<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Daniel462038751的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Daniel462038751]]></copyright><item><title><![CDATA[Flink 中文乱码问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/155017488</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/155017488</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 19 Nov 2025 11:11:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】Flink 中文乱码问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySql查看数据库及表容量大小]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/143175291</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/143175291</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 23 Oct 2024 09:35:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】MySql查看数据库及表容量大小。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[clickhouse单机和集群部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127425662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127425662</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2022 20:23:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Clickhouse单机和集群部署教程]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[局域网下yum代理配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127425492</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127425492</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2022 13:43:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[局域网下yum代理配置]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ClickHouse SQL语法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127420650</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/127420650</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 20 Oct 2022 10:01:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Clickhouse常用SQL语法介绍]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kudu常用命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/123685466</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/123685466</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 23 Mar 2022 15:23:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[查看Master列表


kudu master list --help
Usage:
        /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.1-1.cdh6.3.1.p0.1470567/bin/../lib/kudu/bin/kudu
        master list &lt;master_addresses&gt; [-columns=&lt;columns&gt;] [-format=&lt;format&gt;]
        [-timeout_ms=&lt;ms&]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kudu概述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/123684562</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/123684562</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 23 Mar 2022 14:21:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kudu是一个分布式的，具有可扩展性的列式存储管理器，可以对快速变化的数据进行快速分析。

使用场景

近实时计算场景
	时间序列数据的场景
	预测建模
	与存量数据共存
	既有随机读写/访问，又有批量扫描分析的场景（OLAP）
	HTAP混合事务分析处理场景
	Kudu作为持久层与Impala紧密集成的场景
架构



Kudu包含两种类型的组件：

Master Server：负责管理元数据
元数据包括Tablet Server的服务器信息以及Tablet信息，Master Server通过Raft协议]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Docker安装flink]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121478307</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121478307</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Mon, 22 Nov 2021 19:15:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[拉取flink镜像。

docker pull flink:1.10.0-scala_2.12


编写docker-compose.yml
	注意，会使用8081等端口，要事先保证8081端口未被占用。

version: "2.1"
services:
  jobmanager:
    image: ${FLINK_DOCKER_IMAGE_NAME:-flink}
    expose:
      - "6123"
    ports:
      - "8081:8081"
    comman]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kubernetes搭建Zookeeper和Kafka集群]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121281786</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121281786</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Fri, 12 Nov 2021 10:06:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kafka

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档




文章目录

系列文章目录
	前言
	一、pandas是什么？
	二、使用步骤
	1.引入库
		2.读入数据
	
	总结




前言

Kubernetes搭建Zookeeper和Kafka集群

一、搭建Zookeeper集群

1.创建集群Service的zookeeper-svc.ya]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis BLPOP原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121135574</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/121135574</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 04 Nov 2021 09:28:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[列表

REDIS_LIST（列表）是LPUSH、LRANGE等命令的操作对象， 它使用REDIS_ENCODING_ZIPLIST和REDIS_ENCODING_LINKEDLIST这两种方式编码：







编码的选择

创建新列表时 Redis 默认使用REDIS_ENCODING_ZIPLIST编码， 当以下任意一个条件被满足时， 列表会被转换成REDIS_ENCODING_LINKEDLIST编码：

试图往列表新添加一个字符串值，且这个字符串的长度超过serve...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Maven工程中Pom文件指定的repository无效]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/116749688</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/116749688</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 13 May 2021 14:51:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景
引入基于maven管理的工程时候，会经常找不到相关的jar，这个原因



]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Dialogflow ES 基础知识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/110517486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/110517486</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 03 Dec 2020 08:43:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[Dialogflow ES 基础知识

本页面介绍使用 Dialogflow ES 的基础知识。您应先阅读本页面上的内容，然后再参阅其他文档或快速入门。

帮助用户与技术进行交互

传统的计算机界面需要结构化且可预测的输入才能正常工作，这使得这些界面使用起来不自然，并且有时候难以使用。 如果最终用户无法轻松理解这种结构化输入方式，便很难确定要执行哪些操作。理想情况是，您的界面可以根据最终用户所使用的自然语言，推断最终用户希望执行哪些操作。

例如，设想一个简单的用户请求，如“What's the weath]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TCP/IP 协议族]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/109326186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/109326186</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2020 09:31:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[TCP/IP 协议族

通常我说 TCP/IP 是指 TCP/IP 协议族。它是基于 TCP 和 IP 这两个最初的协议之上的不同的通信协议的大集合。

例如：http、https、ftp、icmp、arp、rarp、smtp（简单邮件传输协议）



一个网络请求是怎么传输的？

我们拿访问浏览器举个栗子，如图所示：



TCP、UDP有什么区别？各有什么优劣？

TCP 面向连接，提供可靠交付。通过 TCP 连接传输的数据，无差错、不丢失、不重复、并且按序到达。相对 UDP 开销大UDP 面向无连接，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OAuth2.0协议入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/109174280</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/109174280</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Tue, 20 Oct 2020 09:17:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[OAuth2.0 协议原理


OAuth 2.0 协议是一种三方授权协议，目前大部分的第三方登录与授权都是基于该协议的标准或改进实现。OAuth 1.0 的标准在 2007 年发布，2.0 的标准则在 2011 年发布，其中 2.0 的标准取消所有 Token 的加密过程，并简化了授权流程，但因强制使用 HTTPS 协议，被认为安全性高于 1.0 的标准。


一. 基础应用：第三方登录

​ 对于 OAuth2.0 协议（以下简称 OAuth 协议）的第一次接触，我相信大部分开发者都是通过对接第三方登录]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Git LFS操作文档]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/108739065</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/108739065</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Tue, 22 Sep 2020 19:29:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.背景

   开发组同事，发现git项目中存在大文件，本地git缓存文件比较大，导致无法clone，为解决这个问题，引入了Git LFS来处理。

2.Git LFS简介

Git LFS（Large File Storage, 大文件存储）是 Github 开发的一个 Git 的扩展，用于实现 Git 对大文件的支持。
	Git LFS可以把音乐、图片、视频等指定的任意文件存在 Git 仓库之外，而在 Git 仓库中用一个占用空间 1KB 不到的文本指针来代替文件的存在。
	通过把大文件存...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[raft中文文档]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106792997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106792997</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 18:36:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[寻找一种易于理解的一致性算法（扩展版）

摘要
1 介绍
2 复制状态机
3 Paxos 算法的问题
4 为了可理解性的设计
5 Raft 一致性算法

5.1 Raft 基础
5.2 领导人选举
5.3 日志复制
5.4 安全性

5.4.1 选举限制
5.4.2 提交之前任期内的日志条目
5.4.3 安全性论证


5.5 跟随者和候选人崩溃
5.6 时间和可用性


6 集群成员变化
7 日志压缩
8 客户端交互
9 算法实现和评估
9.1 可理解性
9.2 正确性
9.3 性能
10 相关工作
11]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu安装ifconfig]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106523170</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106523170</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 03 Jun 2020 14:13:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[apt-get install net-tools


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[docker vim右键进入visual模式无法粘贴]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106522964</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106522964</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Wed, 03 Jun 2020 14:04:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[右键不能粘贴，反而进入了visual模式，

vim版本：version 8.0.707

修改方法：



vim /usr/share/vim/vim80/defaults.vim



第70行

在mouse=a的=前面加个-

如下：



if has('mouse')
   set mouse-=a
endif


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Eureka的工作原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106002774</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/106002774</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Fri, 08 May 2020 17:50:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、Eureka 简介：

Eureka 是 Netflix 出品的用于实现服务注册和发现的工具。 Spring Cloud 集成了 Eureka，并提供了开箱即用的支持。其中， Eureka 又可细分为 Eureka Server 和 Eureka Client。





1.基本原理

上图是来自eureka的官方架构图，这是基于集群配置的eureka；
- 处于不同节点的eureka通过Replicate进行数据同步
- Application Service为服务提供者
- Applicatio.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人脸检测之活体检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/105712934</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Daniel462038751/article/details/105712934</guid><author>Daniel462038751</author><pubDate>Thu, 23 Apr 2020 17:37:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI可以用哪些技巧区分真人和照片

纹理分析（Texture Analysis）
皮肤的纹理特征是重要的依据，给2D照片拍照，比起给3D真人拍照，会损失一些纹理。
频率分析（Frequency Analysis）
照片脸部的频率组成，也不像真人那样丰富。
可变聚焦分析（Variable focusing Analysis）
连拍两张照片，聚焦在不同位置，查看像素值 (Pixel Value) 的变...]]></description><category></category></item></channel></rss>