kafka版本过高所致,2.2+=的版本,已经不需要依赖zookeeper来查看/创建topic,新版本使用 --bootstrap-server替换老版本的 --zookeeper-server. [root@kwephis1160698 bin]# ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 Exception in thread "main" joptsimple.UnrecognizedOptionException:

前端Vue自定义简单通用省市区选择器picker地区选择器picker 收获地址界面模版,下载完整代码请访问uni-app插件市场地址:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=13266 效果图如下: 代码实现如下: cc-selectDity 使用方法 <!-- 省市区选择 show:是否显示  @sureSelectArea:确认事件 @hideShow:隐藏事件--> <cc-selectDity :show="show" @su

为什么使用缓存 在程序内部使用缓存,比如使用map等数据结构作为内部缓存,可以快速获取对象.通过将经常使用的数据存储在缓存中,可以减少对数据库的频繁访问,从而提高系统的响应速度和性能.缓存可以将数据保存在内存中,读取速度更快,能够大大缩短数据访问的时间,提升用户体验. 在业界中,通常在数据库之前添加一层Redis缓存,这样可以避免数据库的性能被大量的请求耗费.当有大量的并发请求时,数据库可能会成为瓶颈,而使用缓存可以有效地缓解数据库的压力.Redis作为一种高效的缓存解决方案,可以将热门数据存储

这是为客户定制的一个频谱图表控件,先看下成品效果,gif较大,略等片刻 开发步骤分析: 1.界面有多个间距不等的线分割的区域,每个区域的值范围不同,我们就需要把每个区域定义出来,方便我们操作的时候来计算值 2.有几个圆圈是需要鼠标来回拖动的,那么就需要将每个圆的区域定义出来,用来拖拽 3.每个圆的曲线样式是不一样的,需要根据类型来写不同的曲线算法 4.多条曲线重叠的地方是需要叠加高度的,那么就需要计算出每个x上每个曲线对应的高度值,然后进行叠加,最终获得一条叠加后的y曲线 5.底部可以显示音频的

声明 本文章中所有内容仅供学习交流,抓包内容.敏感网址.数据接口均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关,若有侵权,请联系我立即删除! 目标网站 aHR0cHM6Ly93d3cuZG91eWluLmNvbS92aWRlby83MzU3MjkzMDUzODgwNjY3NDQ2 插桩生成位置分析 定位abogus定位生成的文件 window下注册了bdms,肯定有用 直接插桩,至于为什么插桩这里,我将会在星球里面以视频方式讲述 msToken和abogus xm

A.Destroyer 开个桶记录个数,看满不满足单调不上升即可. B.Astrophysicists 辛辛苦苦写了这么久的文章就没了????烦死了. 自己做 Virtual Contest 的时候这道题打表打了半天(20min)才搞定-- 题目大意 有 \(n\) 个人,\(k\) 个金币,每个金币价值 \(g\) 个银币. 良心公司要把这 \(k\) 个金币作为工资分给这 \(n\) 个人,但是没有办法平均分配,良心老板想出了分配规则: 由你设定每个人分配的银币数 \(x_i\). 你需要保

关注公众号免费阅读全文,进入音视频开发技术分享群! MediaCodec 是 Android 平台上音视频编解码的标准接口,无论是使用软解还是硬解都要通过调用 MediaCodec来完成,是学习 Android 音视频不可跳过的重要部分.MediaCodec 部分的代码有几千行,光是头文件就有几百行,对于我这样的新手来说,简直就劝退了,又或者是硬着头皮往下看,一行一行阅读,看到里面的各种状态各种变量,很容易就晕了.我们这一篇笔记旨在从设计思路的角度了解 MediaCodec,不仅仅是粘贴代码流程

Redisson 限流器源码分析 对上篇文章网友评论给出问题进行解答:redis 的key 是否会过期 可以先阅读上篇文章: redis + AOP + 自定义注解实现接口限流 - 古渡蓝按 - 博客园 (cnblogs.com) 注解AOP 代码部分提取 // 调用Reids工具类的rateLimiter 方法 long number = RedisUtils.rateLimiter(combineKey, rateType, count, time); redis 工具类 public cl

Centos7中Oracle占用CPU过高(解决方案) 前言: 99%的问题几乎都是SQL的问题,一般SQL可能会出现以下几种情况: 相关SQL搜索条件没有加索引 索引失效 联合查询过多 数据量过大 分析及解决 一般cpu占用效高都是排序.sql解析和全表扫描,这里首先需要找出占用cpu最高的sql,然后查看他的执行计划,比如:看执行计划是走索引还是全表扫描(刚开始查看top发现占用同样多的CPU的进程很多,还以为是oracle 的bug, 后来发现不是). 使用Linux系统 "top命令-&

[root@server ~]# xfs_growfs /dev/new/new_box xfs_growfs: /dev/new/new_box is not a mounted XFS filesystem 说我的文件系统并不是xfs文件系统 使用df -hT 查看磁盘 [root@server ~]# df -hT Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/new-new_box xfs 7.0G 33M 7.0

 分页查询                 将查询结果只显示一部分                 通过两个参数:参数1 起始数据的索引下标                             参数2 显示数据的数量              LIMIT 参数1 , 参数2             查询新增最高的10人             薪资最高 --- 按照薪资字段,从大到小显示             SELECT * FROM `user3` ORDER BY `pay` DES

import numpy as np from PIL import Image import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 第一个 # data = 2*np.random.rand(10000, 2) - 1 # # 原本data∈[0,1]想办法改变值域 # # 现在data∈[-1,1] # x = data[:, 0] # y = data[:, 1] # idx = x**2 + y**2 < 1 # hole = x*

之前介绍了SpringBoot集成Jpa的简单使用,接下来介绍一下使用Jpa连接数据库对数据进行排序.分页.条件查询和过滤操作.首先创建Springboot工程并已经继承JPA依赖,如果不知道可以查看我的另一篇文进行学习,这里不做介绍.文章地址(https://www.cnblogs.com/eternality/p/17391141.html) 1.排序查询 通过findAll方法的Sort类进行排序,根据实体类字段进行排序.descending降序,ascending升序,默认不填为asce

1.nifi简介 Apache NiFi 是基于流程编程概念的数据流系统.它支持强大且可扩展的数据路由.转换和系统中介逻辑的有向图.NiFi具有基于Web的用户界面,用于设计.控制.反馈和监控数据流.它在多个服务质量维度上都具有高度可配置性,例如容忍丢失与保证传递.低延迟与高吞吐量.基于优先级的排队等.NiFi为所有接收到的数据提供了细粒度的数据溯源,包括接收.分叉.连接.克隆.修改.发送以及最终到达配置的最终状态时被丢弃的过程. 2.转换或者job设计工具 nifi是基于web页面直接进行设计

QWeb 是 Odoo 使用的模板引擎,它基于 XML 来生成 HTML 片断和页面.通过 QWeb可生成内容丰富的看板(Kankan)视图.报表和 CMS 网页.本文中我们将学习QWeb 语法以及如何使用 QWeb 来创建我们自己的看板视图和自定义报表. 本文主要内容有: 看板是什么? 设计看板视图 QWeb 模板语言 看板视图的继承 添加自定义 CSS 和 JavaScript 开发准备 我们将继续使用第十章 Odoo 13开发之后台视图 – 设计用户界面完成的library_checkou

前言 今天大姚给大家分享一个C#开源(MIT License).免费.实用且强大的工具类库,集成超过1000多种扩展方法增强 .NET Framework 和 .NET Core的使用效率:Z.ExtensionMethods. 直接项目引入类库使用 在你的对应项目中NuGet包管理器中搜索:Z.ExtensionMethods安装即可使用. 支持.NET Standard 2.0和.NET Framework 4.0 . 项目源代码 部分扩展方法展示 MD5哈希算法 public static

1.我们在平常写应用程序的时候,需要主动捕获异常或者错误,不然程序有可能异常退出.同样kettle 也支持异常或者错误处理,下图展示的是在批量插入数据的时候捕获异常,如唯一健冲突,死锁等,并将错误信息保存到表里面,方便后续邮件预警和排查问题. 2.在需要异常处理的步骤上面右键,点击定义错误处理,如下图所示 3.设置错误处理属性 目标步骤:错误处理信息流向的下一个步骤,如表输出或者写日志等. 启用错误处理:可以关闭和开启该步骤的错误处理 错误数列名:自定义名称,如ERR_NUM 错误描述列名:自定

Windterm 提到SSH终端工具,大家一定会想到putty.xshell.MobaXterm这些产品.但是当我使用Windterm后,我彻底改变了我对之前使用SSH终端工具的认知,其强大的能力,彻底征服了我. windterm是一款风格独特.开源.且完全免费的SSH/Telnet/Serial/Shell/Sftp 客户端 Windterm下载 Windterm官方网站:https://kingtoolbox.github.io/ Windterm下载地址:https://github.co

1.上一课我们学习了在数据量大的情况下的分页全量同步示例,本次我们一起学习下kettle 增量全量同步.有些业务场景不需要实时数据,比如统计t-1日的销售业绩情况等.   2.kettle增量全量同步示例依然基于test数据库,从t1表增量同步数据到t2表,假定每天0点跑批将t1表中的t-1日的数据同步到t2表中,如下图所示. 前提: a.基于mysql 数据库 b.t-1日查询数据基于select * from t1 where createtime>=CURDATE()-INTERVAL 1

1.概述 在<应用程序通过 Envoy 代理和 Jaeger 进行分布式追踪(一)>一文中,我们详细介绍了单个应用程序如何通过 Envoy 和 Jaeger 实现链路追踪的过程.然而,单独追踪单个应用程序的链路在实际场景中往往显得不够有意义.因此,在本文中,我们将进一步扩展链路追踪范围,演示如何将 Nginx Ingress Controller 与之前提到的应用程序一起使用,从而实现更为复杂的分布式链路追踪. 2. 通过 Nginx Ingress Controller 代理访问 http_