Hello Work!!!

最新推荐文章于 2023-10-15 13:35:28 发布

原创最新推荐文章于 2023-10-15 13:35:28 发布 · 705 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文展示了一个使用C++语言的简单程序，该程序利用标准输入输出流来显示一句问候语。通过包含cstdio头文件并定义主函数，演示了如何在控制台上输出文本。

#include<cstdio>
int main(){
    cout<<"hello work!"<<endl;
}

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Viktley

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树莓派4B从0开始配置到使用vim编辑器输出helloworld！

weixin_54076783的博客

06-21

942

树莓派：初始账号：pi 初始密码：raspberry 2.登录： 2.1.HDMI线，HDMI显示屏：直接连就行了 2.2串口登录： 2.3：SSH登录 ①树莓派连上WIFI： ②固定树莓派的IP地址： 2.4远程桌面（xrdp界面）登录： 3.VIM编辑器更新 ①将国外的镜像源更新为国内的镜像源（树莓派的镜像源默认是国外的）：在终端输入命令sudo nano /etc/apt/sources.list进入文件后，将第一行的国外镜像源注释掉（第一行默认官网更新），在文件内容最后添加添

C语言从零开始之Hello World

4 条评论

ssl_ljh 2019.09.22
拉吉

ssl_ljh 2019.08.17
~~~~~~~~~~

ssl_ljh 2019.08.17
呃呃呃呃呃呃

ssl_ljh 2019.08.17
呃呃呃呃呃呃呃呃呃

HelloWork

一纸淡然

03-27

804

Path环境变量十一系列路径，操作系统可以在这些路径上查找命令来执行。 Java严格区分大小写。 public class HelloWork{ public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello Work!"); } } Public static起修饰作用

java hello work_Java入门教程系列 – 第一个程序 “hello, world”

weixin_33240360的博客

02-26

418

“Hello, World”程序指的是指在计算机屏幕上输出“Hello, World!”(意为“世界，你好！”)这行字符串的计算机程序。一般来说，这是每一种计算机编程语言中最基本、最简单的程序，亦通常是初学者所编写的第一个程序。它还可以用来确定该语言的编译器、程序开发环境，以及运行环境是否已经安装妥当。沿袭这一传统，我们学习Java的第一个程序也上”hello, world”。也就是写一个Ja...

HelloWorkd详解

ouyang_999的博客

03-12

280

HelloWorkd详解 1、成功运行HelloWorld程序的步骤新建一个文件夹（code），用于存放Java代码。新建一个Java文件（notepad++比记事本好，推荐使用） a.文件后缀名为“.java” b.文件名为”Hello.java“ 打开文件，进行编辑，编辑完进行保存。 public class Hello{ public static void main(String[] args){ System.out.print("Hello,World!"

hello work应用程序 (第一步)

mcu_hong的专栏

01-07

927

应用程序main.c ###################################### #include int main(void) { printf("hello work\n"); return 0; } ################################### makefile 生成edit应用程序 ##

给傻瓜用的HTML5编程和JavaScript--第一部分--理解JS基础--第一章节--HTML，向JS说Hello...

weixin_30672019的博客

03-12

122

给傻瓜用的HTML5编程和JavaScript--第一部分--理解JS基础--第一章节--HTML，向JS说Hello 本章内容： 1. 理解什么是JS 2. 理解JS如何适用于HTML5 JS是基于文本的脚本语言，由客户端系统翻译来在不同设置中执行任务。最普遍的设定就是在浏览器中。开发者如果想做一些特别的东西，如从表单接收输入，JS能使之成为可能。 JS出现在许...

1023 Hello,World!的大小.cpp

04-30

1023：Hello,World!的大小时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 55575 通过数: 21322 【题目描述】我们曾经输出过的“Hello, World!”吗？它虽然不是本章所涉及的基本数据类型的数据，但我们同样可以用...

Hello World! Computer Programming for Kids and Other Beginners

08-21

Not only do they want to use computers to stay connected to the world, they want to understand what makes them work, and they want to make computers work for them; they want to learn programming. ...

定义一个名字为Main的类，在屏幕上输出以下信息： Hello Java! Programming is fun! 输入格式: 本题不需要输入。输出格式: 分两行输出，注意本题的标点符号为英文格式。输入样例: 本题不需要输入。输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： Hello Java! Programming is fun!

最新发布

09-17

2. 如果我想在一个类中定义多个方法（如work或study），如何修改这个Main类？ 3. Java程序的编译和运行常见错误有哪些？如何调试输出问题？如果您有其他问题（如扩展代码功能或调试），请随时提供更多细节！

Hellowork Extension Lite-crx插件

04-02

一个简单的工具来帮助Hellowork站点食谱 Hellowork employees每天工作，以改进小组发布的工作站：Regionsjob，Ouestjob，Capitan ...这是一个工具旨在通过在显示的公告类型上发出明确的视觉指示：主要广播网站是...

理解C语言——从小菜到大神的晋级之路（2）——开发环境的选择和HelloWorld程序

Workshop of Wenjie.Yin

12-06

2274

视频观看：常言道，工欲善其事必先利其器。除了少数奇葩之外，大部分人应不会去使用记事本或者Word文档去编程吧？

【C语言】第一个C语言程序 “Hello World！”

balawulala的博客

10-15

2377

关于第一个C语言程序“Hello World！”的程序及相关知识。

C语言hello work的编译过程分解

喵小林菌的博客

09-22

1321

C语言hello work的编译过程分解hello world编译全过程预编译编译汇编链接 hello world编译全过程下面用一个最简单的程序去熟悉程序(.c或.cpp文件)在编译成可执行文件(a.out)需要经历那些过程。 //file name "hello.c" #include<stdio.h> int main() { printf("hello world\n"); return 0 } $ gcc hello.c $./a.out 在Linux下，使用GCC来编译程序

C语言实现hello world代码

湾区人工智能

10-02

2万+

C 代码： include <stdio.h> main() { printf("hello world\n"); } Linux中运行代码：在Linux中，编译C语言程序往往使用了gcc作为编译器，而且作为最常用的编译器之一，大多数的Linux发行版都直接带有gcc，不需要手动安装。以Hello World程序为例，将程序保存为hello.c后，可在sh...

C语言实验——Hello World!（printf练习）

10-27

2031

C语言实验——Hello World!（printf练习） Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问？点这里^_^ 题目描述很高兴你能上机实践所学的C语言知识！编程不是在课本上的几页纸就能学会的，你必须多思考、多上机才能真正学会一门编程语言，这也是我们出这些题目的初衷。这些题目都是课本上的基本题目，主要目的是让大家巩固

应用JUnit实施单元测试

山哥's 专栏

09-26

1584

应用JUnit实施单元测试http://www.chinaunix.net 作者:lanbird 发表于：2003-12-03 10:21:27应用JUnit实施单元测试（原创作者:eric ） (献给想保证java coding软件质量的朋友们) ----------------------------------------------------

计算机语言发展史

weixin_45989987的博客

09-11

666

计算机语言发展史第一代语言机器语言计算机的基本计算方式都是基于二进制的方式。二进制：010111001010110010110100 这种代码是直接输入给计算机使用的，不经过任何的转换！ 1 1 2 10 3 11 4 100 5 101 6 110 7 111 8 1000 16 10000 32 100000 第二代语言汇编语言解决人类无法读懂机器语言的问题指令代替二进制 codesg segment start: mov ax, 0123h

在 Kafka 中创建一个 topic，作为一个生产者，完善程序，读取 Kafka 流数据并以 append 方式输出。通过 spark-submit 的方式运行代码文件，将输出信息保存到 /data/workspace/myshixun/project/step2/result.txt 结果文件中。代码文件中不要出现中文（包括注释），否则会导致提交任务失败。代码文件目录： /data/workspace/myshixun/project/step2/work.py Kafka 相关信息： Kafka 主目录：/opt/kafka Zookeeper 主目录：/opt/zookeeper Zookeeper 地址：localhost:2181 Kafka 输入内容：程序启动后（15s左右），请在 60 秒内写入数据，如果需要调整时间，你可以通过修改代码文件中 .awaitTermination(timeout=60) 的 timeout 指定时间。 Hello world! Hello python! Hello spark! Hello Kafka! I love bigdata.

05-30

<think>好的，我现在需要帮助用户完善一个Kafka生产者程序，并通过Spark提交运行，将结果以追加方式保存到指定路径。用户还希望代码中避免出现中文字符。首先，我需要理清用户的需求和可能的实现步骤。首先，用户提到的是Kafka生产者程序，但后面的描述是读取Kafka流数据，这有点矛盾。通常，生产者负责发送数据，而消费者或流处理程序（如SparkStructured Streaming）才是读取数据的。可能用户可能混淆了术语，或者实际需求是使用SparkStructured Streaming来处理Kafka的数据，并将结果输出。需要确认这一点，但根据用户的问题描述，推测正确流程应该是：使用SparkStructured Streaming读取Kafka的数据流，处理后将结果以追加模式写入文件，并通过spark-submit运行。接下来，用户希望避免代码中的中文字符。之前的引用中有提到测试代码中的注释有中文，用户可能希望将注释改为英文，或者代码中不要有中文字符串。例如，用户提供的示例代码中有“开始发送数据”这样的中文输出，需要替换为英文。然后，用户提到要通过spark-submit运行，并将结果保存到指定路径。因此，代码需要是一个Spark应用，可能使用Scala或Java编写。考虑到SparkStructured Streaming通常用Scala或Java，这里可能需要编写一个Spark应用。接下来，需要考虑如何以追加模式输出。在Spark中，输出模式有append、complete、update等，对于流式处理，如果只是追加新数据，append模式是合适的。但要注意，append模式通常适用于不支持更新的sink，比如文件写入，且需要确保输出模式与sink的兼容性。另外，用户提到了保存到结果文件，需要指定路径。SparkStructured Streaming写入文件时，需要设置输出目录，并且每个微批处理的结果会以分区形式存储。可能需要使用FileStreamsink，并设置检查点位置。然后，用户提供的引用中有Kafka生产者的Java代码，但用户的需求是读取流数据，所以可能需要消费者或流处理部分的代码。之前的引用1中的生产者代码可能只是示例，用户实际需要的是处理流数据的部分。还需要考虑Kafka的配置，如bootstrapservers、反序列化类是否正确。引用2中的错误是因为反序列化器配置错误，用户需要确保使用正确的序列化器。例如，生产者和消费者需要正确设置key.serializer和value.serializer，或者消费者端使用deserializer。此外，用户提到要避免中文字符，代码中的注释或字符串不能有中文。例如，之前的示例中有System.out.println("开始发送数据");，需要改为英文，如System.out.println("Startsending data");。可能的步骤：1.编写Spark StructuredStreaming应用，从Kafka读取数据。 2.处理数据（可能不需要处理，直接写入，但用户可能需要某种处理）。3.设置输出模式为append。 4.写入结果到指定路径的文件。 5.确保代码中没有中文字符。6.打包应用并通过spark-submit提交。代码结构可能包括： -创建SparkSession-定义Kafka源，配置bootstrap servers和topic-解析数据（假设数据是字符串形式）-写入流输出到文件，使用append模式-启动流查询并等待终止需要注意的点： -Kafka的集成依赖需要正确，比如在构建工具中添加spark-sql-kafka的依赖。-输出路径需要设置正确，并且检查点位置可能也需要设置，以便支持追加模式和故障恢复。-在Spark中写入文件时，需要指定输出格式，如parquet、csv等，或者使用foreachBatch自定义写入逻辑，但Structured Streaming默认支持追加到文件。可能的代码示例（Scala）：```scalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectKafkaStreamProcessor{def main(args:Array[String]): Unit= {valspark =SparkSession.builder().appName("KafkaStreamApp").getOrCreate()import spark.implicits._valdf =spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "public-ip:9092").option("subscribe", "zcy").load()val query= df.selectExpr("CAST(valueAS STRING)").writeStream.outputMode("append").format("parquet") //或者其他格式，如"csv".option("path","/path/to/output").option("checkpointLocation","/path/to/checkpoint").start()query.awaitTermination()}} ```然后通过spark-submit提交，需要包含相应的依赖包，如--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.2.0。另外，用户可能需要将结果保存为文本文件，每行追加，这种情况下可能需要使用foreachBatch方法，将每个微批处理的数据追加到文件。但Structured Streaming的文件输出默认每个批次生成新文件，用户可能需要使用其他方式，如将数据合并到单一文件，或者接受多个文件的存在。如果用户希望结果以追加方式写入单一文件，可能需要自定义sink，或者使用其他输出方式，比如写入到支持追加的存储系统如HDFS，或者使用foreachWriter。但需要注意，分布式系统中直接追加到单一文件可能存在并发问题，通常建议使用分区或接受多个文件。总结，用户的需求可能需要结合Spark StructuredStreaming从Kafka读取数据，处理后将结果以追加模式写入文件系统，确保代码无中文字符，并通过spark-submit提交。需要提供相应的代码示例和配置说明，同时注意依赖和运行命令。</think>### 解决方案以下是完整的Kafka流处理程序，通过Spark Structured Streaming读取数据并以追加模式保存到文件： ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object KafkaToFileStream { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("KafkaStreamProcessor") .master("local[*]") // Remove in cluster mode .getOrCreate() // Define Kafka source configuration val kafkaStreamDF = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "public-ip:9092") .option("subscribe", "zcy") .option("startingOffsets", "latest") .load() // Process raw Kafka records val processedDF = kafkaStreamDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)") // Define output sink with append mode val query = processedDF.writeStream .outputMode("append") .format("parquet") // Supported formats: parquet, json, csv, etc. .option("path", "/output/path") .option("checkpointLocation", "/checkpoint/path") .start() query.awaitTermination() } } ``` ### 实现要点 1. **依赖配置**：在`spark-submit`中添加Kafka集成包： ```bash spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.3.0 \ --class KafkaToFileStream \ your_application.jar ``` 2. **输出模式**： - `append`模式仅添加新数据到结果集[^1] - 支持的文件格式：Parquet（默认）、JSON、CSV等 3. **容错机制**： ```scala .option("checkpointLocation", "/checkpoint/path") ``` 用于保存偏移量和元数据，确保故障恢复后继续处理[^3] 4. **避免中文配置**： - 所有配置参数使用官方英文名称 - 日志输出使用英文（如`System.out.println("Data processing started")`） ### 常见问题排查 1. **连接失败**： ```log Caused by: java.nio.channels.UnresolvedAddressException ``` 检查`bootstrap.servers`配置的公网IP和端口可达性[^1] 2. **序列化错误**： ```log KafkaException: ... is not an instance of Serializer ``` 确认仅在生产端使用`Serializer`，消费端使用`Deserializer`[^2] 3. **文件锁冲突**： ```log Failed to acquire lock on file .lock ``` 检查多实例运行冲突或清理残留文件[^3]