物流实时数仓ODS层——Mysql到Kafka

目录

1.采集流程

2.项目架构

3.resources目录下的log4j.properties文件

4.依赖

5.ODS层——OdsApp

6.环境入口类——CreateEnvUtil

7.kafka工具类——KafkaUtil

8.启动集群项目

        这一层要从Mysql读取数据，分为事实数据和维度数据，将不同类型的数据进行不同的ETL处理，发送到kakfa中。

代码

1.采集流程

2.项目架构

3.resources目录下的log4j.properties文件

log4j.rootLogger=error,stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.target=System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

4.依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.atguigu.tms.realtime</groupId>
    <artifactId>tms-realtime</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>


    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <flink.version>1.17.0</flink.version>
        <hadoop.version>3.3.4</hadoop.version>
        <flink-cdc.version>2.3.0</flink-cdc.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.68</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-reload4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.25</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.14.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>${flink-cdc.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-loader</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>2.4.11</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-auth</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.slf4j</groupId>
                    <artifactId>slf4j-reload4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.20</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.3.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId>
            <version>3.1.0-1.17</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.3.2</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                    <artifactId>jackson-core</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.1.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <artifactSet>
                                <excludes>
                                    <exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
                                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                                    <exclude>log4j:*</exclude>
                                    <exclude>org.apache.hadoop:*</exclude>
                                </excludes>
                            </artifactSet>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. -->
                                    <!-- 打包时不复制META-INF下的签名文件，避免报非法签名文件的SecurityExceptions异常-->
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>

                            <transformers combine.children="append">
                                <!-- The service transformer is needed to merge META-INF/services files -->
                                <!-- connector和format依赖的工厂类打包时会相互覆盖，需要使用ServicesResourceTransformer解决-->
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

5.ODS层——OdsApp

package com.atguigu.tms.realtime.app.ods;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.tms.realtime.utils.CreateEnvUtil;
import com.atguigu.tms.realtime.utils.KafkaUtil;
import com.esotericsoftware.minlog.Log;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * ODS数据的采集
 */
public class OdsApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.获取流处理环境并指定检查点
        StreamExecutionEnvironment env = CreateEnvUtil.getStreamEnv(args);
        env.setParallelism(4);

        // TODO 2.使用FlinkCDC从Mysql中读取数据-事实数据-保存到kafka
        String dwdOption = "dwd";
        String dwdServerId = "6030";
        String dwdSourceName = "ods_app_dwd_source";
        mysqlToKafka(dwdOption, dwdServerId, dwdSourceName, env, args);

        // TODO 3.使用FlinkCDC从Mysql中读取数据-维度数据-保存到kafka
        String realtimeOption = "realtime_dim";
        String realtimeServerId = "6040";
        String realtimeSourceName = "ods_app_realtimeDim_source";
        mysqlToKafka(realtimeOption, realtimeServerId, realtimeSourceName, env, args);

        env.execute();
    }

    public static void mysqlToKafka(String option, String serverId, String sourceName, StreamExecutionEnvironment env, String[] args) {
        // TODO 1.使用FlinkCDC从Mysql中读取数据
        MySqlSource<String> mysqlSource = CreateEnvUtil.getMysqlSource(option, serverId, args);

        SingleOutputStreamOperator<String> strDS = env.fromSource(mysqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), sourceName)
                .setParallelism(1)// 并行度设置为1的原因是防止乱序
                .uid(option + sourceName);

        // TODO 2.简单的ETL
        SingleOutputStreamOperator<String> processDS = strDS.process(new ProcessFunction<String, String>() {
            @Override
            public void processElement(String jsonStr, ProcessFunction<String, String>.Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                try {
                    // 将json字符串转为json对象
                    JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                    // after属性不为空，并且不是删除
                    if (jsonObj.getJSONObject("after") != null && !"d".equals(jsonObj.getString("op"))) {
                        // 为了防止歧义，将ts_ms字段改为ts
                        Long tsMs = jsonObj.getLong("ts_ms");
                        jsonObj.put("ts", tsMs);
                        jsonObj.remove("ts_ms");// 移除原来的ts_ms字段
                        // 符合条件以后，向下传递之前先将json对象转为json字符串
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    Log.error("从Flink-CDC得到的数据不是一个标准的json格式");
                }

            }
        }).setParallelism(1);// 防止乱序

        // TODO 3.按照主键进行分许，避免出现乱序，主键就是after下的id字段
        KeyedStream<String, String> keyedDS = processDS.keyBy(new KeySelector<String, String>() {
            @Override
            public String getKey(String jsonStr) throws Exception {
                // 获取当前的key
                // 流中的字符串转为json对象
                JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                return jsonObj.getJSONObject("after").getString("id");
            }
        });

        //  TODO 4.将数据写到kafka主题中
                keyedDS.sinkTo(KafkaUtil.getKafkaSink("tms_ods", sourceName + "_transPre", args))
                .uid(option + "_ods_app_sink");
    }
}

6.环境入口类——CreateEnvUtil

package com.atguigu.tms.realtime.utils;

import com.esotericsoftware.minlog.Log;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSourceBuilder;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.hadoop.yarn.webapp.hamlet2.Hamlet;
import org.apache.kafka.connect.json.DecimalFormat;
import org.apache.kafka.connect.json.JsonConverterConfig;

import java.util.HashMap;

/**
 * 获取执行环境
 * flinkCDC读取mysqlSource的原因是将自己伪装成从机
 */
public class CreateEnvUtil {
    //获取流处理环境
    public static StreamExecutionEnvironment getStreamEnv(String[] args) {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(60000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点的超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(120000L);
        //2.3 设置job取消之后 检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间的最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(30000L);
        //2.5 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(1), Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/tms/ck");
        //2.7 设置操作hdfs的用户
        //获取命令行参数
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        String hdfsUserName = parameterTool.get("hadoop-user-name", "atguigu");
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", hdfsUserName);
        return env;
    }

    //获取MySqlSource
    public static MySqlSource<String> getMysqlSource(String option, String serverId, String[] args) {
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        String mysqlHostname = parameterTool.get("mysql-hostname", "hadoop102");
        int mysqlPort = Integer.valueOf(parameterTool.get("mysql-port", "3306"));
        String mysqlUsername = parameterTool.get("mysql-username", "root");
        String mysqlPasswd = parameterTool.get("mysql-passwd", "root");
        option = parameterTool.get("start-up-options", option);
        // serverId是对服务器节点进行标记
        serverId = parameterTool.get("server-id", serverId);

        // 创建配置信息 Map 集合，将 Decimal 数据类型的解析格式配置 k-v 置于其中
        HashMap config = new HashMap<>();
        config.put(JsonConverterConfig.DECIMAL_FORMAT_CONFIG, DecimalFormat.NUMERIC.name());
        // 将前述 Map 集合中的配置信息传递给 JSON 解析 Schema，该 Schema 将用于 MysqlSource 的初始化
        JsonDebeziumDeserializationSchema jsonDebeziumDeserializationSchema =
                new JsonDebeziumDeserializationSchema(false, config);

        MySqlSourceBuilder<String> builder = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname(mysqlHostname)
                .port(mysqlPort)
                .username(mysqlUsername)
                .password(mysqlPasswd)
                .deserializer(jsonDebeziumDeserializationSchema);

        // 读取的数据可能是维度或事实，需要通过标记来区分，从而对不同类型的数据进不同的处理
        switch (option) {
            // 读取事实数据
            case "dwd":
                String[] dwdTables = new String[]{
                        "tms.order_info",
                        "tms.order_cargo",
                        "tms.transport_task",
                        "tms.order_org_bound"};// 只读取这4个事实表
                return builder
                        .databaseList("tms")
                        .tableList(dwdTables)
                        .startupOptions(StartupOptions.latest())// 表示从mysql的binlog最新位置读取最新的数据
                        .serverId(serverId)
                        .build();
            // 读取维度数据
            case "realtime_dim":
                String[] realtimeDimTables = new String[]{
                        "tms.user_info",
                        "tms.user_address",
                        "tms.base_complex",
                        "tms.base_dic",
                        "tms.base_region_info",
                        "tms.base_organ",
                        "tms.express_courier",
                        "tms.express_courier_complex",
                        "tms.employee_info",
                        "tms.line_base_shift",
                        "tms.line_base_info",
                        "tms.truck_driver",
                        "tms.truck_info",
                        "tms.truck_model",
                        "tms.truck_team"};// 读取维度数据表15张
                return builder
                        .databaseList("tms")
                        .tableList(realtimeDimTables)
                        .startupOptions(StartupOptions.initial())// 表示在第一次启动时对监控的数据库表执行初始快照，并继续读取最新的binlog。
                        .serverId(serverId)
                        .build();
            case "config_dim":
                return builder
                        .databaseList("tms_config")
                        .tableList("tms_config.tms_config_dim")
                        .startupOptions(StartupOptions.initial())
                        .serverId(serverId)
                        .build();
        }

        Log.error("不支持的操作类型！");
        return null;
    }
}

7.kafka工具类——KafkaUtil

package com.atguigu.tms.realtime.utils;

import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetResetStrategy;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import java.io.IOException;

/**
 * 操作Kafka的工具类
 */
public class KafkaUtil {
    private static final String KAFKA_SERVER = "hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092";

    // 获取kafkaSink的方法                                       事务id的前缀
    public static KafkaSink<String> getKafkaSink(String topic, String transIdPrefix, String[] args) {
        // 使用args参数的原因是为了从外部获取参数。在Java中，args是一个命令行参数数组，当你在命令行中运行Java程序时，你可以通过在命令行中输入参数来传递数据给程序。
        // 将命令行参数对象封装为 ParameterTool 类对象
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);

        // 提取命令行传入的 key 为 topic 的配置信息，并将默认值指定为方法参数 topic
        // 当命令行没有指定 topic 时，会采用默认值
        topic = parameterTool.get("topic", topic);
        // 如果命令行没有指定主题名称且默认值为 null 则抛出异常
        if (topic == null) {
            throw new IllegalArgumentException("主题名不可为空：命令行传参为空且没有默认值!");
        }

        // 获取命令行传入的 key 为 bootstrap-servers 的配置信息，并指定默认值
        String bootstrapServers = parameterTool.get("bootstrap-severs", KAFKA_SERVER);
        // 获取命令行传入的 key 为 transaction-timeout 的配置信息，并指定默认值
        String transactionTimeout = parameterTool.get("transaction-timeout", 15 * 60 * 1000 + "");

        KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
                .setBootstrapServers(bootstrapServers)
                .setRecordSerializer(KafkaRecordSerializationSchema.builder()
                        .setTopic(topic)
                        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                        .build()
                )
                .setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
                .setTransactionalIdPrefix(transIdPrefix)
                .setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, transactionTimeout)
                .build();
        return kafkaSink;
    }

    // 使用这个就只需要传入topic和args即可
    public static KafkaSink<String> getKafkaSink(String topic, String[] args) {
        return getKafkaSink(topic, topic + "_trans", args);
    }
}

8.启动集群项目

开启消费者，然后启动java项目即可

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/206345.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

王道数据结构课后代码题p40 4.在带头结点的单链表L中删除一个最小值结点的高效算法（假设最小值唯一） （c语言代码实现）

王道数据结构课后代码题p40 4.在带头结点的单链表L中删除一个最小值结点的高效算法（假设最小值唯一） （c语言代码实现）

本题代码为 void deletemin(linklist* L)//找到最小值并删除 {lnode* p (*L)->next, * pre *L;lnode* s p,*sprepre;while (p ! NULL)//找到最小值{if (p->data < s->data){s p;spre pre;}p p->next;pre pre->next;}p s->next;spre->next p;…
阅读更多...
「黄钊的AI日报·第二季」早鸟票，最后48小时~

「黄钊的AI日报·第二季」早鸟票，最后48小时~

每天5条AI内容点&#xff1a;不是新闻汇总&#xff0c;而是站在11年AI产品经理的视角&#xff0c;将原AI信息中的干货认知&#xff0c;提炼成我自己的文字、展示“what I see”。 做社群“AI产品经理大本营”6年以来&#xff0c;我都是在非常用心的输出AI干货&#xff1b;这份“…
阅读更多...
时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果 基本介绍 时间卷积网络，TCN。 利用CNN技术处理时间序列数据。 卷基础层有三种，第一种是一维CNN，用于输…
阅读更多...
Python语言学习笔记之七（JOSN应用）

Python语言学习笔记之七（JOSN应用）

本课程对于有其它语言基础的开发人员可以参考和学习&#xff0c;同时也是记录下来&#xff0c;为个人学习使用&#xff0c;文档中有此不当之处&#xff0c;请谅解。 1、认识Json JSON (JavaScript Obiect Notation)是一种轻量级的数据交换格式&#xff0c;它是ECMAScript的一…
阅读更多...
python高级练习题库实验1（A）部分

python高级练习题库实验1（A）部分

文章目录 题目1代码实验结果题目2代码实验结果题目3代码实验结果题目4代码实验结果题目总结题目1 输入一个整数，用于控制输出*的个数，输入日期，按照特定格式输出 研究下面的例子，并编写一个与这些例子完全相同的程序。 代码 import datetime# ask user for length of b…
阅读更多...
ZPLPrinter Emulator SDK for .NET 6.0.23.1123​ Crack

ZPLPrinter Emulator SDK for .NET 6.0.23.1123​ Crack

ZPLPrinter Emulator SDK for .NET 适用于 .NET 的 ZPLPrinter 仿真器 SDK 允许您通过编写 C# 或VB.NET 代码针对任何 .NET Framework、.NET CORE、旧版 ASP.NET MVC 和 CORE、Xamarin、Mono 和通用 Windows 平台 (UWP) 作业。 适用于 .NET 的 ZPLPrinter 仿真器 SDK 允许您将…
阅读更多...
ubuntu0.22.04.1安装mysql8.0及root密码注意

ubuntu0.22.04.1安装mysql8.0及root密码注意

先看一下你的安装包是什么版本 apt list |grep mysql基本都是默认的8.0版本&#xff0c;然后安装&#xff1a; apt-get install mysql-server-8.0安装以后 &#xff0c;mysql默认启动&#xff1b; 一般root 是没有密码的&#xff0c;在本地直接回车登录 我们看一下密码插件 …
阅读更多...
Kubernetes（K8s）_15_CNI

Kubernetes（K8s）_15_CNI

Kubernetes&#xff08;K8s&#xff09;_15_CNI CNI网络模型UnderlayMAC VLANIP VLANDirect Route OverlayVXLAN CNI插件FlannelCalico CNI配置内置实现 CNI CNI(Container Network Interface): 实现容器网络连接的规范 Kubernetes将网络通信可分为: Pod内容器、Pod、Pod与Se…
阅读更多...
一个菜单两个二级路由的搭建

一个菜单两个二级路由的搭建

效果如下&#xff0c;而且这是最上方的菜单&#xff0c;需要进入以后重定向。 {path: /,name: HOME,component: ConsoleLayout, //这里也有router-viewmeta: {menu: false},redirect: {name: ManagerList},children: [{path: /rightsManage,name: RightsManage,component: () &…
阅读更多...
【刷题笔记】串联所有单词的子串||暴力通过||滑动窗口

【刷题笔记】串联所有单词的子串||暴力通过||滑动窗口

串联所有单词的子串 1 题目描述 https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/ 给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。 s 中的 串联子串 是指一个包含 words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。 …
阅读更多...
EasyMicrobiome-易扩增子、易宏基因组等分析流程依赖常用软件、脚本文件和数据库注释文件

EasyMicrobiome-易扩增子、易宏基因组等分析流程依赖常用软件、脚本文件和数据库注释文件

啥也不说了&#xff0c;这个好用&#xff0c;给大家推荐&#xff1a;YongxinLiu/EasyMicrobiome (github.com) 大家先看看引用文献吧&#xff0c;很有用&#xff1a;https://doi.org/10.1002/imt2.83 还有这个&#xff0c;后面马上介绍&#xff1a;YongxinLiu/EasyAmplicon: E…
阅读更多...
将项目放到gitee上

将项目放到gitee上

参考 将IDEA中的项目上传到Gitee仓库中_哔哩哔哩_bilibili 如果cmd运行ssh不行的话&#xff0c;要换成git bash 如果初始化后的命令用不了&#xff0c;直接用idea项放右键&#xff0c;用git工具操作
阅读更多...
【Linux】进程控制--进程创建/进程终止/进程等待/进程程序替换/简易shell实现

【Linux】进程控制--进程创建/进程终止/进程等待/进程程序替换/简易shell实现

文章目录 一、进程创建1.fork函数2.fork函数返回值3.写时拷贝4.fork常规用法5.fork调用失败的原因 二、进程终止1.进程退出码2.进程退出场景3.进程常见退出方法 三、进程等待1.为什么要进行进程等待2.如何进行进程等待1.wait方法2.waitpid方法3.获取子进程status4.进程的阻塞等…
阅读更多...
【双向链表的实现】

【双向链表的实现】

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 1. 双向链表的结构 2. 双向链表的实现 2.1 头文件 ——双向链表的创建及功能函数的定义 2.2 源文件 ——双向链表的功能函数的实现 2.3 源文件 ——双向链表功能的…
阅读更多...
计算机网络：应用层（下篇）

计算机网络：应用层（下篇）

文章目录 前言一 、电子邮件&#xff08;Email&#xff09;1.邮件服务器2.SMTP[RFC 2821]3.邮件报文格式4.邮件访问协议 二、DNS&#xff08;域名系统&#xff09;1.DNS的历史2.DNS总体思路和目标&#xff08;1&#xff09;问题1&#xff1a;DNS名字空间&#xff08;2&#xff…
阅读更多...
(项目已开源)社区求助 哪位大佬能不能帮我 将box1 audio 和 box2 slider滑块 和 box3 歌词滚动区域 进行联动

(项目已开源)社区求助 哪位大佬能不能帮我 将box1 audio 和 box2 slider滑块 和 box3 歌词滚动区域 进行联动

(项目已开源)社区求助 哪位大佬能不能帮我 将box1 audio 和 box2 slider滑块 和 box3 歌词滚动区域 进行联动 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/16lpEW6L5jrHfhsG7EXocLw?pwdkryy 提取码&#xff1a;kryy <!--社区求助 哪位大佬能不能帮我 将box1 audio 和 box2 s…
阅读更多...
rest_framework_django 学习笔记二（视图路由）

rest_framework_django 学习笔记二（视图路由）

rest_framework_django 学习笔记二&#xff08;视图路由&#xff09; rest_framwork_django学习笔记一(序列化器) 一、rest framework 中Request 与 Response 1、Request REST framework 传入视图的request对象不再是Django默认的HttpRequest对象&#xff0c;二是REST Fame…
阅读更多...
Git常用命令#切换分支

Git常用命令#切换分支

要在 Git 中切换分支&#xff0c;你可以使用 git checkout 命令。 a.创建新分支并切换到该分支 如果你想要创建一个新分支并立即切换到该分支&#xff0c;可以使用以下命令&#xff1a; git checkout -b 新分支名这会创建一个名为 新分支名 的新分支&#xff0c;并将你的工作目…
阅读更多...
OSEK OS任务调度的底层逻辑

OSEK OS任务调度的底层逻辑

先参考 FreeRTOS的任务触发底层逻辑 简述RTOS任务调度底层逻辑 AUTOSAR-OS的调度机制-调度表&#xff08;没理解透&#xff0c;继续更新&#xff09; OSEK与FreeRTOS在任务调度上最大的区别在于&#xff0c;FreeRTOS是基于全抢占任务调度和时间片轮转调度机制&#xff0c;具有…
阅读更多...
（一）C语言概述

（一）C语言概述

文章目录 一、C语言1、计算机结构组成 二、第一个C语言程序&#xff1a;hello world1、编写C语言代码&#xff1a;hello.c2、通过gcc编译C代码&#xff08;1&#xff09;gcc编译器介绍&#xff08;2&#xff09;Window平台中gcc环境配置 3、代码分析&#xff08;1&#xff09;#…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站