2-Flume之Sink与Channel

news2024/11/15 20:40:01

Flume

Sink

HDFS Sink

  1. 将数据写到HDFS上。数据以文件形式落地到HDFS上，文件名默认是以FlumeData开头，可以通过hdfs.filePrefix来修改

  2. HDFS Sink默认每隔30s会滚动一次生成一个文件，因此会导致在HDFS上生成大量的小文件，实际过程中，需要通过hdfs.rollInterval来修改，一般设置为3600s或者86400s。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件 。

  3. HDFS Sink默认每1024B会滚动一次生成一个文件，同样会导致产生更多的小文件，实际过程中，需要通过hdfs.rollSize来修改，一般设置为134217728B。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件

  4. HDFS Sink默认每10条数据会滚动一次生成一个文件，同样会导致产生更多的小文件。实际过程中，需要通过hdfs.rollCount来修改。如果设置为0，那么表示不滚动，只生成1个文件

    //不是每次生成文件才一次全部写入。每次启动，就会先创建文件，然后一条一条的写入Event，当达到设置的任一条件时，产生新的文件，并向新的文件写入。

  5. HDFS Sink支持三种文件类型：SequenceFile(序列文件，不能直接cat查看), DataStream(文本文件) or CompressedStream(压缩文件)，默认使用的是SequenceFile。如果将文件类型设置为CompressedStream，那么还需要指定属性hdfs.codeC，支持gzip, bzip2, lzo, lzop, snappy

  6. 案例

    1. 格式文件

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置HDFS Sink
# 类型必须是
a1.sinks.k1.type = hdfs
# 数据在HDFS上的存储路径。路径不存在会自动创建
a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop01:9000/flume_data
# 文件滚动间隔时间
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3600
# 文件滚动大小
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
# 文件滚动条数
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 1000000000
# 文件类型
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
      1. 启动
      flume-ng agent -n a1 -c $FLUME_HOME/conf -f hdfssink.properties -Dflume.root.logger=INFO,console
      1. 在新的窗口中通过nc来发送数据
      nc hadoop01 8090

Logger Sink

  1. 将数据以日志写入到指定目的地，支持console和file。实际开发过程中，使用的比较少，一般是教学阶段使用较多
  2. Logger Sink默认要求Event的body部分不能超过16个字节，可以通过maxBytesToLog来调节
  3. Logger Sink对中文支持不好

File Roll Sink

  1. 将数据以文本文件形式存储到本地的磁盘上。可以通过属性sink.serializer来修改，支持TEXT和avro_event

  2. 类似于HDFS Sink，File Roll Sink默认也是每隔30s滚动一次生成一个文件，可以通过属性sink.rollInterval来修改

  3. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090

a1.channels.c1.type = memory

# 配置File Roll Sink
# 类型必须是file_roll
a1.sinks.k1.type = file_roll
# 数据在本地的存储路径
a1.sinks.k1.sink.directory = /opt/flume_data
# 文件滚动间隔时间
a1.sinks.k1.sink.rollInterval = 3600

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

AVRO Sink

  1. 将数据经过AVRO序列化之后来写出，结合AVRO Source来实现流动模型

  2. 多级流动

    多级流动

    1. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = exec
//监控这个文件内容的变化
a1.sources.s1.command = tail -F /opt/software/flume-1.11.0/data/a.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/sh -c

a1.channels.c1.type = memory

//数据发送到hadoop02的7000端口
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    2. 第二个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

//监听本机7000端口的数据
a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro

a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 7000

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    3. 第三个节点

      
a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    启动顺序：hadoop03 hadoop02 hadoop01

  3. 扇入流动

    扇入流动

    1. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = exec
a1.sources.s1.command = tail -F /opt/software/flume-1.11.0/data/a.txt
a1.sources.s1.shell = /bin/sh -c

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 6666

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    2. 第二个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop03
a1.sinks.k1.port = 6666

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

    3. 第三个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 6666

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  4. 扇出流动

    扇出流动

    1. 注意：在Flume中，可以从同一个数据源采集数据，放到不同的仓库(Channel)存储，但是每一个Sink只能对应1个Channel。一个Channel可对应多个Sink

    2. 第一个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000

a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

    3. 第二个和第三个节点

      a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = avro
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 7000

a1.channels.c1.type = memory

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

自定义Sink

  1. 自定义Sink的时候，需要定义一个类继承AbstractSink，实现Sink接口，最好还要实现Configurable接口来获取配置。注意，自定义Sink的过程中，需要关注事务问题。依赖和笔记1中用的一样。

  2. public class AuthSinks extends AbstractSink implements Sink , Configurable {



    String path ;
    //打印流，打印到文件或者Flume的窗口。sout调用的就是这个类中的方法
    PrintStream ps;

    @Override
    public void configure(Context context) {

        //从flume中的格式文件中获取路径信息
        path = context.getString("path");
        if(path == null || "".equals(path) || !path.startsWith("/"))
            throw new IllegalArgumentException();
    }

    @Override
    public synchronized void start() {

        if(!path.endsWith("/"))
            path = path + "/";
        path += String.valueOf(System.currentTimeMillis());
        try {
            ps =  new PrintStream(path);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

    }

    @Override
    public Status process() throws EventDeliveryException {
        Channel channel = this.getChannel();
        Transaction ts = channel.getTransaction();
        ts.begin();
        Event e;
        try {
            while ((e = channel.take()) != null) {
                ps.println("headers:");
                Map<String, String> map = e.getHeaders();
                for (Map.Entry<String, String> header : map.entrySet()) {
                    ps.println(header.getKey() + "-" + header.getValue());
                }
                ps.println("bodys:");
                byte[] body = e.getBody();
                ps.println("\t" + new String(body));

            }
            ts.commit();
            return Status.READY;
        } catch (Exception e1) {
            ts.rollback();
            return Status.BACKOFF;
        } finally {
            ts.close();
        }
    }

    @Override
    public synchronized void stop() {
        if(ps != null) ps.close();
    }
}

  3. 打成jar包放到lib目录下

    cd /opt/software/flume-1.11.0/lib/
rz

  4. 编辑格式文件

    cd ../data/
vim authsink.properties

    在文件中添加

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = http
a1.sources.s1.port = 8888

a1.channels.c1.type = memory

# 配置自定义Sink
# 类型必须是类的全路径名
a1.sinks.k1.type = com.fesco.sink.AuthSink
# 存储路径
a1.sinks.k1.path = /opt/flume_data

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

  5. 启动Flume

  6. 发送HTTP请求

    curl -X POST -d '[{"headers":{"class":"big data","sinktype":"auth"},"body":"testing~~~"}]' http://hadoop01:8888

事务

事务流程
  1. Source会先执行doPut操作，将数据放入PutList中，PutList本质上是一个Deque
  2. PutList会试图将数据传输给Channel，如果成功，执行doCommit操作，如果失败，那么执行doRollback
  3. Channel收到数据之后，会试图将数据推送到TakeList，然后由TakeList将数据试图推送给Sink。TakeList本质上也是一个Deque
  4. 如果TakeList成功将数据推送给Sink，那么执行doCommit操作；反之，如果失败，那么执行doRollback操作

Channel

Memory Channel

  1. Memory Channel将数据临时存储到内存队列中，队列默认容量是100，即队列默认最多能存储100条数据，如果队列被放满，那么后续的操作会被阻塞。可以通过属性capacity来调节，实际过程中一般会设置为100000~300000
  2. transactionCapacity：事务容量。每次PutList向Channel推送的数据条数或者Channel向TakeList添加的数据条数，默认是100。实际过程中，这个值一般会调节为1000~3000
  3. 需要注意的是，Memory Channel是将数据临时存储到内存中，所以读写速度相对较快，但是不可靠，因此适应于要求速度但是不要求可靠性的场景

File Channel

  1. File Channel将数据临时存储到磁盘上，所以读写速度相对慢一些，但是可靠，因此适应于要求可靠性但不要求速度的场景

  2. File Channel默认会将数据临时存储到~/.flume/file-channel/data目录下，可以通过属性dataDirs来修改，如果指定了多个数据目录，那么目录之间用逗号隔开

  3. File Channel支持断点续传，默认情况下，会将偏移量记录到~/.flume/file-channel/checkpoint目录下，可以通过属性checkpointDir来修改

  4. 默认File Channel能够存储1000000条数据，可以通过属性capacity来条件

  5. File Channel最多能占用2146435071B的磁盘，可以通过maxFileSize修改

  6. File Channel的transactionCapacity的默认值是10000

  7. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8090

# 配置File Channel
# 类型必须是file
a1.channels.c1.type = file
# 偏移量的存储位置
a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/flume_data/checkpoint
# 数据临时存储位置
a1.channels.c1.dataDirs = /opt/flume_data/data

a1.sinks.k1.type = logger

a1.sources.s1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

其他Channel

  1. JDBC Channel：将数据临时存储到数据库，但是JDBC Channel目前只支持Derby数据库。基于Derby(微型、文件型、单连接)的特性，所以实际开发过程中，不适用这个Channel
  2. Spillable Memory Channel：内存溢出Channel。内存中维系一个队列，如果队列被放满，不会阻塞，而是会将数据临时存储到磁盘上，这个Channel目前还在实验阶段，不推荐在生产场景中使用

Selector

概述

  1. Selector并不是一个单独的组件，而是附属于Source的子组件
  2. Selector支持三种模式：
    1. replicating：复制/复用模式。节点收集到数据之后，会将数据复制，然后分发给每一个节点，此时每一个节点收到的数据都是相同的
    2. load balancing：负载均衡模式。节点收集到数据之后，会平均分发到其他的节点上。此时被扇出的节点接收到的数据条数大致相等，但是数据不相同。这种模式是Flume1.10提供的，然后不稳定
    3. multiplexing：路由/分发模式。节点收集到数据之后，会根据headers中的指定键和值，将数据分发给对应的节点来处理，此时每一个节点收到的数据都是不同的
  3. 扇出结构中，如果不指定，默认使用的是replicating模式

multiplexing

  1. 实际过程中，如果需要对数据进行分类处理，那么可以考虑使用路由/分发模式

  2. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2

a1.sources.s1.type = http
a1.sources.s1.port = 8000
# 指定Selector的类型
a1.sources.s1.selector.type = multiplexing
# 指定监听的字段
a1.sources.s1.selector.header = kind
# 根据kind字段的值分发给对应的Channel

//如果请求头中的kind的值是video就传输给c1 通道
a1.sources.s1.selector.mapping.video = c1
a1.sources.s1.selector.mapping.music = c2
a1.sources.s1.selector.default = c2


a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000

a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k2.channel = c2


启动Flume之后，发送请求

```sh
curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"video"},"body":"video log"}]' http://hadoop01:8000
curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"music"},"body":"music log"}]' http://hadoop01:8000
curl -X POST -d '[{"headers":{"kind":"txt"},"body":"txt log"}]' http://hadoop01:8000

Sink Processor

概述

  1. Sink Processor本质上就是Sink Group，是将一个或者多个Sink绑定到一个组中来使用
  2. 目前，官网支持三种模式
    1. default：默认模式。一个Sink就对应一个Sinkgroup，有几个Sink就对应了几个Sinkgroup
    2. Load Balancing：负载均衡。将多个Sink绑定到一个组中，然后将这个组接收到数据平均的发送给每一个Sink。支持round_robin(轮询)和random(随机)。同样，Flume提供的负载均衡模式并不好(能)用
    3. Failover：崩溃恢复。将多个Sink绑定到一个组中，如果现在工作的Sink宕机，同组中的其他Sink可以实现相同的功能，从而避免了单点故障

Failover

  1. 将多个Sink绑定到一个组中，同组的Sink需要配置优先级，数据会优先发送给优先级较高的Sink，如果高优先级的Sink宕机，那么才会发送给低优先级的Sink。当优先级高的Sink恢复后，那么数据又会重新回来。

  2. 案例

    a1.sources = s1
a1.channels = c1 c2
a1.sinks = k1 k2

# 给Sinkgroup起名
a1.sinkgroups = g1
# 给Sinkgroup绑定Sink
a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
# 指定Sinkgroup的类型
a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover
# 给Sink指定优先级
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 7
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 5
# 发送超时时间
# 默认是30000ms->30s   。这个属性的作用不是很理解
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 10000

a1.sources.s1.type = netcat
a1.sources.s1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.s1.port = 8000

a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c2.type = memory

a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = hadoop02
a1.sinks.k1.port = 7000

a1.sinks.k2.type = avro
a1.sinks.k2.hostname = hadoop03
a1.sinks.k2.port = 7000

a1.sources.s1.channels = c1 c2
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k2.channel = c2

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/1544948.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

人工智能 框架 paddlepaddle 飞桨 使用指南 使用例子 线性回归模型demo 1

人工智能 框架 paddlepaddle 飞桨 使用指南 使用例子 线性回归模型demo 1

安装过程&使用指南&线性回归模型 使用例子 本来预想 是安装 到 conda 版本的 11.7的 但是电脑没有gpu 所以 安装过程稍有变动，下面简单讲下 conda create -n paddle_env117 python=3.9 由于想安装11.7版本 py 是3.9 所以虚拟环境名称也是 paddle_env117 activa…
阅读更多...
各种排序介绍

各种排序介绍

1.排序的概念 排序 &#xff1a;所谓排序&#xff0c;就是使一串记录&#xff0c;按照其中的某个或某些关键字的大小&#xff0c;递增或递减的排列起来的操作。 稳定性 &#xff1a;假定在待排序的记录序列中&#xff0c;存在多个具有相同的关键字的记录&#xff0c;若经过排…
阅读更多...
【沐风老师】3DMAX样条线皮肤SplineSkin插件使用方法详解

【沐风老师】3DMAX样条线皮肤SplineSkin插件使用方法详解

3DMAX样条线皮肤SplineSkin插件使用方法 3DMAX样条线皮肤插件SplineSkin&#xff0c;将3D物体一键转化为样条线包裹形状的插件&#xff0c;适用于科研绘图和艺术设计等相关领域。 【适用版本】 3dMax2015及更高版本&#xff08;教程编写于2024&#xff0c;但适用不仅限于此范围…
阅读更多...
LeetCode 面试经典150题 392.判断子序列

LeetCode 面试经典150题 392.判断子序列

题目&#xff1a; 给定字符串 s 和 t &#xff0c;判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些&#xff08;也可以不删除&#xff09;字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。&#xff08;例如&#xff0c;"ace"是"abcde"…
阅读更多...
SQL复习专题

SQL复习专题

请结合B站-技术蛋老师 视频学习 核心语法 一、增&#xff1a;数据库/表格 create create database 数据库名&#xff1b;#创建表&#xff08;列名类型&#xff09; mysql> create table eggs_record(-> id int,-> egg_name varchar(10),-> sold date-> ); 这…
阅读更多...
【前端】代码案例

【前端】代码案例

1.猜数字 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>猜数字</title> </head> <…
阅读更多...
Flutter 旋转动画 线性变化的旋转动画

Flutter 旋转动画 线性变化的旋转动画

直接上代码 图片自己添加一张就好了 import dart:math;import package:flutter/material.dart;import package:flutter/animation.dart;void main() > runApp(MyApp()); //旋转动画 class MyApp extends StatelessWidget {overrideWidget build(BuildContext context) {re…
阅读更多...
Luminar Neo：重塑图像编辑新纪元，Mac与Win双平台畅享创意之旅

Luminar Neo：重塑图像编辑新纪元，Mac与Win双平台畅享创意之旅

在数字时代的浪潮中&#xff0c;图像编辑软件已成为摄影师和设计师们不可或缺的创作工具。Luminar Neo&#xff0c;作为一款专为Mac与Windows双平台打造的图像编辑软件&#xff0c;正以其卓越的性能和创新的编辑功能&#xff0c;引领着图像编辑的新潮流。 Luminar Neo不仅继承…
阅读更多...
SOC 子模块---中断控制器

SOC 子模块---中断控制器

中断控制器对soc 中的各个外设进行中断管理&#xff0c;进行优先权排队&#xff0c;并送出IQR信号给CPU&#xff1b; 中断控制器在整个系统中的结构&#xff1a; IRQ<n>来源于不同的中断源&#xff0c;比如&#xff1a;I2C,SPI等&#xff0c;INTC收集这些中断&#xff0…
阅读更多...
word文件如何转PDF格式？word转PDF的方法

word文件如何转PDF格式？word转PDF的方法

在当今数字化时代&#xff0c;文档格式的转换已成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。其中&#xff0c;将Word文档转换为PDF格式更是受到了广大用户的青睐。本文将详细介绍Word转PDF的方法&#xff0c;帮助读者轻松实现文档格式的转换&#xff0c;并探讨转换过程中的注意事项…
阅读更多...
P6技巧：对计划执行纠偏措施

P6技巧：对计划执行纠偏措施

前言 对施工计划的滞后原因分析&#xff0c;通常采取由大到小、由高到低的方法。即首先查看总体进度偏差&#xff0c;再分析其偏差主要来源于哪部分。 项目进度评估与偏差控制 项目实施过程中&#xff0c;项目控制人员应对进度实施情况进行跟踪、采集数据&#xff0c;并根据…
阅读更多...
图解Kafka架构学习笔记（二）

图解Kafka架构学习笔记（二）

kafka的存储机制 https://segmentfault.com/a/1190000021824942 https://www.lin2j.tech/md/middleware/kafka/Kafka%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%83%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%9C%BA%E5%88%B6.html https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html https://feiz…
阅读更多...
数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

总结 本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn&#xff0c;是seaborn从入门到精通系列第1-2篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。 参考 参考:数据可视化-seaborn seaborn从入门到精通01-seaborn介绍与load_datas…
阅读更多...
CharacterController.Move called on inactive controller

CharacterController.Move called on inactive controller

【问题背景】 Unity3D中开发物体的移动&#xff0c;实现代码如下&#xff1a; public class TargetController : MonoBehaviour {private CharacterController character;private float speedRate 4f;private void Start(){character GetComponent<CharacterController&…
阅读更多...
等保测评密评对照：一文看懂两者差异

等保测评密评对照：一文看懂两者差异

最近&#xff0c;在去几个客户的办公室交流的方案的时候&#xff0c;都会被重点问到网络安全问题,在方案中“等保”是如何体现和落实的。而且有些客户的领导也会提到“密评”与“等保”如何衔接&#xff0c;是否有先后顺序&#xff0c;可否同时进行测评等问题。 关于“等保”与…
阅读更多...
网络原理(7)——以太网数据帧和DNS协议(数据链路层和应用层)

网络原理(7)——以太网数据帧和DNS协议(数据链路层和应用层)

目录 一、以太网数据帧&#xff08;数据链路层&#xff09; 二、DNS协议(域名解析系统&#xff0c;应用层协议) 一、以太网数据帧&#xff08;数据链路层&#xff09; 以太网横跨了数据链路层和物理层&#xff0c;这里只做简单介绍&#xff0c;因为普通程序员用不到这一块&am…
阅读更多...
UI自动化_id 元素定位

UI自动化_id 元素定位

## 导包selenium from selenium import webdriver import time1、创建浏览器驱动对象 driver webdriver.Chrome() 2、打开测试网站 driver.get("你公司的平台地址") 3、使浏览器窗口最大化 driver.maximize_window() 4、在用户名输入框中输入admin driver.find_ele…
阅读更多...
hbase启动错误-local host is“master:XXXX“ destination is:master

hbase启动错误-local host is“master:XXXX“ destination is:master

博主的安装前提&#xff1a; zookeeper安装完成&#xff0c;且启动成功 hdfs高可用安装&#xff0c;yarn高可用安装&#xff0c;且启动成功 报错原因&#xff1a;端口配置不对 解决方案&#xff1a; 输入&#xff1a;hdfs getconf -confKey fs.default.name 然后把相应的…
阅读更多...
WM8978 —— 带扬声器驱动程序的立体声编解码器（7）

WM8978 —— 带扬声器驱动程序的立体声编解码器（7）

接前一篇文章&#xff1a;WM8978 —— 带扬声器驱动程序的立体声编解码器&#xff08;6&#xff09; 十、音频接口 WM8978具有一个标准的音频接口&#xff0c;支持立体声数据在芯片之间的传输。该接口是一个3线标准音频接口&#xff0c;支持多种音频数据格式&#xff0c;包括I…
阅读更多...
C++ 简单模拟实现 STL 中的 list 与 queue

C++ 简单模拟实现 STL 中的 list 与 queue

目录 一&#xff0c;list 1&#xff0c; list 的节点与迭代器 2&#xff0c;list 的数据结构、一些简单的功能、构造函数 3&#xff0c;list 的对元素操作 4&#xff0c;C 11 的一些功能 5&#xff0c;完整代码&#xff1a; 二&#xff0c;queue 一&#xff0c;list std…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023