2401_84160361的博客

交易商品板块管理等。电脑及配件：实现对该类商品的查询、用户留言功能。通讯器材：实现对该类商品的查询、用户留言功能。视听设备：实现对该类商品的查询、用户留言功能。书籍报刊：实现对该类商品的查询、用户留言功能。生活服务：实现对该类商品的查询、用户留言功能。房屋信息：实现对该类商品的查询、用户留言功能。交通工具：实现对该类商品的查询、用户留言功能。其他商品：实现对该类商品的查询、用户留言功能。信息管理：实现对商品的删除、修改、查询功能。修改个人资料：实现对用户个人信息的修改。添加二手信息：实现对新商品的添加。

在大学校园里，存在着很多的二手商品，但是由于信息资源的不流通以及传统二手商品信息交流方式的笨拙，导致了很多仍然具有一定价值或者具有非常价值的二手商品的囤积，乃至被当作废弃物处理。现在通过校园网进入到本系统，可以方便快捷的发布和交流任何二手商品的信息，并且可以通过留言方式进行深一步的交流。由于每个大学的校园网都基本篇布校园的每一个地方，因此，只要宣传得当，理论上来说，每一个人都可以让他所发布的信息让全校所了解，争取到了信息资源的最大化利用。修改信息：普通用户可以修改自己发布的信息，管理员可以修改所有信息。

在大学校园里，存在着很多的二手商品，但是由于信息资源的不流通以及传统二手商品信息交流方式的笨拙，导致了很多仍然具有一定价值或者具有非常价值的二手商品的囤积，乃至被当作废弃物处理。由于每个大学的校园网都基本篇布校园的每一个地方，因此，只要宣传得当，理论上来说，每一个人都可以让他所发布的信息让全校所了解，争取到了信息资源的最大化利用。通讯器材：实现对该类商品的查询、用户留言功能。房屋信息：实现对该类商品的查询、用户留言功能。其他商品：实现对该类商品的查询、用户留言功能。添加二手信息：实现对新商品的添加。

Java泛型是JDK5引入的一个新特性，使用泛型可以增加代码的可读性以及稳定性，编译器可以对泛性参数进行检测，并且通过泛型参数可以指定传入的对象类型。泛型一般有三种使用方式：泛型类、泛型接口、泛型方法泛型类：!!!**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！****由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**

从存储系统的接口/内部功能看，越简单的接口和功能对应更开放的能力（例如GFS/HDFS），更复杂更高效的功能通常意味着更封闭，并逐步退化成存算一体的系统（例如AWS当家数仓产品RedShift），两个方向的技术在融合。3.面向异构硬件的调度支持：众核架构的ARM成为通用计算领域的热点，GPU/TPU等AI加速芯片也成为主流，调度系统需要更好支持多种异构硬件，并抽象简单的接口，这方面K8S插件式设计有明显的优势。如何智能/透明的将数据存储分层，找到成本与性能的Trade-off，是多层存储系统的关键挑战。

使用方法名即可调用show_info#使用方法名即可调用show_info1。

read -p “请输入路径(如：/etc/passwd):”echo “${REPLY}是其他文件”主机114.114.114.114在线。主机192.168.17.129在线。主机www.baidu.com在线。主机192.168.17.3不在线。elif [条件2];#desc: if条件表达式。{REPLY}是常规文件”{REPLY}是目录”for 值 in 列表。case 变量名 in。elif [条件2]**🌟执行结果：**

(img-vmbMeXa2-1715688391212)](img-85UcyIAG-1715688391212)]只要条件满足，就一直循环。

选择CA： elasticsearch。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！其实这个问题说来很简单, 假如不进行分区的话就如同 MySQL 单表存储一样，发消息就会被集中存储，这样会导致某台 Kafka 服务器存储 Topic 消息过多，如果

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**04高可用性方面分析**我们知道 Kafka 是通过多副本复制技术来实现集群的高可用和稳定性的。每个 Partition 都会有多个数据副本，每个副本分别存在于

kafka 消费消息的 offset 是定义在 zookeeper 中的，如果想重复消费 afka 的消息可以在 redis 中自己记录 offset 的 checkpoint 点 (n 个) ，当想重复消费消息时通过读取 redis 中的 checkpoint 点进行 zookeeper 的 offset 重设，这样就可以达到重复消费消息的目的了。的功能，保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 Partition 数据不丢失，且 Kafka 仍然能够继续工作，为此 Kafka 提供了副本机制，

默认Elasticsearch是使用Netty作为HTTP的容器的，由于Netty并没有权限模块，所以默认Es没有任何的权限控制，直接通过HTTP就可以进行任何操作，除非把HTTP禁用。目前Elasticsearch是实时系统监控的首选，第9章介绍了使用Elasticsearch 监控与分析日志，也介绍了通过物联网监控系统的方案。这里首先介绍一种理解语义的方法，然后介绍数据深度整合的方法，以便能够得到更好的答案。这里首先介绍采用JSP和自定义标签实现的搜索界面，然后介绍REST架构的搜索界面。

但是在拖拽语义和查询语义的表达和翻译上，总会产生歧义，这样的结果势必就造成了，如果我们更倾向于降低门槛，那我们就必须舍弃一部分功能，如果我们选择了功能，那么我们就需要让渡一些易用性了。**_我实现了一个简版的中文查询的DSL，下面我们通过一个实例，来讲解一下这个DSL，以及他是如何实现的！本次 字段 组(“gtp_user.name”,“gtp_user_role.role_id”)本次 聚合 组(“gtp_user.name”,“gtp_user_role.role_id”)本次 使用 数据库{

在我们的日常企业应用开发当中，会碰到很多的图片素材访问的场景。比如社交类应用，您会在朋友圈中存放大量的图片，还有一些在线旅游或者直播的行业，那些图片资源更是不胜枚举，试想我们的用户在移动端或者网页端上传了一张512KB的图片，如果我们在后台没有加以处理就直接丢给前端展示，那对企业的带宽和流量来说，无疑是一个巨大的灾难。因此，随着访问人数的越来越多，存储图片的数量也越来越大，我们一定要对图片进行相应的瘦身，减少它在网络上传输的大小，也能提高系统的访问速度。

Navicat Premium是一款数据库管理工具，它可以让你同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle、MariaDB、Mssql、及PostgreSQL 数据库，是一个可视化的数据库管理工具。Visual Studio这里我们简称VS，是美国微软公司的开发工具包系列产品，拥有着完整的开发工具集，号称宇宙最强IDE。这里我们简称SVN，它是一个开放源代码的版本控制系统，可以用于多人同时开发同一个项目，实现资源共享，集中式的管理。是一款开源、小巧、免费的文本编辑器，支持多达27种语法的高亮显示。

HA的主要目的是消除namenode的单点故障,需要将hdfs集群规划成以下模样,其中自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程，如图所示。此时，发现master节点web页面打不开了，slave1节点变为active状态，slave2依旧是standby。三个节点web页面如下，其中master为active,slave1与slave2为standby。1.修改core-site.xml，hdfs-site.xml配置文件。

进入/opt/hadoop/server/hadoop-3.2.4/安装目录下。

是分支的名称，表示要拉取更新的分支。分支是代码仓库中的一个独立的开发路径，用于并行开发和管理不同的功能或版本。通过指定分支的名称，等平台上的仓库，也可以是其他开发者共享的仓库。通过指定远程仓库的名称，命令会将远程仓库指定分支的最新代码合并到当前本地分支。远程仓库是指存储在远程服务器上的代码仓库，可以是。命令会从该远程仓库获取最新的代码更新。是远程仓库的名称，通常默认为"

🍀CRLF和LF的区别：windows下的换行符是CRLF而Unix的换行符格式是LF。git默认支持LF。上面的报错的意思是会把CRLF（也就是回车换行）转换成Unix格式（LF），这些是转换文件格式的警告，不影响使用。一般commit代码时git会把CRLF转LF，pull代码时LF换CRLF。然后重新上传代码即可。为true时，Git会将你add的所有文件视为文本问价你，将结尾的CRLF转换为LF，而checkout时会再将文件的LF格式转为CRLF格式。

启动mq。

注意此处有坑：对于MySQL5.7高版本，启动CM Server连接MySQL时可能会报com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException异常，原因是默认开启了SSL认证，相当于useSSL=true，解决方法就是在配置中添加skip-ssl重启MySQL服务，另外[mysqld_safe]配置项已废弃不用，以下的配置均已经过验证。用于各节点连接数据库，Cloudera要求必须创建在/usr/share/java目录下才能被组件使用。

swap即交换空间，作用类似于Windows中的虚拟内存，也就是当物理内存不足时，将硬盘上的swap分区当做内存来使用。但是，由于磁盘的读写速率与内存相比差太多，一旦发生大量交换，系统延迟就会增加，甚至会造成服务长期不可用，这对于大数据集群而言是致命的。vm.swappiness参数用于控制内核对交换空间的使用积极性，默认是60。值越高，就代表内核越多地使用交换空间。对于内存较大的CDH集群，我们一般将这个值设为0或1。

纵观 C++40 多年的演进历程，可以发现每一次演进所支持的都是和编译时相关的新特性，而相对来说，运行时特性非常少，除了在面向对象的编程模型基础上提出的多态以外，几乎再无运行时特性（其他的均以库的形式提供）。这是因为 C++ 是零成本抽象，也就是说，开发者在使用 C++ 表达抽象概念时，无需忍受多余的运行时性能开销。

hadoop 链接 zookeeper 的超时时长设置30000ms启用回收站1440journalnode 集群之间通信的超时时间60000指定 hdfs 的 nameservice 为 mycluster，需要和 core-site.xml 中的保持一致 dfs.ha.namenodes.[nameservice id]为在 nameservice 中的每一个 NameNode 设置唯一标示符。

Hadoop 集群包括两个集群：HDFS 集群、YARN 集群。两个集群逻辑上分离、通常物理上在一起；两个集群都是标准的主从架构集群。逻辑上分离两个集群互相之间没有依赖、互不影响物理上在一起某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上MapReduce 集群呢？MapReduce 是计算框架、代码层面的组件，没有集群之说。

尽管 Git 钩子功能强大，但一个常见的问题是 Git 钩子不会随着仓库一同被版本控制。因此，你可能需要一种方法来分发和同步钩子（例如，使用符号链接、提交到一个单独的仓库或通过一个初始化脚本）。Git 钩子提供了一种有力的方式来加强代码质量保证，增加开发工作流程中的自动化步骤，并确保团队遵守既定的开发规范和过程。远端和追踪分支机制为分布式开发和团队协作提供了大量的便利，它使得同步代码和管理项目成为一个更加直观和自动的过程。

ps：刚开始以为只需要把远程的仓库git clone到本地，然后将内容复制到里面git push就行了，后来才知道，很尴尬，没有同步本地的仓库，新的远程的仓库是看不到修改记录的。将这个分支关联到远程分支上，此时如果远程分支没有muduo这一项的话会自动生成一个的。：git branch -set-upstream-to=origin/使用这个能直接生成一个和本地仓库一样分支名的在远程分支上。该命令会将本地仓库自动推送到远程仓库。远程本地仓库到另一个新的仓库。将本地分支关联到远程分支上。

堆，它得物理结构是一个数组，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，其中堆分为大根堆和小根堆大根堆对于大根堆得要求，所有的父亲结点都大于等于其孩子结点小根堆对于小根堆得要求，所有的父亲结点都小于等于其孩子结点刚才说到孩子结点与父亲结点，那它们之间的关系是怎样的呢，我们来看一下以上就是它们之间的关系，对于任何的地方都适用。

堆，它得物理结构是一个数组，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，其中堆分为大根堆和小根堆大根堆对于大根堆得要求，所有的父亲结点都大于等于其孩子结点小根堆对于小根堆得要求，所有的父亲结点都小于等于其孩子结点刚才说到孩子结点与父亲结点，那它们之间的关系是怎样的呢，我们来看一下以上就是它们之间的关系，对于任何的地方都适用。

那我告诉你这个用处可大了，后面我们将在找到的这个pos所指的结点之前、之后进行插入和删除相应的结点，好，我们回归正题，既然这样会造成野指针，那应该怎么修改呢，那就是将和这个头结点指针置为NULL即可，这个时候再去打印的时候这个链表就是空的，也就不会出错了。通过阅读这篇文章，我也了解到了一些有关野指针的知识，但是这么理解起来比较晦涩难懂，因为还是按照我们的惯例，通过生活的一个小案例来帮助大家理解。说完尾插和尾删，还有头插和头删，但是不要惊慌，对于头插和头删，没有你想象得那么复杂😵。，我们通过代码来看一下。

缺陷1：空间经常会不够，需要扩容在上一节，我们讲到了顺序表基本函数结构的算法实现，说到了顺序表其实和数组本质差不多，存放的数据都是连续的，但是通过一些头插、尾插和万能插入可以看出顺序表在有些情况下可能会出现空间不够，需要扩容的操作，而且对于扩容机制，我们上次讲到了【本地扩容】和【异地扩容】，尤其是对于异地扩容，需要先释放掉原先存放的地址，然后再去异地申请一块地址，这其实是需要一定代价的对于扩容的大小来说，一扩就是原来的2倍，这些扩出来的2倍我们不一定都能使用得完，所以就存在一定的空间浪费。

本文主要推荐15个优质的低代码开源项目。

在人工智能的各个子领域中，由于其解决的问题各不相同，所以对应的目标和使用的工具并不完全相同。在传统意义上来说，人工智能研究的目标包括感知智能、认知智能、行为智能。人工智能自成立以来尝试并放弃了许多不同的方法，包括模拟人类大脑、模拟人类解决问题、形式逻辑、大型知识数据库和模仿动物行为。(小爱、小度、Siri)、智能驾驶系统(特斯拉)、量化交易系统、自动下棋系统(AlphaGo)等能够自动形成决策或者行动的系统。人工智能的目标是能够研发出智能体，该智能体不仅能够感知环境，而且能够根据目标最大化来进行最佳行动。

生产者可以使用事务将一组消息原子性地发送到 Kafka，消费者可以使用事务来将消息原子性地读取和处理。通过使用事务，可以确保消息在发送和消费过程中不会丢失，也不会重复处理。在 Kafka 中，消息的顺序性是通过分区来实现的。可以将消息发送到同一个主题的单个分区中，这样就可以保证相同分区内的消息是按照发送顺序进行存储和传递的。因此，要实现消息的顺序性，需要确保生产者将相关消息发送到同一个分区中。坚持学习，老年痴呆追不上我，Hello 大家好，我是阿月。

大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！

(img-VlvYNj2T-1715402287639)](img-vr5eufLS-1715402287639)](img-qjqSAt72-1715402287639)]哇，太慢了，查了25秒，最终结果是3.46（因为数据是被放大了10倍）左右。有个问题，若直接从HDFS导入数据到Hive，HDFS上的数据会丢失。注意：为了不出现横向拖拉，命令里我加了换行，所有命令都是如此。主要是原数据进行了清洗，过滤了一些不合格的数据。我就下载了下面这么多，共计78429条。所以我将数据下载下来，重命名为。

/ 省略Get()、Set()、ToString()方法。// 创建一个任务对象。

字段5：位置14-19，长度6：空气温度，单位：摄氏度，比例因子：10，缺少值：-9999，单位：毫米，比例因子：10，缺少值：-9999。字段12：位置56-61，长度6：液体沉淀深度尺寸-持续6小时，在六小时的积累期内测量的液。字段11：位置50-55，长度6：液体沉淀深度尺寸-持续一小时，在一个小时的积累期内测量。字段6：位置20-24，长度6：露点温度，为了达到饱和，必须在恒定的压力和水蒸气含量下。字段8：32-37号位置，长度6：风向。单位：摄氏度，比例因子：10，缺少值：-9999。

(img-14NwRU1O-1715402179667)](img-GE6bMI59-1715402179667)](img-vtfmKamL-1715402179668)]有个问题，若直接从HDFS导入数据到Hive，HDFS上的数据会丢失。注意：为了不出现横向拖拉，命令里我加了换行，所有命令都是如此。主要是原数据进行了清洗，过滤了一些不合格的数据。我就下载了下面这么多，共计78429条。注意：下载可能出现卡顿，直接。弄得简单，就查几个静态数据吧。弄得简单，就查几个静态数据吧。