胖琪的升级之路
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大数据基础Hadoop 3.1.1 的高可用HA安装～踩坑记录

最近负责的项目准备上大数据平台存储，主要还是围绕Hadoop平台来实现，虽然打算上cdh版本的hadoop，但是为了前期方便开发还是先使用原声的hadoop进行开发，后期再准备更好的环境进行扩展。

环境准备

三台服务器系统环境是建立在Centos7.6基础上。并且是建立在root账户上运行的，如果需要使用其他用户操作，注意权限的问题

基础机器分配

在三台新购买的服务器上进行搭建。服务器规划如下

hostname ip 说明
tidb1 192.168.108.66 namenode与datanode
tidb2 192.168.108.67 namenode与datanode
tidb3 192.168.108.68 namenode与datanode

搭建大数据集群基础机器配置是三台，真实环境部署建议namenode与datanode进行分开，两台机器专门做namenode节点，其他三台做datanode节点。

每台机器安装内容如下：

tidb1 tidb2 tidb3
NameNode √ √
DataNode √ √ √
ResourceManager √ √
NodeManager √ √ √
Zookeeper √ √ √
journalnode √ √ √
zkfc √ √

在3.0版本以上，我们可以进行安装多个NameNode节点，来保证更高的高可用方案。但是作为基础的测试环境开发这样就是可以了，更多机器扩展也在此进行扩展即可。

防火墙

三台机器都需要这么做

部署集群之前将集群的防火墙进行关闭，否则部署出现，访问端口访问不到的情景。

centos 系统中存在两种防火墙，firewall 与iptables , 7.0以后默认是firewall 防火墙，但是也在网上看到其他朋友遇见过 7.0系统上存在两种防火墙策略导致布置程序端口一直访问不到的情况。

firewall

  1. 查看防火墙的状态
[root@tidb1 sbin]# firewall-cmd --state
running
  1. 停止防火墙
systemctl stop firewalld.service
  1. 禁止开机启动
systemctl disbale firewalld.service

执行以上三步之后，程序再开机之后不再出现防火墙的配置问题。

iptabel

如果是这个防火墙的配置，我们也需要进行防火墙的关闭，如果熟悉的话其实打开对应的端口策略即可。

  1. 查看防火墙的状态
service iptables status
  1. 停止防火墙
service iptables stop
Redirecting to /bin/systemctl stop  iptables.service
  1. 禁止开机启动
chkconfig iptables off

对于安装在其他系统上的集群环境，按照对应的策略进行关闭防火墙。

Selinux

三台机器都需要这么做

关于这个增强型Linux，网上很多都建议关闭，在这里搜索下了相关资料，主要是没有人进行专门的维护运营白名单导致的。

测试环境上我们也进行关闭，方便我们集群的搭建。正式上线根据运维的需要进行部署执行。

  1. 查看SELinux当前状态：
getenforce
  1. 修改SELinux状态（临时修改,重启机器后失效)
 setenforce 0   #将SELinux修改为Permissive状态(遇到违反安全策略的,会采取警告,允许通过)

  setenforce 1   #将SELinux状态修改为Enforcing状态(遇到违反安全策略的,不允许通过)
  1. 修改SELinuxw为禁用状态 (永久性,重启机器后保持生效)
 打开文件:  /etc/selinux/config  修改 SELINUX = disabled  
 重启机器后生效，重启机器命令:reboot

ip固定

三台机器都需要这么做

在企业环境中，如果是真实的服务器，不是利用云服务器，那么我们使用服务器之前需要进行ip的固定，不然服务器出现意外重启，会导致我们ip变动，集群就不能正常启动。
固定ip，两种执行方案：

  • 有专门的人员路由器端进行固定分配，这样是最简单的操作步骤。建议这么做
  • 给专门的网卡进行固定ip，很多时候服务器是有双网卡与光口的，其参考以下步骤，仅供参考
  1. 查看网卡(文件 ifcfg-enp* 为网卡文件)
ls /etc/sysconfig/network-scripts/
  1. 配置网卡ip
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp*
# 启用host-only网卡
cd /etc/sysconfig/network-scripts/
cp ifcfg-enp0s3  ifcfg-enp0s8
  1. 修改网卡为静态ip
    1. 修改BOOTPROTO为static
    2. 修改NAME为enp0s8
    3. 修改UUID（可以随意改动一个值，只要不和原先的一样）
    4. 添加IPADDR，可以自己制定，用于主机连接虚拟机使用。
    5. 添加NETMASK=255.255.255.0 (网管 也可以和网段一样 x.x.x.255)
大数据基础Hadoop 3.1.1 的高可用HA安装～踩坑记录_第1张图片
配置静态ip
  1. 重启网卡
service network restart

配置hosts

三台机器都需要这么做

重点注意，配置主节点Namenode的时候，需要将localhost 两行 注释掉，不然会出现找不到hostname的问题。其他节点可以存在

vim /etc/hosts

[root@tidb1 network-scripts]# cat /etc/hosts  
#127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.108.66 tidb1
192.168.108.67 tidb2
192.168.108.68 tidb3

配置免登陆

老生常态，集群之间需要通过ssh，互相通信，那么需要设置免登陆的情况。
步骤如下:

  1. 生成秘钥
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
  1. 写入authorized_keys
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys`
  1. 注意权限问题
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
  1. 拷贝到其他服务器上
ssh-copy-id root@tidb2
ssh-copy-id root@tidb3
  1. 尝试是否能互相免登陆
ssh tidb2
ssh tidb3
ssh tidb1

在每条机器上，都需要进行操作，实现免登陆，如果存在免登陆失败

  • 检查配置的免登陆秘钥是否正确，一般是秘钥出现错误导致的。
  • 秘钥没有问题，文件的权限是否正确 ，进行第三步权限的修改。
目录权限的问题，解决。
sudo chmod 700 ~
sudo chmod 700 ~/.ssh
sudo chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

准备需要安装的软件

hadoop HA版本我们需要使用zookeeper来实现，所以需要准备的软件就有这样三个了 hadoop ，zookeeper,jdk1.8版本。

1. 创建三个软件的存储位置
mkdir zookeeper
mkdir hadoop
mkdir java
2. 下载软件
移动到相应的目录下 下载软件
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1-src.tar.gz 
jdk 去oracle 网站进行下载再上传到我们服务器的目录上。

3. 进行相应的解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz 
tar -zxvf hadoop-3.1.1-src.tar.gz 
tar -zxvf jdk1.8.tar.gz

安装

以上基础内容都配置好之后，我们就可以开始进行程序的安装了。首先在第一台机器上进行配置好之后在通过rsync 进行同步发送过去

rsync 安装

centos 上的安装，每台都需要进行安装

rpm -qa | grep rsync 检查是否安装无哦rsync 
yum install -y rsync 使用yum安装rsync

Java环境的安装

  1. 进入解压的Java文件路径下
cd /home/bigdata/java/jdk1.8
pwd 找到路径信息
  1. 配置环境变量
JAVA_HOME=/home/bigdata/java/jdk1.8
JRE_HOME=/home/bigdata/java/jdk1.8/jre
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
  1. 同步到其他服务器
tidb2:
rsync -avup /etc/profile root@tidb2:/etc/
tidb3:
rsync -avup /etc/profile root@tidb3:/etc/
  1. 执行生效
三台都执行
 source /etc/profile 
如果是使用的个人用户需要执行
source ~/.bashrc

zookeeper安装

  1. 进入到上面的解压的目录下
cd  /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13
大数据基础Hadoop 3.1.1 的高可用HA安装～踩坑记录_第2张图片
zookeeper目录结构
  1. 增加zoo.cfg文件
cd /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg bak_zoo_sample.cfg  备份文件
  1. 编辑zoo.cfg

修改之前 创建dataDir 文件 mkdir -p /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp
在原先的基础内容上增加server配置内容与配置dataDir文件内容


# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
#修改的dataDir文件路径，配置临时文件路径内容即可，配置的文件路径需要提前创建好
# example sakes.
dataDir=/home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# 配置server 几台机器就配置几台即可，注意server的数字，我们在后续需要用到
server.1=tidb1:2888:3888
server.2=tidb2:2888:3888
server.3=tidb3:2888:3888
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purg

上面的基本配置信息内容如下：

  • tickTime: 心跳基本时间单位，毫秒级，ZK基本上所有的时间都是这个时间的整数倍。
  • initLimit: tickTime的个数，表示在leader选举结束后，followers与leader同步需要的时间，如果followers比较多或者说leader的数据灰常多时，同步时间相应可能会增加，那么这个值也需要相应增加。当然，这个值也是follower和observer在开始同步leader的数据时的最大等待时间(setSoTimeout)
  • syncLimit : tickTime的个数，这时间容易和上面的时间混淆，它也表示follower和observer与leader交互时的最大等待时间，只不过是在与leader同步完毕之后，进入正常请求转发或ping等消息交互时的超时时间。
  • dataDir : 内存数据库快照存放地址，如果没有指定事务日志存放地址(dataLogDir)，默认也是存放在这个路径下，建议两个地址分开存放到不同的设备上
  • clientPort : 配置ZK监听客户端连接的端口clientPort=2181 
server.serverid=host:tickpot:electionport  固定写法
server：固定写法
serverid：每个服务器的指定ID（必须处于1-255之间，必须每一台机器不能重复）
host：主机名
tickpot：心跳通信端口
electionport：选举端口
  1. 创建需要的文件夹
mkdir -p /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp
echo 1 > /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp/myid
  1. 同步到其他服务器上
rsync -avup  /home/bigdata/zookeeper root@tibd2:/home/bigdata/ 
rsync -avup  /home/bigdata/zookeeper root@tibd3:/home/bigdata/
  1. 修改其他服务器上的myid
tidb2:
vim /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp/myid  将1改为2
tidb3:
vim /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/tmp/myid  将1改为3
  1. 配置环境变量

JAVA_HOME=/home/bigdata/java/jdk1.8
JRE_HOME=/home/bigdata/java/jdk1.8/jre
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
ZOOKEEPER_HOME=/home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH ZOOKEEPER_HOME

source /etc/profile
  1. 进行验证是否正常。
    以上7个步骤执行完毕后，我们需要进行zookeeper的验证是否正确，将每台服务器上的zookpeer进行启动
小黑板，三台都需要执行
cd  /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/bin
执行 ./zkServer.sh start 
检查是否启动

方式1 ：
使用命令jps 检查是否执行成功，jps 不存在的执行下安装  检查是否 有这个配置export PATH=$PATH:/usr/java/jdk1.8/bin
85286 QuorumPeerMain  代表执行成功 

方式2：
./zkServer.sh status 
[root@tidb1 bin]# ./zkServer.sh  status 
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/bigdata/zookeeper/zookeeper-3.4.13/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower 代表是从节点
Mode: Leader 代表的是主节点

Hadoop 的安装

基础文件的创建

安装过程中我们需要一些目录文件进行存储我们的数据，日志文件，数据存储文件都是保存在不同的目录中，需要提前准备好
  • 数据存储
每台机器上三个硬盘，需要三个目录进行创建
mkdir -p /media/data1/hdfs/data
mkdir -p /media/data2/hdfs/data
mkdir -p /media/data3/hdfs/data
  • journal 内容存储
mkdir -p /media/data1/hdfs/hdfsjournal
  • namenode 内容存储路径
mkdir -p /media/data1/hdfs/name

修改相关的配置文件

  • 配置Java环境
编辑 hadoop中的hadoop-env.sh文件
vim  /home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
配置 jdk环境 ，在这里还可以配置jvm内存大小等内容
export JAVA_HOME=/home/bigdata/java/jdk1.8
#export HADOOP_NAMENODE_OPTS=" -Xms1024m -Xmx1024m -XX:+UseParallelGC"
#export HADOOP_DATANODE_OPTS=" -Xms512m -Xmx512m"
#export HADOOP_LOG_DIR=/opt/data/logs/hadoop 配置日志文件
  • 配置core-site.xmlvim /home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 








   
      
        fs.defaultFS  
        hdfs://cluster  
     
    
    
      
        hadoop.tmp.dir  
        /media/data1/hdfstmp  
      
   
    
      
        ha.zookeeper.quorum  
        tidb1:2181,tidb2:2181,tidb3:2181
  • 配置hdfs-site.xmlvim /home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 








   
    
        dfs.nameservices
        cluster
    
    
      
        dfs.permissions.enabled  
        false  
    
    
    
        dfs.ha.namenodes.cluster
        nn1,nn2
    
    
    
    
        dfs.namenorsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb2:/home/bigdata/hadoop/de.rpc-address.cluster.nn1
        tidb1:9000
    
    
        dfs.namenode.rpc-address.cluster.nn2
        tidb2:9000
    

    
        dfs.namenode.http-address.cluster.nn1
        tidb1:50070
    

    
        dfs.namenode.http-address.cluster.nn2
        tidb2:50070
    
    
    
        dfs.client.failover.proxy.provider.cluster
        org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
    
    
    
    
        dfs.ha.fencing.methods
        sshfence
    hdfs-site.xml
    
        dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
        /root/.ssh/id_rsa
    
    
    
        dfs.journalnode.edits.dir
        /media/data1/hdfs/hdfsjournal
    
    
   
    
        dfs.ha.automatic-failover.enabled
        true
    
    
    
        dfs.namenode.name.dir
        /media/data1/hdfs/name
    
    
    
        dfs.namenode.name.dir
        /media/data1/hdfs/name
    
        dfs.datanode.data.dir
        /media/data1/hdfs/data,
               /media/data2/hdfs/data,
               /media/data3/hdfs/data
        
    
    
    
    
        dfs.replication
        3
    
    
    
        dfs.webhdfs.enabled
        true
    

    
        dfs.journalnode.http-address
        0.0.0.0:8480
    
    
        dfs.journalnode.rpc-address
        0.0.0.0:8485
    
    
    
        ha.zookeeper.quorum
        tidb1:2181,tidb2:2181,tidb3:2181
  • 修改mapred-site.xml vim /home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml 








   
    
        mapreduce.framework.name  
        yarn  
     
    
     
      
        mapreduce.jobhistory.address  
        tidb1:10020  
     
    
    
      
        mapreduce.jobhistory.webapp.address  
        tidb1:19888  rsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb2:/home/bigdata/hadoop/
  • yarn-site.xmlvim /home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xm 







   
     
      yarn.resourcemanager.ha.id  
      rm1  
    
      
        yarn.nodemanager.aux-services  
        mapreduce_shuffle  rsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb2:/home/bigdata/hadoop/
    
    
      
      
      
       yarn.resourcemanager.ha.enabled  
       true  
      
      
      
       yarn.resourcemanager.cluster-id  
       rmcluster  
      
    
      
       yarn.resourcemanager.ha.rm-ids  
       rm1,rm2  
      
    
      
       yarn.resourcemanager.hostname.rm1  
       tidb1  
      
      
       yarn.resourcemanager.hostname.rm2  
       tidb2  
      
   
       rsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb2:/home/bigdata/hadoop/
      
       yarn.resourcemanager.zk-address  
        tidb1:2181,tidb2:2181,tidb3:2181  
      
       
      
       yarn.resourcemanager.recovery.enabled  
       true  
      
   
       
      
       yarn.resourcemanager.store.class  
       org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
  • workers/home/bigdata/hadoop/hadoop/etc/hadoop/workers 
#将数据节点加入到workers里面，如果namenode与datanode 节点是分开的，在这里 namenode的节点就不加入到这里。
#没有分开那么就需要加入
tidb1
tidb2
tidb3
  • start-dfs.sh stop-dfs.shvim /home/bigdata/hadoop/hadoop/sbin/start-dfs.sh vim /home/bigdata/hadoop/hadoop/sbin/stop-dfs.sh 
3.0版本以后需要增加以下内容
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
  • start-yarn.sh stop-yarn.shvim /home/bigdata/hadoop/hadoop/sbin/start-yarn.sh vim /home/bigdata/hadoop/hadoop/sbin/stop-yarn.sh 
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root
  • 通过rsync 同步到其他机器上
rsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb2:/home/bigdata/hadoop/
rsync -avup hadoop-3.1.1 root@tidb3:/home/bigdata/hadoop/
同步完之后 如果配置的namenode的编号需要注意以下内容：
修改namenode上的id 编号，datanode 上的编号进行删除，

启动

上面的所有文件准备好之后，我们开始进行启动了。

Zookeeper->JournalNode->格式化NameNode->创建命名空间zkfs->NameNode->Datanode->ResourceManager->NodeManager

启动zookeeper

每台进入到安装的zookeeper目录下
./zkServer.sh start

启动journalnode

进入到hadoop的安装目录下 然后进到sbin 目录下
./hadoop-daemon.sh start journalnode  启动journalnode

格式化namenode

  1. 格式化
hadoop namenode -format
  1. 格式化同步内容到其他节点上，必须做，不然其他namenode启动不起来
同步的内容：配置hdfs-site.xml文件路径下的内容
    
        dfs.namenode.name.dir
        /media/data1/hdfs/name
    
    
进行同步    
rsync -avup current  root@tidb2:/media/data1/hdfs/name/
rsync -avup current  root@tidb3:/media/data1/hdfs/name/

格式化zkfc

小黑板：只能在namenode上进行格式化namdenode1

./hdfs zkfs -formatZK

关闭journalnode

./hadoop-daemon.sh stop journalnode

启动 hadoop集群

hadoop 目录下的sbin目录执行
./start-all.sh  全部启动。

启动情况查看

  • 使用命令查看
[root@tidb1 bin]# ./hdfs haadmin -getServiceState nn1
standby
[root@tidb1 bin]# ./hdfs haadmin -getServiceState nn2
active
  • 界面查看
http://192.168.108.66:50070   # 注意这个端口是自定义的，不是默认端口
http://192.168.108.67:50070
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    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
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    1.定位/android/system/sepolicy/private/property_contexts声明属性开头：persist.charge声明属性类型：u:object_r:system_prop:s0图12.定位到android/system/sepolicy/public/domain.te删除neverallow{domain-init}default_prop:property
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    69夜晚，绍敏同学做完功课后，看了眼房外，没听到动静才敢从书包的夹层里拿出那个心形纸团。折痕压得很深，都有些旧了，想来是已经写好很久了。绍敏同学慢慢地、轻轻地捏开折叠处，待到全部拆开后，又反复抚平纸张，然后仔细地一字字默看。只是开头的三个字是第一次看到，让她心漏跳了几拍。“亲爱的绍敏：从四年级的时候，我就喜欢你了，但是我一直不敢说，怕影响你学习。六年级的时候听说有人跟你表白，你接受了，我很难过，但
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  • 2020-01-25 晴岚85
    郑海燕坚持分享590天2020.1.24在生活中只存在两个问题。一个问题是：你知道想要达成的目标是什么，但却不知道如何才能达成；另一个问题是：你不知道你的目标是什么。前一个是行动的问题，后一个是结果的问题。通过制定具体的下一步行动，可以解决不知道如何开始行动的问题。而通过去想象结果，对结果做预估，可以解决找不着目标的问题。对于所有吸引我们注意力，想要完成的任务，你可以先想象一下，预期的结果究竟是什
  • 随笔 | 仙一般的灵气 海思沧海
    仙岛今天，我看了你全部，似乎已经进入你的世界我不知道，这是否是梦幻，还是你仙一般的灵气吸引了我也许每一个人都要有一份属于自己的追求，这样才能够符合人生的梦想，生活才能够充满着阳光与快乐我不知道，我为什么会这样的感叹，是在感叹自己的人生，还是感叹自己一直没有孜孜不倦的追求只感觉虚度了光阴，每天活在自己的梦中，活在一个不真实的世界是在逃避自己，还是在逃避周围的一切有时候我嘲笑自己，嘲笑自己如此的虚无，
  • 想家 爆米花机
    也许不同于大家对家乡的思念，我对家乡甚至是疯狂的不舍。还未踏出车站就感觉到幸福，我享受这里的夕阳、这里的浓烈柴火味、这里每一口家常菜。我是宅女，我贪恋家的安逸。刚刚踏出大学校门，初出茅庐，无法适应每年只能国庆和春节回家。我焦虑、失眠、无端发脾气，是无法适应工作的节奏，是无法接受我将一步步离开家乡的事实。我不想承认自己胸无大志，选择再次踏上征程。图片发自App
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    MVC前言如何设计一个程序的结构，这是一门专门的学问，叫做"架构模式"（architecturalpattern），属于编程的方法论。MVC模式就是架构模式的一种。它是Apple官方推荐的App开发架构，也是一般开发者最先遇到、最经典的架构。MVC各层controller层Controller/ViewController/VC（控制器）负责协调Model和View，处理大部分逻辑它将数据从Mod
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    前言在完成暑假仿写项目时，遇到了许多需要用到多界面传值的地方，这篇博客来总结一下比较常用的五种多界面传值的方式。属性传值属性传值一般用前一个界面向后一个界面传值，简单地说就是通过访问后一个视图控制器的属性来为它赋值，通过这个属性来做到从前一个界面向后一个界面传值。首先在后一个界面中定义属性@interfaceBViewController:UIViewController@propertyNSSt
  • 一百九十四章. 自相矛盾 巨木擎天
    唉！就这么一夜，林子感觉就像过了很多天似的，先是回了阳间家里，遇到了那么多不可思议的事情儿。特别是小伙伴们，第二次与自己见面时，僵硬的表情和恐怖的气氛，让自己如坐针毡，打从心眼里难受！还有东子，他现在还好吗？有没有被人欺负？护城河里的小鱼小虾们，还都在吗？水不会真的干枯了吧？那对相亲相爱漂亮的太平鸟儿，还好吧！春天了，到了做窝、下蛋、喂养小鸟宝宝的时候了，希望它们都能够平安啊！虽然没有看见家人，也
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    目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
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    el-breadcrumb是ElementUI组件库中的一个面包屑导航组件，它用于显示当前页面的路径，帮助用户快速理解和导航到应用的各个部分。在Vue.js项目中，如果你已经安装了ElementUI，就可以很方便地使用el-breadcrumb组件。以下是一个基本的使用示例：安装ElementUI（如果你还没有安装的话）:你可以通过npm或yarn来安装ElementUI。bash复制代码npmi
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    本书的作者是俞敏洪，大家都很熟悉他了吧。俞敏洪老师是我行业的领头羊吧，也是我事业上的偶像。本日摘录他书中第一章中的金句：『一个人如果什么目标都没有，就会浑浑噩噩，感觉生命中缺少能量。能给我们能量的，是对未来的期待。第一件事，我始终为了进步而努力。与其追寻全世界的骏马，不如种植丰美的草原，到时骏马自然会来。第二件事，我始终有阶段性的目标。什么东西能给我能量？答案是对未来的期待。』读到这里的时候，我便
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    一、什么是宏函数？通过宏定义的函数是宏函数。如下，编译器在预处理阶段会将Add(x,y)替换为((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))intmain(){inta=10;intb=20;intd=10;intc=Add(a+d,b)*2;cout<
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    相信校长们在做地推的时候经常遇到这种情况：市场专员反馈家长不接单，咨询师反馈难以邀约这些家长上门，校区地推疲软，招生难。为什么？仅从地推层面分析，一方面因为家长受到的信息轰炸越来越多，对信息越来越“免疫”；而另一方面地推人员的专业能力和营销话术没有提高，无法应对家长的拒绝，对有意向的家长也不知如何跟进，眼睁睁看着家长走远；对于家长的疑问，更不知道如何有技巧地回答，机会白白流失。由于回答没技巧和专业
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    昨天家人去泡温泉，二个孩子也带着去，出发前一晚，匆匆下班，赶回家和孩子一起收拾。饭后，我拿出笔和本子（上次去澳门时做手帐的本子）写下了1\2\3\4\5\6\7\8\9,让后让小壹去思考，带什么出发去旅游呢？她在对应的数字旁边画上了，泳衣、泳圈、肖恩、内衣内裤、tapuy、拖鞋……画完后，就让她自己对着这个本子，将要带的，一一带上，没想到这次带的书还是这本《便便工厂》(晚上姑婆发照片过来，妹妹累得
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    在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
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    理解Gunicorn：PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn，全称GreenUnicorn，是一个为PythonWSGI（WebServerGatewayInterface）应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具，Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置，帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
  • 小丽成长记（四十三） 玲玲54321
    小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
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    昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
  • 2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹 黄错错加油
    感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
  • Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断 尐尐呅
    结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌（Mycobacteriumtuberculosis,Mtb）感染引起，获得性免疫缺陷综合症（艾滋病）由人免疫缺陷病毒（Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1）感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队，共同研究得出单细胞测序
  • c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系 黄卷青灯77 c++算法开发语言iostreamstdio
    在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
  • 瑶池防线 谜影梦蝶
    冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
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  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
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    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
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    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
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    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
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  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他