mac下的VirtualBox安装deepin自定义硬盘大小

星期三, 十月 27th, 2021 | computer, JAVA-and-J2EE, linux | 没有评论

mac下的VirtualBox安装deepin自定义硬盘大小

遇到的一些问题记录下解决过程

0.mac下安装VirtualBox遇到的无法启动问题(6.1.28)

系统偏好设置–》安全性及隐私

通用项目–》运行从以下地址下载的APP 开启任何来源 或者 APPstore和认可的开发者,详情里把 Oracle勾选上去

隐私项目–》辅助功能、完全磁盘访问权限、文件和文件夹 把VirtualBox的完全访问权限加上,其他自选加入不影响

1.下载deepin-desktop-community-20.2.4-amd64.iso文件,初始化硬盘30G大小

遇到全盘安装至少要64G否则无法安装,这里选左侧自定义安装

创建主分区,根目录下,选自动挂载,把30G的硬盘大小拖到最后,貌似至少需要19G。

2.进入不算太漫长的安装等待,一般会在5%的地方等待好久,慢慢等就好了,一般10来分钟即完成安装.

3.安装完成界面很小,不会跟随屏幕自动变大,要安装增强扩展,通过标题栏,一般会报错,找不到对应的iso挂载文件

这里可以看下cd里有没有挂载到VBoxGuestAdditions.iso,没有挂载的话,在cd驱动里选上即可

解决方法:手工挂载执行,找得到文件直接执行即可.

   	sudo su
	cd /media
	mkdir cdrom
	mount /dev/cdrom /media/cdrom
	cd cdrom
	sh VBoxLinuxAdditions.run

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Presto进程管理实现监控及自动重启

星期四, 十月 21st, 2021 | JAVA-and-J2EE, 大数据 | 没有评论

具体搭建就不说了可以参考官方文档

https://prestodb.io/docs/current/

其他查询接口也列下:

默认UI是:根据更改的端口调整
http://xxx:8080

获取集群状态 接口:
http://xxx/v1/cluster

获取NODE信息:接口:
http://xxx/v1/node

访问/v1/info/state, 直接从worker处获取worker的状态

取各节点的版本详情 获取节点信息的接口:
http://xxx/v1/service

具体监控信息如下:
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mac下因为Apple无法检查其是否包含恶意软件的解决方法

星期二, 九月 21st, 2021 | computer | 没有评论

好久不安装其他软件了,今天下载了个发现无法打开,找了下解决之法:

macos关于打开软件出现“无法打开“指定软件,因为Apple无法检查其是否包含恶意软件,的问题解决;

首先打开terminal 命令行工具

然后输入命令:

sudo spctl --master-disable

最后输入用户密码,

再打开 系统偏好设置–》安全性与隐私–》通用 –》运行从以下位置下载app–》开通 任何来源 –》仍然打开即可

如图所示:

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eclipse2021-06版本使用lombok

星期五, 八月 13th, 2021 | JAVA-and-J2EE | 没有评论

Eclipse IDE for Enterprise Java and Web Developers (includes Incubating components)

Version: 2021-06 (4.20.0)
Build id: 20210612-2011

(c) Copyright Eclipse contributors and others 2000, 2021. All rights reserved. Eclipse and the Eclipse logo are trademarks of the Eclipse Foundation, Inc., https://www.eclipse.org/. The Eclipse logo cannot be altered without Eclipses permission. Eclipse logos are provided for use under the Eclipse logo and trademark guidelines, https://www.eclipse.org/logotm/. Oracle and Java are trademarks or registered trademarks of Oracle and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners.

This product includes software developed by other open source projects including the Apache Software Foundation, https://www.apache.org/.

Lombok v1.18.20 “Envious Ferret” is installed. https://projectlombok.org/

上面是安装完成的版本信息

1.Lombok v1.18.20 下载 当前最新版本 https://projectlombok.org/

2. java -jar lombok.jar

3.安装完毕检查eclipse.ini下配置(需要自行添加–illegal-access=permit)使用jdk16出现的问题

-javaagent:/Applications/Eclipse.app/Contents/Eclipse/lombok.jar
--illegal-access=permit

4.重启eclipse可以正常使用

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centos7通配ssl域名使用snap的certbot版本的lets-encrypt记录

星期日, 七月 25th, 2021 | computer, linux | 没有评论

之前直接使用脚本的形式现在已经不支持了,需要使用snap的模式

1.安装snap

sudo yum install epel-release -y
 
sudo yum install snapd
 
sudo systemctl enable --now snapd.socket
 
sudo ln -s /var/lib/snapd/snap /snap
 
sudo snap install core
 
sudo snap refresh core

2.移除历史的版本certbot

 
sudo yum remove certbot

3.Install Certbot

 
sudo snap install --classic certbot
 
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot

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Elasticsearch技术使用(ES): 索引别名Aliases问题

星期四, 七月 8th, 2021 | JAVA-and-J2EE, 大数据 | 没有评论

业务问题#

业务需求是不断变化迭代的,也许我们之前写的某个业务逻辑在下个版本就变化了,我们可能需要修改原来的设计,例如数据库可能需要添加一个字段或删减一个字段,而在搜索中也会发生这件事,即使你认为现在的索引设计已经很完美了,在生产环境中,还是有可能需要做一些修改的,需要添加映射字段或者需要修改字段类型等等。

数据库中我们可以直接修改原来的表设计语句,前提是需要做好数据迁移。但是在 Elasticsearch 中就没那么简单了。尽管可以增加新的类型到索引中,或者增加新的字段到类型中,但是不能添加新的分析器或者对现有的字段做改动。如果你那么做的话,结果就是那些已经被索引的数据就不正确,搜索也不能正常工作。针对这个问题必须重新建立索引。

别名定义#

重新建立索引的问题是必须更新应用中的索引名称,索引别名就是用来解决这个问题的!

假设我们有个学生的原始索引 student_index_v1,我们给它起个别名 student_index,程序中也是用别名 student_index 进行搜索,当我们的业务需求发生改变需要修改索引的时候,我们重新创建个索引 student_index_v2,同时将别名 student_index 指向新的索引 student_index_v2,同时将 student_index_v1 的数据迁移到新的 student_index_v2,这样我们就可以做到在零停机下从旧索引切换到新索引。

索引别名就像一个快捷方式或软连接,可以指向一个或多个索引,也可以给任何一个需要索引名的API来使用,而且别名不能与索引同名。

别名带给我们极大的灵活性,允许我们做下面这些:

在运行的集群中可以无缝的从一个索引切换到另一个索引。
给多个索引分组。
给索引的一个子集创建视图。

别名管理#

别名还可以映射到某个索引也可以映射到多个索引。别名还可以与筛选器关联,筛选器将在搜索和路由值时自动应用,别名不能与索引同名。

Elasticsearch 中有两种方式管理别名: _alias 用于单个操作, _aliases 用于执行多个原子级操作。
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ssh连接好用的工具electerm或xshell

星期五, 七月 2nd, 2021 | JAVA-and-J2EE, linux, mac, work-other | 没有评论

1.xshell基本上是window下常用的工具了,可以使用家庭版和学校版本免费

家庭或者学校版快速地址:https://www.netsarang.com/zh/free-for-home-school/

2.开源且使用起来还不错的electerm,支持linux, mac, win常用的三端

electerm is a terminal/ssh/sftp client(linux, mac, win) based on electron/ssh2/node-pty/xterm/antd/subx and many other libs.

下载地址:https://electerm.github.io/electerm/

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Lambda架构和Kappa架构之常用的大数据处理架构

星期四, 六月 3rd, 2021 | 大数据 | 没有评论

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示:

111

在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。

你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集、数据处理、数据输出与展示。

数据采集

将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择 Flume,打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。

不同的数据源产生的数据质量可能差别很大,数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了,而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。
数据处理

这部分是大数据存储与计算的核心,数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算,再将计算结果写入 HDFS。

MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算,HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对(某一方面的)全体数据,比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘,这时候数据规模非常大,需要较长的运行时间,这类计算就是离线计算。

除了离线计算,还有一些场景,数据规模也比较大,但是要求处理的时间却比较短。比如淘宝要统计每秒产生的订单数,以便进行监控和宣传。这种场景被称为大数据流式计算,通常用 Storm、Spark Steaming 等流式大数据引擎来完成,可以在秒级甚至毫秒级时间内完成计算。

数据输出与展示

大数据计算产生的数据还是写入到 HDFS 中,但应用程序不可能到 HDFS 中读取数据,所以必须要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。数据同步导出相对比较容易,计算产生的数据都比较规范,稍作处理就可以用 Sqoop 之类的系统导出到数据库。

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centos7或者windows下部署gitbook

星期四, 五月 13th, 2021 | JAVA-and-J2EE, linux | 没有评论

1.使用node版本为12版本,14版本会有问题降低版本保平安

node网站地址:https://nodejs.org/en/download/

win下地址:https://nodejs.org/dist/latest-v12.x/node-v12.22.1-x64.msi

linux下的版本: https://nodejs.org/dist/latest-v12.x/node-v12.22.1-linux-x64.tar.xz

2.解压及配置路径

tar -xJf node-v12.22.1-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/lib/
 
cd /usr/local/lib
 
mv node-v12.22.1-linux-x64/ nodejs

3.配置环境变量

vi /etc/profile
 
export PATH=/usr/local/lib/nodejs/bin:$PATH
 
source /etc/profile

测试npm命令信息,输入npm -v查看npm的版本

4.利用npm 安装gitbook-cli

 npm install -g gitbook-cli

gitbook –version查看版本信息,执行时会自动安装gitbook

遭遇错误注释掉对应的文件中的 polyfills.js

  //fs.stat = statFix(fs.stat)
  //fs.fstat = statFix(fs.fstat)
  //fs.lstat = statFix(fs.lstat)

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JAVA使用HikariCP开启执行批量执行插入数据

星期五, 四月 30th, 2021 | JAVA-and-J2EE | 没有评论

1.使用HikariConfig配置如下: 开启批量处理

#mysql config
jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/xxx?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username=root
password=root
driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
dataSource.cachePrepStmts=true
dataSource.prepStmtCacheSize=250
dataSource.prepStmtCacheSqlLimit=2048
dataSource.useServerPrepStmts=true
dataSource.useLocalSessionState=true
dataSource.rewriteBatchedStatements=true
dataSource.cacheResultSetMetadata=true
dataSource.statementsPerBatch=5000
#dataSource.cacheServerConfiguration=true
#dataSource.elideSetAutoCommits=true
dataSource.maintainTimeStats=false
dataSource.useCursorFetch=true
autoCommit=true
maximumPoolSize=10

2.使用批量执行语句

 
String sql ="INSERT INTO MyTable(ColA, ColB, ColC) VALUES (?, ?, ?)";  //ok batch
sql ="INSERT INTO MyTable(ColA, ColB, ColC) VALUE (?, ?, ?)";  //no batch only Inserting one record at a time
queryRunner.batch(,
        new Object[][] {
            {"A1", "B1", "C1"},
            {"A2", "B2", "C2"},
            {"A3", "B3", "C3"}});

小结:因为使用了 VALUE 不是 VALUES而无法批量生效,一直跟踪debug才发现,浪费了半天时间囧.

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