Flume介绍

news2024/11/16 5:43:16

一、介绍

Apache Flume 是一种分布式、可靠且可用的系统，用于有效地收集、汇总大量日志数据，并将其从多个不同来源转移到集中式数据存储区。
Apache Flume 的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据源是可定制的，Flume 可用于传输大量事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件信息以及几乎所有可能的数据源。
文档地址：https://flume.apache.org/releases/content/1.11.0/FlumeUserGuide.html
数据流模型：在这里插入图片描述

Source：数据收集组件，从外部数据源收集数据，并存储到 Channel 中。包括：Avro、Thrift、Kafka、Jms、Console、RPC、Text、Tail、Syslog、Exec
Channel：源和接收器之间的管道，用于临时存储数据。Flume自带：Memory Channel和File Channel。
Sink：从 Channel 中读取 Event，并将其存入外部存储系统或将其转发到下一个 Source，成功后再从 Channel 中移除 Event。包括：Avro、Hdfs、Logger、File、Hbase、Hive、Thrift、Solr、自定义
Agent：是一个独立的 (JVM) 进程，包含 Source、 Channel、 Sink 等组件。
Event：Flume数据传输的基本单元，Event分为Header和Body两部分，Header用于存放Event的一些属性，为K-V结构，Body用于存放数据，为字节数组。

二、部署

下载地址：https://flume.apache.org/download.html

# 解压缩
tar -zxvf apache-flume-1.10.1-bin.tar.gz -C /opt/module/

三、使用

3.1、netcat to logger

vim /opt/module/flume/job/net_to_log.conf

# example.conf: A single-node Flume configuration

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger

# Use a channel which buffers events in memory
# capacity：Maximum capacity of the channel
# transactionCapacity：The maximum size of transaction supported by the channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

# 启动该Agent
bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume/conf/ -f /opt/module/flume/job/net_to_log.conf

# 开启客户端消息推送
nc 127.0.0.1 44444

效果
在这里插入图片描述

参数说明
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2、netcat to kafka

# example.conf: A single-node Flume configuration

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444


a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
a1.channels.c1.kafka.topic = netcat_to_kafka_topic
a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1

效果
在这里插入图片描述

参数说明
在这里插入图片描述

3.3、file to hdfs

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/logs/file.log
a1.sources.r1.channels = c1

# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H

# 上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
# 重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 积攒多少Ecent才flush一次到HDFS
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
# 设置文件类型,可支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件(单位:秒)
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
# 设置每个文件滚动的大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

效果在这里插入图片描述

配置参数
HDFS Sink配置参数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Exec Source配置参数
在这里插入图片描述

3.4、tail to hdfs

flume1.7开始支持的功能，用于读取文件，适合监听多个实时追加的文件，支持断定续传，相较于同样是读取文件的：Exec Source（适用于监控一个实时追加的文件，不能够实现断点续传）和Spooldir Source（适用于同步新文件，不适合对实时追加的文件经行监听）实用性更好。

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
# 存放断点续传的最后位置
a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/logs/tail_dir.json
# 监控多个目录
a1.sources.r1.filegroups = f1 f2
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/logs/files/.*file.*
a1.sources.r1.filegroups.f2 = /opt/module/logs/files2/.*log.*


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/files/%Y%m%d/%H

# 上传文件的前缀
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
# 是否按照时间滚动文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.round = true
# 多少时间单位创建一个新的文件夹
a1.sinks.k1.hdfs.roundValue = 10
# 重新定义时间单位
a1.sinks.k1.hdfs.roundUnit = hour
# 是否使用本地时间戳
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
# 积攒多少Event才flush一次到HDFS
a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
# 设置文件类型,可支持压缩
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
# 多久生成一个新的文件(单位:秒)
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 20
# 设置每个文件滚动的大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217700
# 文件的滚动与Event数量无关
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0

# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

效果在这里插入图片描述

配置说明在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、其他

4.1、Spooling Directory Source

获取指定文件路径下的文件
在这里插入图片描述

4.2、Avro Source

获取avro数据源

在这里插入图片描述

4.3、Kafka Source

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.4、HTTP Source

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.5、Kafka Channel

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.6、JDBC Channel

在这里插入图片描述

4.7、Hive Sink

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.8、Kafka Sink

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.9、HTTP Sink

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

五、拓扑结构

5.1、Setting multi-agent flow

简单串联结构

在这里插入图片描述

5.1、Consolidation

聚合

在这里插入图片描述

案例：多个Agent将数据发送到一个Agent中

从文件中获取数据发送到avro中

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1      
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/logs/file.log


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

从netcat中获取数据发送到avro中

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = hadoop103
a1.sources.r1.port = 44444


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop104
a1.sinks.k1.port = 4141


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

从avro中获取到聚合数据打印在日志中

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = hadoop104
a1.sources.r1.port = 4141


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

5.1、Multiplexing the flow

复制和多路复用

在这里插入图片描述

案例，一个数据源对应多个channel和sink
channel选择器包含：
Replicating Channel Selector (default)：复制选择器，将数据流复制给所有channel
Load Balancing Channel Selector：负载均衡选择器，支持轮询和随机两种方式（round_robin or random），通过selector.policy配置
Multiplexing Channel Selector：多路复用拦截器，配合拦截器将指定数据推送到指定channel
Custom Channel Selector：自定义选择器

从文件中获取数据分别发送给多个avro

vim flume_channel_selectors_example.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2
a1.channels = c1 c2

# Channel选择器,默认为:replicating(将数据流复制给所有channel)
a1.sources.r1.selector.type = replicating

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups = f1
a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/logs/file.log



# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = localhost
a1.sinks.k1.port = 4141

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = localhost
a1.sinks.k2.port = 4142


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

从avro中获取数据

vim avro_to_logger1.conf


# Name the components on this agent
a2.sources = r1
a2.sinks = k1
a2.channels = c1


# Describe/configure the source
a2.sources.r1.type = avro
a2.sources.r1.bind = localhost
a2.sources.r1.port = 4141



# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c1.type = memory
a2.channels.c1.capacity = 1000
a2.channels.c1.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a2.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r1.channels = c1
a2.sinks.k1.channel = c1

从另一个avro中获取数据

vim avro_to_logger2.conf


# Name the components on this agent
a3.sources = r1
a3.sinks = k1
a3.channels = c2


# Describe/configure the source
a3.sources.r1.type = avro
a3.sources.r1.bind = localhost
a3.sources.r1.port = 4142



# Use a channel which buffers events in memory
a3.channels.c2.type = memory
a3.channels.c2.capacity = 1000
a3.channels.c2.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a3.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a3.sources.r1.channels = c2
a3.sinks.k1.channel = c2

# 启动这三个agent
bin/flume-ng agent -n a2 -c /opt/module/flume/conf/ -f /opt/module/flume/job/group/avro_to_logger1.conf
bin/flume-ng agent -n a3 -c /opt/module/flume/conf/ -f /opt/module/flume/job/group/avro_to_logger2.conf
bin/flume-ng agent -n a1 -c /opt/module/flume/conf/ -f /opt/module/flume/job/group/flume_channel_selectors_example.conf

六、拦截器

拦截器可以根据拦截器开发人员选择的任何标准修改甚至删除事件。

6.1、Timestamp Interceptor

此拦截器将处理事件的时间插入事件标头中

在这里插入图片描述

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 44444

# 配置拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = timestamp


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

在这里插入图片描述

6.2、Host Interceptor

此拦截器插入运行此代理的主机的主机名或IP地址。它根据配置插入一个带有关键字host或已配置关键字的标头，该关键字的值是主机的主机名或IP地址

在这里插入图片描述

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 44444

# 配置拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = host


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

在这里插入图片描述

6.3、Static Interceptor

静态拦截器允许用户附加一个静态头与静态值的所有事件

在这里插入图片描述

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 44444

# 配置拦截器
a1.sources.r1.interceptors = i1
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static
a1.sources.r1.interceptors.i1.key = datacenter
a1.sources.r1.interceptors.i1.value = NEW_YORK


# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100


# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

在这里插入图片描述

6.4、Remove Header Interceptor

这个拦截器通过删除一个或多个头来操纵Flume事件头。它可以删除静态定义的头、基于正则表达式的头或列表中的头。如果这些都没有定义，或者没有标头与条件匹配，则不会修改Flume事件。

在这里插入图片描述

6.5、UUID Interceptor

这个拦截器在所有被拦截的事件上设置一个通用的唯一标识符。

在这里插入图片描述

6.6、Morphline Interceptor

Morphline拦截器，该拦截器使用Morphline对每个events数据做相应的转换

在这里插入图片描述

6.7、Search and Replace Interceptor

这个拦截器基于Java正则表达式提供简单的基于字符串的搜索和替换功能。还提供回溯/组捕获功能。这个拦截器使用与JavaMatcher.replaceAll（）方法中相同的规则

在这里插入图片描述

6.8、Regex Filtering Interceptor

此拦截器通过将事件主体解释为文本并将文本与配置的正则表达式进行匹配来选择性地过滤事件。提供的正则表达式可用于包括事件或排除事件

在这里插入图片描述

6.9、Regex Extractor Interceptor

这个拦截器使用指定的正则表达式提取正则表达式匹配组，并将匹配组作为标头附加到事件上。它还支持可插入的序列化器，用于在将匹配组作为事件头添加之前对其进行格式化。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

6.10、自定义拦截器

  1. 引用POM依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.flume</groupId>
    <artifactId>flume-ng-core</artifactId>
    <version>1.10.1</version>
</dependency>
  1. 编写拦截器
package com.xx.interceptor;

import org.apache.flume.Context;
import org.apache.flume.Event;
import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author xiaxing
 * @describe flume拦截器
 * @since 2024/1/23 16:37
 */
public class TypeInterceptor implements Interceptor {

    private List<Event> addHeaderEvents;

    @Override
    public void initialize() {
        addHeaderEvents = new ArrayList<>();
    }

    @Override
    public Event intercept(Event event) {
        Map<String, String> headers = event.getHeaders();
        String body = new String(event.getBody());
        if (body.contains("CZ")) {
            headers.put("state", "CZ");
        } else if (body.contains("US")) {
            headers.put("state", "US");
        } else {
            headers.put("state", "UN");
        }
        return event;
    }

    @Override
    public List<Event> intercept(List<Event> list) {
        addHeaderEvents.clear();
        list.forEach(event -> {
            addHeaderEvents.add(this.intercept(event));
        });
        return addHeaderEvents;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    public static class Builder implements Interceptor.Builder {

        @Override
        public Interceptor build() {
            return new TypeInterceptor();
        }

        @Override
        public void configure(Context context) {

        }
    }
}
  1. 将打包好的jar包放到flume中

在这里插入图片描述

  1. 编写flume.conf
# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1 k2 k3
a1.channels = c1 c2 c3


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444

# 配置拦截器
# 拦截器名称
a1.sources.r1.interceptors = i1
# 拦截器路径
a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.xx.interceptor.TypeInterceptor$Builder
a1.sources.r1.selector.type = multiplexing

# 指定头信息中的key
a1.sources.r1.selector.header = state
# 如果value为CZ则将数据发送到c1这个channel
a1.sources.r1.selector.mapping.CZ = c1
# 如果value为CZ则将数据发送到c2这个channel
a1.sources.r1.selector.mapping.US = c2
# 没有命中的发往c3这个channel
a1.sources.r1.selector.default = c3



# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

a1.channels.c2.type = memory
a1.channels.c2.capacity = 1000
a1.channels.c2.transactionCapacity = 100

a1.channels.c3.type = memory
a1.channels.c3.capacity = 1000
a1.channels.c3.transactionCapacity = 100




# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop102
a1.sinks.k1.port = 4141


a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop103
a1.sinks.k2.port = 4142


a1.sinks.k3.type = avro
a1.sinks.k3.hostname = hadoop104
a1.sinks.k3.port = 4143


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1 c2 c3
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2
a1.sinks.k3.channel = c3

接收拦截器分发的内容

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 4141



# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 4142



# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1


# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 4143



# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100



# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger


# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1410166.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

OpenCV书签 #互信息的原理与相似图片搜索实验

OpenCV书签 #互信息的原理与相似图片搜索实验

1. 介绍 互信息&#xff08;Mutual Information&#xff09; 是信息论中的一个概念&#xff0c;用于衡量两个随机变量之间的关联程度。在图像处理和计算机视觉中&#xff0c;互信息常被用来度量两幅图像之间的相似性。 互信息可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变…
阅读更多...
腾讯云tsf平台-部署微服务项目

腾讯云tsf平台-部署微服务项目

腾讯云tsf平台-部署微服务项目 一、腾讯云tsf平台简介二、部署准备0&#xff08;数据库、中间件等部署&#xff09;三、部署准备1&#xff08;创建集群和命名空间&#xff09;1、准备部署资源--集群2、使用容器部署微服务步骤 1&#xff1a;创建容器集群步骤 2&#xff1a;创建…
阅读更多...
数据结构：非完全二叉树（递归实现）

数据结构：非完全二叉树（递归实现）

非完全二叉树是指在二叉树中&#xff0c;除了叶子节点&#xff08;无子节点&#xff09;外&#xff0c;其他节点的子节点个数可以不同&#xff0c;即不一定是每个节点都有两个子节点&#xff0c;有右孩子时也不一定有左孩子。 tree.h /* * 文件名称&#xff1a;tree.h * …
阅读更多...
SpringBootAdmin邮件通知

SpringBootAdmin邮件通知

在上一篇中我们学习到了 Admin Service Clustering 分布式缓存配置 &#xff0c;这一篇我们来学习&#xff0c;客户端离线&#xff0c;出现故障的时候&#xff0c;我们这么能及时知道呢&#xff0c;发现邮件通知也许是最简单的方式了&#xff01; 邮件通知 邮件通知将作为使用…
阅读更多...
代码随想录 Leetcode111. 二叉树的最小深度

代码随想录 Leetcode111. 二叉树的最小深度

题目&#xff1a; 代码(首刷自解 2024年1月24日&#xff09;&#xff1a; class Solution { public:int minDepth(TreeNode* root) {if(root nullptr) return 0;queue<TreeNode*> que;TreeNode* cur root;que.push(cur);int size 0;int depth 0;while (!que.empty()…
阅读更多...
【方法】如何打开7Z格式压缩文件？

【方法】如何打开7Z格式压缩文件？

7Z是一种常见的压缩文件格式&#xff0c;那遇到7Z压缩文件&#xff0c;要如何打开呢&#xff1f; 想要打开7Z压缩包&#xff0c;需要用到解压缩软件&#xff0c;比如WinRAR、7-Zip等软件。安装软件后&#xff0c;只需要用鼠标双击7Z压缩包&#xff0c;就可以打开压缩包&#x…
阅读更多...
高数总结（3

高数总结（3

目录 1.总结&#xff1a;小结&#xff1a; 1.总结&#xff1a; 小结&#xff1a; 关注我给大家分享更多有趣的知识&#xff0c;以下是个人公众号&#xff0c;提供 ||代码兼职|| ||代码问题求解|| 由于本号流量还不足以发表推广&#xff0c;搜我的公众号即可&#xff1a;
阅读更多...
ECharts实现简单饼图和柱状图

ECharts实现简单饼图和柱状图

1.JAVA 1.饼图 前端使用vue&#xff0c;后端使用SpringBoot <template><div><div class"card" style"padding: 15px">数据可视化分析&#xff1a;图书类型销量</div><div style"display: flex; margin: 10px 0"&g…
阅读更多...
autosar学习笔记 之SecOC

autosar学习笔记 之SecOC

SecOC 接下来SecOC标准就更复杂一点，它不单单是做了通讯校验。 SecOC是基于对称密钥加密的一套机制，需要对ECU间的通讯作身份认证处理，来更好的防止伪装攻击，谈起对称或非对称加密，就会涉及到密钥的存储和Mac值的计算。 因此SECOC机制对于密钥的硬件存储，也有一定的要求…
阅读更多...
从零学习Hession RPC

从零学习Hession RPC

为什么学习Hessian RPC&#xff1f; 存粹的RPC&#xff0c;只解决PRC的四个核心问题&#xff08;1.网络通信2.协议 3.序列化 4.代理&#xff09;Java写的HessianRPC落伍了&#xff0c;但是它的序列化方式还保存着&#xff0c;被Dubbo(Hessian Lite)使用。 被落伍&#xff0c;只…
阅读更多...
K8S图像化工具rancher

K8S图像化工具rancher

Rancher是一个开源的企业级多集群的k8s管理平台 Rancher和k8s的区别 都是为了容器的调度和编排系统&#xff0c;但是rancher不仅能够调度&#xff0c;还能挂历k8s集群&#xff0c;自带监控&#xff08;普罗米修斯&#xff09;&#xff0c;你哪怕不知带k8s是什么&#xff0c;一样…
阅读更多...
如何在Kali系统配置启动SSH并结合内网穿透实现远程连接

如何在Kali系统配置启动SSH并结合内网穿透实现远程连接

文章目录 1. 启动kali ssh 服务2. kali 安装cpolar 内网穿透3. 配置kali ssh公网地址4. 远程连接5. 固定连接SSH公网地址6. SSH固定地址连接测试 简单几步通过[cpolar 内网穿透](cpolar官网-安全的内网穿透工具 | 无需公网ip | 远程访问 | 搭建网站)软件实现ssh 远程连接kali! …
阅读更多...
【Kafka】Kafka安装：Linux本地和Docker

【Kafka】Kafka安装：Linux本地和Docker

目录 Linux本地安装kafkajava环境配置Zookeeper的安装配置Kafka的安装与配置生产与消费 Docker安装kafkaZookeeper安装Kafka安装 Linux本地安装kafka java环境配置 1、上传jdk-8u261-linux-x64.rpm到服务器并安装&#xff1a; rpm -ivh jdk-8u261-linux-x64.rpm2、配置环境变…
阅读更多...
抖音跳转微信公众号是怎么实现的丨数灵通

抖音跳转微信公众号是怎么实现的丨数灵通

抖音是一款非常流行的社交媒体应用程序&#xff0c;用户可以在其中分享短视频和互动内容。许多用户希望通过抖音来引流到他们的微信公众号&#xff0c;以扩大影响力并吸引更多粉丝。以下是一些关于如何在抖音上跳转到微信公众号的科普信息&#xff1a; 1.信息流广告&#xff1a…
阅读更多...
爬虫笔记（二）：实战58二手房

爬虫笔记（二）：实战58二手房

第一&#xff1a;给大家推荐一个爬虫的网课哈&#xff0c;码起来 第二&#xff1a;今夜主题&#xff1a;通过xpath爬取58二手房的title信息&#xff0c;也就是标红的位置~ 第三&#xff1a;先分析一波title所在的位置 打开按下f12打开抓包工具&#xff0c;即可看到网站的源码…
阅读更多...
RBD —— 不同材质破碎

RBD —— 不同材质破碎

目录 Working with concrete Chipping Details Proxy geometry Constraints Working with glass Chipping Proxy geometry Constraints Resolving issues with glass fracturing Working with wood Clustering Using custom cutters Working with concrete Concr…
阅读更多...
2024年破圈9套商业模式电商干货，真心分享丨项目孵化必看

2024年破圈9套商业模式电商干货，真心分享丨项目孵化必看

2024年破圈9套商业模式电商干货&#xff0c;真心分享丨项目孵化必看 文丨微三云营销总监胡佳东&#xff0c;点击上方“关注”&#xff0c;为你分享市场商业模式电商干货。 - 疫情过后&#xff0c;市场瞬息万变&#xff0c;理想状态的消费复苏和消费回暖的机遇并没有到来&…
阅读更多...
简述Elasticsearch(ES)是什么 全文搜索概念 (倒排索引 管理文档)

简述Elasticsearch(ES)是什么 全文搜索概念 (倒排索引 管理文档)

今天 我们来说说 NoSql 中的 Elasticsearch 大家基本都叫它 ES 官方介绍 它是一个分布式全文搜索引擎 分布式是一个系统架构的概念 而 全文搜索引擎 全文搜索 可以说基本大家天天都在接触 就比如 我们京东购物 想买什么东西 在全文输入框中搜索 它就会在所有物品中 帮你找出需…
阅读更多...
2023年AI大模型：从科技热潮到商业变革

2023年AI大模型：从科技热潮到商业变革

出品&#xff1a;新商纪&#xff0c;作者&#xff1a;独孤依风 2023年&#xff0c;大模型技术在全球科技界掀起了一场风暴&#xff0c;引发了科技巨头们的激烈角逐。这一年&#xff0c;大模型不仅重新定义了人工智能的边界&#xff0c;还催生了跨行业技术革新。 根据IDC的预测…
阅读更多...
年少不知 Base 好，错把总包当成宝。。

年少不知 Base 好，错把总包当成宝。。

今天聊一个很现实的话题&#xff1a;选 offer 对比薪资时&#xff0c;我强烈建议以 Base 为主&#xff0c;而不是总包。 为什么&#xff1f;且听鱼皮娓娓道来。 注意&#xff0c;以下为个人观点&#xff0c;仅供参考&#xff01; 首先明确 Base 和总包的概念&#xff1a; Base&…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023