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视频集中存储云存储EasyCVR启动后查询端口是否被占用出错，该如何解决？

安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK...近期有用户反馈：在成功启动EasyCVR之后，无法查询到EasyCVR的使用端口。...1）首先查看返回报错，如下图：2）由上图可以看出，报错是权限不够，所以使用ps命令查看EasyCVR是否正在运行；3）排查出EasyCVR正在正常启动，所以继续查看ss和netstat命令的位置；4）查询到位置后再次查看权限...；5）找出原因为权限不足，只需将其赋予权限后即可正常查询。...安防监控系统EasyCVR平台基于云边端智能协同，可实现视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、H.265自动转码H.264、平台级联等

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从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储

一番改造后， 豆瓣数据平台目前形成了 Spark + Kubernetes + JuiceFS 的云上数据湖架构，本文将分享此次选型升级的整体历程。...计算任务的 I/O 操作都是通过 MooseFS 的 Master 获取元数据，并在本地获取需要计算的数据。...Dgrep 是用于快速查询日志的小工具，JuiceFS 也提供了类似的工具。虽然 Dpark 本身可以容器化，但公司主要的数据任务是在物理服务器上运行的。...同时，公司希望内部平台能够与当前的大数据生态系统进行交互，而不仅仅是处理文本日志或无结构化、半结构化的数据。此外，公司还希望提高数据查询效率，现有平台上存储的数据都是行存储，查询效率很低。...此外，从 Kafka 数据源读取的数据也会通过 Spark 进行处理并写入数据湖。

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MySQL 简单查询语句执行过程分析（三）从存储引擎读数据

select * from t_recbuf where i1 > 49276 本文讲述从 InnoDB 存储引擎中读取数据，所以文中涉及到存储引擎的地方，都直接使用 InnoDB 代替了。...1.1 建立 MySQL 和 InnoDB 索引映射 MySQL 从 InnoDB 读取数据之前，词法分析、语法分析、查询准备、查询优化这些阶段都是 server 层的范围，在 server 层中需要使用索引信息时...根据查询优化阶段确定的要使用的索引 ID 从 MySQL 和 InnoDB 索引映射中找到 InnoDB 索引，后面执行读取数据操作时，就直接使用这个索引。...关于 server 层和 InnoDB 之间的数据交换，可以参考这篇文章：MySQL server 层和存储引擎层是怎么交互数据的？...3.2 从 Buffer Pool 读记录 InnoDB 读取记录时，都是从 Buffer Pool 中读的，如果数据页不在 Buffer Pool 中，会先把数据页从磁盘上加载到 Buffer Pool

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使用这8招后，数据库查询从191s优化到30ms！

这种方案我认为属于一种临时性的优化方案，无论是从序列化后丢失了部份字段的查询能力，还是这方案的可优化性都是有限的。...水平拆分更多是从技术角度进行拆分，拆分后每张表的结构是一模一样的，简而言之就是把原有一张表的数据，通过技术手段进行分片到多张表存储，从根本上解决了数据量的问题。...路由方式 进行水平拆分后，根据分区键（sharding key）原来应该在同一张表的数据拆解写到不同的物理表里，那么查询也得根据分区键进行定位到对应的物理表从而把数据给查询出来。...分布式缓存 缓存层级可以分好几种：客户端缓存、API服务本地缓存和分布式缓存，咱们这次只聊分布式缓存。...在跑了一段时间后，验证了两个不同的存储系统数据是一致的后，接下来就可以把数据访问层的底层调用替换了。如此一来就可以平滑的更新切换。

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Java基于POI实现excel任意多级联动下拉列表——支持从数据库查询出多级数据后直接生成【附源码】

可通过菜单：“公式”---“名称管理器”找到，如下图： （2）数据验证——DataValidation 此处我们需要选List（序列），Source（来源）选项；可通过菜单：“数据”---“数据验证”找到...，如下图： （3）INDIRECT公式 通过数据验证的Source（来源）设置为Indirect公式来控制级联的效果，如下图： 代码实现 （1）数据准备—以省市县三级为例 创建数据源（多级区域）表：Area...parent_area_id) VALUES ("白云","白云区", 11),("天河","天河区", 11),("顺德","顺德区", 12),("南海","南海区", 12); （2）实现逻辑说明  递归查询数据源表...（area）,构建“以parent_area_id为key，子区域名称列表为value的HashMap” （a）第一级区域查询，根据parent_area_id为空的查询出第一级区域列表 List<String...，导致后续生成下拉列表的层级关系出错 （c）根据计算出的区域层级，动态构造首行标题栏 for (int i = 1; i <= areaTotalLevel; i++) {

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执行一条SQL，这之间到底发送了啥

开启后，打开server层 存储引擎层，其中server层中连接层提供连接，sql层准备接受客户端指令，存储引擎层与系统磁盘交互。...接下来我们，在mysql的终端上执行如下sql查询语句,它的意思是从mysql库中的user表查询字段名(表头)为host,name的所有内容 select host,name from mysql.user...方案2.对mysql下user表字段host,name进行查询，后直接输出 虽然二者执行的结果是一致的但资源消耗却并不是一致的 优化器，经过上一步的解析预处理之后，这一步mysql会采用直接的估计函数，...进行资源损耗的预估，从而选择“最优” 得到优化器的方案选举结果，执行 到存储引擎层申请数据，存储引擎层向磁盘获取数据 查询 查询成功，释放内存 输出 执行成功后，如下所示 ?...详细了解过mysql的运行原理的朋友就会知道，执行查询语句的时候，mysql的存储引擎层会将“user”表所有的数据从系统的磁盘上读到存储引擎层，然后进行查询。

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SQL on Hadoop 技术分析（二）

利用HDFS short-circuit local read功能，实现本地文件读取 4）Parquet列存，充分利用列式存储的优势。...HAWQ是基于GreenplumMPP数据库技术实现的，同样采用了Greenplum数据库的SQL查询优化器，下面以运行于HAWQ 解析器中的SQL查询分析HAWQ的查询机制，如下图所示： ?...HAWQ数据库层会对SQL查询加以解析并最终作用于HDFS，一旦查询请求出现，我们会对它进行解析并生成解析树，接下来发生的情况 非常特殊。HAWQ获取生成的解析树并从通用目录服务中获取元数据。...结束后便得到了Analyzed Logical Plan。...相应的，用户将会变得更加容易，更加方便的从自己的大数据中挖掘出有价值的商业信息。

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大数据面试:面试官要求我了解过Presto——Presto到底是个什么东西

1.2 Presto 应用场景 Presto 支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。...，之后hive server会进行语法解析，解析成语法树，变成查询计划，进行优化后，将查询计划交给执行引擎，默认是MR，然后翻译成MR presto：presto是在它内部做hive类似的逻辑 接下来，...1、解析SQL语句 2、⽣成执⾏计划 3、分发执⾏任务给Worker节点执⾏ Worker，是一个真正的计算的节点，执行任务的节点，它接收到task后，就会到对应的数据源里面，去把数据提取出来...，它不是⼀个数据存储引擎，不需要有数据，presto为其他数据存储系统提供了SQL能⼒，客户端协议是HTTP+JSON 1.3 Presto与大数据OLAP引擎对比 Presto：内存计算，mpp架构...1.4 Presto特点 （1）完全基于内存的并行计算 （2）流水线 （3）本地化计算 （4）动态编译执行计划 （5）小心使用内存和数据结构 （6）类BlinkDB的近似查询 （7）GC控制 （8）扩展性

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大数据面试:面试官要求我了解过Presto——Presto到底是个什么东西

1.2 Presto 应用场景 Presto 支持在线数据查询，包括 Hive，关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储。...hive：client将查询请求发送到hive server，它会和metastor交互，获取表的元信息，如表的位置结构等，之后hive server会进行语法解析，解析成语法树，变成查询计划，进行优化后...这里面三个服务： Coordinator，是一个中心的查询角色，它主要的一个作用是接受查询请求，将他们转换成各种各样的任务，将任务拆解后分发到多个worker去执行各种任务的节点 1、解析SQL语句...，它不是⼀个数据存储引擎，不需要有数据，presto为其他数据存储系统提供了SQL能⼒，客户端协议是HTTP+JSON 1.3 Presto与大数据OLAP引擎对比 Presto：内存计算，mpp架构...1.4 Presto特点 （1）完全基于内存的并行计算 （2）流水线 （3）本地化计算 （4）动态编译执行计划 （5）小心使用内存和数据结构 （6）类BlinkDB的近似查询 （7）GC控制 （8）扩展性

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八股

（7）返回数据： 当页面请求发送到服务器端后，服务器端会返回一个 html 文件作为响应，浏览器接收到响应后，开始对 html 文件进行解析，开始页面的渲染过程。...将请求发送给本地DNS服务器，在本地域名服务器缓存中查询，如果查找到，就直接将查找结果返回，若找不到继续下一步 本地DNS服务器向根域名服务器发送请求，根域名服务器会返回一个所查询域的顶级域名服务器地址...本地DNS服务器向顶级域名服务器发送请求，接受请求的服务器查询自己的缓存，如果有记录，就返回查询结果，如果没有就返回相关的下一级的权威域名服务器的地址 本地DNS服务器向权威域名服务器发送请求，域名服务器返回对应的结果...同时客户端也从fin wait 1状态变为time wait状态，等待一段时间后，关闭连接。...同时，发送第一次挥手的一方从FIN_WAIT_1状态进入TIME_WAIT状态，也等待一段时间后关闭连接。

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我独到的技术见解--前端监控体系搭建

）的时间戳PerformanceTiming.responseStart：返回浏览器从服务器收到（或从本地缓存读取）第一个字节时的时间戳PerformanceTiming.responseEnd：返回浏览器从服务器收到...（或从本地缓存读取）最后一个字节时（如果在此之前 HTTP 连接已经关闭，则返回关闭时）的时间戳通过这些数据，我们可以观察后端服务是否稳定、是否还有优化空间。...本地存储。该方案需要引导用户手动操作提交本地日志，才可以定位到具体异常出现的位置。如果无法联系到用户，则可能由于异常无法重现而无法修复。...标准化埋点数据不管是哪种埋点方式，我们都需要对它们进行标准化处理。一般来说，通过和后台约定好具体的参数，然后前端在埋点采集的时候，自动转换成接口需要的一些数据格式进行本地存储。...批量上报对于前端来说，过于频繁的请求可能会影响到用户其他正常请求的体验，因此通常我们需要将收集到的数据存储在本地。

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分布式跨库查询 mysql federated引擎的使用

需求：需要跨库查询。 3.创建数据库表映射 在华为云的wangtest1数据库中，创建一个阿里云的java4all库的product_stock表的映射表。...我们可以看到，这张表外观看起来和正常的表是一样的，但是其实华为云这边这是存储了表结构，数据还是从阿里云拉取的。 我们尝试在阿里云修改数据，在华为云这边刷新，也会看到变化。反之也是可以的。...在使用层面看来，这个product_stock和本地原本就创建了的效果是一样的，各种查询都是支持的，但是不建议给映射表写的权限。...'，这里用户名密码，和数据库地址之间的分隔符是@，如果你的密码含有@，会导致解析出错。...3.修改本地表结构，是不允许的，因为你这个表是映射远程表的，远程表没改，你改了，显然不行。如果远程表修改了，这个表需要重新映射。 4.删除本地映射表，对远程表无负作用。

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T-SQL基础（六）之可编程对象

批是一个解析单元，因此，即便在同一个批中修改了表结构，然后执行增删改查操作会引发解析错误，因为在同一批中的增删改查语句并不知道表结构已发生了变化。...可以使用THROW语句来抛出错误。...这三种临时表创建后都存储在tempdb数据库中。 本地临时表 创建本地临时表的方式不普通的数据表相同，但本地临时表仅在它被创建的会话中可见，会话结束后，临时表也会被销毁。...临时表中的数据存储在磁盘中。 全局临时表 与本地临时表最大的不同是：全局临时表对所有会话可见，当全局临时表不在被任何会话引用时，会被SQL Server销毁。...（数据库引擎） ⚠️存储过程移植比较困难 触发器 触发器是特殊的存储过程，在满足条件时（事件被触发），会隐式执行，从这个角度讲，触发器会增加复杂性。

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前端异常监控系统

前期遇见了一些需要解决和实现的功能点： 生成sourcemap，监听js报错和信息上报，压缩的js代码上报后sourcemap解析问题，如何更平滑的应用在业务项目中，数据存储优化等。...②什么时候解析 两种方法，一种是后端接口收到报错信息之后，马上找到map文件，并解析存储到数据库。 一种是先保留上报信息，通过接口查询的时候再去解析。...我们选择了前者，接口收到数据之后，后端根据当前报错文件的url，去查查本地是否已经下载过当前文件，如果已经存在这个文件，就直接用本地的文件解析，如果本地没有，路径加上.map和token参数，下载对应的...map文件到本地，然后再去读取当前本地文件并解析，解析的数据和上报的数据就存为一条记录。...存储优化 后期是会做管理后台来查询和统计这些异常日志的，同一个错误可能上传报错数据到服务端，后端查询出来是一条条独立的记录，我们不能区分这条记录的报错是不是有重复数据，也不应该让后端去做字段对比。

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深入了解DNS域名解析服务，教你搭建一个属于自己的DNS服务器（正向解析、反向解析、泛域名解析、邮件交换解析、别名解析、分离解析，主从结构解析）

我们本地网络服务连接的域名服务器指的就是本地域名服务器。 4、域名解析过程 域名解析查询的方式有两种：迭代查询与递归查询。...假设我们要查询www.baidu.com/域名对应的 IP 地址，如果本地域名服务器上有该域名对应的 IP 地址，那么可以直接从本地域名服务器上获得对应的 IP 地址，而不需要到根域名服务器上进行查询。...很多主机在启动的时候从本地域名服务器下载名字和地址的全部数据库，维护存放自己使用的域名的高速缓存，只有在缓存中找不到名字时才使用域名服务器。...从服务器：为了分担域名查询的压力，提供区域数据的备份，有时还会另外架设一台从域名服务器，与主域名服务器同时提供服务。...：网卡配置一定要把dns注释掉，双网卡复制后要把名字改了UUID注释掉 （2）重点二：别觉得ping不通就是服务出错了，你搭建的局域网中都没有这台主机怎么可能ping的通 （3）细心再细心 一般服务方面重点就是

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Python爬虫三种解析方式，Pyhton360搜索排名查询

数据解析方式　　 　　- 正则 　　- xpath 　　- bs4 正则 数据解析的原理： 标签的定位 提取标签中存储的文本数据或者标签属性中存储的数据 bs4解析 解析原理： 实例化一个Beautifulsoup...对象 BeautifulSoup(page_text,'lxml'):将从互联网上请求到的页面源码数据加载到该对象中 BeautifulSoup(fp,'lxml')：将本地存储的一样页面源码数据加载到该对象中...etree对象中的xpath方法结合着xpath表达式进行标签定位和数据提取 - 实例化etree对象 - etree.parse('本地文件路径') - etree.HTML(page_text...) 在网页数据解析当中，re正则解析是比较费劲的，而且非常容易出错，网页数据结构一旦出错，则容易报出异常，而且想要匹配好正则，你的正则表达式需要熟练，不然你得一步步去尝试了，某些网页数据解析还真的只能用正则表达式去匹配...数据处理的关键点： 1.eval()函数 将str转为字典，提取排名 2.排名为空的情况 这里我用异常处理了 re正则的话写了 if else判断处理 3.xpath多个数据获取后的处理 title=

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源码阅读OceanBase（1）计划开始

OLTP 业务大部分操作为小查询，通过小查询优化，OceanBase 数据库避免了传统数据库解析整个数据块的开销，达到了接近内存数据库的性能。...另外，由于基线是只读数据，而且内部采用连续存储的方式，OceanBase 数据库可以根据不同特点的数据采用不同的压缩算法，既能做到高压缩比，又不影响查询性能，大大降低了成本。...当 SQL 引擎接受到了 SQL 请求后，经过语法解析、语义分析、查询重写、查询优化等一系列过程后，再由执行器来负责执行。...请求流程 Parser（词法/语法解析模块） Parser 是整个 SQL 执行引擎的词法或语法解析器，在收到用户发送的 SQL 请求串后，Parser 会将字符串分成一个个的单词，并根据预先设定好的语法规则解析整个请求...对于不同类型的执行计划，Executor 的逻辑有很大的不同：对于本地执行计划，Executor 会简单的从执行计划的顶端的算子开始调用，由算子自身的逻辑完成整个执行的过程，并返回执行结果；对于远程或分布式计划

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关系数据库和NoSql

存储引擎非常成熟，基于MVCC的数据库引擎在性能和正确性上做到了很好的平衡，通过B+tree索引大幅提升了查询效率。 基于ACID的事务是关系数据库的另一个强有力保障。...分库可以尽量将分布式事务转换为本地事务，使用多主多从的分片方式，可以有效避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。...读写分离 将单一数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性增删改操作，从库处理查询操作，能够有效避免数据更新导致的行锁，使得整个系统查询性能得到极大改善。...适合使用长事务场景，由多个本地事务组成，每个事务有相应的执行模块和补偿模块，任何一个本地事务出错，可以通过调用相关的补充方法达到事务的最终一致性。...基本思路是将本地操作和发送消息放在本地事务中，下游应用像消息订阅系统订阅消息，收到消息后执行相关操作，本质上依靠消息的重试机制，达到最终一致性。 ?

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