新建一个activity，继承Activity 清单文件中进行配置，添加节点 设置名称 android:name=”.类名” 点 代表的是当前包名，也可以不写 新建一个布局文件，线性布局...，竖直排列 添加控件，设置控件内容水平居中，android:gravity=”center_horizontal” 添加一个控件，我想让他占据剩余空间的中央，添加一个...的布局， 给设置在父控件的中央center_inParent 第一个界面里面： 获取到EditText对象的值 获取Intent对象，调用new出来，...： 获取Intent对象，调用getIntent()方法，获取到传递过来的Intent对象 调用Intent对象的getStringExtra(name)方法，获取传递的String，参数：键 获取Random...对象，new出来随机数对象 调用Random对象的nextInt(n)，获取随机值，参数：int类型的最大值，0开始要减一 显示进度条，布局文件增加，设置最大值android
作为一个不断创新和迭代的产品，Elasticsearch 在日志分析场景中不断引入不同的新功能，以满足客户在日志场景中不断增长的需求。...在8.8到7.10之间的15个版本当中，Elasticsearch 发布了非常多的性能优化特性，因此，为了帮助用户更好地了解最新版本的Elasticsearch所具备的功能，我将在本文之后的一系列文章中从多个维度比较旧版本和新版本的...测试前置条件 在本文中，我们将比较 Elasticsearch 在存储日志数据和指标数据方面，在版本6、版本7和版本8之间的差异。...这种方法能够提供清晰而直观的结果，同时也帮助我们了解在不进行索引层面的优化情况下，Elasticsearch的性能表现如何。 在测试开始之前，我们会确保不同版本的集群使用相同的数据结构来存储数据。...在测试结果中，我们可以看到，在未经过任何优化的情况下： 日志场景中，相对于6.8版本，8.8版本的存储优化百分比约为14.78%。相对于7.10版本，8.8版本的存储优化百分比约为12.64%。
在我们日常的运维工作中，经常会涉及到需要在多台云服务器之间共享数据的情况。如果都在同一个局域网，那么使用 SMB/CIFS、NFS 等文件级共享协议就可以。...但要是服务器都在云上，位于不同的可用区，或是分布在不同的云平台上，这种情况下共享数据就会存在一定的难度。 以下分享几种我在不同场景下会使用的数据共享方案，以供大家参考。 1....对象存储比较适合运行在不同服务器上的应用之间共享数据，可以通过云计算平台提供的 SDK 开发实现访问对象存储的功能。 2....如果你的多台服务器都在同一个云平台上，那么就可以考虑使用云 NAS 在服务器之间共享数据。很显然，想要在不同公有云或是混合云环境中共享数据，肯定需要其他的方案。 3....虚拟专用网 当需要在多台服务器之间共享敏感数据时，公有云提供的存储服务通常不是最优选择。在这种情况下，我一般会考虑搭建虚拟专用网，将分布在不同平台、不同地理位置的服务器接入到同一个虚拟的网络当中。
192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...本地存储配置 nova默认支持，无需配置。...为了支持迁移可以配置共享存储（NFS等） 3. ceph存储配置 编辑计算节点的 /etc/nova/nova.conf 文件加入修改以下选项,然后重启nova-compute服务（这里没有详细写，例如导入...f1bf7ba77900_disk 删除所有虚拟机（便于验证），使用flavor m1.ephemeral-compute-storage 启动四台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件分布于compute1 和 compute2 的本地存储中...（没有配置NFS等共享存储） 复制 # nova list +--------------------------------------+---------+--------+------------
启动更多的流线程或应用程序实例仅仅相当于复制拓扑并让它处理Kafka分区的不同子集，从而有效地并行处理。值得注意的是，线程之间不存在共享状态，因此不需要线程间的协调。...Kafka主题分区在各种流线程之间的分配是由Kafka流利用Kafka的协调功能透明地处理的。...Kafka Streams应用程序中的每个流任务都可以嵌入一个或多个本地状态存储，这些存储可以通过api访问，以存储和查询处理所需的数据。Kafka流为这种本地状态存储提供容错和自动恢复功能。...下图显示了两个流任务及其专用的本地状态存储。 ? 容错 Kafka流构建于Kafka中本地集成的容错功能之上。...如果任务在失败的机器上运行，Kafka流将自动在应用程序的一个剩余运行实例中重新启动该任务。 此外，Kafka流还确保本地状态存储对于故障也是健壮的。
有时服务器的打印机或文件需要共享，这时我们可以在本地用户和组中新建一个用户，局域网内的其他人可通过这个用户帐户来共享打印机，这时问题出现了，任何人掌握了这个帐户就可以用这个帐户在本地登录你的电脑，这确实很危险...之所以如此，是因为在windows server 2008中，只要新建一个用户，就默认该用户具有本地登录的权限，为了安全起见，如果不打算使用于共享文件或打印机的用户可以本地登录，就需要在新建这类用户后，...进行适当的权限设置进行限制。...具体方法如下： 单击“管理工具-本地安全策略”，在本地安全策略窗口的左栏内单击“本地策略-用户权限分配”，在右栏内找到“拒绝本地登录”项，双击，在出现的窗口中单击“添加用户或组”，再单击“高级”，在后续的操作步骤中选择上述用户...，通过这样操作后，该用户就不能本地登录服务器了。
问题 如何使用 extern 关键字在不同的源文件间共享变量？ 回答 首先需要知道 声明 和 定义 的区别。声明并不分配内存，定义才会。...extern int a; // 声明，a 的定义可能在其它的文件 int b; // 定义，b 占有实际的内存 下面是一个用法， // file1.cpp #include extern...int a; // a 的定义在另一个文件 void func() { a++; } // file2.cpp #include int a = 1; void func
64mb #aof文件,至少超过64M时,重写 万一输入了flushall之后触发了重写机制，那么所有数据都会丢失，而正式环境redis数据是一直在写入的，数据量是一直在变大的，随时都有触发重写条件的可能...总结一下，具体在执行flushall之后的恢复步骤 shutdown nosave 打开对应的aof文件 appendonly.aof ，找到flushall对应的命令记录 *1 20839 $8 20840...flushall 然后删除，保存 重新打开redis即可 Rdb的迁移 很多同学估计碰到了这样的情况，想把本地的redis的rdb文件迁移到服务器上，或者想再把一台服务器上的rdb文件迁移到多台服务器上面...rdb文件，rdb处于打开的状态，复制的文件，会占用同样的句柄 （4）复制当前redis的rdb文件，名字为你要迁移的redis的rdb文件名（我的要迁移的redis的文件名为 /var/rdb/dump6380...，这个数据，就是6379固化到rdb的数据 以上就是在不同的redis之间进行rdb的数据迁移，思路就是，复制rdb文件，然后让要迁移的redis加载这个rdb文件就ok了
成功传输文件，您需要 在两台机器之间进行 SSH 访问 知道远程机器上的用户名和密码 远程机器的 IP 地址或主机名（在同一子网上） 除此之外，让我们看看通过 SSH 在远程系统之间复制文件的方法。...一样的。只需使用-rrsync 选项在远程系统之间通过 SSH 复制整个目录。...它本质上是一个用于在两个目录之间“递归同步”内容的工具，并且在进行自动备份方面非常流行。...在这种方法中，您将远程目录挂载到本地系统上，挂载后，您可以在挂载目录和本地系统之间复制文件。 您可能需要先使用发行版的包管理器在本地系统上安装 sshfs。...[202204121047953.png] 方法 四：使用基于 GUI 的 SFTP 客户端在远程系统之间传输文件 作为最后的手段，您可以使用 FTP 客户端在远程和本地系统之间传输文件。
---- 新智元报道 来源：推特 编辑：keyu 【新智元导读】DLPack是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量，近日，开发者陈天奇更新社交媒体详细介绍了为DLPack添加PythonAPI...、语义和实现细节的内容。...一种解决的方法是，在内存中直接将张量从一个框架传递到另一个框架，而不发生任何数据复制或拷贝。 而DLPack，就是张量数据结构的中间内存表示标准，它是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量。...它提供了一个简单、可移植的内存数据结构： ? DLPack使： 在深度学习框架之间更轻松地共享操作员。 更容易包装供应商级别的运营商实施，允许在引入新设备/操作时进行协作。...快速交换后端实现，如不同版本的BLAS 对于最终用户来说，这可以带来更多的运营商，并且可以在框架之间混合使用。 ?
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113698.html原文链接：https://javaforall.cn
图片来源于网络 为了能更好地比较中心化存储和去中心存储各自不同的特点以及体验去中心化存储带来的优势，Alice 做了一份存储项目调研报告并决定将这一文件存储在 Filecoin 网络上。...为了在将调研报告传给 Bob 的过程中数据不被泄露，Alice 采用 Bob 的公钥对调研报告再次进行加密，并将得到的密文传给了 Bob。...图片来源于网络 当然，Alice 可以将这次得到的密文也传到 Filecoin 网络上，让 Bob 在需要的时候自行下载。...在这样一个“加密-上传-下载-解密-再加密-上传-下载-再解密”过程中，不仅需要较大的通信开销和运算代价，并且 Alice 还需要增加本地存储空间。...如果她需要将该份文件共享给多个朋友，她将疲于这样的操作。Alice 是我们熟知的一个老朋友了，我们不忍心她陷入这种毫无意义的机械化工作中。
然而，如果你的项目会生成多个 exe 程序，那么他们每个独立发布时，互相之间的运行时根本不互通。即便编译时使用完全相同的 .NET 框架（例如都设为 net6.0），最终也无法共用运行时文件。...那么，还有没有方法能在多个 exe 之间共享运行时而又不受制于系统安装的版本呢？有！...如果是“依赖框架”，那么发布完后，需要目标系统先安装有 .NET 运行时，而这个系统全局的 .NET 运行时会被各个不同的应用影响，谁知道会不会被精简或被魔改呢！...如果是“独立”，那么这几个 exe 之间的运行时不会共享，每个都占用了大量的存储空间，用来放一模一样的 .NET 运行时和库文件，而且如果放一起的话还跑不起来——就算后续修复了跑不起来的 bug，上面那个多级文件夹之间共享这些...肯定不行，因为不同文件夹下的 exe 如果希望共享同一个独立部署的运行时，那么相对路径肯定不同。 如果每个 exe 设自己的 DOTNET_ROOT 环境变量呢？那谁来设呢？
这一点在金融事件中表现得最为明显，我们先把钱存入账户，然后再花钱，这与我们先花钱然后再还债是不同的。后者将导致信用卡透支，而前者不会。请注意，这是事件流和数据库表记录之间的区别之一。...通常很容易将存储在流处理应用程序的本地变量中。比如一个用于存储移动计数简单哈希表，实际上，我们在署中做了很多例子。...大多数流处理应用程序试图避免不得不处理外部存储，或者至少通过在本地状态缓存信息并尽可能少地与外部存储通信来限制延迟开销，这通常会带来维护内部和外部状态之间的一致性挑战。...并讲流中的每个新值与存储的最小和最大值进行比较。 所有的这些都可以使用本地状态而不是共享状态完成，因为我们示例中的每个操作都是按聚合分组完成的。...然而，第一组和第二组任务任然可以独立并行的运行，因为第一组任务以自己的速度将数据写入topic，而第二组任务用topic并自己处理事件，任务之间不存在通信和共享资源问题。
♣ 题目部分 在Oracle中，归档和非归档模式之间的不同点是什么？它们各自的优缺点是什么？ ♣ 答案部分 在Oracle数据库中，数据库可以设置为归档模式和非归档模式。...DBA必须做出的一个重要决策是将数据库配置为在ARCHIVELOG模式下运行还是将其配置为在NOARCHIVELOG模式下运行。。...在ARCHIVELOG模式下，必须先归档不活动的已填满联机重做日志文件组，然后才能再次使用这些联机重做日志文件。...l 在大多数情况下，数据库处于NOARCHIVELOG模式（默认模式）时，只能恢复到最后一次备份时的状态。在该备份之后执行的所有事务处理都会丢失。...在ARCHIVELOG模式下，可一直恢复到最后一次提交时的状态。大多数生产数据库都在ARCHIVELOG模式下运行。
红色区域表示产生和消耗的消息计数之间的差异，并且可能意味着消息消耗过多或消耗不足。 在图像中，有两个红色区域。左侧的第一个红色区域表示已使用消息的数量大于已生成消息的数量。...所有度量均可以两种不同的粒度查询：30秒和15分钟。指标针对已定义的存储桶进行了预汇总。...根据查询数据的时间，Topic的粒度和分区，分区，消费者组ID和客户端ID的不同维度，计算数据并将其呈现为JSON。...在“ 指标”页面上，这两个图为您提供了所有消费者组之间的延迟和已消耗消息计数的汇总结果。 4) 要按单个消费者组，客户端和分区验证详细信息，请转到“ 延迟”选项卡。...服务级别协议（SLA）是服务提供商与服务用户之间的一项承诺。服务的特定方面在服务提供商和服务用户之间达成一致。SLA的最常见组成部分是，应按合同约定向用户提供服务。
Kafka Stream概念及初识高层架构图 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。...Kafka Stream的基本概念： Kafka Stream是处理分析存储在Kafka数据的客户端程序库（lib） 由于Kafka Streams是Kafka的一个lib，所以实现的程序不依赖单独的环境...Partition的数据会分发到不同的Task上，Task主要是用来做流式的并行处理 每个Task都会有自己的state store去记录状态 每个Thread里会有多个Task ---- Kafka...---- foreach方法 在之前的例子中，我们是从某个Topic读取数据进行流处理后再输出到另一个Topic里。...在这种场景下，就可以利用到foreach方法，该方法用于迭代流中的元素。我们可以在foreach中将数据存入例如Map、List等容器，然后再批量写入到数据库或其他存储中间件即可。
结果，服务于到达特定应用程序实例的查询所需的所有数据在状态存储碎片中本地可用。...如果启动了使用Kafka Streams执行CQRS的应用程序的新实例，它将自动在新启动的应用程序实例之间平均移动状态存储的现有碎片以及Kafka主题的分区。...数据对于您的应用程序是本地的（在内存中或可能在SSD上）；您可以快速访问它。这对于需要访问大量应用程序状态的应用程序特别有用。而且，在进行聚合以进行流处理的商店和商店应答查询之间没有数据重复。...它提供了更好的隔离；状态在应用程序内。一个恶意应用程序无法淹没其他有状态应用程序共享的中央数据存储。 它具有灵活性。内部应用程序状态可以针对应用程序所需的查询模式进行优化。...如上例所示，存储和查询本地状态对于某些有状态应用程序可能没有意义。有时，您想将状态存储在您知道并信任的外部数据库中。
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。...而Flink在设计上更贴近流处理，并且有便捷的API，未来一定很有发展。 ?...Spark Streaming通过微批的思想解决了这个问题，实时与离线系统进行了一致性的存储，这一点在未来的实时计算系统中都应该满足。 2、推理时间的工具：这可以让我们超越批量计算。...好的时间推理工具对于处理不同事件的无界无序数据至关重要。 而时间又分为事件时间和处理时间。 还有很多实时流式计算的相关概念，这里不做赘述。...Exactly-once 语义 用例： 纽约时报使用Apache Kafka和Kafka Streams将发布的内容实时存储和分发到各种应用程序和系统，以供读者使用。
两者都是从 Apache 开源的，并迅速取代了 Spark Streaming——该领域的传统领导者。 在本文中，我将通过代码示例分享这两种流处理方法之间的主要区别。...关于这个主题的文章很少涉及高级差异，例如[1]、[2]和[3]，但通过代码示例提供的信息并不多。 在这篇文章中，我将解决一个简单的问题，并尝试在两个框架中提供代码并进行比较。...在开始写代码之前，以下是我开始学习KStream 时的总结。 image.png 示例 1 以下是本示例中的步骤： 从 Kafka 主题中读取数字流。这些数字是由“[”和“]”包围的字符串产生的。...在 Kafka Stream 中在没有 groupByKey()的情况下不能使用window(); 而 Flink 提供了timeWindowAll()可以在没有 Key 的情况下处理流中所有记录的方法...在 Flink 中，我不得不同时定义 Consumer 和 Producer，这就增加了额外的代码。
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