出一连串问号：“哎，Hadoop究竟是个啥嘞？它究竟能干些啥事儿呀？还有啊，它最主要的组成部分都有哪些呢？”今天呐，咱们就一起撸起袖子，好好挖掘探究一下这些问题吧！ 2. 什么是Hadoop？ 简单来说，Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架。它的主要目标是解决海量数据存储和处理的问题。Hadoop这家伙，处理大数据的能力贼溜，现在早就是业界公认的大数据处理“扛把子”了！ 3. Hadoop的主要组件有哪些？ Hadoop的主要组件包括以下几个部分： 3.1 Hadoop Distributed File System (HDFS) HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是基于Google的GFS文件系统的分布式文件系统。HDFS这小家伙可机灵了，它知道大文件是个难啃的骨头，所以就耍了个聪明的办法，把大文件切成一块块的小份儿，然后把这些小块分散存到不同的服务器上，这样一来，不仅能储存得妥妥当当，还能同时在多台服务器上进行处理，效率杠杠滴！这种方式可以大大提高数据的读取速度和写入速度。 3.2 MapReduce MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是用于处理大量数据的一种编程模型。MapReduce的运作方式就像这么回事儿：它先把一个超大的数据集给剁成一小块一小块，然后把这些小块分发给一群计算节点，大家一起手拉手并肩作战，同时处理各自的数据块。最后，将所有结果汇总起来得到最终的结果。 下面是一段使用MapReduce计算两个整数之和的Java代码： java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中，我们首先定义了一个Mapper类，它负责将文本切分成单词，并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢，我们捣鼓出了一个Reducer类，它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解，欢迎留言讨论！

...cd那里悄悄抓取各种数据指标，比如节点健康状况、请求响应速度、存储空间的使用情况等等，然后麻利地把这些信息实时报告给Prometheus。这样一来，我们就有了第一手的数据资料，随时掌握系统的动态啦！ yaml prometheus.yml 配置文件示例 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'etcd' static_configs: - targets: ['localhost:9101'] etcd-exporter监听端口 metrics_path: '/metrics' 同时，编写针对Etcd的Prometheus查询语句，可以让我们洞察集群性能： promql 查询过去5分钟内所有Etcd节点的平均写操作延迟 avg(etcd_request_duration_seconds_bucket{operation="set", le="+Inf"})[5m] 2. 内建诊断工具 etcdctl etcdctl 是官方提供的命令行工具，不仅可以用来与Etcd进行交互（如读写键值对），还内置了一系列诊断命令来排查问题。例如，查看成员列表、检查leader选举状态或执行一致性检查： bash 查看集群当前成员信息 etcdctl member list 检查Etcd的领导者状态 etcdctl endpoint status --write-out=table 执行一次快照以诊断数据完整性 etcdctl snapshot save /path/to/snapshot.db 此外，etcdctl debug 子命令提供了一组调试工具，比如dump.consistent-snap.db可以导出一致性的快照数据，便于进一步分析潜在问题。 3. 日志和跟踪 对于更深层次的问题定位，Etcd的日志输出是必不可少的资源。通过调整日志级别（如设置为debug模式），可以获得详细的内部处理流程。同时，结合分布式追踪系统如Jaeger，可以收集和可视化Etcd调用链路，理解跨节点间的通信延迟和错误来源。 bash 设置etcd日志级别为debug ETCD_DEBUG=true etcd --config-file=/etc/etcd/etcd.conf.yaml 4. 性能调优与压力测试 在了解了基本的监控和诊断手段后，我们还可以利用像etcd-bench这样的工具来进行压力测试，模拟大规模并发读写请求，评估Etcd在极限条件下的性能表现，并据此优化配置参数。 bash 使用etcd-bench进行基准测试 ./etcd-bench -endpoints=localhost:2379 -total=10000 -conns=100 -keys=100 在面对复杂的生产环境时，人类工程师的理解、思考和决策至关重要。用上这些监视和诊断神器，咱们就能化身大侦探，像剥洋葱那样层层深入，把躲藏在集群最旮旯的性能瓶颈和一致性问题给揪出来。这样一来，Etcd就能始终保持稳如磐石、靠谱无比的运行状态啦！记住了啊，老话说得好，“实践出真知”，想要彻底驯服Etcd这匹“分布式系统的千里马”，就得不断地去摸索、试验和改进。只有这样，才能让它在你的系统里跑得飞快，发挥出最大的效能，成为你最得力的助手。

... } // 获取配置数据 appName := viper.GetString("app.name") appVersion := viper.GetString("app.version") dbHost := viper.GetString("database.host") fmt.Printf("应用名称：%s, 版本：%s, 数据库主机：%s\n", appName, appVersion, dbHost) } 通过这种方式，我们可以在不修改代码的情况下，通过更改配置文件来改变应用的行为，极大地提高了应用的可维护性和灵活性。 四、整合环境变量与配置文件 在实际项目中，通常会结合使用环境变量和配置文件来实现更复杂的配置管理。例如，可以通过环境变量来控制配置文件的加载路径，或者根据环境变量的值来选择使用特定的配置文件： go package main import ( "os" "path/filepath" "testing" "github.com/spf13/viper" ) func main() { // 设置环境变量 os.Setenv("CONFIG_PATH", "path/to/your/config") // 读取配置文件 viper.SetConfigType("yaml") // 根据你的配置文件类型进行设置 viper.AddConfigPath(os.Getenv("CONFIG_PATH")) // 添加配置文件搜索路径 err := viper.ReadInConfig() if err != nil { log.Fatalf("Error reading config file: %v", err) } // 获取配置数据 // ... } 通过这种方式，我们可以根据不同环境（如开发、测试、生产）使用不同的配置文件，同时利用环境变量动态调整配置路径，实现了高度灵活的配置管理。 结语 GoSpring框架通过支持环境变量和配置文件的集成，为开发者提供了强大的工具来管理应用配置。哎呀，这种灵活劲儿啊，可真是帮了大忙！它就像个魔法师，能让你的开发工作变得轻松愉快，效率嗖嗖的往上窜。而且，别看它这么灵巧，稳定性却是一点儿也不含糊。不管是在哪个环境里施展它的魔法，都能保持一贯的好状态，稳如泰山。这就像是你的小伙伴，无论走到哪儿，都能给你带来安全感和惊喜，你说赞不赞？哎呀，兄弟，你懂的，现在咱们的应用就像个大家庭，人多了，事儿也杂了，对吧？这时候，怎么管好这个家庭，让每个人都各司其职，不乱套，就显得特别重要了。这就得靠咱们合理的配置管理策略来搞定。比如说，得有个清晰的分工，谁负责啥，一目了然；还得有规矩，比如更新软件得按流程来，不能随随便便；还得有监控，随时看看家里人都在干啥，有问题能及时发现。这样，咱们的应用才能健健康康地成长，不出岔子。所以，合理的配置管理策略，简直就是咱们应用界的定海神针啊！嘿，兄弟！这篇文章就是想给你开开小灶，让你能轻松掌握 GoSpring 在配置管理这块儿的厉害之处。别担心，我不会用一堆冰冷的术语把你吓跑，咱俩就像老朋友聊天一样，把这玩意儿讲得跟吃饭喝水一样简单。跟着我，你就能发现 GoSpring 配置管理有多牛逼，怎么用都顺手，让你的工作效率嗖嗖地往上涨！咱们一起探索，一起享受技术带来的乐趣吧！

...全球1.4亿余条专利数据，还可实现批量下载专利全文，大大提升了专利研究工作的效率。 同时，学术界也在探索更先进的自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术在专利信息抽取和自动识别验证码方面的应用。例如，有研究人员利用深度学习模型对专利网站的验证码进行智能识别，并结合自动化脚本实现高效、无误的批量下载。这一进展预示着未来可能实现完全自动化的专利全文下载解决方案。 此外，针对专利数据的合法合规使用，国家知识产权局近期发布了新版《专利信息公共服务体系建设方案》，强调将加强专利数据开放共享和安全保障，鼓励社会各界充分利用专利信息资源，推动技术创新与产业发展。 综上所述，无论是从实际应用工具的更新迭代，还是前沿科技的研究突破，都显示了专利全文批量下载领域的快速发展与创新实践。对于广大需要频繁查阅和分析专利全文的专业人士来说，关注这些动态不仅能提升工作效率，还能更好地适应知识产权保护环境的变化，从而在各自的领域中取得竞争优势。

...nPlan：解锁实时数据处理的秘密 嘿，朋友们！今天我要带你们一起探索一个神奇的世界——Apache Flink中的JobGraph和ExecutionPlan。这两个概念可是Flink实时数据处理架构里的大明星，有了它们，咱们就能打造出又快又稳的数据流应用啦！在这篇文章中，我们将深入探讨它们的作用，以及如何通过实际的例子来更好地理解和运用它们。 1. JobGraph 构建数据流的蓝图 首先，让我们从JobGraph开始。想一想吧，在Flink里写数据流程序的时候，其实你就是在画一幅任务的蓝图，这幅蓝图就叫JobGraph。JobGraph就像是一个虚拟的工作流程图，里面装着所有干活的小工具（我们叫它们“算子”）和数据的来源（也就是“数据源”），还有这些小工具和来源之间是怎么串在一起的。 为什么JobGraph如此重要？ - 抽象与简化：它将复杂的业务逻辑抽象成一系列简单的算子和数据流，使得开发者能够专注于核心业务逻辑，而无需关心底层的执行细节。 - 灵活性：由于它是基于算子的模型，因此可以根据需要轻松地添加、删除或修改算子，以适应不同的业务需求。 示例代码： java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream source = env.addSource(new SocketTextStreamFunction("localhost", 9999)); DataStream transformed = source.map(new MapFunction() { @Override public String map(String value) throws Exception { return value.toUpperCase(); } }); transformed.print(); env.execute("Simple Flink Job"); 这段代码展示了如何创建一个简单的Flink任务，该任务从一个Socket接收字符串数据，将其转换为大写，并打印结果。这里的source和transformed就是构成JobGraph的一部分。 2. ExecutionPlan 通往高效执行的道路 接下来，我们来看看ExecutionPlan。当你的JobGraph准备好之后，Flink会根据它生成一个ExecutionPlan。这个计划详细说明了怎么在集群上同时跑数据流，包括怎么安排任务、分配资源之类的。 为什么ExecutionPlan至关重要？ - 性能优化：ExecutionPlan考虑到了各种因素（如网络延迟、机器负载等）来优化任务的执行效率，确保数据流能够快速准确地流动。 - 容错机制：通过合理的任务划分和错误恢复策略，ExecutionPlan可以保证即使在某些节点失败的情况下，整个系统也能稳定运行。 示例代码： 虽然ExecutionPlan本身并不直接提供给用户进行编程操作，但你可以通过配置参数来影响它的生成。例如： java env.setParallelism(4); // 设置并行度为4 这条语句会影响ExecutionPlan中任务的并行执行方式。更高的并行度通常能让吞吐量变得更好，但同时也可能会让网络通信变得更复杂，增加不少额外的工作量。 3. 探索背后的秘密 JobGraph与ExecutionPlan的互动 现在，让我们思考一下JobGraph和ExecutionPlan之间的关系。可以说，JobGraph是ExecutionPlan的基础，没有一个清晰的JobGraph，就无法生成有效的ExecutionPlan。ExecutionPlan就是JobGraph的具体操作指南，它告诉你怎么把这些抽象的想法变成实实在在的计算任务。 思考与探讨： - 在设计你的Flink应用程序时，是否考虑过JobGraph的结构对最终性能的影响？ - 你有没有尝试过调整ExecutionPlan的某些参数来提升应用程序的效率？ 4. 实践中的挑战与解决方案 最后，我想分享一些我在使用Flink过程中遇到的实际问题及解决方案。 问题1：数据倾斜导致性能瓶颈 - 原因分析：数据分布不均匀可能导致某些算子处理的数据量远大于其他算子，从而形成性能瓶颈。 - 解决办法：可以通过重新设计JobGraph，比如引入更多的分区策略或调整算子的并行度来缓解这个问题。 问题2：内存溢出 - 原因分析：长时间运行的任务可能会消耗大量内存，尤其是在处理大数据集时。 - 解决办法：合理设置Flink的内存管理策略，比如增加JVM堆内存或利用Flink的内存管理API来控制内存使用。 --- 好了，朋友们，这就是我对Flink中的JobGraph和ExecutionPlan的理解和分享。希望这篇文章能让你深深体会到它们的价值，然后在你的项目里大展身手，随意挥洒！如果你有任何疑问或者想要进一步讨论的话题，欢迎随时留言交流！ 记住，学习技术就像一场旅行，重要的是享受过程，不断探索未知的领域。希望我们在数据流的世界里都能成为勇敢的探险家！

...mo.php文件中当数据处理完成以后include template('demo')，去显示页面。 五、总结 我也曾经看到过有列举出很多种的PHP模板引擎，但是我觉着phplib、smarty、Discuz!模板机制就足以说明问题了。 1.我们需要模板来做什么？ 分离程序与界面，为程序开发以及后期维护提供方便。 2.我们还在关心什么？ PHP模板引擎的效率，易用性，可维护性。 3.最后的要求什么？ 简单就是美！ 我的文章好像没有写完，其实已经写完了，我要说明的就是从PHP的模板引擎看Discuz!模板机制。分析已经完成，或许以后我会再写篇实际数据的测试供给大家参考！ Tags: none 版权声明：原创作品，欢迎转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始地址、作者信息和本声明。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42557656/article/details/115159292。 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。

...少网络延迟：通过减少数据包大小、优化编码方式、使用缓存机制等方式降低网络传输的开销。 - 选择合适的网络协议：根据实际应用场景选择HTTP、TCP或其他协议，HTTP可能在某些场景下提供更好的性能和稳定性。 2. 缓存机制 - 服务缓存：利用Dubbo的本地缓存或第三方缓存如Redis，减少对远程服务的访问频率，提高响应速度。 - 结果缓存：对于经常重复计算的结果，可以考虑将其缓存起来，避免重复计算带来的性能损耗。 3. 负载均衡策略 - 动态调整：根据服务的负载情况，动态调整路由规则，优先将请求分发给负载较低的服务实例。 - 健康检查：定期检查服务实例的健康状态，剔除不可用的服务，确保请求始终被转发到健康的服务上。 4. 参数优化 - 调优配置：合理设置Dubbo的相关参数，如超时时间、重试次数、序列化方式等，以适应不同的业务需求。 - 并发控制：通过合理的线程池配置和异步调用机制，有效管理并发请求，避免资源瓶颈。 四、实战案例 案例一：服务缓存实现 java // 配置本地缓存 @Reference private MyService myService; public void doSomething() { // 获取缓存，若无则从远程调用获取并缓存 String result = cache.get("myKey", () -> myService.doSomething()); System.out.println("Cache hit/miss: " + (result != null ? "hit" : "miss")); } 案例二：动态负载均衡 java // 创建负载均衡器实例 LoadBalance loadBalance = new RoundRobinLoadBalance(); // 配置服务列表 List serviceUrls = Arrays.asList("service1://localhost:8080", "service2://localhost:8081"); // 动态选择服务实例 String targetUrl = loadBalance.choose(serviceUrls); MyService myService = new RpcReference(targetUrl); 五、总结与展望 通过上述的实践分享，我们可以看到，Dubbo的性能优化并非一蹴而就，而是需要在实际项目中不断探索和调整。哎呀，兄弟，这事儿啊，关键就是得会玩转Dubbo的各种酷炫功能，然后结合你手头的业务场景，好好打磨打磨那些参数，让它发挥出最佳状态。就像是调酒师调鸡尾酒，得看人下菜，看场景定参数，这样才能让产品既符合大众口味，又能彰显个性特色。哎呀，你猜怎么着？Dubbo这个大宝贝儿，它一直在努力学习新技能，提升自己呢！就像咱们人一样，技术更新换代快，它得跟上节奏，对吧？所以，未来的它呀，肯定能给咱们带来更多简单好用，性能超棒的功能！这不就是咱们开发小能手的梦想嘛——搭建一个既稳当又高效的分布式系统？想想都让人激动呢！ 结语 在分布式系统构建的过程中，性能优化是一个持续的过程，需要开发者具备深入的理解和技术敏感度。嘿！小伙伴们，如果你是Dubbo的忠实用户或者是打算加入Dubbo大家庭的新手，这篇文章可是为你量身打造的！我们在这里分享了一些实用的技巧和深刻的理解，希望能激发你的灵感，让你在使用Dubbo的过程中更得心应手，共同创造分布式系统那片美丽的天空。快来一起探索，一起成长吧！

...的安全盔甲，保护你的数据安全无忧，是不是感觉整个人都精神了呢？这就是Consul，实用又给力，用起来那叫一个顺手！本文将聚焦于如何利用 Consul 的 Token 授权功能，为特定资源访问设置门槛，确保只有经过认证的用户才能访问这些资源。 二、理解 Consul Token 在开始之前，让我们先简要了解一下 Consul Token 的概念。Consul Token 是一种用于身份验证和权限控制的机制。通过生成不同的 Token，我们可以为用户赋予不同的访问权限。例如，你可以创建一个只允许读取服务列表的 Token，或者一个可以完全控制 Consul 系统的管理员 Token。 三、设置 Token 在实际应用中，我们首先需要在 Consul 中创建 Token。以下是如何在命令行界面创建 Token 的示例： bash 使用 consul 命令创建一个临时 Token consul acl create-token --policy-file=./my_policy.json -format=json > my_token.json 查看创建的 Token cat my_token.json 这里假设你已经有一个名为 my_policy.json 的策略文件，该文件定义了 Token 的权限范围。策略文件可能包含如下内容： json { "policies": [ { "name": "read-only-access", "rules": [ { "service": "", "operation": "read" } ] } ] } 这个策略允许拥有此 Token 的用户读取任何服务的信息，但不允许执行其他操作。 四、使用 Token 访问资源 有了 Token，我们就可以在 Consul 的客户端库中使用它来进行资源的访问。以下是使用 Go 语言的客户端库进行访问的例子： go package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { // 创建一个客户端实例 client, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { log.Fatal(err) } // 使用 Token 进行认证 token := "your-token-here" client.Token = token // 获取服务列表 services, _, err := client.KV().List("", nil) if err != nil { log.Fatal(err) } // 打印服务列表 for _, service := range services { fmt.Println(service.Key) } } 在这个例子中，我们首先创建了一个 Consul 客户端实例，并指定了要连接的 Consul 服务器地址。然后，我们将刚刚生成的 Token 设置为客户端的认证令牌。最后，我们调用 KV().List() 方法获取服务列表，并打印出来。 五、管理 Token 为了保证系统的安全性，我们需要定期管理和更新 Token。这包括但不限于创建、更新、撤销 Token。以下是如何撤销一个 Token 的示例： bash 撤销 Token consul acl revoke-token my_token_name 六、总结 通过使用 Consul 的 Token 授权功能，我们能够为不同的用户或角色提供细粒度的访问控制，从而增强了系统的安全性。哎呀，你知道吗？从生成那玩意儿（就是Token）开始，到用它在真实场景里拿取资源，再到搞定Token的整个使用周期，Consul 给咱们准备了一整套既周全又灵活的方案。就像是给你的钥匙找到了一个超级棒的保管箱，不仅安全，还能随时取出用上，方便得很！哎呀，兄弟，咱们得好好规划一下Token策略，就像给家里的宝贝设置密码一样。这样就能确保只有那些有钥匙的人能进屋，避免了不请自来的家伙乱翻东西。这样一来，咱们的敏感资料就安全多了，不用担心被不怀好意的人瞄上啦！ 七、展望未来 随着业务的不断扩展和复杂性的增加，对系统安全性的需求也会随之提高。利用 Consul 的 Token 授权机制，结合其他安全策略和技术（如多因素认证、访问控制列表等），可以帮助构建更加健壮、安全的分布式系统架构。嘿，你听过这样一句话没？就是咱们得一直努力尝试新的东西，不断实践，这样才能让咱们的系统在面对那些越来越棘手的安全问题时，还能稳稳地跑起来，不卡顿，不掉链子。就像是个超级英雄，无论遇到什么险境，都能挺身而出，保护好大家的安全。所以啊，咱们得加油干，让系统变得更强大，更聪明，这样才能在未来的挑战中，立于不败之地！

...，随你喜欢。 3. 数据库中间件 Node.js 可以作为数据库中间件，与数据库交互并实现数据的读取、存储和更新等功能。比如，我们可以拿起 Mongoose ORM 这个工具箱，它能帮我们牵线搭桥连上 MongoDB 数据库。然后，我们就能够借助它提供的查询语句，像玩魔术一样对数据进行各种操作，插入、删除、修改，随心所欲。 二、常用的云服务提供商及其 Node.js 开发教程 1. AWS AWS 提供了一系列的云服务，包括计算、存储、数据库、安全等等。在 AWS 上，我们可以使用 Lambda 函数来实现无服务器架构，使用 EC2 或 ECS 来部署 Node.js 应用程序。此外，AWS 还提供了丰富的 SDK 和 CLI 工具，方便我们在本地开发和调试应用程序。 2. Google Cloud Platform (GCP) GCP 提供了类似的云服务，包括 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、Cloud SQL 等等。在 GCP（Google Cloud Platform）这个平台上，咱们完全可以利用 Node.js 这门技术来开发应用程序，然后把它们稳稳地部署到 App Engine 上。这样一来，咱们就能更轻松、更方便地管理自家的应用程序，同时还能对它进行全方位的监控，确保一切运行得妥妥当当的。就像是在自家后院种菜一样，从播种（开发）到上架（部署），再到日常照料（管理和监控），全都在掌控之中。 3. Azure Azure 是微软提供的云服务平台，支持多种编程语言和技术栈。在 Azure 上，我们可以使用 Function App 来部署 Node.js 函数，并使用 App Service 来部署完整的 Node.js 应用程序。另外，Azure还准备了一整套超级实用的DevOps工具和服务，这对我们来说可真是个大宝贝，能够帮我们在管理和发布应用程序时更加得心应手，轻松高效。 接下来，我们将详细介绍如何使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序。 三、在 AWS Lambda 上使用 Node.js 构建无服务器应用程序 AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，可以让开发者无需关心服务器的操作系统、虚拟机配置等问题，只需要专注于编写和上传代码即可。在Lambda这个平台上，咱们能够用Node.js来编写函数，就像变魔术一样把函数和触发器手牵手连起来，这样一来，就能轻松实现自动执行的酷炫效果啦！ 以下是使用 Node.js 在 AWS Lambda 上构建无服务器应用程序的基本步骤： Step 1: 创建 AWS 帐户并登录 AWS 控制台 Step 2: 安装 AWS CLI 工具 Step 3: 创建 Lambda 函数 Step 4: 编写 Lambda 函数 Step 5: 配置 Lambda 函数触发器 Step 6: 测试 Lambda 函数 Step 7: 将 Lambda 函数部署到生产环境

...战，比如跨集群通信、数据一致性等问题。嘿，今天咱们就来聊聊怎么把多集群环境管得漂漂亮亮的，重点就是优化和提速！ --- 2. 多集群资源优化的基本思路 2.1 资源隔离与共享 首先，我们得明确一个问题：在多集群环境下，资源是完全隔离还是可以共享？答案当然是两者兼备！ 假设你有两个团队，一个负责前端服务，另一个负责后端服务。你可以为每个团队分配独立的集群，这样可以避免相互干扰。不过呢，要是咱们几个一起用同一个东西，比如说数据库或者缓存啥的，那肯定得有个办法让大家都能分到这些资源呀。 这里有个小技巧：使用 Kubernetes 的命名空间（Namespace）来实现资源的逻辑隔离。比如： yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: frontend-team --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: backend-team 每个团队可以在自己的命名空间内部署服务，同时通过 ServiceAccount 和 RoleBinding 来控制权限。 --- 2.2 负载均衡与调度策略 接下来，我们得考虑负载均衡的问题。你可以这么想啊，假设你有两个集群，一个在北方，一个在南方，结果所有的用户请求都一股脑地涌向北方的那个集群，把那边忙得团团转，而南方的这个呢？就只能干坐着，啥事没有。这画面是不是有点搞笑？明显不合理嘛！ Kubernetes 提供了一种叫做 Federation 的机制，可以帮助你在多个集群之间实现负载均衡。嘿，你知道吗？从 Kubernetes 1.19 开始，Federation 这个功能就被官方“打入冷宫”了，说白了就是不推荐再用它了。不过别担心，现在有很多更时髦、更好用的东西可以替代它，比如 KubeFed，或者干脆直接上手 Istio 这种服务网格工具，它们的功能可比 Federation 强大多了！ 举个栗子，假设你有两个集群 cluster-a 和 cluster-b，你可以通过 Istio 来配置全局路由规则： yaml apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: DestinationRule metadata: name: global-route spec: host: myapp.example.com trafficPolicy: loadBalancer: simple: ROUND_ROBIN 这样，Istio 就会根据负载情况自动将流量分发到两个集群。 --- 3. 性能提升的关键点 3.1 数据中心间的网络优化 兄弟们，网络延迟是多集群环境中的大敌！如果你的两个集群分别位于亚洲和欧洲，那么每次跨数据中心通信都会带来额外的延迟。所以，我们必须想办法减少这种延迟。 一个常见的做法是使用边缘计算节点。简单来说，就是在靠近用户的地理位置部署一些轻量级的 Kubernetes 集群。这样一来，用户的请求就能直接在当地搞定，不用大老远跑到远程的数据中心去处理啦！ 举个例子，假设你在美国东海岸和西海岸各有一个集群，你可以通过 Kubernetes 的 Ingress 控制器来实现就近访问： yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: edge-ingress spec: rules: - host: us-east.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: east-cluster-service port: number: 80 - host: us-west.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: west-cluster-service port: number: 80 这样，用户访问 us-east.example.com 时，请求会被转发到东海岸的集群，而访问 us-west.example.com 时，则会转发到西海岸的集群。 --- 3.2 自动化运维工具的选择 最后，我们得谈谈运维自动化的问题。在多集群环境中，手动管理各个集群是非常痛苦的。所以，选择合适的自动化工具至关重要。 我个人比较推荐 KubeFed，这是一个由 Google 开发的多集群管理工具。它允许你在多个集群之间同步资源，比如 Deployment、Service 等。 举个例子，如果你想在所有集群中同步一个 Deployment，可以这样做： bash kubectl kubefedctl federate deployment my-deployment --clusters=cluster-a,cluster-b 是不是很酷？通过这种方式，你只需要维护一份配置文件，就能确保所有集群的状态一致。 --- 4. 我的思考与总结 兄弟们，写到这里，我觉得有必要停下来聊一聊我的感受。说实话，搞多集群的管理和优化这事吧，真挺费脑子的，特别是当你摊上一堆复杂得让人头大的业务场景时，那感觉就像是在迷宫里找出口，越走越晕。但只要你掌握了核心原理，并且善于利用现有的工具，其实也没那么可怕。 我觉得，Kubernetes 的多集群方案就像是一把双刃剑。它既给了我们无限的可能性，也带来了不少挑战。所以啊，在用它的过程中，咱们得脑袋清醒点，别迷迷糊糊的。别害怕去试试新鲜玩意儿，说不定就有惊喜呢！而且呀，心里得有根弦，感觉不对就赶紧调整策略，灵活一点总没错。 最后，我想说的是，技术的世界永远没有终点。就算咱们今天聊了个痛快，后面还有好多好玩的东西在等着咱们呢！所以，让我们一起继续学习吧！

...前端开发领域，特别是数据可视化与交互设计的最新趋势和技术动态。 近期，随着Web技术的发展和用户界面需求的提升，树状结构的数据展示愈发受到重视。例如，D3.js作为一款知名的数据驱动文档生成库，不仅能够实现类似jstree的树形视图构建，还支持动态加载、动画过渡以及丰富的定制化样式，为开发者提供了更为强大且灵活的解决方案（参见https://d3js.org）。此外，Vue.js、React等现代前端框架也涌现出许多基于组件化思想设计的树形菜单组件，如Vue Tree Component、React Tree View等，它们在保持功能丰富的同时，极大地简化了集成过程，并优化了性能表现。 同时，在无障碍设计方面，各大公司及开源社区也在积极改进树形菜单的可访问性，确保视障用户能够通过屏幕阅读器等辅助工具顺畅地导航和操作树状结构数据。例如，W3C发布的ARIA规范（Accessible Rich Internet Applications）中，就详细介绍了如何正确使用aria-owns、aria-expanded等属性来增强树形结构的可访问性。 总之，无论是深入研究jstree本身的高级用法，还是关注前沿的数据可视化与交互设计技术，亦或是关注无障碍设计以提升产品普适性，都将有助于我们在实际项目中更好地运用树形菜单插件，打造更具用户体验价值的产品。

...高效的容错机制，在大数据领域备受青睐。嘿，伙计们，这篇文咱就一起钻探钻探Flink这家伙在实际生产环境里，是如何靠着它的容错机制稳稳当当地发挥作用的。咱们会手把手通过实例代码，扒开它的“内脏”，瞅瞅这背后的运作原理究竟是啥。再结合几个实实在在的应用场景，来场接地气儿的讨论。现在，大伙儿准备好，咱们这就踏入Flink的世界，亲自体验一下它是如何帮助企业在汹涌澎湃的数据海洋中，稳稳地把舵，赢得胜利的！ 二、Flink容错机制概述 1. Checkpointing与Savepoints Flink的核心容错机制基于checkpointing和savepoints。Checkpointing，这个过程就像是Flink系统的“备忘录机制”。它会时不时地把运行状态给记下来，存到一个超级稳定、不会丢数据的地方。设想一下，如果系统突然闹个小脾气，出个故障啥的，别担心，Flink能够迅速翻开最近一次顺利完成的那个“备忘录”，接着从那里继续干活儿，这样一来，处理数据的时候就能保证绝对精确无误，实现我们常说的“精确一次”语义啦。而Savepoints则是在用户自定义的时间点创建的检查点，常用于计划内的维护或作业升级等操作。 java env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒生成一个checkpoint env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); 2. 状态后端与异步快照 Flink支持多种状态后端，如MemoryStateBackend、FileSystemStateBackend和 RocksDBStateBackend等，它们负责在checkpoint过程中持久化和恢复状态。同时，Flink采用了异步快照技术来最小化checkpoint对正常数据处理的影响，确保性能和稳定性。 三、Flink容错机制实战分析 3.1 故障恢复示例 假设我们正在使用Flink处理实时交易流，如下所示： java DataStream transactions = env.addSource(new TransactionSource()); transactions .keyBy(Transaction::getAccountId) .process(new AccountProcessor()) .addSink(new TransactionSink()); 在此场景下，若某个TaskManager节点突然宕机，由于Flink已经开启了checkpoint功能，系统会自动检测到故障并从最新的checkpoint重新启动任务，使得整个应用状态恢复到故障前的状态，从而避免数据丢失和重复处理的问题。 3.2 保存及恢复Savepoints java // 创建并触发Savepoint String savepointPath = "hdfs://path/to/savepoint"; env.executeSavepoint(savepointPath, true); // 从Savepoint恢复作业 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.restore(savepointPath); 四、Flink容错机制在生产环境中的价值体现 在真实的生产环境中，硬件故障、网络抖动等问题难以避免，Flink的容错机制就显得尤为重要。它就像是企业的“守护神”，每当遇到突发状况，都能以迅雷不及掩耳之势，把系统瞬间恢复到正常状态。这样一来，业务中断的时间就能被压缩到最小，保证数据的完整性和一致性，让整体服务更加坚韧、更值得信赖，就像一位永不疲倦的超级英雄，时刻为企业保驾护航。 五、总结与思考 当我们深度剖析并实践Flink的容错机制后，不难发现它的设计之精妙与实用。Flink这个家伙可厉害了，它不仅能确保数据处理的精准无误，就像个严谨的会计师，连一分钱都不会算错。而且在实际工作中，面对各类突发状况，它都能稳如泰山，妥妥地hold住全场，为咱们打造那个既靠谱又高效的大型数据处理系统提供了强大的后盾支持。今后，越来越多的企业会把Flink当作自家数据处理的主力工具，我敢肯定，它的容错机制将在更多实际生产场景中大显身手，效果绝对会越来越赞！ 然而，每个技术都有其适用范围和优化空间，我们在享受Flink带来的便利的同时，也应持续关注其发展动态，根据业务特点灵活调整和优化容错策略，以期在瞬息万变的数据世界中立于不败之地。

...金额，存入MySQL数据库shtd_store的nationeverymonth表（表结构如下）中，然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式，查询出前5条，将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; spark.sql("select nationkey,regexp_replace(nationname,'\'','') as nationname,regionkey,regexp_replace(regionname,'\'','') as regionname,sum(totalnum) as totalorder,sum(totalprice) as totalconsumption,year,month from nationeverymonth group by nationkey,regionkey,month,nationname,year,regionname;") 我为了方便查询和之后的操作,将上面的查询结果导入到新表nationeverymonths 查表 接下来将hive中的数据导入mysql中 package com.atguigu.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject DataHiveToMySQL {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()val result=spark.sql("select from ods.nationeverymonths")val props=new Properties()props.setProperty("user","root")props.setProperty("password","123456")props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")result.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.230.132:3306/user?serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false", "nationeverymonth", props)println("导入成功")spark.stop()} } 运行可见导入成功 进入MySQL中查看结果 可见数据成功导入 接下来按照要求查询: 2.请根据dwd层表计算出某年每个国家的平均消费额和所有国家平均消费额相比较结果（“高/低/相同”）,存入MySQL数据库shtd_store的nationavgcmp表（表结构如下）中，然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、消费总额、国家表主键三列均逆序排序的方式，查询出前5条，将SQL语句与执行结果截图粘贴至对应报告中; 在解这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...棒，能让我们针对各种数据访问方式来调整优化。比如，你有没有那种属性，就是大家经常去查看，却很少动手改的？对这些，咱们可以直接开个缓存，这样每次查数据就不需要老是跑去数据库翻找了，省时又省力！这招儿，是不是挺接地气的？ 代码示例： java @Entity public class User { @Id private Long id; // 属性级缓存配置 @Cacheable private String name; // 其他属性... } 在这里，@Cacheable注解用于指定属性name应该被缓存。这就好比你去超市买东西，之前买过的东西放在了购物车里，下次再买的时候，你不用再去货架上找，直接从购物车拿就好了。这样省去了走来走去的时间，是不是感觉挺方便的？同理，在访问User对象的name属性时，如果已经有缓存了，就直接从缓存里取，不需要再跑一趟数据库，效率高多了！ 三、局部缓存详解 局部缓存（Local Cache）是一种更高级的缓存机制，它允许我们在应用程序的特定部分（如一个服务层、一个模块等）内部共享缓存实例。哎呀，这个技术啊，它能帮咱们干啥呢？就是说，当你一次又一次地请求相同的信息，比如浏览网页的时候，每次都要重新加载一堆重复的数据，挺浪费时间的对不对？有了这个方法，就像给咱们的电脑装了个超级省电模式，能避免这些重复的工作，大大提升咱们上网的速度和效率。特别是面对海量的相似查询，效果简直不要太明显！就像是在超市里买东西，你不用每次结账都重新排队，直接走绿色通道，是不是感觉轻松多了？这就是这个技术带来的好处，让我们的操作更流畅，体验更棒！ 代码示例： java @Service public class UserService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache userCache = new LocalCache<>(sessionFactory, User.class, String.class); public String getNameById(Long userId) { return userCache.get(userId, User.class.getName()); } public void setNameById(Long userId, String name) { userCache.put(userId, name); } } 在这段代码中，UserService类使用了LocalCache来缓存User对象的name属性。哎呀，你知道不？咱们这里有个小妙招，每次想查查某个用户ID对应的用户名时，就直接去个啥叫“缓存”的地方翻翻，速度快得跟闪电似的！这样就不需要再跑回那个大老远的数据库里去找了。多省事儿啊，对吧？ 四、属性级缓存与局部缓存的综合应用 在实际项目中，通常需要结合使用属性级缓存和局部缓存来达到最佳性能效果。例如，在一个高并发的电商应用中，商品信息的查询频率非常高，而商品的详细描述可能很少改变。在这种情况下，我们可以为商品的ID和描述属性启用属性级缓存，并在商品详情页面的服务层中使用局部缓存来存储最近访问的商品信息，从而实现双重缓存优化。 综合应用示例： java @Entity public class Product { @Id private Long productId; @Cacheable private String productName; @Cacheable private String productDescription; // 其他属性... } @Service public class ProductDetailService { @Autowired private SessionFactory sessionFactory; private final LocalCache productCache = new LocalCache<>(sessionFactory, Product.class); public Product getProductDetails(Long productId) { Product product = productCache.get(productId); if (product == null) { product = loadProductFromDB(productId); productCache.put(productId, product); } return product; } private Product loadProductFromDB(Long productId) { // 查询数据库逻辑 } } 这里，我们为商品的名称和描述属性启用了属性级缓存，而在ProductDetailService中使用了局部缓存来存储最近查询的商品信息，实现了对数据库的高效访问控制。 五、总结与思考 通过上述的讨论与代码示例，我们可以看到属性级缓存与局部缓存在Hibernate中的应用不仅可以显著提升应用性能，还能根据具体业务场景灵活调整缓存策略，实现数据访问的优化。在实际开发中，理解和正确使用这些缓存机制对于构建高性能、低延迟的系统至关重要。哎呀，你知道不？随着数据库这玩意儿越来越牛逼，用它的人也越来越多，那咱们用来提速的缓存方法啊，肯定也会跟着变花样！就像咱们吃东西，以前就那么几种口味，现在五花八门的，啥都有。开发大神们呢，就得跟上这节奏，多看看新技术，别落伍了。这样啊，咱们用的东西才能越来越快，体验感也越来越好！所以，关注新技术，拥抱变化，是咱们的必修课！