info

Flume安装 系统要求： 需安装JDK 1.7及以上版本 1、 下载二进制包 下载页面： http://flume.apache.org/download.html 1.7.0下载地址： http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 2、解压 $ cp ~/Downloads/apache -flume - 1.7 .0 -bin . tar . gz ~ $ cd $ tar -zxvf apache -flume - 1.7 .0 -bin . tar . gz $ cd apache -flume - 1.7 .0 -bin 3、创建flume-env.sh文件 $ cp conf/flume-env .sh .template conf/flume-env .sh 简单实例－传输指定文件 场景：两台机器，一台为client，一台为agent，在client上将指定文件传输到agent机器上。 1、创建配置文件 根据flume自身提供的模板，创建flume.conf配置文件。 $ cp conf/flume-conf .properties .template conf/flume .conf 编辑文件flume.conf： $ vi conf/flume

1：下载 wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/flume/1.5.0/apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz 2：解压 [jifeng@jifeng02 ~]$ cd apache [jifeng@jifeng02 apache]$ ls apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz chukwa-incubating-src-0.5.0.tar.gz [jifeng@jifeng02 apache]$ tar zxf apache-flume-1.5.0-bin.tar.gz 3：配置环境变量 在 .bash_profile最后加上下面三行 export FLUME_HOME=$HOME/apache/apache-flume-1.5.0-bin export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin [jifeng@jifeng02 ~]$ vi .bash_profile export PATH=$PATH:$ANT_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin::$HBASE_HOME/bin:$PIG_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin export

graalvm 提供的native 模式，可以加速应用的启动，不同可以让应用不再依赖jvm 运行时环境，但是 也有一些限制 参考 https://github.com/oracle/graal/blob/master/substratevm/LIMITATIONS.md 项目准备 项目结构 ├── Dockerfile ├── pom.xml └── src ├── main │ ├── java │ │ └── com │ │ └── dalong │ │ └── Application.java │ └── resources └── test └── java maven pom.xml 代码是一个简单的调用js 的代码，使用了graalvm 的polyglot 特性 同时包含了native-image 的maven plugin 方便生成native 模式的可运行软件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http:/

print('欢迎登录尚雅梦想python学习系统'.center(30)) print('******' * 8) flag = True while flag: order = input('''按'r'或者'R'进行用户注册\n按'l'或者'L'进行用户登录''') if order.upper() == 'R': flag = True while flag: username = input('请输入您要注册的用户名：') line = open('用户信息', mode='r+', encoding='utf-8') info = line.read() info = info.split('\n') dic_info = {} for index, item in enumerate(info): if index % 2 == 0: dic_info[item] = info[index + 1] line.close() if username not in dic_info.keys(): password = input('请输入您的密码：') line = open('用户信息', mode='r+', encoding='utf-8') line.read() line.write('{}\n{}\n'.format(username, password)

日志基础教程 日志是对软件执行时所发生事件的一种追踪方式。软件开发人员对他们的代码添加日志调用，借此来指示某事件的发生。一个事件通过一些包含变量数据的描述信息来描述（比如：每个事件发生时的数据都是不同的）。开发者还会区分事件的重要性，重要性也被称为 等级 或 严重性 什么时候使用 Logging 对于简单的日志使用来说日志功能提供了一系列便利的函数。它们是 debug() ， info() ， warning() ， error() 和 critical() 。想要决定何时使用日志，请看下表，其中显示了对于每个通用任务集合来说最好的工具。 你想要执行的任务 此任务最好的工具 对于命令行或程序的应用，结果显示在控制台。 print() 在对程序的普通操作发生时提交事件报告(比如：状态监控和错误调查) logging.info() 函数(当有诊断目的需要详细输出信息时使用 logging.debug() 函数) 提出一个警告信息基于一个特殊的运行时事件 warnings.warn() 位于代码库中，该事件是可以避免的，需要修改客户端应用以消除告警 logging.warning() 不需要修改客户端应用，但是该事件还是需要引起关注 对一个特殊的运行时事件报告错误 引发异常 报告错误而不引发异常(如在长时间运行中的服务端进程的错误处理) logging.error() , logging

wsgi协议概述 wsgi全称为Web Server Gateway Interface，协议提供了web servers与python web application或者是python framework之间的标准接口，是的python web application可以支持多种web servers. This document specifies a proposed standard interface between web servers and Python web applications or frameworks, to promote web application portability across a variety of web servers. wsgi接口包含两个方面： 服务端 应用端 服务端调用应用端产生的可调用对象。至于应用端是如何提供可调用对象的不同服务端会有不同的要求。总结归纳下来主要有两种形式： 服务端要求应用部署者写一小段脚本，脚本中实例化服务端，同时实例化过程中填充应用端提供的可调用对象。 服务端通过配置文件或者其他类似的方式来获取应用端可调用对象。 The WSGI interface has two sides: the "server" or "gateway" side, and the "application" or

https://qiita.com/sparkgene/items/2757f35bbae0186cced7 NvidiaのJetson Nanoを手に入れたので、AWS IoT Greengrassが使えるか実際に試してみました。 Jetson Nanoのセットアップは Getting Started With Jetson Nano Developer Kit を参考にしましたが、SDカードにイメージを焼いて、起動するだけで、特にハマることなくあっさりと動きます。 アーキテクチャを確認してみると aarch64 だというのが確認できます。 $ uname -a Linux nvidia-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Wed Mar 13 00:32:22 PDT 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux ここから、Greengrassのセットアップを進めていきます。 基本的な手順は、 AWS IoT Greengrass の使用開始 を参考に進めます。 1.Greengrassが動かせる環境かを確認 Greengrassを動かす際に、対象のデバイスが要件を満たしているかを調べるスクリプトが有るので、それを使って確認します。 ここからは、Jetson NanoにSSHして、ターミナルで操作して行きます

一、methods允许请求的方法 　　methods : 当前 url 地址,允许访问的请求方式，默认不写为GET方法 1 @app.route("/info", methods=["GET", "POST"]) 2 def student_info(): 3 stu_id = int(request.args["id"]) 4 return f"Hello Old boy {stu_id}" # Python3.6的新特性 f"{变量名}" 二、endpoint url的反向解析 　　endpoint : 反向url地址,默认为视图函数名 (url_for) 1 from flask import url_for 2 3 @app.route("/info", methods=["GET", "POST"], endpoint="r_info") 4 def student_info(): 5 print(url_for("r_info")) # /info 6 stu_id = int(request.args["id"]) 7 return f"Hello Old boy {stu_id}" # Python3.6的新特性 f"{变量名} 三、defaults默认参数 　　defaults : 视图函数的参数默认值{"nid":1} 1 from flask import

执行器（Actuator）的定义 执行器是一个制造业术语，指的是用于移动或控制东西的一个机械装置，一个很小的改变就能让执行器产生大量的运动。 An actuator is a manufacturing term that refers to a mechanical device for moving or controlling something. Actuators can generate a large amount of motion from a small change. 1. 开启Actuator spring-boot-actuator 模块提供Spring Boot所有的 production-ready 特性，启用该特性的最简单方式是添加 spring-boot-starter-actuator ‘Starter’依赖。 按以下配置为Maven项目添加执行器： <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> </dependencies> 对于Gradle，使用下面的声明： dependencies { compile("org

计算机信息查看-. import platform import platform def TestPlatform(): print("---------SYSTEM INFO--------") #获取Python版本 3.7.1 print(platform.python_version()) #获取Python版本 v3.7.1 print(platform.python_branch()) #获取操作系统可执行程序的结构 (’32bit’, ‘WindowsPE’) print(platform.architecture()) # 计算机的名称 DESKTOP-90JE76G print(platform.node()) # 获取操作系统名称及版本号，Windows-7-6.1.7601-SP1 print(platform.platform()) # 计算机处理器信息， Intel64 Family 6 Model 158 Stepping 10, GenuineIntel print(platform.processor()) # 获取操作系统中Python的构建日期 ('v3.7.1:260ec2c36a', 'Oct 20 2018 14:57:15') print(platform.python_build()) # 获取系统中python解释器的信息 MSC