Clickhouse集群化(三)集群化部署

news2024/9/22 19:34:03

1. 准备

        clickhouse支持副本和分片的能力,但是自身无法实现需要借助zookeeper或者clickhouse-keeper来实现不同节点之间数据同步,同时clickhouse的数据是最终一致性 。

2. Zookeeper

副本的写入流程

没有主从概念 平等地位 互为副本

2.1. 部署zookeeper

# Setup Service to provide access to Zookeeper for clients
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  # DNS would be like zookeeper.zoons
  name: zookeeper
  labels:
    app: zookeeper
spec:
  ports:
    - port: 2181
      name: client
    - port: 7000
      name: prometheus
  selector:
    app: zookeeper
    what: node
---
# Setup Headless Service for StatefulSet
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  # DNS would be like zookeeper-0.zookeepers.etc
  name: zookeepers
  labels:
    app: zookeeper
spec:
  ports:
    - port: 2888
      name: server
    - port: 3888
      name: leader-election
  clusterIP: None
  selector:
    app: zookeeper
    what: node
---
# Setup max number of unavailable pods in StatefulSet
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: zookeeper-pod-disruption-budget
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper
  maxUnavailable: 1
---
# Setup Zookeeper StatefulSet
# Possible params:
# 1. replicas
# 2. memory
# 3. cpu
# 4. storage
# 5. storageClassName
# 6. user to run app
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  # nodes would be named as zookeeper-0, zookeeper-1, zookeeper-2
  name: zookeeper
  labels:
    app: zookeeper
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: zookeeper
  serviceName: zookeepers
  replicas: 2
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  podManagementPolicy: OrderedReady
  template:
    metadata:
      labels:
        app: zookeeper
        what: node
      annotations:
        prometheus.io/port: '7000'
        prometheus.io/scrape: 'true'
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: "app"
                    operator: In
                    values:
                      - zookeeper
              # TODO think about multi-AZ EKS
              # topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      containers:
        - name: kubernetes-zookeeper
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          image: "zookeeper:3.8.4"
          resources:
            requests:
              memory: "512M"
              cpu: "1"
            limits:
              memory: "4Gi"
              cpu: "2"
          ports:
            - containerPort: 2181
              name: client
            - containerPort: 2888
              name: server
            - containerPort: 3888
              name: leader-election
            - containerPort: 7000
              name: prometheus
          env:
            - name: SERVERS
              value: "3"

# See those links for proper startup settings:
# https://github.com/kow3ns/kubernetes-zookeeper/blob/master/docker/scripts/start-zookeeper
# https://clickhouse.yandex/docs/en/operations/tips/#zookeeper
# https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/11781
          command:
            - bash
            - -x
            - -c
            - |
              HOST=`hostname -s` &&
              DOMAIN=`hostname -d` &&
              CLIENT_PORT=2181 &&
              SERVER_PORT=2888 &&
              ELECTION_PORT=3888 &&
              PROMETHEUS_PORT=7000 &&
              ZOO_DATA_DIR=/var/lib/zookeeper/data &&
              ZOO_DATA_LOG_DIR=/var/lib/zookeeper/datalog &&
              {
                echo "clientPort=${CLIENT_PORT}"
                echo 'tickTime=2000'
                echo 'initLimit=300'
                echo 'syncLimit=10'
                echo 'maxClientCnxns=2000'
                echo 'maxTimeToWaitForEpoch=2000'
                echo 'maxSessionTimeout=60000000'
                echo "dataDir=${ZOO_DATA_DIR}"
                echo "dataLogDir=${ZOO_DATA_LOG_DIR}"
                echo 'autopurge.snapRetainCount=10'
                echo 'autopurge.purgeInterval=1'
                echo 'preAllocSize=131072'
                echo 'snapCount=3000000'
                echo 'leaderServes=yes'
                echo 'standaloneEnabled=false'
                echo '4lw.commands.whitelist=*'
                echo 'metricsProvider.className=org.apache.zookeeper.metrics.prometheus.PrometheusMetricsProvider'
                echo "metricsProvider.httpPort=${PROMETHEUS_PORT}"
                echo "skipACL=true"
                echo "fastleader.maxNotificationInterval=10000"
              } > /conf/zoo.cfg &&
              {
                echo "zookeeper.root.logger=CONSOLE"
                echo "zookeeper.console.threshold=INFO"
                echo "log4j.rootLogger=\${zookeeper.root.logger}"
                echo "log4j.appender.CONSOLE=org.apache.log4j.ConsoleAppender"
                echo "log4j.appender.CONSOLE.Threshold=\${zookeeper.console.threshold}"
                echo "log4j.appender.CONSOLE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout"
                echo "log4j.appender.CONSOLE.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} - %-5p [%t:%C{1}@%L] - %m%n"
              } > /conf/log4j.properties &&
              echo 'JVMFLAGS="-Xms128M -Xmx4G -XX:ActiveProcessorCount=8 -XX:+AlwaysPreTouch -Djute.maxbuffer=8388608 -XX:MaxGCPauseMillis=50"' > /conf/java.env &&
              if [[ $HOST =~ (.*)-([0-9]+)$ ]]; then
                  NAME=${BASH_REMATCH[1]} &&
                  ORD=${BASH_REMATCH[2]};
              else
                  echo "Failed to parse name and ordinal of Pod" &&
                  exit 1;
              fi &&
              mkdir -pv ${ZOO_DATA_DIR} &&
              mkdir -pv ${ZOO_DATA_LOG_DIR} &&
              whoami &&
              chown -Rv zookeeper "$ZOO_DATA_DIR" "$ZOO_DATA_LOG_DIR" &&
              export MY_ID=$((ORD+1)) &&
              echo $MY_ID > $ZOO_DATA_DIR/myid &&
              for (( i=1; i<=$SERVERS; i++ )); do
                  echo "server.$i=$NAME-$((i-1)).$DOMAIN:$SERVER_PORT:$ELECTION_PORT" >> /conf/zoo.cfg;
              done &&
              if [[ $SERVERS -eq 1 ]]; then
                  echo "group.1=1" >> /conf/zoo.cfg;
              else
                  echo "group.1=1:2:3" >> /conf/zoo.cfg;
              fi &&
              for (( i=1; i<=$SERVERS; i++ )); do
                  WEIGHT=1
                  if [[ $i == 1 ]]; then
                    WEIGHT=10
                  fi
                  echo "weight.$i=$WEIGHT" >> /conf/zoo.cfg;
              done &&
              zkServer.sh start-foreground
          readinessProbe:
            exec:
              command:
                - bash
                - -c
                - '
                  IFS=; 
                  MNTR=$(exec 3<>/dev/tcp/127.0.0.1/2181 ; printf "mntr" >&3 ; tee <&3; exec 3<&- ;);
                  while [[ "$MNTR" == "This ZooKeeper instance is not currently serving requests" ]];
                  do
                    echo "wait mntr works";
                    sleep 1;
                    MNTR=$(exec 3<>/dev/tcp/127.0.0.1/2181 ; printf "mntr" >&3 ; tee <&3; exec 3<&- ;);
                  done;
                  STATE=$(echo -e $MNTR | grep zk_server_state | cut -d " " -f 2);
                  if [[ "$STATE" =~ "leader" ]]; then
                    echo "check leader state";
                    SYNCED_FOLLOWERS=$(echo -e $MNTR | grep zk_synced_followers | awk -F"[[:space:]]+" "{print \$2}" | cut -d "." -f 1);
                    if [[ "$SYNCED_FOLLOWERS" != "0" ]]; then
                      ./bin/zkCli.sh ls /;
                      exit $?;
                    else
                      exit 0;
                    fi;
                  elif [[ "$STATE" =~ "follower" ]]; then
                    echo "check follower state";
                    PEER_STATE=$(echo -e $MNTR | grep zk_peer_state);
                    if [[ "$PEER_STATE" =~ "following - broadcast" ]]; then
                      ./bin/zkCli.sh ls /;
                      exit $?;
                    else
                      exit 1;
                    fi;
                  else
                    exit 1;  
                  fi
                   '
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 60
            timeoutSeconds: 60
          livenessProbe:
            exec:
              command:
                - bash
                - -xc
                - 'date && OK=$(exec 3<>/dev/tcp/127.0.0.1/2181 ; printf "ruok" >&3 ; IFS=; tee <&3; exec 3<&- ;); if [[ "$OK" == "imok" ]]; then exit 0; else exit 1; fi'
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 30
            timeoutSeconds: 5
          volumeMounts:
            - name: datadir-volume
              mountPath: /var/lib/zookeeper
      # Run as a non-privileged user
      securityContext:
        runAsUser: 1000
        fsGroup: 1000
      volumes:
        - name: datadir-volume
          emptyDir:
            medium: "" #accepted values:  empty str (means node's default medium) or Memory
            sizeLimit: 1Gi

3. 借助多副本模式部署clickhouse

尝试使用部署多个pod的方式+zookeeper来进行数据同步与分片

同时clickhouse-operator(开源的)可以让我们通过更高配置标签的方式来简化部署clickhouse

3.1. 多副本

修改副本数:3

修改pod亲和:使得不通pod分不到不同node节点中

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: clickhouse
  labels:
    app: clickhouse
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  serviceName: clickhouse
  selector:
    matchLabels:
      app: clickhouse
  template:
    metadata:
      labels:
        app: clickhouse
    spec:

      containers:
        - name: clickhouse
          image: clickhouse/clickhouse-server:24.1.2.5
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          env:
            - name: TZ
              value: "Asia/Shanghai"
          ports:
            - containerPort: 8123
              protocol: TCP
          volumeMounts:
            - mountPath: /var/lib/clickhouse
              name: clickhouse-data
            - mountPath: /etc/clickhouse-server/config.d
              name: clickhouse-config
            - mountPath: /etc/clickhouse-server/conf.d
              name: clickhouse-conf
            - mountPath: /etc/clickhouse-server/users.d
              name: clickhouse-users
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: kubernetes.io/hostname
                    operator: In
                    values:
                      - "master"
                      - "node1"
                      - "node2"
                      - "node3"
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: app
                    operator: In
                    values:
                      - clickhouse
              topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      volumes:
        - name: clickhouse-data
          emptyDir: {}
        - hostPath:
            path: /apps/data/gzzx/clickhouse2/config/config.d
          name: clickhouse-config
        - hostPath:
            path: /apps/data/gzzx/clickhouse2/config/conf.d
          name: clickhouse-conf
        - hostPath:
            path: /apps/data/gzzx/clickhouse2/config/users.d
          name: clickhouse-users
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: clickhouse
  name: clickhouse
  namespace: default
spec:
  ipFamilies:
    - IPv4
  #  - IPv6
  ipFamilyPolicy: PreferDualStack
  type: NodePort  # 将类型修改为 NodePort
  ports:
    - port: 8123 #服务端口
      protocol: TCP
      targetPort: 8123
      nodePort: 31125
  selector:
    app: clickhouse

3.2. clickhouse配置信息

使用k8s部署时 需要使用挂载的方式来修改clickhouse中的配置信息 因为需要修改配置信息较多 采用文件目录挂载的方式

clickhouse配置所在目录 /etc/clickhouse-server/conf.d

/etc/clickhouse-server/config.d

用户配置:/etc/clickhouse-server/users.d

共需要修改的地方

zookeeper信息

macros:宏信息 可以在建表的时候帮助自动生成相关副本信息

remote_servers:clickhosue集群信息(分片 副本等)

user:用户信息

3.2.1. zookeeper配置信息

host使用k8s默认的coreDns解析 zookeeper使用statefulset方式创建

host:podname.service.namespace.svc.cluster.local

<yandex>
    <zookeeper>
        <node>
            <host>zookeeper-0.zookeepers.default.svc.cluster.local</host>
            <port>2181</port>
        </node>
        <node>
            <host>zookeeper-1.zookeepers.default.svc.cluster.local</host>
            <port>2181</port>
        </node>
    </zookeeper>
    <distributed_ddl>
        <path>/clickhouse/ck-cluster2/task_queue/ddl</path>
    </distributed_ddl>
</yandex>

3.2.2. 集群副本配置

副本和分片配置信息 <shard> <replica>

host信息为 podname+service+namespace.svc.cluster.local

remote_servers下面的标签名表示定义的集群名 ck-cluster

多副本就在shard中指定多个replica 其中host表示不同pod节点

多分片就定义多个shard标签

<yandex>
    <remote_servers>
        <!-- User-specified clusters -->
        <ck-cluster>
            <shard>
                <internal_replication>True</internal_replication>
                <replica>
                    <host>clickhouse-v2-0.clickhouse-v2.default.svc.cluster.local</host>
                    <port>9000</port>
                    <secure>0</secure>
                </replica>
                <replica>
                    <host>clickhouse-v2-1.clickhouse-v2.default.svc.cluster.local</host>
                    <port>9000</port>
                    <secure>0</secure>
                </replica>
            </shard>
        </ck-cluster>
    </remote_servers>
</yandex>

3.2.3. 宏设置

这样我们分布式表的时候会自动根据这里面的宏信息进行命名 避免手动指定

这里面所有的涉及到集群信息的配置 在不同机器上需要不同 如replica shard

如果有分片设置 啧shard参数需要修改 不然创建表会有问题

如果有副本设置 则replica值需要不同

<yandex>
    <macros>
        <installation>ck-cluster</installation>
        <all-sharded-shard>0</all-sharded-shard>
        <cluster>ck-cluster</cluster>
        <shard>0</shard>
        <replica>replica1</replica>
    </macros>
</yandex>

3.2.4. 监听配置

ipv4使用0.0.0.0

ipv6使用 [::]

<yandex>
    <!-- Listen wildcard address to allow accepting connections from other containers and host network. -->
    
    <listen_host>0.0.0.0</listen_host>
    <listen_try>1</listen_try>
</yandex>

3.2.5. hostanme

如果不指定 clickhouse部署时候会自动生成

<yandex>
    <tcp_port_secure>0</tcp_port_secure>
    <https_port>0</https_port>
</yandex>

3.2.6. 用户信息配置

自定一个用户使用 user2标签即为用户名 也可以定义其他

password支持sha256加密

也可以直接使用<password>标签明文指定

<yandex>
    <users>
        <user2>
            <networks>
                <ip>::1</ip>
                <ip>127.0.0.1</ip>
                <ip>::/0</ip>
            </networks>
            <password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex>
            <profile>default</profile>
            <quota>default</quota>
        </user2>
    </users>
</yandex>

3.2.7. 其他配置

日志配置等

查看clickhouse中服务启动情况

cat /var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log

3.3. 配置步骤

(4)集群同步

通过yaml挂载config.d等目录 将自定义配置文件 写入pod

(5)apply部署

3.4. 创建表

副本只能同步数据,不能同步表结构,所以需要在每台机器上自己手动建表

或者借助集群创建表 ck-cluster是我们在集群配置里面的标签名

create table test on cluster 'ck-cluster' (
 id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2),
 create_time Datetime
) engine =ReplicatedMergeTree
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

insert into test values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

执行插入 查看不同副本数据信息

副本测试成功(截图仅供参考)

3.5. 分片存储

3.6. 分布式表中的default用户问题

分布式表的操作是通过无密码的default用户 但是生产环境一般不允许无密码操作 如果直接在user.xml修改default用户会导致连接分布式表错误 所以有以下几种解决方式

(1) 一种方式是在clickhouse配置的分片中设置访问用户和密码

这种方式不是特别好 密码需要明文存储在配置信息中

(2) 还有一种方式是使用无密码的default用户 在用户配置端配置限制ip

但是k8s中集群的ip是随机分配的

(3)采用集群内部加密令牌访问

#CLICKHOUSE_INTERNODE_CLUSTER_SECRET为环境变量 可以在配置文件的时候指定

- name: CLICKHOUSE_INTERNODE_CLUSTER_SECRET

    valueFrom:

        secretKeyRef:

            name: clickhouse-secrets

            key: secret

可以在容器内部使用printenv | grep "CLICKHOUSE_INTERNODE_CLUSTER_SECRET"查看

建议使用default的用户也进行ip限制 创建一个新的用户用于访问ck

4. 容器配置

实现生产配置中还需要完善配置

探针

数据挂载(pv pvc)

 反亲和配置


          livenessProbe:
            httpGet:
              #协议
              scheme: HTTP
              #路径
              path: /ping
              # 端口
              port: 8123
              # 延迟探测时间(秒) 【 在k8s第一次探测前等待秒 】
            initialDelaySeconds: 600
            # 执行探测频率(秒) 【 每隔秒执行一次 】
            periodSeconds: 10
            # 超时时间
            timeoutSeconds: 10

            successThreshold: 1
            # 不健康阀值
            failureThreshold: 6
          volumeMounts:
            - mountPath: /var/logs/
              name: clickhouse-logs
            - mountPath: /var/lib/clickhouse
              name: clickhouse-data
            - mountPath: /etc/clickhouse-server/config.d
              name: clickhouse-config
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: kubernetes.io/hostname
                    operator: In
                    values:
                      - "master"
                      - "node1"
                      - "node2"
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: app
                    operator: In
                    values:
                      - clickhouse-v2
              topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      volumes:
        - hostPath:
            path: /logs/clickhouse/
          name: clickhouse-logs
        - hostPath:
            path: /data/clickhouse/
          name: clickhouse-data
        - hostPath:
            path: /data/clickhouse/config.d
          name: clickhouse-config

使用文件挂载或者pv pvc挂载持久化数据存储

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  labels:
    clickhouse-pv: "console"
  name: clickhouse-efs-pv
spec:
  storageClassName: nfs
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  capacity:
    storage: 10Gi
  nfs:
    path: /5c566f78-e67c-4b0d-821e-e80c76a69c16/
    server: xxx.xx.xx.xxx
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  volumeMode: Filesystem

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: clickhouse-pvc
  namespace: gzzx
spec:
  storageClassName: nfs
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  selector:
    matchLabels:
      vngf-pv: "console"
  volumeMode: Filesystem
  volumeName: clickhouse-efs-pv
---
spec:
  replicas: 3
  serviceName: clickhouse-v1
  template:
    spec:
      containers:
          volumeMounts:
            - mountPath: /var/lib/clickhouse
              name: clickhouse-data
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                  - key: app
                    operator: In
                    values:
                      - clickhouse-v1
              topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
      volumes:
        - name: clickhouse-data
          persistentVolumeClaim:
          claimName: clickhouse-pvc

6. 其他

相关镜像如果拉不下来 可以手动下载并load

docker save -o xx.tar image:xxx

scp xx.tar root@192.168.xxx.xxx:/home

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/2078750.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

高效能低延迟:EasyCVR平台WebRTC支持H.265在远程监控中的优势

TSINGSEE青犀视频EasyCVR视频汇聚平台在WebRTC方面确实支持H.265编码&#xff0c;尽管标准的WebRTC API在大多数浏览器中默认并不支持H.265&#xff08;也称为HEVC&#xff0c;高效视频编码&#xff09;编码。EasyCVR平台通过一系列创新的技术手段&#xff0c;实现了在WebRTC协…

区块链应用,密码学会议书籍推荐以及隐私保护知识整理

基于区块链技术的安全多方计算项目示例 1. iCube——全球首个安全多方计算区块链金融项目 iCube团队通过与美国普渡大学区块链人工智能实验室深度合作&#xff0c;实现了区块链的安全多方计算。iCube建立了面向信息的终极抽象基础层和基于个人工智能的算法模型层&#xff0c;…

互联网盲盒小程序,提高企业市场竞争力

盲盒作为一种休闲娱乐的方式&#xff0c;受到了大众的追捧&#xff0c;各大消费者争相购买&#xff0c;市场一时火热非凡&#xff01; 随着互联网电商的出现&#xff0c;盲盒也开始在线上发展&#xff0c;当消费者距离盲盒门店较远或者没有时间下&#xff0c;就可以在小程序上…

Linux:Socket网络编程

目录 1. 理解源 IP 地址和目的 IP 地址 2&#xff1a;认识端口号 3&#xff1a;端口号范围划分 4&#xff1a;理解源端口号和目的端口号 5&#xff1a;理解Socket(套接字) 6&#xff1a;两个传输协议 &#xff08;TCP/UDP&#xff09; 6.1&#xff1a;User Datagram Prot…

重磅!尤文图斯携手Fortinet打造足球界的网络安全堡垒

近日&#xff0c;尤文图斯足球俱乐部与推动网络与安全融合的全球网络安全领导者 Fortinet&#xff08;NASDAQ&#xff1a;FTNT&#xff09;正式宣布建立合作伙伴关系&#xff0c;并签署了一项为期至2026年的赞助协议。在此框架下&#xff0c;Fortinet荣膺尤文图斯未来两个赛季的…

深度学习/机器学习软件教学平台

1、基本介绍 机器学习与深度学习教学系统是基于业界应用广泛的在线机器学习和深度学习建模开发框架JupyterLab开发的&#xff0c;面向高校数据分析、机器学习、深度学习&#xff0c;以及人工智能相关专业教学和实训的教学系统。 2、系统特色 系统首页 系统主界面 在线实验界面…

LLM推理端实现

LLM推理端是什么 Large Language Model&#xff0c;大语言模型。典型代表ChatGPT。 推理端&#xff1a;模型训练出来后&#xff0c;用于模型应用和部署的interface。 推理端实现了本地环境中部署大语言模型。可以实现LLM的基本功能&#xff0c;包括生成文本、自动摘要、语言…

目标小程序和当前小程序主体必须为绑定在同一0pen下的相关或关联主体

第一步&#xff1a;登录微信开放平台->账号中心->基本资料->关联主体信息->管理 第二步&#xff1a;管理员微信扫码二维码验证 第三步&#xff1a;管理员微信手机确认 第四步&#xff1a;管理员微信扫码确认后&#xff0c;即可“添加关联主体” 第五步&#xff1a;…

HarmonyOS开发之Gauge(环形图表)的简单使用

效果图&#xff1a; 代码块&#xff1a; Entry Component struct GaugePage {Builder descriptionBuilder() {Text(优).maxFontSize(30).minFontSize(30).fontColor("#fffa2a2d").fontWeight(FontWeight.Medium).width(100%).height("100%").textAlign(Te…

企业数据防泄密刻不容缓|八个措施拒绝泄密

随着信息技术的飞速发展和全球化的推进&#xff0c;企业数据的安全与保密性日益凸显其重要性。数据泄露不仅可能导致企业的核心资产流失、经济损失&#xff0c;还可能严重损害企业的声誉和市场竞争力。因此&#xff0c;建立一套完善的数据防泄密系统&#xff0c;已成为企业维护…

strace 简介和使用

简介 strace是个功能强大的Linux调试分析诊断工具&#xff0c;可用于跟踪程序执行时进程系统调用(system call)和所接收的信号&#xff0c;尤其是针对源码不可读或源码无法再编译的程序。 在Linux系统中&#xff0c;用户程序运行在一个沙箱(sandbox)里&#xff0c;用户进程不…

园区中的智慧用电管理

随着物联网、云平台等新兴信息科技的日益成熟&#xff0c;未来园区用电管理的发展将更加智能化、信息化。近年来&#xff0c;越来越多的能源互联网企业为园区用电管理提供了解决方案&#xff0c;文献[1]提出基于大数据技术设计开发的智能电表远程抄表系统替代传统的人工抄表方法…

常用标准化图像分辨率

常用标准化图像分辨率 标准化图像格式通常指的是将图像数据转换为统一的、标准化的格式&#xff0c;以便于存储、传输和处理。这种格式化过程可能包括调整图像的大小、颜色空间转换、归一化像素值等。 以下是常见标准化图像名称及分辨率&#xff08;在深度学习和计算机视觉领域…

衡石科技BI的API如何授权文档解析

授权说明​ 授权模式​ 使用凭证式&#xff08;client credentials&#xff09;授权模式。 授权模式流程说明​ 第一步&#xff0c;A 应用在命令行向 B 发出请求。 第二步&#xff0c;B 网站验证通过以后&#xff0c;直接返回令牌。 授权模式结构说明​ 接口说明​ 获取a…

【Qt学习】Qlabel 的核心属性 与 代码实例

文章目录 1. 介绍2. 显示文本3. 显示图片4. 设置文本对齐方式5. 设置自动换行、边距、缩进6. 设置伙伴 1. 介绍 在Qt学习的专题中&#xff0c;我们以及多次使用过QLabel&#xff0c;作用就是用于显示文本和图片&#xff1b; QLabel有以下 核心属性&#xff1a; 好的&#xf…

EasyCVR视频汇聚平台:巧妙解决WebRTC无法播放H.265视频的难题

随着科技的飞速发展&#xff0c;视频监控已经成为现代安全管理不可或缺的一部分&#xff0c;广泛应用于智慧工地、智慧煤矿、智慧工厂、智慧社区和智慧校园等多个领域。在这个过程中&#xff0c;视频编码技术和实时通信技术显得尤为重要。EasyCVR视频汇聚平台&#xff0c;凭借其…

Python中的Request请求重试机制例子解析

在Python中&#xff0c;使用Requests库实现请求的重试机制是一种常见的做法&#xff0c;尤其是在面对不稳定的网络环境或服务时。以下是一些实现重试机制的详细例子&#xff1a; 使用Sessions和HTTPAdapter&#xff1a;Requests库中的Session可以存储跨多个请求的共同设置&…

城市内涝积水监测预警系统应对强降雨挑战

近年以来&#xff0c;我国部分地区频繁遭遇强降雨或持续性降水挑战&#xff0c;城市排水系统不堪重负&#xff0c;内涝问题日益凸显&#xff0c;下穿隧道、立交桥下等低洼路段容易产生大量积水&#xff0c;防洪形势刻不容缓。 为有效应对强降雨带来的挑战&#xff0c;国信华源结…

国内十大物联网平台推荐

随着物联网技术的飞速发展&#xff0c;越来越多的企业和开发者开始探索如何利用这一技术来优化产品、提高效率和创造新的商业模式。在中国&#xff0c;众多的物联网平台如雨后春笋般涌现&#xff0c;它们各具特色&#xff0c;为企业提供了丰富的选择。以下是国内十大物联网平台…

人工智能任务6-基于FAISS数据库的应用:向量数据库的搭建与中文文本相似度搜索

大家好&#xff0c;我是微学AI&#xff0c;今天给大家介绍一下人工智能任务6-基于FAISS数据库的应用&#xff1a;向量数据库的搭建与中文文本相似度搜索。随着大数据时代的到来&#xff0c;如何高效地处理和检索海量文本数据成为了研究的热点。在这个信息爆炸的时代&#xff0c…