MQTT客户端下载 使用测试 在我之前文章中 MQTT下载基础使用 下面记录一下前端使用的话的操作 1.安装 npm i mqtt 引入 import * as mqtt from "mqtt/dist/mqtt.min"; //VUE3 import mqtt from 'mqtt' //VUE2 一、MQTT协议中的方法 Connect。等待与服务器建立连接。 Disconnect。等待MQTT客户端完成所做的工作，并与服务器断开TCP/IP会话。 Subscribe。等待完成订阅。 UnSubscribe。等待服务器取消客户端的一个或多个topics订阅。 Publish。MQTT客户端发送消息请求，发送完成后返回应用程序线程。 二,简单使用 基础使用(VUE2) 下面代码中， options 是客户端连接选项，以下是主要参数说明，其余参数详见https://www.npmjs.com/package/mqtt#connect。 keepalive：心跳时间，默认 60秒，设置 0 为禁用； clientId： 客户端 ID ，默认通过 ‘mqttjs_’ + Math.random().toString(16).substr(2, 8) 随机生成； username：连接用户名（如果有）； password：连接密码（如果有）； clean：true，设置为 false 以在离线时接收 QoS 1 和 2 消息； reconnectPeriod：默认 1000 毫秒，两次重新连接之间的间隔，客户端 ID 重复、认证失败等客户端会重新连接； connectTimeout：默认 30 * 1000毫秒，收到 CONNACK 之前等待的时间，即连接超时时间。 import mqtt from 'mqtt' // 连接选项 const options = { connectTimeout: 4000, // 超时时间 // 认证信息 clientId: 'emqx-connect-via-websocket', username: 'emqx-connect-via-websocket', password: 'emqx-connect-via-websocket', } const client = mqtt.

简介 Spring cloud微服务广泛应用后，服务的监控和运维压力也与日俱增，经常有服务出现CPU或者内存使用率过高的告警，那么遇到这样的问题我们该如何排查呢？我们可以借助哪些工具来定位问题呢？本文将介绍一下遇到此类问题的解决思路和方法。 一.常见的性能问题优化的经验分享 1.通过应用日志定位思路 对于业务体量不大，QPS不高的服务来说，一般出现性能问题还是很好定位的，比如通过Prometheus等监控平台出现CPU或内存使用率过高的时间点，看一下这个时间点附近的应用日志，一般就可以看出其内存溢出的地方了，偶尔报错的地方也并非就是引发性能问题的地方，因为报错的地方只是压垮骆驼的最后一根稻草，在此报错点之前的地方有出现耗费性能的操作导致的。有时候监控趋势图显示CPU彪生，但其实是因为OOM引发的，要清晰的定位这些问题，这就得再借助下其他工具了，后文再介绍。 2.常见的性能问题 我们发现了日志报错点后，第一点就要去思考有没有往内存中加载大量数据的操作，比如Excel导出一次性加载大量数据而不采用分页的、一次加载大量Redis缓存的、一次Select查询大量Mysql数据的地方。 这些都是及其容易引发内存溢出的地方，也是很多刚工作的同学经常犯的错误，他们在开发环境数据量少时不会暴露此类问题，但是一旦发布生产环境，单表数据量到百万数量级，此类问题就会出现，所以自己或问问同事有没有写过类似的操作或接口，从而快速定位。 以上都是凭借经验判断，如果开发者资历尚浅或者问题隐藏较深，我们就需要借助一些工具来定位问题了。 二.CPU利用率过高问题定位 如果发现CPU利用率过高，比如达到了90%-100%时，我们可以直接登陆应用服务器，通过以下步骤定位问题： 1.查看占用CPU高的线程 命令：top PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND\ 4380 root 20 0 9415956 2.350g 26772 S 90.3 41.4 426:14.30 java\ 2083 root 20 0 1141656 9460 7044 S 0.7 0.2 130:19.20 Asiainfocwexam\ 2038 root 20 0 495668 5880 4776 S 0.3 0.1 524:46.15 Asiainfocwmonit\ 2093 root 20 0 1377548 10244 8324 S 0.

之前跟大家讲了怎么安装Python，这期跟大家介绍个很好用的编程工具–pycharm。 PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。 Pycharm分为专业版（Professional）和社区版（Community），专业版功能非常全，需要购买，可以试用，对比之下社区版功能有限，可以免费使用，并且开源。如果大家只是不需要做特别复杂的项目，下载社区版就足够了。 1.打开PyCharm官网，进入如下界面后，点击，下载 2.选择对应的电脑系统（苹果系统/安卓系统）–选择下载社区版/专业版进行下载， pycharm不同的下载方式 3.下载完成后进行双击打开，拖动到mac的应用列表中，和安装mac版其它软件是一样的操作。 4.启动，如下图所示（此处选择的是暂不导入设置，若需要破解可以选择前者）： 5.选择用户喜欢的模式，依据经验选择 6.创建一个简单的例子。打开PyCharm，第一个按钮就是创建一个新的项目，第二个是选择打开已有的项目\ 7.接着选择创建一个Python项目，右边第一栏是选择项目的存放地址，第二栏是选择解释器，可以看到这里有两个Python版本，一个Python 2.7，一个是3.6，这取决你自己电脑里安装了几个Python.最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以联系维：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~ 8.项目创建成功后，还只是一个空的项目，需要向里面添加Python文件 9.创建文件名，点击OK 10.然后就可以在创建好的Python文件里，编写自己的代码了,右击选择运行“hello”,下方出现运行结果 编程界面 运行结果显示 以上就是pycharm安装及简单使用的教程，关注我学习交流更多Python知识！ Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ，但“人红是非多”，导致它平添了许许多多的批评，不过依旧挡不住它火爆的发展势头。 如果你对Python感兴趣，想要学习pyhton，这里给大家分享一份Python全套学习资料，都是我自己学习时整理的，希望可以帮到你，一起加油！ 😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓 ​ 1️⃣零基础入门 ① 学习路线 对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。 ② 路线对应学习视频 还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~ ③练习题 每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！ 2️⃣国内外Python书籍、文档 ① 文档和书籍资料 3️⃣Python工具包+项目源码合集 ①Python工具包 学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！ ②Python实战案例 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！ ③Python小游戏源码 如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！ 4️⃣Python面试题 我们学会了Python之后，有了技能就可以出去找工作啦！下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。 5️⃣Python兼职渠道 而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。 上述所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要的，可以扫描下方👇👇👇二维码免费领取🆓 ​

PHP运行环境之宝塔软件安装及Web站点部署流程 1.1安装宝塔软件 官网：https://www.bt.cn/new/index.html 自行注册账号，稍后有用 下载安装页面：宝塔面板下载，免费全能的服务器运维软件 1.1.1Linux 安装 如图所示，宝塔下载页面，有响应的安装脚本，不同linux发行版本，脚本略有差异，笔者系统是Ubuntu云服务器。所以使用Ubuntu脚本： wget -O install.sh https://download.bt.cn/install/install-ubuntu_6.0.sh && sudo bash install.sh ed8484bec 执行成功后，会在根目录添加www目录，这是宝塔安装的目录。 同时脚本执行到最后会打印如下信息： ========面板账户登录信息========================== 外网面板地址: http://123.200.45.11:17832/7234556 内网面板地址: http://172.16.0.2:17832/7234556 username: 1qaz3edc password: 4rfv2wsx =========打开面板前请看=========================== 【云服务器】请在安全组放行 17832 端口 因默认启用自签证书https加密访问，浏览器将提示不安全 点击【高级】-【继续访问】或【接受风险并继续】访问 教程：https://www.bt.cn/bbs/thread-117246-1-1.html 面板地址和账号密码要保密 关联宝塔官网账号 登录面板后，宝塔面板会弹框提示：要求关联宝塔官网账号。填上注册的账号，密码点击：“确定”就好了。 1.1.2Windows安装 1下载软件 宝塔官网：宝塔面板 https://www.bt.cn/new/index.html 在宝塔官网点击"立即免费安装"后再点击Windows面板侠的"立即下载" 下载好软件后，直接解压，一键安装（不要安装在C盘） 安装完成之后打开宝塔软件（记得收藏以下面板地址） 输入账号密码进行登录 关联宝塔官网账号 登录面板后，宝塔面板会弹框提示：要求关联宝塔官网账号。填上注册的账号，密码点击：“确定”就好了。 1.2 Web站点部署流程 (部署聚合支付后台) 1.2.1 准备聚合支付应用程序 应用程序在“个人支付”压缩包中。 1.2.2软件环境要求 软件版本 Nginx 版本不限 PHP 7.0 MySQL 5.6 PHP扩展（php7.0默认支持） fileinfo opcache Imagemagick 1.2.3安装环境（一键安装） 首次打开面板时，会有一键安装提醒，根据要求安装相应的软件即版本即可。 一键安装

目录 一、功能 二、表 三、代码编写 一、功能 二、表 books表： reader表： 三、代码编写 import pymysql import datetime # 建立数据库连接 connection = pymysql.connect( host='localhost', # 数据库主机名 port=3306, # 数据库端口号，默认为3306 user='root', # 数据库用户名 passwd='123456', # 数据库密码 db='tushuguanlixitong', # 数据库名称 charset='utf8' # 字符编码 ) def query(sql, one=False): cursor = connection.cursor() cursor.execute(sql) if one: return cursor.fetchone() else: return cursor.fetchall() def update(sql): cursor = connection.cursor() result = cursor.execute(sql) # 提交事务 connection.commit() return result def select_book(): # 创建一个数据库游标对象 cursor = connection.

本篇文章我来手把手教大家做一个HarmonyOS 应用的登录页面，逐步讲解，非常细致，百分百能学会，并提供全部源码。页面使用 DevEco Studio 的低代码开发。 通过本文的实践经验，我想告诉大家， HarmonyOS 应用开发其实并不难，只要了解具体的开发流程和开发思想，大家都可以很快上手。祝愿大家都可以赶上时代浪潮，让青春随鸿蒙千帆飘扬！ 下面这张图是我们的目标实现图，具体实现流程将由我一步一步讲解： 一、项目初始化 1、创建低代码项目 下载安装 DevEco Studio，新建一个支持 Super Visual 低代码模式的项目。 具体过程可以参考我上一篇文章：HarmonyOS应用开发-搭建开发环境 2、低代码项目结构解读 初始项目目录如下： ├──entry/src/main/ets // 代码区 │ ├──entryability │ │ └──EntryAbility.ets // 程序入口类 │ └──pages │ └──Index.ets // 首页的逻辑描述文件 ├──entry/src/main/resources // 资源文件 └──entry/src/main/supervisual └──pages └──Index.visual // 首页的数据模型 其中.ets文件就是我们正常编写界面逻辑的文件，语言为ArcTS； .visual为低代码项目特有的文件，由系统根据我们对界面的可视化设计自动更新，用写字板打开能看到是存储界面设计的Json文本； 二、添加静态文件 1、新增图片文件 ets 文件下创建 common\images\icon 文件夹，icon内添加我们需要添加的图片文件，本教程我们用到了3个“其他登录方式”的图标。 添加的图标图片如下： 增加完三个图标后，我们的项目结构更新如下： ├──entry/src/main/ets // 代码区 │ ├──common │ │ └──images │ │ └──icon // 图标图片 │ │ ├──csdn.

苹果电脑macbook再安装第三方软件的时候偶尔会碰见打开软件的时候遇见【已损坏，打不开。您应该将它移到废纸娄】，这该怎么办？ 新入手的苹果电脑macbook再安装第三方软件的时候偶尔会碰见打开软件的时候遇见【已损坏，打不开。您应该将它移到废纸娄】，这个时候怎么解决？ 解决教程： 1、这个问题，一般不是程序安装包的问题。先打开【系统偏好设置】中，再打开【安全性与隐私】。 2、先点击在下方【锁】进行解锁，输入开机密码进行解锁。 3、打开终端（终端一般在其他这个文件夹里面，打开【Launchpad】或者【应用程序】文件夹就可以看见）。 4、输入：sudo spctl --master-disable（复制粘贴进去），再按下【回车键】。 5、开启【任何来源】完成。 Mac OS 10.15 打开软件提示【XXX.app 已损坏，打不开。您应该将它移到废纸篓】解决方法： 使用 Mac OS 10.15，会出现【打不开“XXX”，因为它来着身份不明的开发者。】遇到这种问题应该怎么办呢？ 1、先打开软件 2、打开终端，输入：sudo xattr -r -d com.apple.quarantine ，然后命令后面输入个空格。(注意:命令后面输入一个空格) 3、命令粘贴后，把应用程序里面的APP拖拽到命令后面回车，输入开机密码，密码不会显示，回车即可搞定，(如果您安装别的软件提示损坏亦可如此操作)。 4、完成后，APP 会自动运行。 % sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/Clash\ Verge.app 再次操作就可以打开软件了

大家好，小编来为大家解答以下问题，python可以制作安卓软件吗，python可以做安卓app吗，现在让我们一起来看看吧！ 文章目录 1. 前言2. BeeWare简介3. 开发环境搭建注意事项 4. 安装BeeWare5. 开发环境搭建 5.1 创建项目 5.1.1 创建一个新项目5.2 运行项目5.3 打包项目 5.3.1 打包为Windows程序 5.3.1.1 首先briefcase create安装应用的脚手架5.3.1.2 然后构建应用 5.3.1.3 接着，运行构建的应用 5.3.1.3 最后，打包应用5.3.1.4 安装软件5.3.2 打包为安卓APP 5.3.2.1 首先，创建应用的安卓脚手架 5.3.2.2 接着，构建安卓应用 5.3.2.3 运行构建好的安卓应用5.3.2.4 使用自己的手机设备进行运行5.3.2.5 最后打包安卓应用 5.3.2.6 手机端安装APP6. 报错 编码错误Warning: Still waiting for package manifests to be fetched remotelyUnable to install dependencies. This may be because one of your dependencies is invalid, or because pip was unable to connect to the PyPI server.

回溯 回溯算法1. 全排列2. 子集3. 找出所有子集的异或总和再求和4. 全排列Ⅱ5. 电话号码的字母组合6. 括号生成7. 组合8. 目标和9. 组合总和10. 字母大小写全排列11. 优美的排列12. N皇后13. 有效的数独14. 解数独15. 单词搜索16. 黄金矿工17. 不同路径III 回溯算法 什么是回溯算法？ 回溯算法是⼀种经典的递归算法，通常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。回溯算法的基本思想：从一个初始状态开始，按照一定的规则向前搜索，当搜索到某个状态无法前进时，回退到前一个状态，再按照其他的规则搜索。回溯算法在搜索过程中维护一个状态树，通过遍历状态树来实现对所有可能解的搜索。 回溯算法的核心思想：“试错”，即在搜索过程中不断地做出选择，如果选择正确，则继续向前搜索；否则，回退到上一个状态，重新做出选择。回溯算法通常用于解决具有多个解，且每个解都需要搜索才能找到的问题。 回溯算法的模板： void backtrack(vector<int>& path, vector<int>& choice, ...) { // 满⾜结束条件 if (/* 满⾜结束条件 */) { // 将路径添加到结果集中 res.push_back(path); return; } // 遍历所有选择 for (int i = 0; i < choices.size(); i++) { // 做出选择 path.push_back(choices[i]); // 做出当前选择后继续搜索 backtrack(path, choices); // 撤销选择 path.pop_back(); } } 其中， path 表示当前已经做出的选择， choices 表示当前可以做的选择。在回溯算法中，我们需要做出选择，然后递归地调用回溯函数。如果满足结束条件，则将当前路径添加到结果集中；否则，我们需要撤销选择，回到上一个状态，然后继续搜索其他的选择。

前言 我在另一篇文章中全面详细地讲解了MySQL数据库的基础知识和语法，对MySQL数据库感兴趣和想复习MySQL的小伙伴，强烈推荐大家参考本人的另一篇文章： 一文学会MySQL数据库——小白零基础保姆级教程，从安装-配置环境开始——不能再细了！（持续更新，求赞求收藏！） 本文主要详细讲述，如何使用python操作MySQL数据，是通过pymysql模块实现的。 1 概述 pymysql是Python中的一个类库, 主要是通过python代码来操作SQL语句的。 1.1 pymysql模块的作用 问题: 我们如何将10万行数据插入到数据库? 回答: 我们发现如果用之前客户端几乎是不可能完全这个任务的, 因为我们不可能去构造出那个插入10万行数据的SQL. 可是，如果我们有一个功能能够插入一行数据，借助程序强大的特点：重复，就可以轻而易举的就将10w行数据收入麾下. 我们可以使用pymysql模块完成在Python中实现这样的操作。 1.2 Python中操作MySQL步骤 操作步骤: 导入模块 # import pymysql创建连接对象 # connect,即python连接mysql数据库的对象创建游标 # curdor，可以执行SQL语句的对象执行sql语句，获取结果集操作结果集释放资源 大白话解释上述步骤： 1. 你考上了清华大学 2. 你来到了清华, 找到了导员和清华大学建立了连接 3. 导员帮你联系授课老师 4. 授课老师给你授课, 传授知识 5. 你听课，写作业，作报告，参加考试等 6. 你从清华毕业了，跟授课老师和导员说再见 流程图： ​ 2 pymysql查询数据 # 1.导包 import pymysql # 若没有安装这个库，安装此库的命令：pip install pymysql # 2.创建连接对象 conn = pymysql.connect( host='数据库所在机器的IP地址', # 本机就写：localhost port=3306, # 要连接到的数据库端口号，MySQL是3306 user='账号', # 数据库的用户名 password='密码', # 数据库的密码 database='数据库名称', # 要操作的数据库 charset='utf8' # 码表 ) # 3.

文章目录 1.将指定目录下的文件打包成 .zip2.将指定目录下的文件打包成 .tar.gz3.将指定目录下的文件打包成 .tar4.将指定目录下的文件打包成 .rar5.生成若干个txt并打包到zip中 1.将指定目录下的文件打包成 .zip 代码示例： import java.io.*; import java.util.zip.*; public class ZipFiles { public static void main(String[] args) { // 要压缩的文件或文件夹 String sourceFile = "path/to/your/source/file_or_folder"; // 压缩后的ZIP文件名 String zipFileName = "output.zip"; // 创建一个输出流将数据写入ZIP文件 try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(zipFileName); ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(fos)) { // 调用递归方法压缩文件或文件夹 addToZipFile(sourceFile, sourceFile, zos); System.out.println("文件已成功打包成 " + zipFileName); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } private static void addToZipFile(String path, String sourceFile, ZipOutputStream zos) throws IOException { File file = new File(sourceFile); // 如果是文件夹，则获取其内容并递归调用此方法 if (file.

一、问题描述 今天在使用HBase Java API编程实践时发现出现报错，同样在创建表和查看HBase集群状态信息时也出现报错，以下是错误截图： 这是由于HBase的主节点正在初始化过程中，无法处理请求。通常发生在启动HBase集群或进行主节点故障转移时。HBase主节点在启动或重启时需要一些时间来完成初始化过程。在此期间，HBase不会接受任何新的表创建请求。 尝试了很多办法，包括重启HBase、卸载HBase重新安装、修改配置文件等等，问题还是无法得以解决...... 二、解决办法 只需删除hbase自带的zookeeper的文件和HDFS上的hbase文件夹即可，HBase伪分布式配置时自带的zookeeper的数据存放地址一般在/tmp/hbase-hadoop/zookeeper中（其中的hadoop为自己的用户名，即hbase-用户名目录下的zookeeper文件夹中），删除其中的version-2并删除HDFS中的/hbase即可： 如下，错误展示以及解决过程： cd /tmp/hbase-hadoop/zookeeper rm -r version-2 cd ~ hdfs dfs -rm -r /hbase 可以看到当前有1个活跃的Master节点、0个备用的Master节点和1个RegionServer（服务器），负载均衡为1.0。 这表明你的HBase集群中只有一个活跃的Master节点在运行，没有备用的Master节点。此外，还有一个RegionServer在运行，并且负载均衡为1.0，表示该RegionServer的负载相对均衡。 删除HBase自带的ZooKeeper文件中的`version-2`目录和在HDFS中的HBase数据后，可能会解决`org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing`错误的问题。这种情况下可能是由于HBase Master节点在初始化时，发现了之前未完成的初始化标记或者状态信息，从而导致无法正常启动。 当一个HBase Master节点在初始化时，会向ZooKeeper注册自己的临时节点来表示自己的状态，并在特定条件下创建一些协调标记以确保集群状态的一致性。如果在关闭或挂起虚拟机时未停止运行HBase，可能会导致上述状态标记未能正确清理，或者在下次启动时造成冲突，从而导致"org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing"错误的发生。 删除HBase自带的ZooKeeper文件中的`version-2`目录和在HDFS中的HBase数据可以清除掉可能存在的未完成初始化的状态标记，从而使得下次启动时不会出现冲突，进而解决`org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing`错误。删除这些文件相当于重置了HBase的状态，让它可以重新进行初始化并启动。 需要注意的是，删除HBase数据和ZooKeeper文件中的内容属于比较激进的操作，应当谨慎对待。在进行此类操作前，建议备份数据以及配置文件，以免造成不可逆的损失。 三、总结及建议 ①问题分析 关闭或挂起虚拟机时未停止运行的HBase可能会导致"org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing"错误的出现。这个错误通常是由于HBase Master节点在初始化过程中，发现了之前未完成的初始化标记或者状态信息，从而导致无法正常启动。 当一个HBase Master节点在初始化时，会向ZooKeeper注册自己的临时节点来表示自己的状态，并在特定条件下创建一些协调标记以确保集群状态的一致性。如果在关闭或挂起虚拟机时未停止运行HBase，可能会导致上述状态标记未能正确清理，或者在下次启动时造成冲突，从而导致"org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing"错误的发生。 为避免这种情况，应当在关闭或挂起虚拟机之前先停止HBase服务，确保Master节点完成正常的关闭流程，包括清理掉在ZooKeeper中留下的临时节点和状态标记。这样可以避免出现未完成初始化状态的问题，减少"org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing"错误的风险。 ②建议 建议读者在挂起或关机虚拟机时先关闭HBase服务，如果HBase未停止运行，可能会导致一系列潜在的后果，具体情况取决于HBase当前所处的状态以及未停止运行的具体原因。以下是可能发生的一些后果： 1. 数据一致性问题：HBase在未经过正常关闭过程的情况下被强制终止，可能导致数据写入未完成、内存中的缓冲数据未写入磁盘等问题，从而造成数据不一致。 2. 文件系统损坏：在写入数据时突然终止可能会导致HBase底层的文件系统出现损坏，进而影响数据的完整性和可用性。 3. Region Server状态异常：Region Server在关闭过程中可能还未完成对HDFS中数据的清理工作，未停止运行的情况下可能导致Region Server状态异常，进而影响HBase集群的稳定性。 4. 容错能力受损：未经过正常关闭而直接终止HBase可能会导致一些内部状态没有得到正确清理，这可能导致HBase在下次启动时需要更长时间的恢复和修复。 为避免以上问题，应当在关闭或挂起虚拟机之前先停止HBase服务，并确保所有数据写入已完成并且内存缓冲数据已经刷入磁盘。另外，建议在生产环境中配置HBase的高可用性和容错性，以减少因意外故障而导致的数据损失和系统不稳定的风险。

目录 前言 存储类型组件 计算分析引擎组件 任务调度和集群管理组件 其它组件 总结 前言 虽然hadoop的生态体系已经有好多年了，而且越来越多的做大数据的可能会觉得hadoop体系在数据处理方面有一些笨重，但是作为大数据的分布式系统领域的鼻祖，我们还是好好学习一下。 Hadoop体系最初建立于2005年，是由Doug Cutting和Mike Cafarella开发的。它的设计灵感来自于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的论文。 Hadoop可以说是大数据分布式系统领域的开创者。它最初的目标是解决处理海量数据的问题，并且采用了分布式存储和计算的思想。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS用于分布式存储大量的数据，而MapReduce则提供了分布式计算的框架。 Hadoop的成功和影响力是巨大的，它为大数据的存储、处理和分析提供了基础设施，推动了大数据产业的发展。同时，Hadoop也促进了更多的大数据技术和解决方案的出现，构建了现代大数据生态系统。 Hadoop生态圈是由一系列开源组件组成的，这些组件共同构建了一个大规模分布式计算和存储平台。本文将介绍Hadoop生态圈中各个组件的主要功能和作用，帮助读者更好地理解每个组件的定位和用途。我们将详细探讨Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark、pig、Sqoop、Oozie、Ambari、Flume、tez、Mahout、Zookeeper、Altas、Hue、Range、kylin等核心组件的特点和优势，解释它们在大数据处理和分析中的具体作用。我们将组件分成存储类型、任务调度、计算引擎、其它等四种类型、通过对Hadoop生态圈的全面解析，读者将能够了解各组件之间的关系和协作，为大数据处理和分析提供全面支持和解决方案。 存储类型组件 HDFS:HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop体系的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，被设计用于存储大规模数据集，并在Hadoop集群中进行高可靠性的数据存储。 HDFS的主要功能和作用包括： 1、分布式存储：HDFS将大量的数据文件分布式地存储在Hadoop集群中的多个机器上。数据被分割成块并复制到多个节点上，提供了可靠性和容错性，防止数据丢失。 2、高可靠性：HDFS通过数据冗余和复制机制来提供高可靠性。每个数据块都会在多个节点上进行复制，如果一个节点失败，数据仍然可以从其他副本中访问。 3、数据流式访问：HDFS支持以流式方式对大规模数据进行访问。它通过一次传输整个数据块的方式，以提高读写数据的效率。 4、扩展性：HDFS具有良好的可扩展性，可以容纳非常大的数据集。它可以在集群中添加新的机器，以同时扩展存储容量和计算能力。 5、数据局部性：HDFS通过尽量将数据存储在离计算节点近的位置来提高数据访问的效率。这样可以减少网络传输的开销，提高数据处理的性能。 HBase:HBase是一种分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS和ZooKeeper来提供可靠的、高性能的数据存储和实时读写访问。HBase的功能和作用包括： 1、面向列的存储：HBase采用面向列的存储方式，数据被组织成表，每个表由行和列族组成。这种存储方式使得HBase能够存储和处理非结构化和半结构化的数据。 2、高可扩展性：HBase能够在大规模数据集上进行水平扩展。它可以在大量的服务器节点上进行数据存储和处理，以满足日益增长的数据量和访问需求。 3、高性能的读写访问：HBase的存储引擎使用了基于内存的索引结构（B+树），能够提供高速的读写访问性能。此外，HBase支持数据缓存、批处理操作和并行处理，进一步提高了数据的访问效率。 4、数据一致性：HBase通过ZooKeeper来提供数据的一致性。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理HBase中的元数据和节点状态，确保数据的一致性和可靠性。 5、实时查询：HBase支持基于行键的随机访问和范围扫描，可以快速检索和查询数据。它还支持多版本数据，可以存储和检索历史数据，适用于时间序列数据和实时分析。 6、强一致性：HBase支持强一致性，即对于相同的数据操作请求，返回的结果是一致的。这对于需要保持数据一致性的应用场景非常重要，例如金融和电子商务领域。 总之，HBase作为一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，提供了高性能、高可靠性和高扩展性的数据存储和访问解决方案，适用于处理大规模的非结构化和半结构化数据。 HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase 是 Hadoop生态圈中两个重要的组件，它们在应用场景上有一些区别。 HDFS 是一个分布式文件系统，专门用于存储和处理大规模数据集。它适用于需要批量处理的大型文件，如日志文件、图像文件等。HDFS 通过将大文件切分成小的数据块并分布在多个节点上进行存储，实现了高可靠性和高可扩展性。 HBase 是一个分布式、面向列的、面向实时读写的 NoSQL 数据库。它构建在 HDFS 之上，提供了对结构化数据的快速读写能力。HBase 适用于需要随机访问和实时查询的大规模数据，比如日志、用户数据等。 因此，可以说 HDFS 更适合存储大型文件，并支持批量处理，而 HBase 则适合存储结构化数据，并支持实时读写和随机访问。根据具体的应用场景和需求，选择合适的组件来处理和存储数据。 计算分析引擎组件 MapReduce： MapReduce 是 Hadoop 生态圈中的一个重要组件，主要用于实现分布式计算。它的作用是将大规模数据集划分为较小的数据块，并在集群中的多台计算机上进行并行处理。MapReduce 通过将数据分为不同的键值对，然后对键值对进行映射（Map）和归约（Reduce）操作，来实现分布式计算。 MapReduce 通常不会单独使用，而是与其他组件配合使用。它常常与分布式存储系统 HDFS（Hadoop Distributed File System）一起使用，以处理存储在 HDFS 中的大规模数据集。此外，MapReduce 还可以与其他组件如Hive、Pig、Spark等结合使用，以实现更复杂的数据处理和分析任务。

引言 GitHub Copilot插件是由OpenAI开发的一款基于人工智能技术的开发助手，它能够理解你的代码上下文并为你提供实时的代码建议。本文将深入介绍Copilot插件的安装、配置以及详细使用，帮助你更好地利用这一强大工具提高开发效率。 第一部分：安装与配置 1.1 插件支持的IDE GitHub Copilot插件目前支持多种流行的集成开发环境（IDE），包括但不限于： Visual Studio CodeIntelliJ IDEAPyCharmEclipse 确保你的IDE已更新到最新版本，并满足插件的运行要求。 1.2 安装GitHub Copilot插件 打开IDE，进入插件市场或插件管理页面。搜索“GitHub Copilot”并安装插件。安装完成后，重新启动IDE。 1.3 注册GitHub账户 GitHub Copilot插件需要与GitHub账户关联，确保你已经拥有一个GitHub账户并登录到IDE。 第二部分：基本使用 2.1 启用Copilot 在IDE中，打开你的项目或新建一个文件，确保你的光标在编辑器中。Copilot将在你输入代码时自动启用。 2.2 实时代码建议 开始输入代码时，Copilot将实时为你提供建议。通过按下Tab键，你可以接受建议并自动插入到代码中。 2.3 上下文理解 Copilot能够理解你代码的上下文，根据你当前的输入为你提供更准确和合适的代码建议。这使得你能够更加流畅地编写代码，而无需频繁查阅文档或搜索示例代码。 第三部分：高级功能 3.1 多语言支持 GitHub Copilot支持多种编程语言，包括但不限于： PythonJavaScriptJavaC++Ruby 在不同的文件中，Copilot能够智能切换语言环境，为你提供多语言的代码建议。 3.2 自定义代码片段 你可以配置Copilot以适应你项目中的特定代码风格或自定义的代码片段。通过IDE的设置或配置文件，你可以定义自己的代码规范和偏好，使Copilot生成的代码更符合你的项目需求。 3.3 学习模式 Copilot具备学习的能力，能够根据你的使用习惯和反馈逐渐优化提供的建议。通过在代码中选择或编辑建议，你可以帮助Copilot更好地理解你的编码风格。 第四部分：常见问题与解决方案 4.1 Copilot建议不准确 如果Copilot的建议不准确，你可以通过提供更详细的上下文或选择性地编辑建议来帮助Copilot更好地理解你的需求。 4.2 安全性和隐私 GitHub Copilot的模型是在GitHub上的公开代码中进行训练的，因此它可能会生成与公共代码相似的建议。在处理敏感信息或私有代码时，请谨慎使用。 第五部分：未来发展与社区支持 5.1 Copilot的更新和改进 GitHub Copilot是一个持续演进的项目，团队会定期推出新的更新和改进。及时关注GitHub官方的发布和社区反馈，以获取最新的功能和性能优化。 5.2 社区支持与参与 GitHub Copilot有庞大的用户社区，你可以通过GitHub论坛或相关社交媒体平台与其他用户交流、分享经验，也可以提出建议和问题。GitHub团队对社区的反馈非常重视，你的参与能够促使Copilot更好地适应各种开发场景。 结语 通过本文，你应该对GitHub Copilot插件的安装、配置和使用有了深入的了解。Copilot作为一款强大的代码助手，可以显著提高你的开发效率。合理使用这一工具，将能够使你的编码过程更加流畅，同时也为你的项目带来更高的质量和一致性。

引言 在C语言中，逻辑运算符主要有四个：|（或）、||（逻辑或）、&（与）和&&（逻辑与）。这些运算符在编程中经常被用到，但对于初学者来说，它们可能有些难以理解。本文旨在详细解释这些逻辑运算符的工作原理，帮助读者更好地理解和掌握它们。通过本文，你将了解这些运算符之间的区别、用法以及一些常见的陷阱和注意事项。通过深入了解这些逻辑运算符，你将能够更有效地编写条件语句，提高代码的可读性和效率。 一、|（或）运算符 概念：当两个操作数中至少有一个为真时，结果为真。 示例： int a = 1; int b = 0; if (a | b) { // 结果为真，因为a或b中至少有一个为真。 printf("The result is true\n"); } 注意事项： 当涉及到位运算时，|运算符可以用于执行位或操作。 建议：当用于比较时，使用|可以快速判断多个条件；当用于位运算时，明确意图是必要的。 二、||（逻辑或）运算符 概念：当两个操作数中至少有一个为真时，结果为真。与|不同的是，||会在找到第一个真值后停止评估。 示例： int a = 0; // a is false. int b = 1; // b is true. if (a || b) { // 结果为真，因为a或b中至少有一个为真。但因为a是false，所以b不会被评估。 printf("The result is true\n"); } 注意事项： 由于存在短路行为，当第一个值为假时，第二个值不会被评估。这在某些情况下可能导致意外的行为。 建议：当需要快速判断多个条件时，使用||可以提高效率；但在涉及副作用或不确定评估顺序的情况下，应谨慎使用。 三、&（与）运算符 概念：当两个操作数都为真时，结果为真。 示例： int a = 1; // a is true.

原本用户公司要迁移 oracle 到 mysql 上，数据库方言上有一定的区别，老的 SQL 又臭又长转起来也不太方便，尤其是日期类的完全无法适用，所以才写了这个工具： 不同类型sql互转在线工具-开发者工具 可以用于不同数据库之间的 SQL 语句转换，不管是创建、查询、修改还是任何级联语句都支持。 效果很是不错。

文章目录 前言一、SpringCloud 与SpringBoot 版本对应关系：1. 1 进入 SpringCloud 官网1. 2 关系对应：1. 3 SpringCloud 的版本使用： 二、SpringBoot与JDK对应关系：2.1.选择spring boot 的版本：2.2 进入到该springboot版本的文档中： 总结 前言 通常我们创建springboot 项目时都会用的springcloud 框架对springboot 进行整合，所以此时就非常有必要了解他们之间的版本对应关系了，最准确的信息就需要到官网进行了解。 一、SpringCloud 与SpringBoot 版本对应关系： 1. 1 进入 SpringCloud 官网 地址： https://spring.io/projects/spring-cloud/#overview 这里列出了 SpringCloud 的最近几个版本，在往下看也说明了 从 2020.0.x 及以前的版本不在进行维护了； Spring Cloud Dalston, Edgware, Finchley, Greenwich and 2020.0 (aka Ilford) have all reached end of life status and are no longer supported. 在 “Table 1. Release train Spring Boot compatibility (see here for more detailed information).

Spring Boot 整合多 Redis 数据源配置及操作 简介 本文档介绍了如何在Spring Boot应用程序中配置和操作多个Redis数据源。通过配置多个RedisConnectionFactory和RedisTemplate，可以实现对多个Redis数据源的整合，以便在应用程序中灵活地使用不同的Redis实例。 以下是本文档的主要内容： 添加依赖：介绍了在pom.xml文件中添加Spring Boot和Redis相关依赖的步骤。配置多个Redis数据源：说明了如何在application.properties或application.yml中配置多个Redis数据源的连接信息。创建多个RedisConnectionFactory：展示了在配置类中创建多个RedisConnectionFactory的Bean，并分别指定不同连接信息的步骤。创建多个RedisTemplate：介绍了根据不同的RedisConnectionFactory创建对应的RedisTemplate的步骤。使用多个RedisTemplate进行操作：说明了在需要使用Redis的地方，如何注入对应的RedisTemplate，并使用它们来操作不同的Redis数据源。 通过本文档的指导，您将能够轻松地在Spring Boot应用程序中实现对多个Redis数据源的整合配置和操作，从而满足不同业务场景下对多个Redis实例的需求。 代码实现 配置POM依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> 配置多个Redis数据源 spring: redis: host: localhost port: 6379 database: 0 password: 123456 lettuce: # 使用Lettuce作为Redis的客户端 pool: # 连接池 max-active: 32 # 最大的活跃连接数 max-wait: 300 # 获取连接的最大等待时间 max-idle: 16 # 最大的空闲连接数 min-idle: 8 # 最小的空闲连接数 redis-node02: host: localhost port: 6379 database: 1 password: 123456 lettuce: pool: max-active: 16 max-wait: 100 max-idle: 8 min-idle: 4 创建多个Redis连接配置 读取配置信息初始化ConnectionFactory创建RedisTemplate实例 @Configuration public class RedisAutoConfig { @Bean @Primary public LettuceConnectionFactory defaultLettuceConnectionFactory(RedisStandaloneConfiguration defaultRedisConfig, GenericObjectPoolConfig defaultPoolConfig) { LettuceClientConfiguration clientConfig = LettucePoolingClientConfiguration.

一、前言 本文将介绍如何利用python来根据文本数据（.txt文件）绘制词云图，除了绘制常规形状的词云图（比如长方形），还可以指定词云图的形状。 二、相关库的介绍 1、安装相关的库 pip install jieba pip install matplotlib pip install wordcloud pip install numpy pip install Image 2、 导入相关的库 import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import numpy as np from PIL import Image # 图像处理 3、 相关库的介绍 jieba： 结巴分词库，一个中文分词库。由于中文文本的每个汉字都是连续书写的，因此需要对文本进行分词来获得中文文本的每个词组，即分词。 matplotlib.pyplot 图像展示库。用来创建画布以及相关的图像展示。在绘图前，需要创建一个figure对象，即需要一张画板才能开始绘图。 wordcloud ： 词云展示库，可以根据文本的词频,对内容进行词云图的可视化。 numpy numpy是Python的一个开源的数值计算扩展库，主要用于处理大型多维数组和矩阵，以及进行高效的数学运算，广泛应用于数据分析、机器学习、信号处理等领域。 Image Image模块是一个强大的图像处理工具，提供了对图像文件的读写和处理的功能。也提供了各种功能和方法来处理和操作图像，包括加载、保存、调整大小、旋转、裁剪、应用滤镜等。 三、数据处理 1、中文分词 中文分词可以将中文语句切割成单独的词组；中文分词的工具有很多，比如 python 的第三方库 jieba；jieba 支持三种分词模式：全模式、精确模式、搜索引擎模式。结巴分词最主 要的方法是 cut 方法 （1）精确模式 试图将句子最精确地切开，适合文本分析结巴分词默认为该模式 jieba.cut("文本内容",cut_all=False) （2）全模式 把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度很快，但是不能解决歧义 jieba.

一、问题描述： 我们在进行数据分析时，在一些特殊情况下需要在hive直接对数据进行更新或删除，而在我们输入删除、更新语句后，常常会出现以下报错： Attempt to do update or delete using transaction manager that does not support these operations. 二、问题分析： 1.Hive是不支持事务的，所以也就无法支持DELETE和UPDATE操作 2.要实现update和delete功能，该表就需要支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）支持， 故在建表时要指定相应属性 三、问题解决： 1.在hive-site.xml文件中，增加以下属性： <property> <name>hive.support.concurrency</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.enforce.bucketing</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name> <value>nonstrict</value> </property> <property> <name>hive.txn.manager</name> <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value> </property> <property> <name>hive.compactor.initiator.on</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.compactor.worker.threads</name> <value>1</value> </property> <property> <name>hive.in.test</name> <value>true</value> </property> 2.重启hive服务 3.启用ACID支持。这通常需要在创建表时指定相应的属性。例如： CREATE TABLE my_table ( id INT, name STRING ) CLUSTERED BY(id) INTO 2 BUCKETS //表必须进行分桶 STORED AS ORC //表的存储格式必须是ORC