4.日志分布式-ELK

news2024/9/28 0:55:48

文章目录

  • 日志分布式-ELK
    • 概念
      • 可以添加的其它组件
      • filebeat 结合 logstash 带来好处
      • 为什么要使用 ELK
      • 缓存和Fluentd
      • 完整日志系统基本特征
      • ELK 的工作原理
    • 部署Elasticsearch
      • jdk环境和防火墙配置
      • 安装Elasticsearch
      • 修改配置文件
      • 优化内存参数
      • 启动程序并测试效果
      • 安装 Elasticsearch-head 插件
      • 插入索引
    • 部署Logstash （在 Nginx节点上操作）
      • 软件安装
      • 定义 logstash配置文件
    • 部署Kiabana
      • 修改配置文件
      • 验证实验
      • 添加nginx日志

日志分布式-ELK

概念

  • ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

  • ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。

    • Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
    • Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

  • Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

  • Logstash：作为数据收集引擎。

    • 它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给 Elasticsearch。

    • Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具， 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

可以添加的其它组件

  • Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。
    • 通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。
    • 常应用于 EFLK 架构当中。

filebeat 结合 logstash 带来好处

  1. 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
  2. 从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
  3. 将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
  4. 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

为什么要使用 ELK

  • 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
  • 往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。
  • 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
  • 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。

缓存和Fluentd

  • 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。

  • Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。

    • 由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。
    • 相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。
    • 在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
    • 在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

完整日志系统基本特征

  • 收集：能够采集多种来源的日志数据
  • 传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
  • 存储：存储日志数据
  • 分析：支持 UI 分析
  • 警告：能够提供错误报告，监控机制

ELK 的工作原理

  1. 在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
  2. Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
  3. Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
  4. Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

部署Elasticsearch

Elasticsearch 服务器：最好2-3台，内存需要4G以上，最好6G
192.168.242.66
192.168.242.67


Apache和Kibana（可以部署在任意节点） 
192.168.242.68

jdk环境和防火墙配置

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0

vim /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

###设置Java环境
###Kibana 、Elasticsearch 都需要jdk环境

java -version									#如果没有安装，yum -y install java

openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

###注：如果版本号后面有其他东西，最好重装jdk环境

安装Elasticsearch

  • 三类节点

  • master - 主节点

    • 主要功能：维护元数据，管理集群节点状态；不负责数据写入和查询。
    • 配置要点：内存可以相对小一些，但是机器一定要稳定，最好是独占的机器

  • data - 数据节点

    • 主要功能：负责数据的写入与查询，压力大
    • 配置要点：大内存，最好是独占的机器

  • client - 客户端节点

    • 主要功能：负责任务分发和结果汇聚，分担数据节点压力
    • 配置要点：大内存，最好是独占的机器
### 安装 elasticsearch—rpm  软件

###上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下

cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

修改配置文件

###修改elasticsearch主配置文件

##备份配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml{,.bak}

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml


--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster

--23--取消注释，指定节点名字：
Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1

##配置节点类型
node.master: true		#是否master节点，false为否
node.data: true			#是否数据节点，false为否

--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch

--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch

--43--取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true

--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0

--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200					
#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		
#指定es集群内部通信接口

--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.242.66:9300", "192.168.242.67:9300"]


##过滤配置文件中的注释项，看的更清除
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

cluster.name: my-elk-cluster
node.name: node01
node.master: true
node.data: true
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.242.66:9300", "192.168.242.67:9300"]

在这里插入图片描述

优化内存参数

###es 性能调优参数
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量


##用户级别的配置
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           32000
*  hard    nproc           32000
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited


##系统级别的配置
vim /etc/systemd/system.conf

DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity


##配置完成后重启虚拟机
reboot

优化elasticsearch用户拥有的内存权限

  • 由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。
  • lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。
  • 所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
    1. 当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用
    2. 当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用
##ES内存设置

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）

vm.max_map_count=262144

##加载配置，查看配置文件

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

在这里插入图片描述

启动程序并测试效果

###启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

###查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.242.66:9200  、 http://192.168.242.67:9200

##查看节点 Node1、Node2 的信息

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

###浏览器访问 

http://192.168.242.66:9200/_cluster/health?pretty  

http://192.168.242.67:9200/_cluster/health?pretty

###查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

在这里插入图片描述

###浏览器访问 

http://192.168.242.66:9200/_cluster/state?pretty  
##检查群集状态信息

在这里插入图片描述

使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集

安装 Elasticsearch-head 插件

  • Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
  • 安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
  • node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
  • phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到
###编译安装 node
###上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt

##安装依赖包
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/

./configure
make -j2 && make install

###安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到

cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2

cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

###安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

#上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt

cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install		 //安装依赖包

###修改 Elasticsearch 主配置文件

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true			
#开启跨域访问支持，默认为 false

http.cors.allow-origin: "*"		
#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

###启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。


cd /usr/local/src/elasticsearch-head/

npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

###elasticsearch-head 监听的端口是 9100

netstat -natp |grep 9100

在这里插入图片描述

###通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

###通过浏览器访问 http://192.168.242.66:9100/ 地址并连接群集。
如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

在这里插入图片描述

插入索引

###插入索引

###通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。

curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'



###输出结果如下：

{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

在这里插入图片描述

###浏览器访问 http://192.168.242.66:9100/ 
查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。

点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为
   index-demo，类型为 test 的相关信息

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

部署Logstash （在 Nginx节点上操作）

软件安装

###更改主机名
hostnamectl set-hostname ELK-log
su

###安装nginx服务

##nginx在线源

vim /etc/yum.repos.d/nginx.repo

[nginx]
name=nginx repo
baseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
module_hotfixes=true


yum -y install nginx

systemctl start nginx

###安装jdk

java -version         ##查看jdk版本

##没有就安装
yum -y install java

###安装logstash

#上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt

rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                          
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

  • 测试 Logstash

  • Logstash 命令常用选项：

  • -f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。

  • -e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。

  • -t：测试配置文件是否正确，然后退出。

  • -w：指定 filter线程数量，默认线程数位5

  • -l：指定日志文件名称

  • 定义输入和输出流：
    #输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道），

  • 新版本默认使用 rubydebug 格式输出

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

###使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com									
#键入内容（标准输入）


{
    "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,		
    #输出结果（标准输出处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

在这里插入图片描述

###使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.242.66:9200"] } }'
输入				输出			对接

......
www.baidu.com										
#键入内容（标准输入）

www.sina.com.cn									
#键入内容（标准输入）

www.google.com									
#键入内容（标准输入）


###结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，
可浏览器访问 http://192.168.242.66:9100/ 查看索引信息和数据浏览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

定义 logstash配置文件

Logstash 配置文件基本由三部分组成：
input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。

input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
file   beats   kafka   redis   stdin

filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
grok       
对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段   (?<字段名>正则表达式)   字段名: 正则表达式匹配到的内容

date       对数据中的时间格式进行统一和格式化
mutate     对一些无用的字段进行剔除，或增加字段
mutiline   对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分


output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch   stdout 

#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}

###例子
###在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
	file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

###修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，
                         并将其输出到 elasticsearch 中。


chmod +r /var/log/messages					
#让 Logstash 可以读取日志


cd /etc/logstash/conf.d/


vim system.conf


###输入设置

input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}

###输入设置配置说明

#path：表示要收集的日志的文件位置

#type：是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段

#start_position：可以设置为beginning或者end，
					beginning表示从头开始读取文件，
					end表示读取最新的，这个要和ignore_older一起使用
					
#ignore_older：表示了针对多久的文件进行监控，默认一天，单位为秒，可以自己定制，比如默认只读取一天内被修改的文件

#sincedb_path：表示文件读取进度的记录，每行表示一个文件，每行有两个数字，第一个表示文件的inode，第二个表示文件读取到的位置（byteoffset）。
默认为$HOME/.sincedb*

#add_field：增加属性。
这里使用了${HOSTNAME}，即本机的环境变量，如果要使用本机的环境变量，那么需要在启动命令上加--alow-env

###输出配置

output {
    elasticsearch {												#输出到 elasticsearch
    
       hosts => ["192.168.242.66:9200","192.168.242.67:9200"]
       #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
       
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"							    #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}



output {
    elasticsearch {												hosts => ["192.168.242.66:9200","192.168.242.67:9200"]
    index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"							 
    }
}

###创建日志文件

mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

logstash -f system.conf

##浏览器访问 http://192.168.242.66:9100/ 
##查看索引信息

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

部署Kiabana

###安装 Kiabana

#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录

cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

修改配置文件

###设置 Kibana 的主配置文件

vim /etc/kibana/kibana.yml

--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601

--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"

--28--取消注释，配置es服务器的ip，
如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.242.66:9200","http://192.168.242.67:9200"] 

--37--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

--96--取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

###创建日志文件，启动 Kibana 服务

touch /var/log/kibana.log

chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

在这里插入图片描述

验证实验

###验证 Kibana

##浏览器访问 http://192.168.242.68:5601

第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：

--》Management 
--》Index Pattern 
--》Create index pattern
Index pattern 输入：system-*	、
#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”


--》Next step 
--》Time Filter field name 
--》选择 @timestamp 
--》Create index pattern

单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

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添加nginx日志

###修改配置文件

vim /etc/logstash/conf.d/nginx_log.conf





input {
    file{
        path => "/var/log/nginx/access.log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/var/log/nginx/error.log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}

output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.242.66:9200","192.168.242.67:9200"]
            index => "nginx_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.242.66:9200","192.168.242.67:9200"]
            index => "nginx_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

####浏览器访问 http://192.168.242.66:9100 查看索引是否创建

###浏览器访问 http://192.168.242.66:5601 登录 Kibana，


--》单击“Index Pattern 
--》Create Index Pattern”按钮添加索引
--》在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*
--》并单击“Create”按钮。

在用相同的方法添加 apache_error-*索引。

--》选择“Discover”选项卡
--》在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引，
可以查看相应的图表及日志信息

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7款非常强大而鲜为人知的国产软件，每一款都是精品！

提起国产软件&#xff0c;大家最常想到的词是乱收费、捆绑安装、不好用、广告多&#xff0c;在过去&#xff0c;这些词在很长一段时间和国产软件捆绑在一起。 其实&#xff0c;有不少鲜为人知的国产软件一直在坚持做好&#xff0c;不仅没有以上问题&#xff0c;功能非常强大&am…
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亚马逊云科技数据分析，帮助乐城堡实现更加精细化的业务运营

亚马逊云科技数据分析，帮助乐城堡实现更加精细化的业务运营

获得全球三千五百多万用户的认可的移动游戏企业乐城堡希望通过数据分析为游戏业务提供更好的决策支撑。乐城堡在亚马逊云科技上利用Amazon Redshift等服务构建属于自己的云上游戏数据分析平台&#xff0c;实现复杂查询&#xff0c;保证游戏运营人员能快速、近实时地获取所需的数…
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leetcode链表刷题2

leetcode链表刷题2

题单&#xff1a; 一&#xff0c;链表的分割 1.题目描述 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x &#xff0c;请你对链表进行分隔&#xff0c;使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。你不需要 保留 每个分区中各节点的初始相对位置。 2.题目接口 /***…
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COMDEL射频电源维修康戴尔高频电源CLX2750

COMDEL射频电源维修康戴尔高频电源CLX2750

美国COMDEL电源维修常见型号包括&#xff1a;CLX2750&#xff1b;CLX2500&#xff1b;CLX-600H&#xff1b;CX600AS&#xff1b;CX-5000S&#xff1b;CX-3500S&#xff1b;CX-2500S&#xff1b;CV500&#xff1b;CDX2000等。 Comdel成立于1966年&#xff0c;总部设在马萨诸塞州…
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STM32 10个工程篇：1.IAP远程升级（五）

STM32 10个工程篇：1.IAP远程升级（五）

伴随着催更不断&#xff0c;周日晚上来继续撰写STM32 IAP远程升级的项目例程&#xff0c;在这篇博客中笔者主要结合上位机报文发送机制来介绍下位机的报文解析设计&#xff0c;坚持做原创博客确实是一件很考验耐力的事情&#xff0c;一方面博客的文字和图片需要投入大量精力和时…
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关于2023年积分落户公示及落户办理有关工作的通告

关于2023年积分落户公示及落户办理有关工作的通告

&#x1f337;&#x1f341; 博主 libin9iOak带您 Go to New World.✨&#x1f341; &#x1f984; 个人主页——libin9iOak的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全》 文章图文并茂&#x1f995;生动形象&#x1f996;简单易学&#xff01;欢迎大家来踩踩~&#x1f33…
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Mybatis从0到1 SQL注入 参数占位符 XML配置 动态SQL

Mybatis从0到1 SQL注入 参数占位符 XML配置 动态SQL

1. Mybatis基础操作 学习完mybatis入门后&#xff0c;我们继续学习mybatis基础操作。 1.1 需求 需求说明&#xff1a; 根据资料中提供的《tlias智能学习辅助系统》页面原型及需求&#xff0c;完成员工管理的需求开发。 通过分析以上的页面原型和需求&#xff0c;我们确定了功能…
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【Python】使用pycharm结合gradio做一个web页面的demo

【Python】使用pycharm结合gradio做一个web页面的demo

紧接上文我们安装好了python3.10&#xff0c;现在需要下载它的开发工具pycharm&#xff0c;我们在这里不过多赘述具体细节&#xff0c;仅简要说明关键步骤&#xff0c;来通过gradio体验一下示例demo 一、下载IDE pycharm官网&#xff1a;https://www.jetbrains.com.cn/pycharm…
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Scratch 抓小狗

Scratch 抓小狗

Scratch 抓小狗 本程序转换为HTML后运行。“小狗”角色每0.7秒复制并移动到随机位置和方向&#xff0c;碰到边缘反弹&#xff0c;碰到其它角色后删除&#xff0c;得分1。其它4个角色第一个跟随鼠标&#xff0c;其它的跟随前面的角色&#xff0c;后面3个角色碰到“小狗”角色则得…
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第45节：cesium 卷帘效果（含源码+视频）

第45节：cesium 卷帘效果（含源码+视频）

结果示例： 完整源码： <template><div class="viewer"><vc-viewer @ready="ready" :logo="false"></vc
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Spring MVC中的HandlerInterceptors和Filters

Spring MVC中的HandlerInterceptors和Filters

1.介绍 比较Java servlet过滤器和Spring MVC Handlerinterceptor&#xff0c;以及什么时候一个比另一个更好。 2.Filters 过滤器是web服务器的一部分&#xff0c;而不是Spring框架。对于传入的请求&#xff0c;可以使用过滤器来操作甚至阻止请求到达任何servlet。反之亦然&a…
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Bootstrap4 总结

Bootstrap4 总结

文章目录 Bootstrap4 总结概述安装使用CDN使用源码 屏幕尺寸的分割点响应式容器(Containers).container-fluid.container.container-{breakpoint} 网格系统(Gird system)指定列宽实现8列布局 等列宽auto列宽响应式列 响应式工具类display属性其他工具类 组件按钮按钮组轮播图面…
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还是搞不懂Anaconda是什么?读这一篇文章就够了

还是搞不懂Anaconda是什么?读这一篇文章就够了

文章目录 1 Anaconda介绍2 conda介绍3 安装Anaconda4 Anaconda的使用配置Anaconda源 5 创建虚拟环境并使用5.1 创建虚拟环境5.2 查看所有环境5.3 激活环境5.4 安装包5.4.1 conda方式5.4.2 pip方式5.4.3 从Anaconda.org安装包 5.5 查看该环境的所有包5.6 测试是否安装成功 6 退出…
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百分点科技蝉联中国数据治理解决方案市场第二

百分点科技蝉联中国数据治理解决方案市场第二

近日&#xff0c;IDC发布了《中国数据治理市场份额&#xff0c;2022》报告&#xff0c;报告显示&#xff0c;2022年中国数据治理解决方案市场相比2021年增长了7.4%&#xff0c;百分点科技仍然保持领先优势&#xff0c;蝉联数据治理解决方案市场第二。 中国数据治理市场是一个发…
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win7 修改粘滞键绕过开机密码（实操步骤详解）

win7 修改粘滞键绕过开机密码（实操步骤详解）

文章目录 win7 使用粘滞键绕过开机密码声明 win7 使用粘滞键绕过开机密码 趁现在还没完全启动关机断电 再次开机选择启动修复 取消系统还原&#xff0c;等待几分钟 查看隐私说明 进入记事本可以打开文件 打开文件可以在C盘修改系统文件 找到粘滞键程序修改名称 找到cm…
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leetcode_第17题_缺失的第一个正数——原地哈希

leetcode_第17题_缺失的第一个正数——原地哈希

题目 题目 分析 正常思路&#xff1a;另外制作一个哈希表&#xff0c;然后遍历就ok 但是这样不符合题目空间复杂度要求&#xff0c;所以采用原地哈希就可以了。 思路&#xff1a;把正常数字nums[i]交换存储到下标位置为nums[i]-1的地方&#xff0c;不正常数字不管。&#xff…
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Rdkit|最大公共子结构

Rdkit|最大公共子结构

github&#xff1a;地址 文章目录 Rdkit|最大公共子结构rdFMCS.FindMCS参数bondCompareatomComparematchValencesringMatchesRingOnlycompleteRingsOnlymatchChiralTag 高亮分子的不同子结构参考 Rdkit|最大公共子结构 rdFMCS.FindMCS mols: 分子对象maximizeBonds一个结构由…
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springboot 获取上传到minio服务器的文件大小

springboot 获取上传到minio服务器的文件大小

springboot 获取上传到minio服务器的文件大小 前言探究获取文件大小的方法实践及示例 前言 一般minio上传文件&#xff0c;会在上传时拿到文件大小&#xff0c;并保存在数据库中。若想直接从minio上获取&#xff0c;如何获取&#xff1f; 探究获取文件大小的方法 pom依赖 &l…
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