大数据环境搭建@Hive编译

Hive3.1.3编译

  • 1.编译原因
    • 1.1Guava依赖冲突
    • 1.2开启MetaStore后运行有StatsTask报错
    • 1.3Spark版本过低
  • 2.环境部署
    • 2.1jdk安装
    • 2.2maven部署
    • 2.3安装图形化桌面
    • 2.4安装Git
    • 2.5安装IDEA
  • 3.拉取Hive源码
  • 4.Hive源码编译
    • 4.1环境测试
      • 1.测试方法——编译
      • 2.问题及解决方案
        • 💥问题1:下载不到 pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde.jar
        • 💥问题2:阿里云镜像没有被使用
        • 💥问题3:jdk版本冲突,<2.环境部署>做的不细致
    • 4.2解决Guava版本冲突问题
      • 1.修改内容
      • 2.问题及解决方案
        • 💥问题1:`Futures.addCallback()`方法27.0-jre中3个参数,19.0中2个参数
        • 💥问题2:Iterators的 `emptyIterator` 方法过时了
    • 4.3开启MetaStore之后StatsTask报错
      • 1.修改内容
      • 2.问题及解决方案
        • 💥问题1:cherry-pick失败
    • 4.4Spark兼容问题
      • 1.修改内容
      • 2.问题及解决方案
        • 💥问题1:SparkCounter中方法过时,需要替换
        • 💥问题2:ShuffleWriteMetrics中方法过时,需要替换
        • 💥问题3:TestStatsUtils中方法过时,需要替换
    • 4.5编译成功

各组件版本选择:
hadoop-3.3.2
hive-3.1.3
spark-3.3.4 Scala version 2.12.15 (spark-3.3.4依赖hadoop-3.3.2)

1.编译原因

1.1Guava依赖冲突

tail -200 /tmp/root/hive.log > /home/log/hive-200.log

hive的github地址

https://github.com/apache/hive

查询guava依赖

https://github.com/apache/hive/blob/rel/release-3.1.3/pom.xml
<guava.version>19.0</guava.version>

hadoop的github地址

https://github.com/apache/hadoop

查询guava依赖

https://github.com/apache/hadoop/blob/rel/release-3.3.2/hadoop-project/pom.xml
<guava.version>27.0-jre</guava.version>

1.2开启MetaStore后运行有StatsTask报错

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.StatsTask
MapReduce Jobs Launched: 

1.3Spark版本过低

Hive3.1.3默认支持Spark2.3.0,版本过低很多新的高效方法都没用到,所以替换为spark-3.3.4(Hadoop3.3.2支持的最高spark版本)

<spark.version>2.3.0</spark.version>

2.环境部署

2.1jdk安装

已安装1.8版本

(base) [root@bigdata01 opt]# java -version
java version "1.8.0_301"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_301-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.301-b09, mixed mode)

2.2maven部署

下载3.6.3安装包 https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.6.3/binaries/

(base) [root@bigdata01 ~]# cd /opt
(base) [root@bigdata01 opt]# tar -zxvf apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz
(base) [root@bigdata01 opt]# mv apache-maven-3.6.3 maven
(base) [root@bigdata01 opt]# vim /etc/profile
# 增加MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/maven
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH
(base) [root@bigdata01 opt]# source /etc/profile

监测 maven 是否安装成功

(base) [root@bigdata01 opt]# mvn -version
Apache Maven 3.6.3 ()
Maven home: /opt/maven
Java version: 1.8.0_301, vendor: Oracle Corporation, runtime: /opt/jdk/jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "4.18.0-365.el8.x86_64", arch: "amd64", family: "unix"

配置仓库镜像,阿里云公共仓库

vim /opt/maven/conf/settings.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0"
          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0 http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd">
  <localRepository>/repo</localRepository>
  <mirrors>
	<mirror>
		<id>aliyunmaven</id>
		<mirrorOf>central</mirrorOf>
		<name>阿里云公共仓库</name>
		<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
	</mirror>
  </mirrors>
</settings>

2.3安装图形化桌面

采用带图形界面的Centos,卸载多余的jdk,避免版本冲突。这里的操作非常重要,不处理会报稀奇古怪的错误。例如:Fatal error compiling: 无效的目标发行版: 1.11 ,报错java1.11没有这个版本,即使升了java11也没有用。

找到多余安装的jdk

(base) [root@bigdata01 ~]# yum list installed |grep jdk
copy-jdk-configs.noarch                            4.0-2.el8                                                  @appstream        
java-1.8.0-openjdk.x86_64                          1:1.8.0.362.b08-3.el8                                      @appstream        
java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64                    1:1.8.0.362.b08-3.el8                                      @appstream        
java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64                 1:1.8.0.362.b08-3.el8                                      @appstream

卸载多余安装的jdk

(base) [root@bigdata01 ~]# yum remove -y copy-jdk-configs.noarch java-1.8.0-openjdk.x86_64 java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64

验证当前的jdk

(base) [root@bigdata01 ~]# java -version
java version "1.8.0_301"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_301-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.301-b09, mixed mode)

2.4安装Git

安装第三方仓库

(base) [root@bigdata01 opt]# yum install https://repo.ius.io/ius-release-el7.rpm https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm

在这里插入图片描述

安装Git

(base) [root@bigdata01 opt]# yum install -y git

git版本检查

(base) [root@bigdata01 ~]# git -v
git version 2.43.0

2.5安装IDEA

https://download.jetbrains.com.cn/idea/ideaIU-2021.1.3.tar.gz 下载 linux版

(base) [root@bigdata01 opt]# tar -zxvf ideaIU-2021.1.3.tar.gz

启动IDEA,启动图形化界面要在VMware中

cd /opt/idea-IU-211.7628.21
./bin/idea.sh

这里试用30天

在这里插入图片描述

配置 maven,settings.xml中已配置阿里云公共仓库地址

设置 idea 快捷图标(这里的 bluetooth-sendto.desktop 是随便复制了一个,可以任意换)

(base) [root@bigdata01 bin]# cd /usr/share/applications
(base) [root@bigdata01 applications]# cp bluetooth-sendto.desktop idea.desktop
(base) [root@bigdata01 applications]# vim idea.desktop
# 删掉原有的,补充这个内容
[Desktop Entry]
Name=idea
Exec=sh /opt/idea-IU-211.7628.21/bin/idea.sh
Terminal=false
Type=Application
Icon=/opt/idea-IU-211.7628.21/bin/idea.png
Comment=idea
Categories=Application;

在这里插入图片描述

3.拉取Hive源码

Get from VCS拉取hive源码,拉取的全过程大约需要1小时
在这里插入图片描述

配置URL https://gitee.com/apache/hive.git,并设置文件地址

在这里插入图片描述

信任项目 后注意配置,这里按图填,否则容易jdk版本异常造成错误(-Xmx2048m)
在这里插入图片描述

加载hive3.1.3

在这里插入图片描述

并建立分支 slash-hive-3.1.3

在这里插入图片描述

4.Hive源码编译

4.1环境测试

1.测试方法——编译

https://hive.apache.org/development/gettingstarted/ 点击Getting Started Guide

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GettingStarted#GettingStarted-BuildingHivefromSource 点击Building Hive from Source

获得编码方式,执行在 Terminal 终端执行,运行成功的7min左右

mvn clean package -Pdist -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true

2.问题及解决方案

💥问题1:下载不到 pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde.jar

[ERROR] Failed to execute goal on project hive-upgrade-acid: Could not resolve dependencies for project org.apache.hive:hive-upgrade-acid:jar:3.1.3

Downloading from conjars: http://conjars.org/repo/org/pentaho/pentaho-aggdesigner-algorithm/5.1.5-jhyde/pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde.pom 下载不到 pentaho-aggdesigner-algorithm-5.1.5-jhyde.jar

这个问题是一个已知问题,它是由于Pentaho公司的Maven存储库服务器已被永久关闭,所以无法从该仓库获取它的依赖项导致的。

解决方案,先修改 /opt/maven/conf/setting.xml 文件如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0 http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd">
	<localRepository>/repo</localRepository>

	<mirrors>
	<!-- 添加这个镜像仓库在阿里云公共仓库前面 -->
	<mirror>
		<id>aliyunmaven</id>
		<mirrorOf>*</mirrorOf>
		<name>spring-plugin</name>
		<url>https://maven.aliyun.com/repository/spring-plugin</url>
	</mirror>
	<mirror>
		<id>aliyunmaven</id>
		<mirrorOf>central</mirrorOf>
		<name>阿里云公共仓库</name>
		<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
		</mirror>
	</mirrors>
</settings>

成功下载 /org/pentaho/ 相关内容后再改回去!!!!

💥问题2:阿里云镜像没有被使用

[ERROR] Failed to execute goal on project hive-upgrade-acid: Could not resolve dependencies for project org.apache.hive:hive-upgrade-acid:jar:3.1.3

Downloading from conjars: https://maven.glassfish.org/content/groups/glassfish/asm/asm/3.1/asm-3.1.jar 下载不到 asm-3.1.jar

修改/opt/maven/conf/settings.xml文件,之前的阿里云镜像没有被使用。复制如下内容,覆盖整个settings.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0 http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd">
<localRepository>/repo</localRepository>
<mirrors>
	<mirror>
		<id>aliyunmaven</id>
		<mirrorOf>central</mirrorOf>
		<name>阿里云公共仓库</name>
		<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
	</mirror>
</mirrors>
</settings>

配置后重启服务,阿里云镜像被成功使用

💥问题3:jdk版本冲突,<2.环境部署>做的不细致

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.5.1:compile (default-compile) on project hive-upgrade-acid: Fatal error compiling: 无效的目标发行版: 1.11 -> [Help 1]

报这个错误是jdk版本冲突了,Linux版尽管 java -version 都显示了 1.8版本,但图形化、IDEA没做处理就会有很多jdk存在,需要做的就是重新做<2.环境部署><3.拉取Hive源码>

4.2解决Guava版本冲突问题

1.修改内容

修改pom.xml中的guava.version的版本为 27.0-jre

# 原来版本
<guava.version>19.0</guava.version>
# 修改后版本
<guava.version>27.0-jre</guava.version>

修改版本后执行编译 mvn clean package -Pdist -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true

结果保存:/home/slash/hive/packaging/target/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

2.问题及解决方案

💥问题1:Futures.addCallback()方法27.0-jre中3个参数,19.0中2个参数
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.6.1:compile (default-compile) on project hive-llap-common: Compilation failure: Compilation failure: 
[ERROR] /home/slash/hive/llap-common/src/java/org/apache/hadoop/hive/llap/AsyncPbRpcProxy.java:[173,16] 无法将类 com.google.common.util.concurrent.Futures中的方法 addCallback应用到给定类型;
[ERROR]   需要: com.google.common.util.concurrent.ListenableFuture<V>,com.google.common.util.concurrent.FutureCallback<? super V>,java.util.concurrent.Executor
[ERROR]   找到: com.google.common.util.concurrent.ListenableFuture<U>,org.apache.hadoop.hive.llap.AsyncPbRpcProxy.ResponseCallback<U>
[ERROR]   原因: 无法推断类型变量 V
[ERROR]     (实际参数列表和形式参数列表长度不同)

修改 Futures.addCallback(),为其增加第3个参数,MoreExecutors.directExecutor(),这个修改大概15处,方法相同

// 原来的
@VisibleForTesting
      <T extends Message , U extends Message> void submitToExecutor(
          CallableRequest<T, U> request, LlapNodeId nodeId) {
        ListenableFuture<U> future = executor.submit(request);
        Futures.addCallback(future, new ResponseCallback<U>(
            request.getCallback(), nodeId, this));
      }

// 修改后的
@VisibleForTesting
      <T extends Message , U extends Message> void submitToExecutor(
          CallableRequest<T, U> request, LlapNodeId nodeId) {
        ListenableFuture<U> future = executor.submit(request);
        Futures.addCallback(future, new ResponseCallback<U>(
            request.getCallback(), nodeId, this),MoreExecutors.directExecutor());
      }

过程中如果出现 ”找不到MoreExecutors方法“的问题可以手动 import 这个方法,具体方法可以拷贝其他文件中的 import
在这里插入图片描述

💥问题2:Iterators的 emptyIterator 方法过时了
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.6.1:compile (default-compile) on project hive-druid-handler: Compilation failure
[ERROR] /home/slash/hive/druid-handler/src/java/org/apache/hadoop/hive/druid/serde/DruidScanQueryRecordReader.java:[46,61] <T>emptyIterator()在com.google.common.collect.Iterators中不是公共的; 无法从外部程序包中对其进行访问

修改Iterators中的emptyIterator方法

# org.apache.hadoop.hive.druid.serde.DruidScanQueryRecordReader
# 原始代码
  private Iterator<List<Object>> compactedValues = Iterators.emptyIterator();
# 修改后代码
  private Iterator<List<Object>> compactedValues = ImmutableSet.<List<Object>>of().iterator();

在这里插入图片描述

4.3开启MetaStore之后StatsTask报错

1.修改内容

# 错误信息
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.StatsTask
MapReduce Jobs Launched: 

# 错误日志 /tmp/root/hive.log
exec.StatsTask: Failed to run stats task
org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: org.apache.thrift.transport.TTransp
ortException

错误分析见 https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-19316

IDEA点击 Cherry-pick,将StatsTask fails due to ClassCastException的补丁合并到当前分支

在这里插入图片描述

修改版本后执行编译 mvn clean package -Pdist -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true

结果保存:/home/slash/hive/packaging/target/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

2.问题及解决方案

💥问题1:cherry-pick失败

Cherry-pick failed
3d21bc38 HIVE-19316: StatsTask fails due to ClassCastException (Jaume Marhuenda, reviewed by Jesus Camacho Rodriguez)
Committer identity unknown
*** Please tell me who you are.
Run
git config --global user.email “you@example.com”
git config --global user.name “Your Name”
to set your account’s default identity.
Omit --global to set the identity only in this repository.
unable to auto-detect email address (got ‘root@bigdata01.(none)’)

需要提交修复的版本信息

Cherry-pick failed

3d21bc38 HIVE-19316: StatsTask fails due toClassCastException (Jaume Marhuenda, reviewedby Jesus Camacho Rodriguez)your local changes would be overwritten bycherry-pick.hint: commit your changes or stash them toproceed.cherry-pick failed

工作目录中已经存在一些未提交的更改。git 不允许在未提交更改的情况下进行 cherry-pick

# 提交修复的版本信息
git config --global user.email "写个邮箱地址"
git config --global user.name "slash"

# 添加并commit提交
git add .
git commit -m "resolve conflict  guava"

4.4Spark兼容问题

1.修改内容

修改pom.xml中的 spark.version、scala.version、hadoop.version

<!-- 原始代码 -->
<spark.version>2.3.0</spark.version>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<scala.version>2.11.8</scala.version>

<!-- 修改后代码 -->
<spark.version>3.3.4</spark.version>
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
<scala.version>2.12.15</scala.version>

spark中消除部分hadoop依赖,hive3.1.3依赖的是hadoop3.1.0,不同于spark-3.3.4依赖hadoop3.3.2,不用改hive pom的hadoop依赖

<!-- 修改后代码 -->
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<exclusions>
    <exclusion>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-core</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client-api</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client-runtime</artifactId>
    </exclusion>
</exclusions>

2.问题及解决方案

💥问题1:SparkCounter中方法过时,需要替换
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.6.1:compile (default-compile) on project hive-spark-client: Compilation failure: Compilation failure: 
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/counter/SparkCounter.java:[22,24] 找不到符号
[ERROR]   符号:   类 Accumulator
[ERROR]   位置: 程序包 org.apache.spark
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/counter/SparkCounter.java:[23,24] 找不到符号
[ERROR]   符号:   类 AccumulatorParam
[ERROR]   位置: 程序包 org.apache.spark
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/counter/SparkCounter.java:[30,11] 找不到符号
[ERROR]   符号:   类 Accumulator
[ERROR]   位置: 类 org.apache.hive.spark.counter.SparkCounter
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/counter/SparkCounter.java:[91,41] 找不到符号
[ERROR]   符号:   类 AccumulatorParam
[ERROR]   位置: 类 org.apache.hive.spark.counter.SparkCounter

移除无用的方法,并修改相关内容,最终结果如下

/*
 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
 * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
 * distributed with this work for additional information
 * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
 * to you under the Apache License, Version 2.0 (the
 * "License"); you may not use this file except in compliance
 * with the License.  You may obtain a copy of the License at
 * <p/>
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 * <p/>
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
package org.apache.hive.spark.counter;

import java.io.Serializable;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;

public class SparkCounter implements Serializable {

  private String name;
  private String displayName;
  private LongAccumulator accumulator;

  // Values of accumulators can only be read on the SparkContext side. This field is used when
  // creating a snapshot to be sent to the RSC client.
  private long accumValue;

  public SparkCounter() {
    // For serialization.
  }

  private SparkCounter(
      String name,
      String displayName,
      long value) {
    this.name = name;
    this.displayName = displayName;
    this.accumValue = value;
  }

  public SparkCounter(
    String name,
    String displayName,
    String groupName,
    long initValue,
    JavaSparkContext sparkContext) {

    this.name = name;
    this.displayName = displayName;
    String accumulatorName = groupName + "_" + name;
    this.accumulator = sparkContext.sc().longAccumulator(accumulatorName);
    this.accumulator.setValue(initValue);
  }

  public long getValue() {
    if (accumulator != null) {
      return accumulator.value();
    } else {
      return accumValue;
    }
  }

  public void increment(long incr) {
    accumulator.add(incr);
  }

  public String getName() {
    return name;
  }

  public String getDisplayName() {
    return displayName;
  }

  public void setDisplayName(String displayName) {
    this.displayName = displayName;
  }

  SparkCounter snapshot() {
    return new SparkCounter(name, displayName, accumulator.value());
  }

}
💥问题2:ShuffleWriteMetrics中方法过时,需要替换
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.6.1:compile (default-compile) on project hive-spark-client: Compilation failure: Compilation failure: 
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/client/metrics/ShuffleWriteMetrics.java:[50,39] 找不到符号
[ERROR]   符号:   方法 shuffleBytesWritten()
[ERROR]   位置: 类 org.apache.spark.executor.ShuffleWriteMetrics
[ERROR] /home/slash/hive/spark-client/src/main/java/org/apache/hive/spark/client/metrics/ShuffleWriteMetrics.java:[51,36] 找不到符号
[ERROR]   符号:   方法 shuffleWriteTime()
[ERROR]   位置: 类 org.apache.spark.executor.ShuffleWriteMetrics

修改相关方法

// 原始代码
public ShuffleWriteMetrics(TaskMetrics metrics) {
    this(metrics.shuffleWriteMetrics().shuffleBytesWritten(),
      metrics.shuffleWriteMetrics().shuffleWriteTime());
  }
    
    
// 修改后
public ShuffleWriteMetrics(TaskMetrics metrics) {
    this(metrics.shuffleWriteMetrics().bytesWritten(),
      metrics.shuffleWriteMetrics().writeTime());
  }
💥问题3:TestStatsUtils中方法过时,需要替换
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.6.1:testCompile (default-testCompile) on project hive-exec: Compilation failure
[ERROR] /home/slash/hive/ql/src/test/org/apache/hadoop/hive/ql/stats/TestStatsUtils.java:[34,39] 程序包org.spark_project.guava.collect不存在

修改相关方法

// 原始代码
import org.spark_project.guava.collect.Sets;

// 修改后
import org.sparkproject.guava.collect.Sets;

4.5编译成功

mvn clean package -Pdist -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true

Hive3.1.3-spark-3.3.4-hadoop-3.3.2编译成功,结果保存:/home/slash/hive/packaging/target/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

在这里插入图片描述


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RabbitMQ python第三方库pika应用入门实践

1. RabbitMQ简介 RabbitMQ是一个可靠、高效的开源消息代理服务器&#xff0c;基于AMQP协议。它具备以下特点&#xff1a; 可以支持多种消息协议&#xff0c;如AMQP、STOMP和MQTT等。提供了持久化、可靠性和灵活的路由等功能。支持消息的发布和订阅模式。具备高可用性和可扩展…

天才程序员周弈帆 | Stable Diffusion 解读(一):回顾早期工作

本文来源公众号“天才程序员周弈帆”&#xff0c;仅用于学术分享&#xff0c;侵权删&#xff0c;干货满满。 原文链接&#xff1a;Stable Diffusion 解读&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;回顾早期工作 在2022年的这波AI绘画浪潮中&#xff0c;Stable Diffusion无疑是最…

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【启明智显彩屏应用】Model3A 7寸触摸彩屏AGV小车应用方案

一、AGV小车概述 &#xff08;一&#xff09;介绍 自动导向车(Automated Guided Vehicle&#xff0c;简称AGV)&#xff0c;也称为自动导向搬运车、自动引导搬运车。AGV广泛应用在自动化的生产当中&#xff0c;大大节约劳动力和提高生产效率。 &#xff08;二&#xff09;现状…

调试环境搭建(Redis 6.X 版本)

今儿&#xff0c;我们来搭建一个 Redis 调试环境&#xff0c;目标是&#xff1a; 启动 Redis Server &#xff0c;成功断点调试 Server 的启动过程。使用 redis-cli 启动一个 Client 连接上 Server&#xff0c;并使用 get key 指令&#xff0c;发起一次 key 的读取。 视频可见…

170.二叉树:平衡二叉树(力扣)

代码解决 /*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr, right(nullptr) {}* Tree…

pytorch之猫狗识别项目

1. 导入资源包 资源包&#xff1a; import torchvision&#xff1a;PyTorch 提供的视觉库&#xff0c;包含了常用的计算机视觉模型架构、数据集以及图像转换工具。 from torchvision import datasets, models&#xff1a;导入 torchvision 中的 datasets 和 models 模块&#…

【NPS】微软NPS配置802.1x,验证域账号,动态分配VLAN(有线网络续篇)

继上一篇文章中成功实施了有线802.1x验证域账号并动态分配VLAN的策略之后&#xff0c;我们迎来了一个新的目标&#xff1a;在用户验证失败时&#xff0c;自动分配一个Guest VLAN&#xff0c;以确保用户至少能够访问基本的网络服务。这一改进将显著提升网络的灵活性和用户的上网…

东航携手抖音生活服务开启机票首播,推出国内、国际超值机票次卡

在民航暑运旺季到来之际&#xff0c;越来越多的用户选择提前做好旅行规划&#xff0c;囤下高性价比的出游商品。6月6日18点&#xff0c;中国东方航空&#xff08;以下简称“东航”&#xff09;将在抖音开启首次机票直播&#xff0c;推荐多款超值机票次卡及空中Wi-Fi等特色产品&…

【Python机器学习】PCA——特征提取(1)

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1、准备nodejs环境 如果没有安装&#xff0c;在网上找教程&#xff0c;安装好后&#xff0c;在控制台输入命令查看版本&#xff0c;如下就成功了 2、安装xmysql 在控制台输入 npm install -g xmysql 3、连接目标数据库 帮助如下&#xff1a; 示例&#xff1a; 目标数据库…

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2024 International Conference on Smart Finance and Financial Management 2024年智慧金融与财务管理国际会议 【会议信息】 会议简称&#xff1a;SFFM 2024 截稿时间&#xff1a;以官网为准 大会地点&#xff1a;中国广州 会议官网&#xff1a;www.iacsffm.com 会议邮箱&am…

Linux 35.5 + JetPack v5.1.3@FUEL编译安装

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Anaconda软件:安装、管理python相关包

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RPA影刀 | 变量的使用

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Java Web学习笔记25——Vue组件库Element

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