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Etcd
... 2. 实施并行清理机制 设计一个系统级别的时间线清理逻辑,确保同一时间点的数据不会被重复清理。 代码示例: go // 清理逻辑函数 func cleanupLogs() error { // 根据时间戳进行清理,避免冲突 // 实现细节略去 return nil } 3. 引入审计跟踪 对于关键操作,如日志清理,记录详细的审计日志,便于事后审查和问题定位。 代码示例: go // 审计日志记录函数 func auditLog(operation string, timestamp time.Time) { // 记录审计日志 // 实现细节略去 } 六、总结与反思 通过上述策略和代码示例的讨论,我们可以看到在Etcd集群中管理日志清理策略时,需要细致考虑各种潜在的冲突和影响。哎呀,你得知道,咱们要想在项目里防住那些让人头疼的策略冲突,有几个招儿可使。首先,咱们得搞个版本控制系统,就像有个大本营,随时记录着每个人对代码的修改,这样就算有冲突,也能轻松回溯,找到问题源头。然后,咱还得上个并行清理机制,就像是给团队的工作分配任务时,能确保每个人都清楚自己的责任,不会乱了套,这样就能大大减少因为分工不明产生的冲突。最后,建立一个审计跟踪系统,就相当于给项目装了个监控,每次有人改动了什么,都得有迹可循,这样一来,一旦出现矛盾,就能快速查清谁是谁非,解决起来也快多了。这三招合在一起,简直就是防冲突的无敌组合拳啊!嘿,兄弟!你得知道,监控和评估清理策略的执行效果,然后根据实际情况灵活调整,这可是保证咱们系统健健康康、高效运作的不二法门!就像咱们打游戏时,随时观察自己的状态和环境变化,及时调整战术一样,这样才能稳坐钓鱼台,轻松应对各种挑战嘛! --- 通过本文的探讨,我们不仅深入理解了Etcd集群日志清理策略的重要性和可能遇到的挑战,还学习了如何通过实际的代码示例来解决策略冲突,从而为构建更稳定、高效的分布式系统提供了实践指导。
2024-07-30 16:28:05
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飞鸟与鱼
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...,1.接收数据,2.处理数据,3.写入数据库,当然三个功能是不同的内容,只是大体结构相同。我目前见得最多的是这样分,直接按3个功能分成3个任务,一种是一个功能的一部分分成一个任务,也就是分下来有6个任务。 这里我有点微微的吐嘲一下分成6个任务的坏处。我们先说一下好处。 1.3个人每个人拿3个小任务,任务显得小,对他们压力小一些。 2.每个人处理自己的3个任务类似,可能处理整速度快,而且分配时按善长哪一块分配哪一块的方式,较为合理。 下面说一下坏处,我认为还是弊大于利,下面列一些坏处(因为目前公司就是很多这样分配的任务) 1.3部分功能,3个文档,如果分给3个人来做,那么每个人都要求很精确的理解文档的意思,然后找出自己要做的部分来处理。 2.3个人看3个文档,假设每个文档由一个设计人员设计,那么这3个设计人员都要与3个开发人员产生沟通(所以沟通成本约为第一种方安的3倍,可能小于3倍) 3.开发人员在这种做多个相似(我们假设相似,其实这些问题因该由一个好的架构设计来处理)的编码情况下容易厌倦,产生复制修改代码的情况。 4.还有一部分成本前面3点都没有说到,也是沟通的成本,也就是一个功能里面的三个部分的衔接问题,也就是每个功能模块多了2个开发人员的沟通,也就是多出6个单位沟通成本。 先就说这么几点吧。但是我觉得已经很致命了,公司经常出现重复的沟通,就是上面所说的一个设计人员要同多个开发说明一件事情,而且不是在一起说,是开发在参与到开发过程中时,反馈回去,然后只有同这个开发沟通,可能与每个开发沟通的内容有一部分不是重复的,但是他们的设计内容都是一个模块当中的。而且公司经常出来开发与开发的衔接部分的沟通,有分歧时也会叫设计人员参与进来。所以这样分配的最大的成本就是沟通上面的成本,或者是变更方面的成本最大,比如一个功能模块有要变动,那么可能要通知3个开发人员。要是第一种方案可能就通知一个开发人员就行了。这里也不是说其他的人员不通知,我这里的意思是通知的力度是不一样的,如果是一个责任矩阵(Responsibility Matrix)来看的话,可能这种一点的方案会3个开发人员A,一个组长R,其它人员I。如果是上面一种方案那么可能是1个开发人员A,一个组长R,其它人员I.这里我也就是想说明他们的力度是不一样的。当然成本肯定也不一样。 插入:(我打算在以后的文章中加入插入系列,主要用于解释一些我认为比较有趣,或者有用,或者对我对大家来说可能陌生,但是有印像,本人也是通过查询总结出来的一些东西,多数为一些名词解释) 插入: 责任矩阵 责任矩阵是以表格形式表示完成工作分解结构中工作细目的个人责任方法。这是在项目管理中一个十分重要的工具,因为他强调每一项工作细目由谁负责,并表明每个人的角色在整个项目中的地位。制定责任色(RACI)(R=Responsible,A=Accountable,C=Consulted,I=Informed)。 插入后面继续说,刚才已经吐槽了一下一种方案的坏处,所以我认为对于分解还是逃不过模块,一个人做不下来的大模块,分解成小模块,每个模块主要就是IPO,输入什么,做什么事,出输什么,模块接口要设计好,这样一个一个的装配上就是一个大的系统,而不是把一个模块的类似部分或者说一个独立的功能模块再来分开。最小的模块我们就是函数,或者现在面向对象可以说类,但是细化下来的思想面向过程还是有用处的。这里我就强调一点,现代的设计中多用接口这个东西吧,你慢慢会发现他有很大的用处的。 总结:从昨天下午开始写这个,今天才完成中间有断开,所以可能思路不太清析,但是主要说的一点就是工作分解结构里面的一小部分内容,说了说两种分解方式的优劣。建议大家以接口设计,功能模块,类等去处理分解任务。 转载于:https://www.cnblogs.com/gw2010/p/3781447.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34253126/article/details/94304775。 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。
2023-07-29 21:22:45
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Impala
...一个既能快速响应又能处理大数据的小伙伴,Impala绝对是你的菜!嘿,你知道吗?Impala的厉害之处在于它有个超酷的设计理念!那就是不让那些中间的数据白白地躺在那儿不动,而是尽可能地让所有的任务一起并肩作战。这样一来,不管你的数据有多大,Impala都能像小菜一碟一样,高效地完成查询,让你的数据分析快人一步!是不是超级牛逼啊?然而,要充分发挥Impala的潜力,硬件配置的选择与优化至关重要。嘿,兄弟!这篇大作就是要好好扒一扒 Impala 这个家伙的查询速度和咱们硬件设备之间的那点事儿。咱们要拿真实的代码例子来说明,怎么才能把这事儿给整得既高效又顺溜。咱们得聊聊,怎么根据你的硬件配置,调整 Impala 的设置,让它跑起来更快,效率更高。别担心,咱们不会用一堆干巴巴的术语让你头疼,而是用一些接地气的语言,让你一看就懂,一学就会的那种。准备好了吗?咱们这就开始,探索这个神秘的关系,找出最佳的优化策略,让你的查询快如闪电,流畅如丝! 1. Impala查询性能的关键因素 Impala的性能受到多种因素的影响,包括但不限于硬件资源、数据库架构、查询优化策略等。硬件配置作为基础,直接影响着查询的响应时间和效率。 - 内存:Impala需要足够的内存来缓存查询计划和执行状态,同时存储中间结果。内存的大小直接影响到并行度和缓存效果,进而影响查询性能。 - CPU:CPU的计算能力决定了查询执行的速度,尤其是在多线程环境下。合理的CPU分配可以显著提升查询速度。 - 网络:数据存储和计算之间的网络延迟也会影响查询性能,尤其是在分布式环境中。优化网络配置可以减少数据传输时间。 2. 实例代码 配置与优化 接下来,我们通过一段简单的代码实例,展示如何通过配置和优化来提升Impala的查询性能。 示例代码:查询性能调优配置 python 假设我们正在使用Cloudera Manager进行配置管理 调整Impala节点的内存配置 cloudera_manager.set_impala_config('memory', { 'query_mem_limit': '2GB', 根据实际需求调整查询内存限制 'coordinator_memory_limit': '16GB', 协调器的最大内存限制 'executor_memory_limit': '16GB' 执行器的最大内存限制 }) 调整CPU配额 cloudera_manager.set_impala_config('cpu', { 'max_threads_per_node': 8, 每个节点允许的最大线程数 'max_threads_per_core': 2 每个核心允许的最大线程数 }) 开启并行查询功能 cloudera_manager.set_impala_config('parallelism', { 'default_parallelism': 'auto' 自动选择最佳并行度 }) 运行查询前,确保表数据更新已同步到Impala cloudera_manager.refresh_table('your_table_name') cloudera_manager.compute_stats('your_table_name') print("配置已更新,查询性能调优已完成。") 这段代码展示了如何通过Cloudera Manager调整Impala节点的内存限制、CPU配额以及开启自动并行查询功能。通过这样的配置,我们可以针对特定的查询场景和数据集进行优化,提高查询性能。 3. 性能监控与诊断 为了确保硬件配置达到最佳状态,持续的性能监控和诊断至关重要。利用Impala自带的诊断工具,如Explain Plan和Profile,可以帮助我们深入了解查询执行的详细信息,包括但不限于执行计划、CPU和内存使用情况、I/O操作等。 Examine Plan 示例 bash 使用Explain Plan分析查询执行计划 impala-shell> EXPLAIN SELECT FROM your_table WHERE column = 'value'; 输出的结果将展示查询的执行计划,帮助识别瓶颈所在,为后续的优化提供依据。 4. 结语 Impala的查询性能与硬件配置息息相关,合理的配置不仅能提升查询效率,还能优化资源利用,降低运行成本。通过本文的探讨和示例代码的展示,希望能够激发读者对Impala性能优化的兴趣,并鼓励大家在实践中不断探索和尝试,以实现大数据分析的最佳效能。嘿,兄弟!你得明白,真正的硬仗可不只在找答案,而是在于找到那个对特定工作环境最合适的平衡点。这事儿啊,一半靠的是技巧,另一半还得靠点智慧。就像调鸡尾酒一样,你得知道加多少冰,放什么酒,才能调出那个完美的味道。所以,别急着去死记硬背那些公式和规则,多琢磨琢磨,多试试错,慢慢你会发现,找到那个平衡点,其实挺像在创作一首诗,又像是在解一道谜题。
2024-08-19 16:08:50
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晚秋落叶
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...anager需要特殊处理,通过findFirstVisibleItemPositions和findLastVisibleItemPositions方法获取当前屏幕上所有span内的首尾可见item位置,再进一步确定并遍历整个屏幕内可见的所有子view进行曝光统计。
2023-07-29 13:55:00
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...之后,暂时看不出什么异常,但是电脑经常会卡死,就是屏幕亮着啥也点不动,B站也一堆改装翻车的,后来把三星980pro换到了3.0的口,问题就没在发生过了。从此Dell的不兼容性就给我留下了深深的印象。 最近,我们办公室的服务器噪音巨大,从开机键按下的一刻起就是飞机起飞状态。一看牌子:好家伙,Dell的!!!那没事了…Giao~ 还是抱有一丝希望地去网上搜了一下,果然是因为硬件设备的原因,T640无法识别3090,进而无法自适应调整风扇转速。Dell,不愧是你! 经过较为漫长的搜索调试,最后终于对风扇转速实现了较为方便的手动控制,下面对这个过程进行一下梳理。 -------------------------------------------------------------------------------------分界线------------------------------------------------------------------------------------- 1.首先是参考了这一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/336990051 主要介绍了两种方式解决这个问题: 使用racadm温度调控,但是配置教程是Ubuntu16.04下的,过程中有些linux语句在18.04中运行报错,本身对linux就不是很熟,然后我果断放弃。 更新BIOS 和IDRAC,他2022年3月3日通过更新版本,实现了风扇转速的控制,但是我2022年6月,按照他给的下载版本,更新了,发现没用啊??!!回退版本没用,更新版本也没用,就很离谱,难道因为他是2080ti,我是3090的问题??操作步骤如下: 参考该博客对服务器IDRAC配置 https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000177212,查看解决方案中的开机自检期间为F2进行配置 配置好后,在服务器后后面有个IDRAC的网线插口,用网线与笔记本连接,连接成功后会显示未识别网络(如果是红叉的话是没有连接成功,检查上一步,尝试关机重启等),修改IP地址,跟上一步设置的服务器IP在同一网段,不是同一IP!!,比如服务器是192.168.0.120,笔记本可以设置192.168.0.100。(https://new.qq.com/omn/20210119/20210119A01ROV00.html) IE浏览器打开192.168.0.100网址,提示不安全,然后忽略掉,输入账号密码就可以进去了 进去后在下图位置,上传更新文件进行安装。 2.后面又看到一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_36810544/article/details/115734795这篇博客比上边那篇早,应该是有参考吧,说是更新版本就行了,然并卵啊,可能是因为他是Ubuntu20.04,我是18.04的原因? 3.最后没招了,用IPMITOOL手动调节吧,参考了博客:https://blog.51cto.com/u_15072918/4392813 这篇博客也是更新后仍然无法识别3090(实际上我下的新版本的IDRAC是可以识别出有GPU的,但是还是显示不可用哇),所以就把IDRAC的版本回退到3.30以下使用IPMITOOL进行行手动调节转速了。 具体步骤如下: 将IDRAC回退到3.30版本,下载地址:https://www.dell.com/support/home/zh-cn/drivers/driversdetails 有的版本IDRAC可能需要把IMPI取消禁用,就在笔记本访问的IP地址的网页里修改即可,应该是在IDRAC设置中,没找到的话应该是不需要操作。 下载IPMITOOLWIN版本程序后解压,终端cd进入该文件夹,然后运行ipmitool命令: 关闭自动控制:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 服务器地址 raw 0x30 0x30 0x01 0x00 设置风扇转速:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 192.168.0.120 raw 0x30 0x30 0x02 0xff 0x64 ,最后两位对应16进制的风扇转速。64对应100%。 3.转速现在是可以手动调节了,但是每次都要执行终端命令太麻烦了,然后我写了一个小的gui界面,可以更方便地对风扇转速进行调节。界面如下,可以通过+和-增加和降低风速,也可以设定数值进行Set。 为了防止过热,最低风扇转速设置成了30%。需要注意:这个文件中IDRAC的IP必须是192.168.0.120才可以。 本文就先写到这里了,调节软件如果有需求的话可以后续上传,我在程序中也放了IPMITOOLWIN的文件,不需要再进行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 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。
2023-02-24 14:29:07
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...结合更先进的身份验证机制,如多因素认证、生物识别等,以适应更严格的数据安全策略。同时,边缘计算和物联网设备的快速发展也将催生出对轻量化、低功耗环境下SFTP协议的新需求和应用场景。 总之,深入理解和熟练运用SFTP及其实现工具,将有助于我们在保障数据安全的前提下,高效完成跨系统、跨网络的文件传输任务,紧跟时代步伐,应对日益严峻的信息安全挑战。
2023-04-04 09:43:38
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...参数值,同时也提供了处理结果集映射到Java对象的方法,实现了ORM(对象关系映射)功能。
2023-09-05 11:56:25
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c++
...开源库,涵盖了从图形处理到网络通信等多个领域,极大地降低了开发者的学习门槛和技术壁垒。 此外,随着元宇宙概念的兴起,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正逐渐成为新的热点。一些高校和研究机构正在积极开展相关领域的研究,试图解决硬件性能瓶颈及用户体验等问题。例如,某大学实验室开发了一套基于SLAM技术的室内导航系统,能够在复杂环境中实现高精度定位,为未来的智能城市建设奠定了基础。 值得注意的是,在全球范围内,各国政府都在加大对科技创新的支持力度。美国出台了多项鼓励高科技产业发展的政策,而欧盟则推出了《数字服务法案》,旨在规范互联网平台的行为,保护用户隐私权。这些举措无疑将进一步推动全球科技生态的发展,为程序员们创造更多机会。 综上所述,无论是技术创新还是政策支持,都表明当前正处于一个充满机遇的时代。对于程序员而言,保持对新技术的关注,并不断提升自身技能,将是适应未来挑战的关键所在。
2025-03-25 15:39:59
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幽谷听泉_
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...发的SSNG多源数据处理平台,是完全自研的新一代面向行为集成的位置数据处理系统。平台沉淀海量信令处理过程中的长期经验,着力解决影响数据输出质量的核心堵点,可兼容类似信令的多种LBS数据源接入并实现自动化、标准化输出数据结果。 技术说明 SSNG多源数据处理平台技术创新部分包括: 行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。 行为集成:将用户的行为矩阵,结合搜集沉淀的土地利用&地物POI数据,为用户的驻留、出行信息赋予具体的目的,便于后续的场景化分析。 人车匹配:结合车联网LBS数据,将轨迹重合度高的“人-车”用户对,通过轨迹伴随算法识别出来,可用于判断用户的车辆保有情况。 路径拟合:解决信令数据定位不连续和受限基站布设密度等问题,引入路网拓扑数据,将用户出行链还原至真实道路上,并确定流向及关键转折点,以便于判断出行方式。 出行洞察:利用信令数据、基站数据,匹配地铁网络、高铁网络,通过机器学习算法,判定用户出行时使用的出行方式。 基于SSNG多源数据处理平台,可实现的技术突破包括: 1)全国长时序人口流动监测技术 针对运营商信令数据以及spark分布式计算平台的特点,独创了处理运营商信令数据的双层计算框架,填补了分布式机器学习方法处理运营商信令数据的空白,实现了大规模高效治理运营商大数据的愿景;研发了人口流动与现代大数据技术相结合的宏观监测仿真模型。 基于以上技术构建了就业、交通、疫情、春运等一系列场景模型,并开发了响应决策平台,实现了对我国人口就业、流动及疫情影响的全域实时监测。 2)全国长时序人口流动预测技术 即人口流动的大尺度OD预测技术,研发了人口跨区域流动OD预测模型,解决了信令大数据在量化模拟大尺度人口流动中的技术难题,形成了对全国人口流动在日、周、月不同时间段和社区、乡镇、县市不同地理尺度进行预测的先进技术,实现了2020年新冠疫情后全国返城返岗和2021年全国春节期间人口流动的高精度预测。 3)实时人口监测 实时人口监测是通过对用户手机信令进行实时处理、计算和分析,得出指定区域的实时人口数量、特征和迁徙情况。包括区域人口密度、人口数量、人口结构、人口来源、人口画像、人口迁徙、职住分析、人口预测等信息。 4)超强数据处理及AI能力 引入Bitmap大数据处理算法及Pilosa数据库集群,采用实时流式计算,集成Kafka、redis、RabbitMQ等分布式大数据处理组件,搭建自有信令大数据处理平台,使用百亿计算go-kite架构,实现毫秒级响应,实时批量处理数据达500000条 /秒,每天可处理1000亿条数据。集成AI分析能力(A/B轨),有效避免了运营商数据采集及传输过程中的时延及中断情况,大幅提高数据结果的实时性。 已获专利情况: 专利名称 专利号 出行统计方法、装置、计算机设备和可读存储介质 ZL 2020 1 0908424.3 信令数据匹配方法、装置及电子设备 ZL 2019 1 1298869.8 轨道交通用户识别方法和装置 ZL 2019 1 0755903.3 公共聚集事件识别方法、装置、计算机设备及存储介质 ZL 2020 1 1191917.6 广域高铁基站识别方法、装置、服务器及存储介质 ZL 2020 1 1325543.2 相关荣誉: 2021地理信息科技进步奖一等奖、中国测绘学会科技进步奖特等奖、2021数博会领先科技成果奖、兼容系统创新应用大赛大数据专项赛优秀奖。 开发团队 ·带队负责人:陶周天 公司CTO,北京大学理学学士。长期任职于微软等世界500强企业,曾任上市公司优炫软件VP,具备丰富的IT架构、数据安全、数据分析建模、机器学习、项目管理经验。牵头组织突破多个技术难题(人地匹配、人车匹配、室内基站优化、行为集成AI等),研发一系列技术专利。 ·团队其他重要成员:刘祖军 高级算法工程师,美国爱荷华大学计算机科学本硕,曾任职于美国俄亥俄州立大学研究院。 ·隶属机构:智慧足迹 智慧足迹数据科技有限公司是中国联通控股,京东科技参股的专业大数据及智能科技公司。公司依托中国联通卓越的数据资源和5G能力,京东科技强大的人工智能、物联网等技术和“产业X科技”能力,聚焦“人口+”大数据,连接人-物-企,成为全域数据智能科技领先服务商。 公司以P·A·Dt为核心能力,面向数字政府、智慧城市、企业数字化转型广大市场主体,专注经济治理、社会治理和企业数字化服务,构建“人口+”七大多源数据主题库,提供“人口+” 就业、经济、消费、民生、城市、企业等大数据产品平台,服务支撑国家治理现代化和国家战略,推动经济社会发展。 目前,公司已服务国家二十多个部委及众多省市政府、300+城市规划、知名企业和高校等智库、国有及股份制银行等数百家头部客户,已建成全球最强大的手机信令处理平台,是中国就业、城规、统计等领域大数据领先服务商。 相关评价 新一代SSNG多源大数据处理平台,提升了手机信令数据在空间数据计算的精度,信令处理结果对室内场景更具敏锐性,在区域范围的职住人群空间分布更加接近实际情况。 ——某央企大数据部技术负责人 新一代SSNG多源大数据处理平台,可处理实时及历史信令数据,应对不同客户应用场景。并且根据长时间序列历史数据实现人口预测,为提高数据精度可对接室内基站数据,从而提供更加准确的人员定位。 ——某企业政府事业部总监 提示:了解更多相关内容,点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该机构官网。 《2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》 《2021中国数据智能产业图谱3.0升级版》 《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》 《2021中国数据智能产业发展研究报告》 ❷ 创新服务企业榜 ❸ 创新服务产品榜 ❸ 最具投资价值榜 ❺ 创新技术突破榜 ☆条漫:《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好!》 联系数据猿 北京区负责人:Summer 电话:18500447861(微信) 邮箱:summer@datayuan.cn 全国区负责人:Yaphet 电话:18600591561(微信) 邮箱:yaphet@datayuan.cn 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/YMPzUELX3AIAp7Q/article/details/122314407。 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。
2023-07-01 09:57:01
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Apache Solr
如何处理Apache Solr的分布式故障? 引言 在构建高性能、可扩展的搜索解决方案时,Apache Solr是一个不可或缺的工具。哎呀,你知道的,当我们的生意越做越大,手里的数据越来越多的时候,以前那个单打独斗的小集群可能就撑不住了。就像一个人跑步,跑得再快也总有极限;但要是换成一队人,分工合作,那可就不一样了。这时候,分布式Solr集群就成了我们的最佳选择。想象一下,就像足球场上的球员,各司其职,传球配合,效率不是一般地高嘛!这样,我们就能够更好地应对大数据时代的挑战了。然而,分布式系统并非无懈可击,它同样面临着各种故障,包括网络延迟、节点宕机、数据一致性等问题。本文旨在探讨如何有效处理Apache Solr的分布式故障,确保搜索服务的稳定性和高效性。 第一部分:理解分布式Solr的架构与挑战 在开始讨论故障处理之前,我们先简要了解一下分布式Solr的基本架构。一个典型的分布式Solr集群由多个Solr服务器组成,这些服务器通过ZooKeeper等协调服务进行通信和状态管理。哎呀,你知道的,这种设计就像是给Solr实例装上了扩音器,这样我们就能在需要的时候,把声音(也就是数据处理能力)调大了。这样做的好处呢,就是能应对海量的数据和人们越来越快的查询需求,就像饭馆里客人多了,厨师们就分工合作,一起炒菜,效率翻倍嘛!这样一来,咱们就能保证不管多少人来点菜,都能快速上桌,服务不打折! 挑战: - 网络延迟:在分布式环境中,网络延迟可能导致响应时间变长。 - 节点故障:任何节点的宕机会影响集群的整体性能。 - 数据一致性:保持集群内数据的一致性是分布式系统的一大挑战。 - 故障恢复:快速而有效地恢复故障节点是维持系统稳定的关键。 第二部分:故障检测与响应 1. 监控与警报系统 在分布式Solr集群中,监控是关键。哎呀,用Prometheus或者Grafana这些小玩意儿啊,简直太方便了!你只需要轻轻一点,就能看到咱们的Solr集群在忙啥,比如CPU是不是快扛不住了,内存是不是快要溢出来了,或者是那些宝贝索引大小咋样了。这不就跟咱家里的监控摄像头似的,随时盯着家里的动静,心里有数多了!哎呀,你得留个心眼儿啊!要是发现啥不对劲儿,比如电脑的处理器忙个不停,或者是某个索引变得特别大,那可得赶紧动手,别拖着!得立马给咱的监控系统发个信号,让它提醒咱们,好让我们能快刀斩乱麻,把问题解决掉。这样子,咱们的系统才能健健康康地跑,不出幺蛾子。 代码示例: python from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway registry = CollectorRegistry() gauge = Gauge('solr_cpu_usage', 'CPU usage in percent', registry=registry) gauge.set(75) push_to_gateway('localhost:9091', job='solr_monitoring', registry=registry) 这段代码展示了如何使用Prometheus将Solr CPU使用率数据推送到监控系统。 2. 故障检测与隔离 利用ZooKeeper等协调服务,可以实现节点的健康检查和自动故障检测。一旦检测到节点不可用,可以自动隔离该节点,避免其影响整个集群的性能。 第三部分:数据恢复与重建 1. 快照与恢复 在Solr中,定期创建快照是防止数据丢失的有效手段。一旦发生故障,可以从最近的快照中恢复数据。哎呀,你知道的,这个方法可是大大提高了数据恢复的速度!而且呢,它还能帮咱们守住数据,防止那些无法挽回的损失。简直就像是给咱的数据上了双保险,既快又稳,用起来超安心的! 代码示例: bash curl -X PUT 'http://localhost:8983/solr/core1/_admin/persistent?action=CREATE&name=snapshot&value=20230701' 这里通过CURL命令创建了一个快照。 2. 数据重建 在故障节点恢复后,需要重建其索引数据。Solr提供了/admin/cores?action=REBUILD接口来帮助完成这一任务。 第四部分:性能优化与容错策略 1. 负载均衡 通过合理分配索引和查询负载,可以提高系统的整体性能。使用Solr的路由策略,如query.routing,可以动态地将请求分发到不同的节点。 代码示例: xml : AND json round-robin 2. 失败重试与超时设置 在处理分布式事务时,合理的失败重试策略和超时设置至关重要。这有助于系统在面对网络延迟或短暂的节点故障时保持稳定。 结语 处理Apache Solr的分布式故障需要综合考虑监控、警报、故障检测与隔离、数据恢复与重建、性能优化以及容错策略等多个方面。哎呀,小伙伴们!要是我们按照这些招数来操作,就能让Solr集群变得超级棒,既稳定又高效,保证咱们的搜索服务能一直在线,质量杠杠的,让你用起来爽歪歪!这招真的挺实用的,值得试试看!嘿,兄弟!听好了,预防胜于治疗这句老话,在分布式系统的管理上同样适用。咱们得时刻睁大眼睛,盯着系统的一举一动,就像看护自家宝贝一样。定期给它做做小保养,检查检查,确保一切正常运转。这样,咱们就能避免大问题找上门来,让系统稳定运行,不给任何故障有机可乘的机会。
2024-08-08 16:20:18
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风中飘零
Kibana
...知名电商公司因未妥善处理历史订单数据,导致用户隐私泄露事件频发,引发了公众对数据安全和隐私保护的高度关注。这一事件再次提醒我们,在追求数据价值的同时,必须高度重视数据的合规性和安全性。 与此同时,国内某大型互联网企业也宣布将全面升级其数据管理体系,引入更加严格的数据保留策略。该公司计划在未来两年内,通过优化索引生命周期策略,确保敏感数据在规定时间内被彻底清除,同时加强对冷存储数据的加密保护。此举不仅符合最新的数据保护法规要求,也为其他企业提供了一个值得借鉴的范例。 从技术层面来看,数据保留策略不仅仅是简单的数据删除,而是涉及数据分类、存储分级、权限控制等多个方面的综合管理。专家指出,企业应当根据自身业务特点制定个性化的数据保留方案,避免一刀切的做法。例如,对于金融行业的交易记录,可能需要长期保存以便审计追踪;而对于社交媒体平台上的用户评论,则可以根据算法评估其活跃度,定期清理低价值内容。 此外,随着全球范围内数据主权意识的增强,各国政府纷纷出台更为严格的法律法规。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)就是一个典型代表,它明确规定了个人数据的收集、使用、存储和传输标准,并赋予用户更多的知情权和控制权。在中国,《个人信息保护法》的实施同样对企业提出了更高的合规要求。因此,企业在制定数据保留策略时,必须充分考虑国际国内的法律框架,确保合法合规运营。 总之,数据管理不仅是技术问题,更是战略问题。只有通过科学合理的数据保留策略,才能在保障业务发展的同时,赢得客户信任和社会认可。未来,随着人工智能、区块链等新兴技术的发展,数据管理将迎来更多创新机遇和挑战。企业和机构需要持续关注行业动态,不断提升自身的数据治理能力,以适应快速变化的技术环境。
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
JSON
... 4. 如何优雅地处理这种错误? 既然知道了问题所在,接下来就是解决问题的时候啦!别急,咱们可以从以下几个方面入手: 4.1 检查与验证 首先,最直接的办法就是仔细检查你的JSON数据。如果怀疑有问题,可以使用在线工具进行验证。比如著名的[JSONLint](https://jsonlint.com/),它可以帮你快速找出格式错误的地方。 4.2 使用正确的编辑器 选择一款适合的代码编辑器也很重要。像VS Code这样的工具不仅支持语法高亮,还能实时检测JSON格式是否正确。如果你发现等号突然冒出来,编辑器通常会立即提醒你。 4.3 编写自动化测试 对于经常需要处理JSON数据的项目,建议编写一些自动化测试脚本来确保数据格式无误。这样即使出现错误,也能第一时间发现并修复。 示例代码:简单的JSON验证函数 python import json def validate_json(data): try: json.loads(data) print("JSON is valid!") except ValueError as e: print(f"Invalid JSON: {e}") 测试用例 valid_json = '{"name": "Alice", "age": 25}' invalid_json = '{"name=Alice", "age=25"}' validate_json(valid_json) 输出: JSON is valid! validate_json(invalid_json) 输出: Invalid JSON: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) --- 5. 总结 保持警惕,远离坑点 好了,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,希望大家对JSON解析中的冒号变等号问题有了更深刻的认识。嘿,听好了,这事儿可别小瞧了!哪怕就是一个不起眼的小标点,都有可能让整套系统“翻车”。细节这东西啊,就像是搭积木,你要是漏掉一块或者放歪了,那整个塔就悬乎了。所以呀,千万别觉得小地方无所谓,它们往往是关键中的关键! 最后,我想说的是,学习编程的过程就是不断踩坑又爬出来的旅程。遇到问题不可怕,可怕的是我们不去面对它。只要多加练习,多积累经验,相信每个人都能成为高手!加油吧,小伙伴们! 如果你还有其他疑问,欢迎随时来找我讨论哦~咱们下次再见啦!
2025-03-31 16:18:15
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半夏微凉
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...中,且通过轻量级通信机制相互协作。在文章中,架构师可能会设计微服务架构来实现系统的高扩展性和灵活性。 持续集成/持续部署(CI/CD) , 一种软件开发实践,通过自动化的构建和测试流程,确保代码修改后能够迅速、频繁地构建、测试和部署,从而加快软件迭代速度和减少错误。技术经理可能会关注团队如何采用CI/CD工具提高开发效率。
2024-05-10 13:13:48
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...和一个双核 64 位处理器。 因此,Lubuntu 团队将不再设置最低的系统需求,也不再主要关注旧硬件。尽管 LXQt 仍然是一个轻量级的、经典而不失精致的、功能丰富的桌面环境。 在 Lubuntu 20.04 LTS 发布之前,Lubuntu 的第一个 LXQt 发行版是 18.10,开发人员经历了三个标准发行版来完善 LXQt 桌面,这是一个很好的开发策略。 不用常规的 Ubiquity,Lubuntu 20.04 使用的是 Calamares 安装程序 在新版本中使用了全新的 Calamares 安装程序,取代了其它 Ubuntu 官方版本使用的 Ubiquity 安装程序。 整个安装过程在大约能在 10 分钟内完成,比之前 Lubuntu 的版本稍微快一些。 由于镜像文件附带了预先安装的基本应用程序,所以你可以很快就可以完成系统的完全配置。 不要直接从 Lubuntu 18.04 升级到 Lubuntu 20.04 通常,你可以将 Ubuntu 从一个 LTS 版本升级到另一个 LTS 版本。但是 Lubuntu 团队建议不要从 Lubuntu 18.04 升级到 20.04。他们建议重新安装,这才是正确的。 Lubuntu 18.04 使用 LXDE 桌面,20.04 使用 LXQt。由于桌面环境的巨大变化,从 18.04 升级到 20.04 将导致系统崩溃。 更多的 KDE 和 Qt 应用程序 下面是在这个新版本中默认提供的一些应用程序,正如我们所看到的,并非所有应用程序都是轻量级的,而且大多数应用程序都是基于 Qt 的。 甚至使用的软件中心也是 KDE 的 Discover,而不是 Ubuntu 的 GNOME 软件中心。 ◈ Ark – 归档文件管理器◈ Bluedevil – 蓝牙连接管理◈ Discover 软件中心 – 包管理系统◈ FeatherPad – 文本编辑器◈ FireFox – 浏览器◈ K3b – CD/DVD 刻录器◈ Kcalc – 计算器◈ KDE 分区管理器 – 分区管理工具◈ LibreOffice – 办公套件(Qt 界面版本)◈ LXimage-Qt – 图片查看器及截图制作◈ Muon – 包管理器◈ Noblenote – 笔记工具◈ PCManFM-Qt – 文件管理器◈ Qlipper – 剪贴板管理工具◈ qPDFview – PDF 阅读器◈ PulseAudio – 音频控制器◈ Qtransmission – BT 下载工具(Qt 界面版本)◈ Quassel – IRC 客户端◈ ScreenGrab – 截屏制作工具◈ Skanlite – 扫描工具◈ 启动盘创建工具 – USB 启动盘制作工具◈ Trojita – 邮件客户端◈ VLC – 媒体播放器◈ MPV 视频播放器 测试 Lubuntu 20.04 LTS LXQt 版 Lubuntu 的启动时间不到一分钟,虽然是从 SSD 启动的。 LXQt 目前需要的内存比基于 Gtk+ 2 的 LXDE 稍微多一点,但是另一种 Gtk+ 3 工具包也需要更多的内存。 在重新启动之后,系统以非常低的内存占用情况运行,大约只有 340 MB(按照现代标准),比 LXDE 多 100 MB。 LXQt 不仅适用于硬件较旧的用户,也适用于那些希望在新机器上获得简约经典体验的用户。 桌面布局看起来类似于 KDE 的 Plasma 桌面,你觉得呢? 在左下角有一个应用程序菜单,一个用于显示固定和活动的应用程序的任务栏,右下角有一个系统托盘。 Lubuntu 的 LXQt 版本可以很容易的定制,所有的东西都在菜单的首选项下,大部分的关键项目都在 LXQt “设置”中。 值得一提的是,LXQt 在默认情况下使用流行的 Openbox 窗口管理器。 与前三个发行版一样,20.04 LTS 附带了一个默认的黑暗主题 Lubuntu Arc,但是如果不适合你的口味,可以快速更换,也很方便。 就日常使用而言,事实证明,Lubuntu 20.04 向我证明,其实每一个 Ubuntu 的分支版本都完全没有问题。 结论 Lubuntu 团队已经成功地过渡到一个现代的、依然轻量级的、极简的桌面环境。LXDE 看起来被遗弃了,迁移到一个活跃的项目也是一件好事。 我希望 Lubuntu 20.04 能够让你和我一样热爱,如果是这样,请在下面的评论中告诉我。请继续关注! via: https://itsfoss.com/lubuntu-20-04-review/ 作者:Dimitrios Savvopoulos 选题:lujun9972 译者:qfzy1233 校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39539807/article/details/111619265。 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。
2023-05-17 18:52:15
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MySQL
...然后想想接下来该怎么处理才好。于是,我开始仔细阅读日志内容,并尝试重现这些错误。 比如,最近我在维护的一个生产环境下的MySQL服务器上,突然发现日志里出现了大量这样的错误信息: [ERROR] InnoDB: Operating system error number 24 in a file operation. 这让我有点懵,因为我之前从未遇到过类似的错误。所以,我决定深入研究一下这个问题,看看能不能找到解决方案。 --- 2. 错误日志解读 从表面现象到本质原因 首先,我需要弄清楚这个错误到底意味着什么。我翻了翻官方文档,又逛了逛一些社区论坛,感觉这错误八成跟操作系统里的文件操作有关系。具体来说,错误号24在Linux系统中表示“Too many open files”(打开的文件太多)。 这让我立刻联想到,可能是因为MySQL的某些进程打开了过多的文件句柄,导致操作系统限制了它进一步的操作。为了验证这一点,我执行了一个简单的命令来检查当前系统的文件描述符限制: bash ulimit -n 结果显示默认值为1024。这意味着每个进程最多只能同时打开1024个文件。说实话,咱们的MySQL实例现在正忙着应付一大堆同时连进来的需求,还得折腾临时表呢。这么一看,那个限制就跟挠痒痒似的——太不够用了! 接下来,我查看了MySQL的配置文件my.cnf,发现确实没有显式设置文件描述符的上限。于是,我修改了配置文件,将open_files_limit参数调整为更大的值: ini [mysqld] open_files_limit=65535 然后重启了MySQL服务,再次检查日志,果然,错误消失了! --- 3. 实践中的代码调试与优化 当然,仅仅解决问题还不够,我还想进一步优化整个系统的性能。于是,我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态,特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本,用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量: python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后,我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析,这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢,我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦!比如说,能不能少建那些没用的临时表啊?再比如,能不能换个更快的存储引擎啥的?反正就是得让这个程序跑得更顺畅些,别老是卡在那里干瞪眼不是? --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历,我深刻体会到,处理数据库问题时,不能仅凭直觉行事,而是要结合实际数据和技术手段,逐步排查问题的根本原因。同时,我也认识到,预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警,就可以避免很多突发状况。 最后,我想分享一点个人感悟:技术之路永无止境,每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话,有时候真的会觉得头大,甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊,这就好比在黑暗里找钥匙,你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃,一直在学、一直在练,总有一天你会发现,“!原来它在这儿呢!”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的,最后不光把问题搞定了,还顺带学了不少实用的招儿呢! 如果你也遇到了类似的情况,不妨试试上面提到的方法,也许能帮到你!
2025-04-17 16:17:44
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山涧溪流_
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...可以进一步了解字符串处理与算法优化的最新研究进展。近日,《自然》杂志子刊《自然-通讯》发表了一篇关于“在线字符串编辑与动态回文判定”的研究报告。研究者提出了一种新颖的在线算法,能够在字符串实时更新过程中高效地判断其是否为回文,并能快速找到使字符串变为非回文所需的最少编辑操作。这一成果不仅对于文本处理、数据压缩等领域具有重要价值,也对解决类似的编程挑战提供了新的思路。 此外,在ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)和谷歌代码 Jam 等全球顶级编程赛事中,频繁出现与回文串相关的题目,参赛者需灵活运用算法知识来解决实际问题。比如,有题目要求选手在最短时间内编写程序,找出将一个字符串转换为非回文串的最小操作次数,这与我们讨论的文章主题不谋而合,展现了理论与实践相结合的重要性。 同时,回文串在密码学、遗传学以及文学创作等多个领域均有应用。例如,在DNA序列分析中,回文结构往往关联着基因调控的重要区域;在密码学中,特定类型的回文串可用于构建加密算法的关键部分。深入理解并熟练掌握回文串的相关性质及处理方法,无疑有助于我们在这些领域取得更多的技术突破。 总之,从基础的编程题出发,我们可以洞察到字符串处理与算法优化在前沿科研和实际应用中的深远影响。通过持续关注和学习此类问题的最新研究成果与应用案例,我们能够不断提升自身的算法设计和问题解决能力。
2023-10-05 13:54:12
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...2) 链接按钮的事件处理函数中调用链接控制器的接口函数ZAux_OpenEth(),与控制器进行链接,链接成功后启动定时器1监控控制器状态。 //网口链接控制器void CSingle_move_Dlg::OnOpen(){char buffer[256]; int32 iresult;//如果已经链接,则先断开链接if(NULL != g_handle){ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;}//从IP下拉框中选择获取IP地址GetDlgItemText(IDC_IPLIST,buffer,255);buffer[255] = '\0';//开始链接控制器iresult = ZAux_OpenEth(buffer, &g_handle);if(ERR_SUCCESS != iresult){g_handle = NULL;MessageBox(_T("链接失败"));SetWindowText("未链接");return;}//链接成功开启定时器1SetWindowText("已链接");SetTimer( 1, 100, NULL ); } (3)通过定时器监控控制器状态 。 void CSingle_move_Dlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent) {// TODO: Add your message handler code here and/or call defaultif(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开"));return ;}if(1 == nIDEvent){CString string;float position = 0;ZAux_Direct_GetDpos( g_handle,m_nAxis,&position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X1轴位置:%.2f", position );GetDlgItem( IDC_CURPOS )->SetWindowText( string );float NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed( g_handle,m_nAxis,&NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X1轴速度:%.2f", NowSp );GetDlgItem( IDC_CURSPEED)->SetWindowText( string );ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis+1, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y1轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis+1, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y1轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED2)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 2, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜X2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS3)->SetWindowText(string);NowSp = 0;ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 2, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜X2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED3)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetDpos(g_handle, m_nAxis + 3, &position); //获取当前轴位置string.Format("振镜Y2轴位置:%.2f", position);GetDlgItem(IDC_CURPOS4)->SetWindowText(string);ZAux_Direct_GetVpSpeed(g_handle, m_nAxis + 3, &NowSp); //获取当前轴速度string.Format("振镜Y2轴速度:%.2f", NowSp);GetDlgItem(IDC_CURSPEED4)->SetWindowText(string);int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态if (status == -1){GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:停 止" );}else{GetDlgItem( IDC_CURSTATE )->SetWindowText( "当前状态:运动中" );} }CDialog::OnTimer(nIDEvent);} (4)通过启动按钮的事件处理函数获取编辑框的移动轨迹,并设置振镜轴参数操作振镜轴运动。 void CSingle_move_Dlg::OnStart() //启动运动{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}UpdateData(true);//刷新参数int status = 0; ZAux_Direct_GetIfIdle(g_handle, m_nAxis,&status); //判断当前轴状态 if (status == 0) //已经在运动中{ return;} //设定轴类型 1-脉冲轴类型 for (int i = 4; i < 8; i++){ZAux_Direct_SetAtype(g_handle, i, m_Atype);ZAux_Direct_SetMerge(g_handle,i,1);//设置脉冲当量ZAux_Direct_SetUnits(g_handle, i, m_units);//设定速度,加减速ZAux_Direct_SetLspeed(g_handle, i, m_lspeed);ZAux_Direct_SetSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetForceSpeed(g_handle, i, m_speed);ZAux_Direct_SetAccel(g_handle, i, m_acc);ZAux_Direct_SetDecel(g_handle, i, m_dec);//设定S曲线时间 设置为0表示梯形加减速 ZAux_Direct_SetSramp(g_handle, i, m_sramp);}//使用MOVESCANABS运动int axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0,0 };ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);CString str;GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX1)->GetWindowText(str);float dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY1)->GetWindowText(str);float dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX2)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY2)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX3)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY3)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX4)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY4)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);//第二个振镜运动//使用MOVESCANABS运动axislist[0] = 6;axislist[1] = 7;dposlist[0] = 0;dposlist[1] = 0;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX5)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY5)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX6)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY6)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX7)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY7)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSX8)->GetWindowText(str);dbx = atof(str);GetDlgItem(IDC_EDIT_POSY8)->GetWindowText(str);dby = atof(str);dposlist[0] = dbx;dposlist[1] = dby;ZAux_MoveScanAbs(2, axislist, dposlist);UpdateData(false); } (5) 通过断开按钮的事件处理函数来断开与控制卡的连接。 void CSingle_move_Dlg::OnClose() //断开链接{// TODO: Add your control notification handler code hereif(NULL != g_handle){KillTimer(1); //关定时器KillTimer(2);ZAux_Close(g_handle);g_handle = NULL;SetWindowText("未链接");} } (6)通过坐标清零按钮的事件处理函数移动振镜轴回零到中心零点位置,不直接使用dpos=0,修改振镜轴坐标。 void CSingle_move_Dlg::OnZero() //清零坐标{if(NULL == g_handle){MessageBox(_T("链接断开状态"));return ;}// TODO: Add your control notification handler code hereint axislist[2] = { 4,5 };float dposlist[2] = { 0 };ZAux_Direct_MoveAbs(g_handle,2,axislist,dposlist); //设置运动回零点} 三调试与监控 编译运行例程,同时通过ZDevelop软件连接控制器对控制器状态进行监控 。 ZDevelop软件连接控制器监控控制器的状态,查看振镜轴对应参数,并可搭配示波器检测双振镜轨迹。 设置振镜轴运动,首先需要将轴类型配置成21振镜轴类型,并对应配置振镜轴的速度加减速等参数才可操作振镜进行运动。 通过ZDevelop软件的示波器监控双振镜运动运行轨迹。 视频演示。 开放式激光振镜+运动控制器(六)-双振镜运动 本次,正运动技术开放式激光振镜+运动控制器(六):双振镜运动,就分享到这里。 更多精彩内容请关注“正运动小助手”公众号,需要相关开发环境与例程代码,请咨询正运动技术销售工程师:400-089-8936。 本文由正运动技术原创,欢迎大家转载,共同学习,一起提高中国智能制造水平。文章版权归正运动技术所有,如有转载请注明文章来源。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_57350300/article/details/123402200。 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。
2023-12-04 17:33:09
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...在尝试一下。 它不会处理所有网络流量,它是途中的DNS跃点,可拦截对已知问题站点的DNS请求,并且不提供任何服务。 Installation is trivial if you just run unread and untrusted code from the 'net ;) 如果您只是从'net;)运行未读和不受信任的代码,则安装很简单。 curl -sSL https://install.pi-hole.net | bash Otherwise, follow their instructions and download the installer, study it, and run it. 否则,请遵循他们的指示并下载安装程序,对其进行研究并运行。 I put my pi-hole installation on the metal, but there's also a very nice Docker Pi-hole setup if you prefer that. You can even go further, if, like me, you have Synology NAS which can also run Docker, which can in turn run a Pi-hole. 我将pi-hole安装在金属上,但是如果您愿意的话,还有一个非常好的Docker Pi-hole设置。 如果像我一样,如果您拥有也可以运行Docker的Synology NAS ,那么它甚至可以运行Pi-hole,您甚至可以走得更远。 Within the admin interface you can tail the logs for the entire network, which is also amazing to see. You think you know what's talking to the internet from your house - you don't. Everything is logged and listed. After installing the Pi-hole roughly 18% of the DNS queries heading out of my house were blocked. At one point over 23% were blocked. Oy. 在管理界面中,您可以跟踪整个网络的日志,这也很令人惊讶。 您认为自己知道从家里到互联网的谈话内容,而您却不知道。 一切都记录并列出。 安装完Pi漏洞后,大约有18%的DNS查询从我家出来。 一度超过23%被阻止。 哦 NOTE: If you're using an Amplifi HD or any "clever" router, you'll want to change the setting "Bypass DNS cache" otherwise the Amplifi will still remain the DNS lookup of choice on your network. This setting will also confuse the Pi-hole and you'll end up with just one "client" of the Pi-hole - the router itself. 注意:如果您使用Amplifi HD或任何“智能”路由器,则需要更改设置“绕过DNS缓存”,否则Amplifi仍将是您网络上首选的DNS查找。 此设置还会混淆PiKong,您最终只会得到PiKong的一个“客户端”,即路由器本身。 For me it's less about advertising - especially on small blogs or news sites I want to support - it's about just obnoxious tracking cookies and JavaScript. I'm going to keep using Pi-hole for a few months and see how it goes. Do be aware that some things WILL break. Could be a kid's iPhone free-to-play game that won't work unless it can download an add, could be your company's VPN. You'll need to log into http://pi.hole/admin (make sure you save your password when you first install, and you can only change it at the SSH command line with "pihole -a -p") and sometimes disable it for a few minutes to test, then whitelist certain domains. I suspect after a few weeks I'll have it nicely dialed in. 对我来说,它与广告无关,尤其是在我要支持的小型博客或新闻网站上,它只是关于令人讨厌的跟踪cookie和JavaScript。 我将继续使用Pi-hole几个月,看看效果如何。 请注意,有些事情会中断。 可能是一个孩子的iPhone免费游戏,除非可以下载附件,否则它将无法正常工作,可能是您公司的VPN。 您需要登录http://pi.hole/admin (确保在首次安装时保存密码,并且只能在SSH命令行中使用“ pihole -a -p”更改密码),有时将其禁用几分钟以进行测试,然后将某些域列入白名单。 我怀疑几周后我会拨好电话。 翻译自: https://www.hanselman.com/blog/blocking-ads-before-they-enter-your-house-at-the-dns-level-with-pihole-and-a-cheap-raspberry-pi pi-hole 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/cunfusq0176/article/details/109051003。 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 20:49:59
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...tical),r—从异常情况恢复正常 } define host{ host_name Nagios-Client alias Nagios客户端 address 192.168.81.129 check_command check-host-alive check_interval 1 retry_interval 1 max_check_attempts 3 check_period 24x7 process_perf_data 0 retain_nonstatus_information 0 contact_groups sagroup notification_interval 30 notification_period 24x7 notification_options d,u,r } 5.主机组定义文件 主机组定义文件,可以方便的将相同功能或者在应用上相同的服务器添加到一个主机组里,在WEB 界面可以通过HOST Group 方便的查看该组主机的状态信息. 将刚才定义的两个主机加入到主机组中,针对生产环境就像把所有的MySQL 服务器加到一个MySQL主机组里,将Oracle 服务器加到一个Oracle 主机组里,方便管理和查看,可以配置多个组. [root@test objects] vim hostgroups.cfg define hostgroup { hostgroup_name Nagios-Example ; 主机组名字 alias Nagios 主机组 ; 主机组别名 members Nagios-Server,Nagios-Client ; 主机组成员,用逗号隔开 } 6.服务定义文件 服务定义文件定义你需要监控的对象的服务,比如本例为检测主机是否存活,在后面会讲到如何监控其它服务,比如服务器负载、内存、磁盘等. [root@test objects] vim services.cfg define service { host_name Nagios-Server ; hosts.cfg 定义的主机名称 service_description check-host-alive ; 服务描述 check_period 24x7 ; 检测的时间段 max_check_attempts 3 ; 最大检测次数 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup ; 发生故障通知的联系人组 notification_interval 10 notification_period 24x7 ; 通知的时间段 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } define service { host_name Nagios-Client service_description check-host-alive check_period 24x7 max_check_attempts 3 normal_check_interval 3 retry_check_interval 2 contact_groups sagroup notification_interval 10 notification_period 24x7 notification_options w,u,c,r check_command check-host-alive } 7.服务组定义文件 和主机组一样,我们可以按需将相同的服务放入一个服务组,这样有规律的分类,便于我们在WEB端查看. [root@test objects] vim servicegroups.cfg define servicegroup{ servicegroup_name Host-Alive ; 组名 alias Host Alive ; 别名设置 members Nagios-Server,check-host-alive,Nagios-Client,check-host-alive } 8.联系人定义文件 定义发生故障时,需要通知的联系人信息.默认安装完成后,该配置文件已经存在,而且该文件不仅定义了联系人,也定义了联系人组,为了条理化的规划,我们把联系人定义放在contacts.cfg文件里,把联系人组放在contactgroups.cfg文件中. [root@test objects] mv contacts.cfg contacts.cfg.bak [root@test objects] vim contacts.cfg define contact{ contact_name maoxian ; 联系人的名字 alias maoxian ; 别名 service_notification_period 24x7 ; 服务报警的时间段 host_notification_period 24x7 ; 主机报警的时间段 service_notification_options w,u,c,r ; 就是在这四种情况下报警。 host_notification_options d,u,r ;同上。 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 service_notification_commands notify-service-by-email 服务报警发消息的命令,在command.cfg 中定义。 host_notification_commands notify-host-by-email email wangyx088@gmail.com ; 定义邮件地址,也就是接收报警邮件地址。 } 9.联系人组定义文件 联系人组定义文件在实际应用中很有好处,我们可以把报警信息分级别,报联系人分级别存放在联系人组里面.例如:当发生一些警告信息的情况下,只发邮件给系统工程师联系人组即可,但是当发生重大问题,比如主机宕机了,可以发给领导联系人组. [root@test objects] vim contactgroups.cfg define contactgroup{ contactgroup_name sagroup ; 组名 alias Nagios Administrators ; 别名 members maoxian ; 联系人组成员 } 10.命令定义文件 commands.cfg 命令定义文件是Nagios中很重要的配置文件,所有在hosts.cfg还是services.cfg使用的命令都必须在命令定义文件中定义才能使用.默认情况下,范例配置文件已经配置好了日常需要使用的命令,所以一般不做修改. 11.时间段定义文件 timeperiods.cfg 我们在检测、通知、报警的时候都需要定义时间段,默认都是使用7x24,这也是默认配置文件里配置好的,如果你需要周六日不做检测,或者在制定的维护时间不做检测,都可以在该时间段定义文件定义好,这样固定维护的时候,就不会为大量的报警邮件或者短信烦恼 [root@test objects] cat timeperiods.cfg |grep -v "^" |grep -v "^$" 可以根据业务需求来更改 12.启动Nagios 1> 修改配置文件所有者 [root@test objects] chown -R nagios:nagios /usr/local/nagios/etc/objects/ 2> 检测配置是否正确 [root@test objects] /usr/local/nagios/bin/nagios -v /usr/local/nagios/etc/nagios.cfg 如果配置错误,会给出相应的报错信息,可以根据信息查找,注意,如果配置文件中有不可见字符也可以导致配置错误 3> 重载Nagios [root@test objects] service nagios restart 本文出自 “毛线的linux之路” 博客,请务必保留此出处http://maoxian.blog.51cto.com/4227070/756516 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8549202。 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。
2023-11-16 20:48:42
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...案开启的种类和使用的处理程序等更多资讯。 Hex2dec 十六进位数字和十进位数字相互转换。 Junction 建立 Win2K NTFS 符号连结。 LDMDump 倾印逻辑磁碟管理员的磁碟上之资料库内容,其中描述 Windows 2000 动态磁碟分割。 ListDLLs 列出所有目前载入的 DLL,包括载入位置和他们的版本编号。2.0 版列印载入模组的完整路径名称。 LiveKd 使用 Microsoft 核心侦错工具检视即时系统。 LoadOrder 检视在您 WinNT/2K 系统上载入装置的顺序。 LogonSessions 列出系统上的作用中登入工作阶段。 MoveFile 允许您对下一次开机进行移动和删除命令的排程。 NTFSInfo 使用 NTFSInfo 检视详细的 NTFS 磁碟区资讯,包括主档案表格 (MFT) 和 MFT 区的大小和位置,还有 NTFS 中继资料档案的大小。 PageDefrag 将您的分页档和登录 Hive 进行磁碟重组。 PendMoves 列举档案重新命名的清单,删除下次开机将会执行的命令。 Portmon 使用这个进阶的监视工具进行监视序列和平行连接埠活动。它不仅掌握所有标准的序列和平行 IOCTL,甚至会显示传送和接收的资料部份。Version 3.x 具有强大的新 UI 增强功能和进阶的筛选功能。 Process Monitor 即时监控档案系统、登录、程序、执行绪和 DLL 活动。 procexp 任务管理器,这个管理器比windows自带的管理器要强大方便的很多,建议替换自带的任务管理器(本人一直用这个管理器,很不错)。此工具也有汉化版,fans可以自己搜索下载 ProcFeatures 这个小应用程式会描述「实体位址扩充」的处理器和 Windows 支援,而没「没有执行」缓冲区溢位保护。 PsExec 以有限的使用者权限执行处理程序。 PsFile 检视远端开启档案有哪些。 PsGetSid 显示电脑或使用者的 SID。 PsInfo 取得有关系统的资讯。 PsKill 终止本机或远端处理程序。 PsList 显示处理程序和执行绪的相关资讯。 PsLoggedOn 显示使用者登录至一个系统。 PsLogList 倾印事件记录档的记录。 PsPasswd 变更帐户密码。 PsService 检视及控制服务。 PsShutdown 关机及选择重新启动电脑。 PsSuspend 暂停及继续处理程序。 PsTools PsTools 产品系列包括命令列公用程式,其功能有列出在本机或远端电脑上执行的处理程序、远端执行的处理程序、重新开机的电脑和倾印事件记录等等。 RegDelNull 扫描并删除登录机码,这些登录机码包括了标准登录编辑工具无法删除的内嵌式 Null 字元。 RegHide 建立名为 "HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Sysinternals\Can't touch me!\0" 并使用原生 API 的金钥,而且会在此金钥内建立一个值。 Regjump 跳至您在 Regedit 中指定的登录路径。 Regmon 这个监视工具让您即时看到全部的登录活动。 RootkitRevealer 扫描您系统上 Rootkit 为基础的恶意程式码。 SDelete 以安全的方法覆写您的机密档案,并且清除因先前使用这个 DoD 相容安全删除程式所删除档案後而释放的可用空间。包括完整的原始程式码。 ShareEnum 扫描网路上档案共用并检视其安全性设定,来关闭安全性漏洞。 Sigcheck 倾印档案版本资讯和验证系统上的影像皆已完成数位签章。 Strings 搜寻 binaryimages 中的 ANSI 和 UNICODE 字串。 Sync 将快取的资料清除至磁碟。 TCPView 作用中的通讯端命令列检视器。 VolumeId 设定 FAT 或 NTFS 磁碟区 ID。 Whois 看看谁拥有一个网际网路位址。 Winobj 最完整的物件管理员命名空间检视器在此。 ZoomIt 供萤幕上缩放和绘图的简报公用程式。 转自:http://www.360doc.com/content/15/0323/06/20545288_457293504.shtml 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33515088/article/details/80721846。 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。
2024-01-22 15:44:41
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...,对于提升项目的数据处理效率和安全性具有重要意义(参考来源:MySQL官网博客)。 在云服务和镜像源方面,阿里云、腾讯云等国内服务商也推出了针对deepin系统的加速镜像源服务,用户可根据自身网络状况选择合适的镜像源以提高软件安装和更新的速度(参考来源:阿里云、腾讯云官方文档)。此外,随着Web开发技术的发展,Vue.js、React等前端框架持续火爆,配合Webpack、Vite等现代构建工具,可以更高效地搭建和维护前端项目结构(参考来源:Vue.js、React官网及技术社区文章)。 在办公领域,WPS Office不仅实现了对Linux系统的全面支持,还不断优化跨平台兼容性,并且积极跟进Microsoft Office的新功能,使得国产办公软件在用户体验上逐渐与国际接轨(参考来源:WPS官方公告及媒体报道)。而在浏览器市场,除了Edge浏览器之外,Firefox、Chromium-based浏览器如Chrome和Opera同样提供Linux版,它们之间的性能对比、隐私保护策略以及对Web新技术的支持情况值得深入研究(参考来源:各大浏览器官网及第三方评测报告)。 总之,随着开源生态的繁荣和Linux发行版的普及,关注和掌握deepin系统及其周边软件的最新发展动态,将有助于我们更好地利用这一平台进行高效开发和舒适办公。
2023-11-15 19:14:44
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Hive
...SQL的语句去查询和处理这些数据,特别方便!Hive默认支持一些常见的压缩格式,比如Snappy、LZO等。哎呀,你要是想用GZIP或者BZIP2来存表,那可得小心点啊!没准Hive会直接给你整出个错误,连数据都不让你加载。这到底是咋回事儿呢?其实吧,这是因为这两种压缩方式的性格和Hive的理念不太合拍。简单来说,它们的玩法不一样,所以Hive就觉得有点不爽,干脆就不让你这么干了。 那么问题来了:既然Hive不支持它们,为什么我们还要去折腾这些“非主流”压缩格式呢?我的回答是:因为它们可能真的有用!比如,GZIP非常适合用于压缩单个文件,而BZIP2则在某些场景下能提供更高的压缩比。所以说嘛,官方案子虽然说了不让搞,但我们不妨大胆试试,看看这些玩意儿到底能整出啥名堂! --- 二、理论基础 GZIP vs BZIP2 vs Hive的“规则” 在深入讨论具体操作之前,我们得先搞清楚这三个东西之间的差异。嘿,先说个大家可能都知道的小秘密——GZIP可是个超火的压缩“神器”呢!它最大的特点就是又快又好用,压缩文件的速度嗖一下就搞定了,效果也还行,妥妥的性价比之王!而BZIP2则是另一种高级压缩算法,虽然压缩比更高,但速度相对较慢。相比之下,Hive好像更喜欢找那种“全能型选手”,就像Snappy这种,又快又能省资源,简直两全其美! 现在问题来了:既然Hive有自己的偏好,那我们为什么要挑战它的权威呢?答案很简单:现实世界中的需求往往比理想模型复杂得多。比如说啊,有时候我们有一堆小文件,东一个西一个的,看着就头疼,想把它们整整齐齐地打包成一个大文件存起来,这时候用GZIP就很方便啦!但要是你手头的数据量超级大,比如几百万张高清图片那种,而且你还特别在意压缩效果,希望能榨干每一丢丢空间,那BZIP2就更适合你了,它在这方面可是个狠角色! 当然,这一切的前提是我们能够绕过Hive对这些格式的限制。接下来,我们就来看看具体的解决方案。 --- 三、实践篇 如何让Hive接受GZIP和BZIP2? 3.1 GZIP的逆袭之路 让我们从GZIP开始说起。想象一下,你有个文件夹,专门用来存各种日志文件,里面的文件可多啦!不过呢,这些文件都特别小巧,大概就几百KB的样子,像是些小纸条,记录着各种小事。哎呀,要是直接把一堆小文件一股脑儿塞进HDFS里,那可就麻烦了!这么多小文件堆在一起,系统就会变得特别卡,整体性能直线下降,简直像路上突然挤满了慢吞吞的小汽车,堵得不行!要解决这个问题嘛,咱们可以先把文件用GZIP压缩一下,弄个小“压缩包”,然后再把它丢进Hive里头去。 下面是一段示例代码,展示了如何创建一个支持GZIP格式的外部表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS log_db; -- 切换到数据库 USE log_db; -- 创建外部表并指定GZIP格式 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp STRING, message STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE -- 注意这里使用TEXTFILE而不是默认的SEQUENCEFILE LOCATION '/path/to/gzipped/files'; 看到这里,你可能会问:“为什么这里要用TEXTFILE而不是SEQUENCEFILE?”这是因为Hive默认不支持直接读取GZIP格式的数据,所以我们需要手动调整存储格式。此外,还需要确保你的Hadoop集群已经启用了GZIP解压功能。 3.2 BZIP2的高阶玩法 接下来轮到BZIP2登场了。相比于GZIP,BZIP2的压缩比更高,但它也有一个明显的缺点:解压速度较慢。因此,BZIP2更适合用于那些访问频率较低的大规模静态数据集。 下面这段代码展示了如何创建一个支持BZIP2格式的分区表: sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS archive_db; -- 切换到数据库 USE archive_db; -- 创建分区表并指定BZIP2格式 CREATE TABLE IF NOT EXISTS archives ( file_name STRING, content STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT) STORED AS RCFILE -- RCFILE支持BZIP2压缩 TBLPROPERTIES ("orc.compress"="BZIP2"); 需要注意的是,在这种情况下,你需要确保Hive的配置文件中启用了BZIP2支持,并且相关的JAR包已经正确安装。 --- 四、实战经验分享 踩过的坑与学到的东西 在这个过程中,我遇到了不少挫折。比如说吧,有次我正打算把一个GZIP文件塞进Hive里,结果系统直接给我整了个报错,说啥解码器找不着。折腾了半天才发现,哎呀,原来是服务器上那个GZIP工具的老版本太不给劲了,跟最新的Hadoop配不上,闹起了脾气!于是,我赶紧联系运维团队升级了相关依赖,这才顺利解决问题。 还有一个教训是关于文件命名规范的。一开始啊,我老是忘了在压缩完的文件后面加“.gz”或者“.bz2”这种后缀名,搞得 Hive 一脸懵逼,根本分不清文件是啥类型的,直接就报错不认账了。后来我才明白,那些后缀名可不只是个摆设啊,它们其实是给文件贴标签的,告诉你这个文件是啥玩意儿,是图片、音乐,还是什么乱七八糟的东西。 --- 五、总结与展望 总的来说,虽然Hive对GZIP和BZIP2的支持有限,但这并不意味着我们不能利用它们的优势。相反,只要掌握了正确的技巧,我们完全可以在这两者之间找到平衡点,满足不同的业务需求。 最后,我想说的是,作为一名数据工程师,我们不应该被工具的限制束缚住手脚。相反,我们应该敢于尝试新事物,勇于突破常规。毕竟,正是这种探索精神,推动着整个行业不断向前发展! 好了,今天的分享就到这里啦。如果你也有类似的经历或者想法,欢迎随时跟我交流哦~再见啦!
2025-04-19 16:20:43
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实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
head -n 10 file.txt
- 显示文件前10行。
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