Cassandra 2.0.4 cannot start

最新推荐文章于 2021-11-12 18:03:42 发布
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本文介绍了一种Cassandra启动过程中遇到的错误，即未完成的压缩任务引用了缺失的SSTable文件导致的问题，并提供了解决方案：创建指定目录并移动相关文件。
ERROR [main] 2014-02-05 16:19:24,375 CassandraDaemon.java (line 478) Exception encountered during startup
java.lang.IllegalStateException: Unfinished compactions reference missing sstables. This should never happen since compactions are marked finished before we start removing the old sstables.


解决：mkdir /opt/cassandra/compactions_in_progress.20140205; mv /opt/cassandra/data/system/compactions_in_progress/* /opt/cassandra/compactions_in_progress.20140205/
我的架构梦：（十三）SpringBoot 原理深入以及源码分析
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cassandra启动失败——cassandra总结(四)
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springboot常用应用程序属性
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Spring Configuration Processor是一个强大的工具，它用于处理Spring框架中的配置元数据
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05-26 3160
Spring Configuration Processor是一个强大的工具，它用于处理Spring框架中的配置元数据。这个工具主要通过注解处理器在编译时生成配置属性的元数据，从而使得开发者能够在IDE中或者通过其他工具更方便地查看和使用这些配置属性。具体功能包括：具体来说，Spring Configuration Processor的工作原理如下：组件扫描：Spring容器会扫描指定的包或类路径，寻找带有, , , 等注解的类。这些类会被自动注册为Spring的Bean。注解驱动的配置：在配置类上使用注解
基于kubernetes-1.21.5 部署 Rook
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11-12 1610
一 Rook概述 1.1 Ceph简介 Ceph是一种高度可扩展的分布式存储解决方案，提供对象、文件和块存储。在每个存储节点上，将找到Ceph存储对象的文件系统和Ceph OSD（对象存储守护程序）进程。在Ceph集群上，还存在Ceph MON（监控）守护程序，它们确保Ceph集群保持高可用性。 更多Ceph介绍参考：https://www.cnblogs.com/itzgr/category/1382602.html 1.2 Rook简介 Rook 是一个开源的cloud-native storage编排
Redis一篇从入门到实战
路边烧卖
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
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