好记性不如烂博客,记下来的好,以备不时之需. 先安装软件包,我们上课使用的Red hat,直接在光盘里rpm -ivh xxx 其实习惯了用软件仓库,centos下一个yum install就搞定. 安装完成后有个配置模版在/usr/share/doc/dhcp-xxx/dhcpd.conf 复制到/etc目录: cp dhcpd.conf /etc/dhcpd.conf 用vi编辑,基本配置格式如下: subnet IP地址 netmask 子网掩码{ option routers
本机yum仓库 (mount方式) 移除系统自带repo文件 cd /etc/yum.repos.d/ mkdir tmp mv *.repo tmp #删除yum配置文件 /etc/yum.repos.d/yum.repo #新建一个repo文件 [mount-cdrom] baseurl=file:///mnt gpgcheck=0 #不校验gpgkey文件 enabled=1 #开启仓库 挂载光盘或者解包ISO镜像 mount /dev/cdrom /mnt #将cdrom光盘文件挂载到mn
第四步:生成预设的密码(注意满足密码复杂度要求),并写入 cobbler 配置文件
程序员留给大家的印象,不修边幅,沉默寡言。但程序员对于自己使用的神器,相当舍得花钱。今天咱们梳理下程序员最喜欢五大神器。 📷 1.Mac电脑 Mac电脑在一定程度上体现了极致,高品质,这点和优秀程序员内在气质是吻合的,程序员对于自己代码都会一直不停在优化,重构以期望做到做好。苹果电脑在设计上追求每个细节做到极致,哪怕是外观的点点滴滴,诚然Mac电脑有这样那样的不兼容的因素,但是还是很多人喜欢,特别是有情怀的码农。 📷 2. 码农神器HHBK键盘 这种键盘做了极大的简化,非常适合满足不用IDE编程的程序员,特
不同物流公司在同一地区的报价也会不同,所以调度系统在选择出货仓库时, 除了要考虑库存、发货距离、配送时效,还要考虑物流成本。这就需要 后台录入和仓库对应的各物流公司的物流成本,变量有收发货地区、价 格(首重、续重),或某些特殊品类的物流成本。更智能的做法是,通 过计算各物流公司的实际配送数据,动态去调整物流公司选择的各参数 (时效、成本、距离等)的权重。
1.需要准备一台服务器,如工作的话已有机器可以直接使用,自学的话可以在网上买,个人学习的话还是建议大家去安装一个虚拟机,去装一个Linux系统。 2.ftp工具、或可上传下载至linux系统文件的工具。 3.maven官方下载地址如下:(注意:maven下载地址翻到本文最下面)
程序员留给大家的印象,不修边幅,沉默寡言。但程序员对于自己使用的神器,相当舍得花钱。今天咱们梳理下程序员最喜欢五大神器。 1.Mac电脑 Mac电脑在一定程度上体现了极致,高品质,这点和优秀程序员内在
想在mac上安装一个harbor 下载了harbor-offline-installer-v1.6.1.tgz
SVN(Subversion)是集中式管理的版本控制器,而Git是分布式管理的版本控制器;这是两者之间最核心的区别。
买了一台QNAP TS-453Bmini。是x86 的机器,性能强大,最高能装16G内存。某日偶然网上发现有人做svn 服务器,于是打算试试。为啥不用Git lab呢。因为发现Container 的网络ip,与局域网不同,暂时还不知道怎么将局域网机器与之连接。再说Git lab 要8G内存,我也没升级的意思。另外我就管理下个人代码,遇不到太复杂的场景。最后svn 转 Git 也有方法,实在不行再转。重要的记录下修改历史,并保存代码。用什么也不重要。
用 apt-get 也非常久了,没多想它的实现,近期遇到 gstreamer 装不上的问题。才多看看了它
作者:王青,JFrog 中国首席架构师,之前在 IBM,HPE,爱奇艺,新浪,VIPKID 等公司做过研发和架构,是有十多年开发经验的互联网老兵,专注于软件生命周期管理,微服务架构,云原生应用,容器化等领域。 什么是 Helm Charts? Helm Charts是 Kubernetes 项目中的一个子项目(https://github.com/kubernetes/helm)目的是提供 Kubernetes 的包管理平台。Helm 能够帮你管理 Kubernetes 的应用集合。Helm Chart
近期 CODING 团队在 2019 KubeCon 大会上发布 DevOps 一站式解决方案:CODING 2.0。此次 CODING 全新上线了持续集成与制品库模块,通过自动化与标准化的方式来帮助开发者摆脱编译、构建、集成、制品管理等重复劳动,旨在打造沉浸式开发体验。在 KubeCon 大会现场,我们以一个基于 Spring 的模版项目为例,展示了开发者如何基于 CODING 轻松完成编码到构建制品的过程。
四年多前,入职一家大厂大数据部门主要工作就是从ambari集成大数据组件服务开始做起,当时需要把机器学习平台集成到大数据平台,当时把ambari进行了大量的修改,形成了一套完整的私有化平台,不仅是换了一层皮肤,而且把企业当中自研的组件和服务也集成进来,还在上面加入了用户登陆体系、安全认证体系、监控告警体系、license管理、自动增机器,在我看来应该是ambari最深入使用的一波人了。
最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件。python也可以这样做,用记事本写完代码,保存成如test.py的文件后,通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题,就是这么弄太麻烦了,编写用vi,运行得切出去用shell,出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行,再来点语法检查,高亮,颜色,代码提示,那写代码的效率不就高多了吗?所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具,这些工具除了提供方便的文本编辑功能,还能够连接到编译器(C/C++)、解释器(java,python,R),把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上,这些工具被称为IDE(集成开发环境)。正因为编译器,解释器不是它的组成部分,pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
Jenkins: 最流行的开源免费持续集成工具:java语言开发,用于监控持续重复的工作,包括:持续的软件版本发布/测试项目,监控外部调用执行的工作。
客户通过duplicate生产备库的方式创建cascade备库。 发现每次都会遇到两个文件报错,ORA-17628: Oracle error 19505错误,且每一次跑,报错文件不一样。
生产模板可生成拆装单草稿,如果您经常使用内容相似的拆装单,可以考虑使用生产模板来进行简化处理。
准备好素材图(如首页的banner、食物图片等),然后点击链接跳转到官网,并点击“注册/登录”。
目前各种教程大多使用阿里源镜像,虽然使用腾讯云服务器也可以正常拉取,但因为走公网流量,速度会受公网带宽限制,如果是按量计费的实例会产生流量费用。建议腾讯云服务器用户使用内网环境的镜像地址(mirrors.tencentyun.com),体验更佳
上面的例子中我们创建了2个用户,一个test1,一个test2,建议等号前后加一个空格
虚拟化是一种资源管理技术,是计算机硬件资源中抽象出来的,打破了硬件实体不可切割的障碍,用户可以按照自己的需求去组态这些硬件资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。
在 Spring Boot 中,模板引擎的页面默认是开启缓存的,如果修改了页面的内容,则刷新页面是得不到修改后的页面的,因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存,如下:
在 Spring Boot 中,模板引擎的页面默认是开启缓存的,如果修改了页面的内容,则刷新页面是得不到修改后的页面的,因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存,如下:Thymeleaf的配置:
在SpringBoot中,模板引擎的页面默认是开启缓存的,如果修改了页面的内容,则刷新页面是得不到修改后的页面的,因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存,如下:
题图摄于长安街 本篇转发TAP系列文章之九,Tanzu Application Platform (TAP) 的应用开发加速器。 背景 对于开发人员来说,尤其是新加入的人员来说,一直以来都有个困惑,那就是如何高效地启动应用开发。通常情况下,开发部门通过一定时间的积累,会有相关的开发规范和项目规范。 如何让新人能够最快的适应这些规范,项目该怎么建,配置该怎么写,代码依赖库有哪些,注释怎么写等等,都是需要解决的问题。否则,每个开发人员写的项目将会五花八门,到最后无人能够读懂而没法接手,更谈不上更新维护。
既然要设计制作库存管理系统,那么先来看看库存管理相关的各个单词的含义和差异吧,最后选择用哪个词,还不是随意么,甚至可以用拼音啊,哈哈,仰天长啸…
本人选择在/usr/share/nginx/html/svn路径下创建版本库,当前处于根目录下,一次性创建如下:
1.FTP服务:ftp://… 既可以是在线也可以是本地 2.HTTP服务:http://… 在线源 3.本地目录:file://… 本地源 4.baseurl=file:///mnt 本地源 file://:源自带两个//
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的,这样我增加个配置,这篇文章就完成了,考虑到大家可能对 Flink 不太了解,也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境,所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
我们开发项目,一般都会使用IDE进行项目文件编辑和调试。我一般喜欢使用IDEA和VScode;但是,如果需要项目合作时候该怎么办呢?
背景介绍,因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步,因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境,要么公网,要么内网,因此这种需求我们的dataworks是不能使用的,我们调研了两个工具,一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ,今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
Hexo是一款简洁且高效的博客框架,我一般称呼为Hexo博客引擎。使用Hexo,可以快速根据自己本地的博客配置和文章内容自动创建为纯静态的博客网站。对比Wordpress这样的动态博客框架,有以下特点:
今天,安装conda因为默认安装时,环境变量选择的是on,然后我不小心点了过去,于是 开始,一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章,记录一下,防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令: 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后,建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令: conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境
Git 在很多发行版的 Linux 系统里的版本都很低,比如说比 2.18 这个版本还低,这里比较的一般就是码农的本地环境,因为本地 Mac 系统等等大家经常用到的预装的 Git 的版本都比较深,Git 的版本太低有很多衍生问题,除了本身 Git 的各种命令的区别以外,另外就是 Go 编译的时候会遇到一些问题,因为 go get 底层封装的其实就是 Git 的各种命令,比如 git fetch 什么之类的,如果 Git 版本太低,有些 git fetch 新版有的参数没有的话,经常就会出现莫名其妙的报错,导致 Go 的项目无法编译和调试,真的很蛋疼。
Jenkins 已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了,但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%,大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式,给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。
ambari已经被CDH所在公司收购,两者现在都已经闭源,生产使用需要付费,费用极其昂贵。
CloudStack是一个功能强大、UI友好的开源云(IaaS)计算解决方案。自Ctrix将CloudStack捐献给 apache 后,一直持续高速发展,其社区活跃度已经渐渐赶上风头一时无两的另一开源云OpenStack平台。 CloudStack拥有所有开源云平台中最为友善的管理界面,而且其天生的多语种支持会使中文用户感觉很爽。 今天我们来详细介绍一下CloudStack最新版本 4.1.0 在 CentOS 6.4 下的安装部署的步骤。鉴于网上文章一大抄,很多内容都是装来装去一大堆东西,看官们一会就晕了,根本不了解为什么装这些程序,装来是干什么的。这回呢,我会把每一步说明尽可能详细一些,外加我的经验和理解(不少心得是重装了10次以上后得出的),希望能让后来者可以少走些弯路。 CloudStack可分为管理节点安装和受控节点安装。 管理节点安装无特殊要求,完全可以安装到虚拟机环境下。 受控节点因要创建虚拟机,故需要硬件虚拟化支持,推荐使用独立主机安装。CloudStack支持多种虚拟化方案,包括:KVM、Xen、XenServer、VMware。因XenServer、VMware已包含有强大的虚拟机管理功能,CloudStack可以直接与其通信调用其管理接口,因此这两种受控机环境下,无需安装任何软件。但KVM、Xen的受控机必须安装 CloudStack-Agent 之后,才能被CloudStack管理。 本篇我们主要来讲解管理节点搭建步骤: 一、前期准备 1、配置网卡,确保主机能上网 因我们要使用网络安装方式,所以要首先保证你的服务器可以正常联网。 1 pingwww.baidu.com 2、设置主机名称 CloudStack运行时需要获取本机名称,如无法正确获取可能导致服务无法正常启动并报一大堆的错。 运行以下命令检查: 1 hostname--fqdn 如无正常返回,请编辑 /etc/hosts 文件,添加主机ip对应的名称。 1 如: 2 192.168.19.135 manage.cloudstack.com vi /etc/sysconfig/network 将 HOSTNAME= 改为同你刚设置的一样。 编辑完后立即生效。如果还不成的话,重启下服务器应该就会好了。 3、配置时间同步 管理节点会通过各种协议与受控节点通讯,为了确保安全,受控节点接到命令后会进行一系列的校验,如果两机的时间不同步的话,会导致命令拒绝执行。 最简单的办法就是,所有服务器都安装 ntp实现时间的自动同步。 1 yuminstallntp 4、修改Linux安全设置 服务器上的SELinux会拦截CloudStack的一些命令,导致CloudStack操作失败,因此启动CloudStack前需要对SELinux进行设置。 vi /etc/selinux/config 1 SELINUX=permissive 以上修改需重启服务器才能生效,为使设置立即生效可使用下边的命令 1 setenforce permissive 二、更新 yum 仓库 默认情况下,CentOS的软件源中没有收录最新版本CloudStack,为了能顺利安装,我们需要手工指定软件源。 新建 /etc/yum.repos.d/cloudstack.repo 文件,内容为: 1 [cloudstack] 2 name=cloudstack 3 baseurl=http://cloudstack.apt-get.eu/rhel/4.1/ 4 enabled=1 5 gpgcheck=0 三、安装管理节点 设置好源以后,我们就可以直接使用 yum安装了,非常简单方便。 安装管理节点的命令为: 1 yuminstallcloud-client 如果你的CentOS 是最小化安装的话,将需要安装 160 兆以上的东东,请耐心等待哈... 四、配置数据库 CloudStack使用mysql管理数据,但安装cloud-client时没有包含mysql,这时需要我们手工安装,并导入数据。这是可以理解的,因为数据库可以被安装到其它机器上。 1 yuminstallmysql-server 默认的,mysql有连接数限制,无法满足CloudStack管理节点的要求,需要手工设定。 vi /etc/my.cnf 增加以下内容: 1 innodb_rollback_on_timeout=1 2 innodb_lock_wait_timeout=600 3 max_connections=350 4 log-bin=mysql-bin 5 binlog-format='ROW' 注:如果没改的话会发生什么现象我没有尝试,不
类似的,全平台工具utools 中也提供了插件everything 可以对查找的内容进行排序检索:
Jenkins已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了,但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%,大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式,给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。笔者通过下面的18个问题来讲解一下为什么企业级持续集成服务需要使用pipeline的构建方式。
在最开始讲解 多重背包 时,我们就提到了「多重背包」的一维空间优化,无法优化时间复杂度。
哎,最近咸鱼,天天手撸数据结构,偶然的机会又接触到了信息安全这个领域,这次便趁着还有些空闲时间准备重新学一下,毕竟这是我高中以来的梦想!
什么是编辑器?编辑器就是一款软件,它的主要作用就是用来编辑。譬如编写文件,编写代码。Linux中常用编辑器,自带的最古老的vi。比较好用的vim,gedit。
前言 前端工程化是指将开发阶段的代码转变成生产环境的代码的一系列步骤。主要包括构建,分支管理,自动化测试,部署等步骤。本文将介绍团队在前端工程化的实践,主要采用feflow作为前端工作流,并结合Git工作流,将前端开发流程中的各个步骤进行流程化,从而提高开发效率。 Feflow 简介 Feflow是一个用于提升开发效率的前端工作流和规范工具,托管在Github上:Tencent/feflow,目前start 941,官网:https://feflowjs.com/zh/ 设计思想 Feflow 借鉴了 P
常见的Hadoop部署模式分为单机模式和集群模式,也称为伪分布式模式和分布式模式。 单机模式(伪分布式)模式是在一个节点上部署所有的Hadoop服务。在使用上,单机模式(伪分布式)模式跟集群模式(分布式模式)是一样的。
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