转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/24
尽量先熟悉ECE官方文档中的内容。了解大概的结构，以便当我们想进行某些尝试的时候，知道可以在文档的哪些部分找到支持
随着网络架构的不断升级和业务的复杂化，对产品多环境支持的要求越来越高。产品支持的数据库、应用服务器、中间件、操作系统等的多样化，使测试环境的组合越来越多，导致测试环境的部署难度不断增加。
前言：在ansible中使用变量，能让我们的工作变得更加灵活，在ansible中变量的使用方式有很多种
前言：在编写ansible脚本中往往会使用变量，它能让我们的工作变得更加灵活，但是在ansible中变量的使用方式有很多种，下面跟着【WeiyiGeek】作者通过一个个简单示例来进行一一讲解，赶快来一起来学习吧。
有一些模块,例如copy这个模块有一些机制能跳过本次模块的运行.其实我们也可以使用自己的条件语句去配置跳过模块,这样方便你服务能够选择使用不同的包管理(apt,yum)和不同的文件系统.并且你还可以使用set_fact这个模块做成更多的差异配置
ansible playbook 默认第一个 task 是 Gathering Facts 收集各主机的 facts 信息，以方便我们在 paybook 中直接引用 facts 里的信息。
概括起来讲，import_tasks 是静态的，include_tasks 是动态的。(学过 C++ 的朋友想一下静态联编和动态联编就明白了。)
前两天带着大家写了两个脚本，难度是递增的，可以到公众号脚本命令板块的an脚本中找到相关例子。其中有些配置是都是我们实际生产生活能用到的。今天我们把难度再上一些!源码安装redis5.0.5最新版集群。
Anasible 是基于Python2-Paramiko 模块开发的自动化维护工具，实现了批量系统配置、部署、运行等功能。Ansible是基于模块工作的，本身不具备批量部署的功能，如果想要实现批量自动化部署，是Ansible自身的各种模块的集合。
OK！咱们搞自动化的除了学会各种语言及脚本编程外，还有几个重要的工具需要学习，那么其中最有名的当属ansible了。
来源：ansible一词源于科幻小说，是一种超光速通信设备。 Ansible is the simplest way to automate apps and IT infrastructure。 750+模块，19000+ github stars。
原文地址：http://wp.fang1688.cn/study/313.html
Python语法简洁，能够用一行代码实现很多有趣的功能，这次来整理30个常见的Python一行代码集合。
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
lookup 插件是 Jinja2 模板化语言的 Ansible 扩展。这些插件使 Ansible 能够使用外部来源的数据，如文件和Shell 环境。
因为小弟毕设做一个简单的自动化运维系统，所以入了ansible的坑，现在想把毕设过程中一些关键技术的核心代码做下记录，也希望通过此平台与大家相互交流学习，共同进步。
大家好，我是小碗汤，今天接着上一节，使用 KuboardSpray 图形化安装kubernetes集群[1]，记录了安装时可能遇到的问题。对此项目感兴趣的同学，不妨亲手实践一下，也欢迎到github上点击star
playbook是由一个或多个play组成的列表,play的主要功能在于将事先归并为一组的主机装扮成事先通过Ansible中的tasks定义好的角色(play的内容被称为tasks,即任务),从根本上来讲所谓tasks无非是调用Ansible的一个module,将多个play组织在一个playbook中即可以让它们联同起来按事先编排的机制一同工作.
Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。 计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。
在学习Python的过程中，总会发现Python能够轻易的解决许多问题。 一些复杂的任务，甚至可以使用一行Python代码就能搞定。 下面，小F给大家介绍50个非常实用的Python一行代码。 希望大家能从中找到对自己有帮助的技巧
例如，“silent”和“listen”是字母易位词，而“apple”和“aplee”不是易位词。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够
本篇内容为Groovy学习第30篇内容，从本篇开始将会学习Groovy语法中的控制结构
现在我们将着手构建智能物联网网关。我们将使用 Ansible 来自动化网关配置，因为它也可用于配置管理和应用程序部署。
说实话，其实我很讨厌在代码里大量使用if-else，一是因为该类代码执行方式属于面向过程的，二嘛，则是会显得代码过于冗余。这篇笔记，主要记录一些自己在工作实践当中针对if-else的优化心得，将会不定期地长期更新。
这次 Code Beam，我演讲的题目是：Build a decentralized, public-verifiable DB。过去两年，区块链热热冷冷，催熟了好多流星般的 buzzword，也造就了不少值得深入探讨的概念，比如说：公开可验证 (public verifiable)。公开可验证探讨的是信任 —— 我们如何在不信任对方身份的情况下信任数据本身。互联网时代，信任是基于身份的，或者说基于权威的 —— 我们信任微信上的好友数据，google 上的搜索结果，无他，是因为数据的来源是微信 Google 这样的巨头们。我们「信任」这些巨头们，不是因为我们真的相信它们 不作恶，而是我们 别无选择，只能从经济学的角度一厢情愿它们作恶的代价大于不作恶的代价。
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在网关项目中，单例模式是出现频率最高的模式。同时，所有的单例对象被 IoC 框架 Guice 统一管理。
（五）进阶技术 15. 累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 可加、半可加、不可加事实 事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 修改模式 建立一个新叫做month_end_balance_fact的事实表，用来存储销售订单金额的月底累积值。month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表，还包括两个其它星型模式中已有的维度表，即product_dim和month_dim。图（五）- 15-1显示了新的模式。注意这里只显示了相关的表。
In Go there’s no need for parenthesis in If statements. Open curly braces must be on the same line with the if keyword. (due to Go’s “semicolon insertion” feature)
上一篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展技术，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出实现代码和测试过程。
递归编程是一种强大的编程技术，可以极大地简化一些编程任务或者完成一些其他方式无法完成的任务。顾名思义，递归编程就是程序自己调用自己，在调用过程中传入参数的修改值。通常，递归编程包含至少两个过程：设置初始状态并对递归过程进行初始调用的过程；递归过程本身调用一次或多次。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（"OLAP" 查询)。
第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/8283610.html
下面有一点点内容是重叠的.... String Assert 测试string是否相等： [Fact] public void CalculateFullName() { var p = new Patient { FirstName = "Nick", LastName = "Carter" }; A
我们介绍了 Debian Stretch 环境下，Kubernetes 集群安装的准备工作。本文我们将继续介绍 k8s集群 的安装配置工作。
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（五）进阶技术 8. 退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 退化订单维度 本节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。图（五）- 8-1显示了迁移后的模式。
前往 官网下载 对应平台对应工具。另外Python2.7版本和3.3版本并不兼容，所以开发时请注意使用Python的版本。
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在前面，我们学习了dict，知道dict的key是不重复的，当我们往dict里添加一个相同key的value时，新的value将会覆盖旧的value。
对于运维小伙伴来讲，Ansible并不陌生，配置简单，上手容易，只要掌握几个基本的模块就可以解决好多运维中重复的事，但是对于处理更为高级的功能和更大、更复杂的项目时，管理和维护Ansible Playbook或高效使用将变得更加困难。
我们看下边的伪代码，大致就是重构前下单逻辑的代码，由于来源比较少，简单的做if-else逻辑判断足以满足需求。
九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度，此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
根据文章内容总结摘要。
（五）进阶技术 13. 迟到的事实 装载日期在生效日期后的事实就是迟到的事实。晚于订单日期进入源数据的销售订单可以看做是一个迟到事实的例子。销售订单被装载进其事实表时，装载的日期晚于销售订单的订单日期，因此是一个迟到的事实。（因为定期装载的是前一天的数据，所以这里的晚于指的是晚2天及其以上。） 迟到事实影响周期快照事实表的装载，如（五）进阶技术5. “快照”中讨论的month_end_sales_order_fact表。比方说，2015年3月的销售订单金额月底快照已经计算并存储在month_end_sales_order_fact表中，这时一个迟到的订单在3月10日被装载，那么2015年3月的快照金额必须因迟到事实而重新计算。 处理迟到事实 本节说明当导入month_end_sales_order_fact表时如何处理迟到的销售订单。 为了知道一个销售订单是否是迟到的，需要把销售订单数据源的登记日期装载进sales_order_fact表。由于现在还没有登记日期列，你需要在事实表上添加此列。使用维度角色扮演技术添加登记日期。因此，在销售订单事实表里添加名为entry_date_sk的日期代理键列，并且从日期维度表创建一个叫做entry_date_dim的数据库视图。清单（五）-13-1里的脚本创建entry_date_dim视图和销售订单事实表里的entry_date_sk代理键列。
（五）进阶技术 12. 无事实的事实表 本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 产品发布的无事实事实表 本节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。图（五）- 12-1显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。
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