电商数据仓库

目录

1.数据仓库的数据来源为业务数据库（mysql）

初始化脚本 

2.通过sqoop将mysql中的业务数据导入到大数据平台（hive）

在hive中建立映射的数据库

 导入数据

3.通过hive进行数据计算和数据分析 形成数据报表

         补全用户信息表中的关于用户的所在国家名称,所在省份名称,所在城市名称

补全订单表中的用户名称和商品名称过滤中国用户的订单记录

计算不同城市的销售总额

提取用户浏览日志表中的商品信息 补全商品的类型再根据商品类型的不同 计算用户对于不同商品类型的浏览次数

4.再通过sqoop将数据报表导出到mysql 

5.使用FineReport制作数据报表

1.数据仓库的数据来源为业务数据库（mysql）

-- 测试sqoop是否能够连接mysql

 

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://bigdata004:3306/ --username root --password root123
初始化脚本 

init_mysql.sql  在navicat中新建查询 ，运行

-- 设置sql_mode
set sql_mode = 'NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES';

-- 创建数据库mall
create database mall;

-- 切换数据库
use mall;

-- 创建用户信息表
CREATE TABLE t_user_info(
	user_id        varchar(100) not null,
	user_name      varchar(100) not null,
	sex            varchar(10)  not null,
	age            int not null,
	country_code   varchar(100) not null,
	province_code  varchar(100) not null,
	city_code      varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建订单表
CREATE TABLE t_sale_order(
	sale_id        varchar(100) not null,
	user_id        varchar(100) not null,
	goods_id       varchar(100) not null,
	price          int not null,
	sale_count     int not null,
	total_price    int not null,
	create_time    varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建商品信息表
CREATE TABLE dim_goods_info(
	goods_id   varchar(100) not null,
	goods_name varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建国家信息表
CREATE TABLE dim_country_info(
	country_code   varchar(100) not null,
	country_name   varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建省份信息表
CREATE TABLE dim_province_info(
	province_code   varchar(100) not null,
	province_name   varchar(100) not null,
	country_code    varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建城市信息表
CREATE TABLE dim_city_info(
	city_code     varchar(100) not null,
	city_name     varchar(100) not null,
	province_code varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

-- 创建用户浏览日志表
CREATE TABLE t_access_log(
	log_str varchar(500) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';


-- 创建商品类别表
CREATE TABLE dim_goods_type(
	goods_id   varchar(100) not null,
	type_id    varchar(100) not null,
	type_name  varchar(100) not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';


-- 用户信息表插入数据
insert into t_user_info values('c001','王小名','男',22,'86','32','320100');
insert into t_user_info values('c002','李虎','男',40,'86','32','320200');
insert into t_user_info values('c003','韩静','女',26,'86','32','320600');
insert into t_user_info values('c004','董冬','男',35,'86','32','321100');
insert into t_user_info values('c005','张茗','男',21,'86','32','321200');
insert into t_user_info values('c006','张一凡','男',56,'86','32','321300');
insert into t_user_info values('c007','王花','女',20,'86','32','320100');
insert into t_user_info values('c008','刘梦','女',31,'86','32','320600');
insert into t_user_info values('u001','peter','男',30,'1','12','2233');
insert into t_user_info values('u002','rose','女',22,'1','08','2345');
insert into t_user_info values('u003','jack','男',26,'1','02','3663');
insert into t_user_info values('u004','marel','男',31,'1','11','4567');
commit;

-- 订单表插入数据
insert into t_sale_order values('s001','c002','g005',1099,1,1099,'2022-11-08 09:23:54');
insert into t_sale_order values('s002','c002','g001',3000,2,6000,'2022-11-08 10:12:36');
insert into t_sale_order values('s003','c004','g006',2899,1,2899,'2022-11-08 09:23:54');
insert into t_sale_order values('s004','u001','g001',3000,1,3000,'2022-11-08 08:01:21');
insert into t_sale_order values('s005','u002','g002',100,3,300,'2022-11-08 13:40:00');
insert into t_sale_order values('s006','c006','g009',299,1,299,'2022-11-08 08:11:20');
insert into t_sale_order values('s007','u003','g005',1099,1,1099,'2022-11-08 15:01:33');
insert into t_sale_order values('s008','c006','g004',3000,1,3000,'2022-11-08 17:08:01');
insert into t_sale_order values('s009','c005','g008',10,8,80,'2022-11-08 12:08:23');
insert into t_sale_order values('s010','c006','g002',100,1,100,'2022-11-08 22:23:14');
insert into t_sale_order values('s011','c006','g007',99,10,999,'2022-11-08 23:07:42');
insert into t_sale_order values('s012','c007','g007',99,1,99,'2022-11-08 06:51:03');
commit;

-- 商品信息表插入数据
insert into dim_goods_info values('g001','OPPO K9x 5G全网通手机');
insert into dim_goods_info values('g002','儿童历史地理大百科全书 绘本礼盒典藏全40册');
insert into dim_goods_info values('g003','欧珀莱 AUPRES 时光锁小紫钻抗皱紧实眼霜');
insert into dim_goods_info values('g004','苏泊尔(SUPOR)净水器家用超滤软水机');
insert into dim_goods_info values('g005','小米粽 平板电脑');
insert into dim_goods_info values('g006','GoPro HERO11 Black运动相机');
insert into dim_goods_info values('g007','云南实建褚橙冰糖橙');
insert into dim_goods_info values('g008','四色蓝泡泡洁厕');
insert into dim_goods_info values('g009','奥康男鞋');
commit;

-- 国家信息表插入数据
insert into dim_country_info values('1','美国');
insert into dim_country_info values('65','新加坡');
insert into dim_country_info values('81','日本');
insert into dim_country_info values('61','澳大利亚');
insert into dim_country_info values('54','阿根廷');
insert into dim_country_info values('55','巴西');
insert into dim_country_info values('45','丹麦');
insert into dim_country_info values('86','中国');
commit;

-- 省份信息表插入数据
insert into dim_province_info values('11','北京市','86');
insert into dim_province_info values('12','天津市','86');
insert into dim_province_info values('31','上海市','86');
insert into dim_province_info values('50','重庆市','86');
insert into dim_province_info values('13','河北省','86');
insert into dim_province_info values('41','河南省','86');
insert into dim_province_info values('53','云南省','86');
insert into dim_province_info values('21','辽宁省','86');
insert into dim_province_info values('23','湖南省','86');
insert into dim_province_info values('43','黑龙江省','86');
insert into dim_province_info values('34','安徽省','86');
insert into dim_province_info values('37','山东省','86');
insert into dim_province_info values('65','新疆维吾尔自治区','86');
insert into dim_province_info values('32','江苏省','86');
insert into dim_province_info values('33','浙江省','86');
insert into dim_province_info values('36','江西省','86');
commit;

-- 城市信息表插入数据
insert into dim_city_info values('320100','南京市','32');
insert into dim_city_info values('320200','无锡市','32');
insert into dim_city_info values('320300','徐州市','32');
insert into dim_city_info values('320400','常州市','32');
insert into dim_city_info values('320500','苏州市','32');
insert into dim_city_info values('320600','南通市','32');
insert into dim_city_info values('320700','连云港市','32');
insert into dim_city_info values('320800','淮安市','32');
insert into dim_city_info values('320900','盐城市','32');
insert into dim_city_info values('321000','扬州市','32');
insert into dim_city_info values('321100','镇江市','32');
insert into dim_city_info values('321200','泰州市','32');
insert into dim_city_info values('321300','宿迁市','32');
commit;

-- 用户浏览日志表插入数据
insert into t_access_log values('{"user_id": "c001","productId": "g002","productName": "儿童历史地理大百科全书 绘本礼盒典藏全40册","viewTimestamp": "2022-11-07 13:42:38"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "c006","productId": "g007","productName": "云南实建褚橙冰糖橙","viewTimestamp": "2022-11-09 01:02:18"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "c002","productId": "g001","productName": "OPPO K9x 5G全网通手机","viewTimestamp": "2022-11-07 11:02:28"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "c006","productId": "g001","productName": "OPPO K9x 5G全网通手机","viewTimestamp": "2022-11-09 13:01:05"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "c008","productId": "g005","productName": "小米粽 平板电脑","viewTimestamp": "2022-11-09 01:02:18"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "c006","productId": "g007","productName": "云南实建褚橙冰糖橙","viewTimestamp": "2022-11-09 01:02:18"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "u001","productId": "g001","productName": "OPPO K9x 5G全网通手机","viewTimestamp": "2022-11-08 08:45:00"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "u003","productId": "g005","productName": "小米粽 平板电脑","viewTimestamp": "2022-11-09 01:02:18"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "u001","productId": "g006","productName": "GoPro HERO11 Black运动相机","viewTimestamp": "2022-11-07 09:06:27"}');

insert into t_access_log values('{"user_id": "u001","productId": "g002","productName": "儿童历史地理大百科全书 绘本礼盒典藏全40册","viewTimestamp": "2022-11-09 08:02:29"}');

commit;


-- 商品类别表插入数据
insert into dim_goods_type values('g001','1','3C产品');
insert into dim_goods_type values('g002','2','书籍');
insert into dim_goods_type values('g003','3','日用品');
insert into dim_goods_type values('g004','4','家电');
insert into dim_goods_type values('g005','1','3C产品');
insert into dim_goods_type values('g006','1','3C产品');
insert into dim_goods_type values('g007','5','水果');
insert into dim_goods_type values('g008','3','日用品');
insert into dim_goods_type values('g009','6','鞋帽');
commit;

 init_result.sql

-- 设置sql_mode
set sql_mode = 'NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES';

-- 创建数据库result,并进行切换
create database result;

use result;

-- 创建城市订单总额表
CREATE TABLE t_city_sale_total(
	city_name         varchar(100) not null,
	city_total_price  int not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';


-- 创建商品类别浏览量表
CREATE TABLE t_goods_type_view_count(
	goods_type        varchar(100) not null,
	view_count        int not null
)DEFAULT CHARSET='utf8';

 数据库搭建完成

2.通过sqoop将mysql中的业务数据导入到大数据平台（hive）

在hive中建立映射的数据库

init_hive.sql  在beeline中运行

表的格式和mysql中的一一对应

--创建数据库mall_bigdata
create database if not exists mall_bigdata;

--切换数据库至mall_bigdata
use mall_bigdata;

--创建用户信息表
create table if not exists mall_bigdata.ods_user_info
(
	 user_id       STRING    comment "用户id"
	,user_name     STRING    comment "用户姓名"
	,sex           STRING    comment "性别"
	,age           INT       comment "年龄"
	,country_code  STRING    comment "国家码"
    ,province_code STRING    comment "省份码"
	,city_code     STRING    comment "城市码"
)
comment "用户信息表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;

--创建订单表
create table if not exists mall_bigdata.ods_sale_order
(
	 sale_id       STRING    comment "订单id"
	,user_id       STRING    comment "用户id"
	,goods_id      STRING    comment "商品id"
	,price         INT       comment "单价"
	,sale_count    INT       comment "购买数量"
    ,total_price   INT       comment "购买总金额"
	,create_time   STRING    comment "订单生成时间"
)
comment "销售订单表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;

--创建商品信息表
create table if not exists mall_bigdata.dim_goods_info
(
	 goods_id       STRING    comment "商品id"
	,goods_name     STRING    comment "商品名称"
)
comment "商品信息表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;


--创建国家信息表
create table if not exists mall_bigdata.dim_country_info
(
	 country_code       STRING    comment "国家码"
	,country_name       STRING    comment "国家名称"
)
comment "国家信息表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;


--创建省份信息表
create table if not exists mall_bigdata.dim_province_info
(
	 province_code       STRING    comment "省份码"
	,province_name       STRING    comment "省份名称"
	,country_code        STRING    comment "国家码"
)
comment "省份信息表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;


--创建城市信息表
create table if not exists mall_bigdata.dim_city_info
(
	 city_code       STRING    comment "城市码"
	,city_name       STRING    comment "城市名称"
	,province_code   STRING    comment "省份码"
)
comment "城市信息表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;

--创建用户浏览日志表
create table if not exists mall_bigdata.ods_access_log
(
	 log_str       STRING    comment "浏览日志"
)
comment "用户浏览日志表"
row format delimited fields terminated by "|"
stored as textfile;


--创建商品类别表
create table if not exists mall_bigdata.dim_goods_type
(
	 goods_id      STRING    comment "商品id"
	,type_id       STRING    comment "商品类别id"
	,type_name     STRING    comment "商品类别名称"
)
comment "商品类别表"
row format delimited fields terminated by ","
stored as textfile;

 

 导入数据

表的映射关系
 

hive mysql
ods_user_info t_user_info
ods_sale_ordert_sale_order
dim_goods_infodim_goods_info
dim_country_infodim_country_info
dim_province_infodim_province_info
dim_city_infodim_city_info
ods_access_logt_access_log
dim_goods_typedim_goods_type

sqoop import \

                                     虚拟机      端口号 mysql中的数据库名

--connect jdbc:mysql://bigdata004:3306/mall \  

--username root \

--password root123 \

           mysql中的表名

--table t_user_info \

--num-mappers 1 \

--hive-import \

--fields-terminated-by "," \

--hive-overwrite \

                                        hive中的表名

--hive-table mall_bigdata.ods_user_info

sqoop import \

--connect jdbc:mysql://bigdata004:3306/mall \

--username root \

--password root123 \

--table t_user_info \

--num-mappers 1 \

--hive-import \

--fields-terminated-by "," \

--hive-overwrite \

--hive-table mall_bigdata.ods_user_info

 直接在虚拟机运行，每次改变两个表，将所有数据导入到hive中

3.通过hive进行数据计算和数据分析 形成数据报表

        用户信息表

 user_id       STRING    comment "用户id"
	,user_name     STRING    comment "用户姓名"
	,sex           STRING    comment "性别"
	,age           INT       comment "年龄"
	,country_code  STRING    comment "国家码"
    ,province_code STRING    comment "省份码"
	,city_code     STRING    comment "城市码"
         补全用户信息表中的关于用户的所在国家名称,所在省份名称,所在城市名称
--切换数据库
use mall_bigdata;


--补全用户信息表中的关于用户的所在国家名称,所在省份名称,所在城市名称
create table if not exists mall_bigdata.tmp_dwd_user_info
as
	select
		user_id,
		user_name,
		sex,
		age,
		country_name,
		province_name,
		city_name
		
		
	from
	
	 (select
		user_id,
		user_name,
		sex,
		age,
		country_code,
		province_code,
		city_code
	from mall_bigdata.ods_user_info) t1
	left join
	(
		select 
			country_code,
			country_name
		from dim_country_info
	) t2
	on t1.country_code = t2.country_code
	left join
	(
		select
			province_code,
			province_name,
			country_code
		from dim_province_info
	) t3i
	on t1.province_code=t3.province_code and t1.country_code= t3.country_code
	left join
	(
		select
		 city_code,
		 city_name,
		 province_code
	    from dim_city_info
	) t4
	on t1.city_code=t4.city_code and t1.province_code=t4.province_code;
补全订单表中的用户名称和商品名称
过滤中国用户的订单记录
--补全订单表中的用户名称和商品名称
--过滤中国用户的订单记录

--切换数据库
use mall_bigdata;

create table if not exists mall_bigdata.dwd_sale_order_detail
as 
	select 
		sale_id,
		t1.user_id,
		user_name,
		sex,
		age,
		country_name,
		province_name,
		city_name,
		t1.goods_id,
		goods_name,
		price,sale_count,
		total_price,
		create_time
	from
	 (
	 select
	 sale_id,
	 user_id,
	 goods_id,
	 price,
	 sale_count,
	 total_price,
	 create_time
	 from  ods_sale_order
	 ) t1
	 left join
	 (
		select 
		user_id,
		user_name,
		sex,
		age,
		country_name,
		province_name,
		city_name
		from tmp_dwd_user_info
	 ) t2
	 on t1.user_id=t2.user_id
	 left join
	 (
		select
			goods_id,
			goods_name
		
		from dim_goods_info
	 ) t3
	 on t1.goods_id = t3.goods_id
	 where country_name='中国';
计算不同城市的销售总额
--切换数据库
use mall_bigdata;

--计算不同城市的销售总额

create table if not exists mall_bigdata.dws_sale_order_city_total
as
	select
		city_name,
		sum(total_price) as total_price
	from dwd_sale_order_detail
	group by city_name;
提取用户浏览日志表中的商品信息 补全商品的类型
再根据商品类型的不同 计算用户对于不同商品类型的浏览次数
--切换数据库
use mall_bigdata;

--提取用户浏览日志表中的商品信息 补全商品的类型
--再根据商品类型的不同 计算用户对于不同商品类型的浏览次数

create table if not exists mall_bigdata.dws_view_goods_type_count
as
	select
		type_name,
		count(type_name) as view_goods_type_count
	from
	(
	 select
		get_json_object(log_str,'$.productId') as product_id
	 from mall_bigdata.ods_access_log
	) t1
	inner join
	(
	 select
	 goods_id,
	 typr_name
	 from dim_goods_type
	) t2
	on t1.product_id = t2.goods_id
	group by type_name;

4.再通过sqoop将数据报表导出到mysql 

-- sqoop导出数据到mysql

sqoop export \

                                   主机名                 数据库
--connect jdbc:mysql://bigdata004:3306/result \
--username root \
--password root123 \

                    mysql上的表名
--table  t_city_sale_total \
--num-mappers 1 \

                    hdfs上的数据库位置
--export-dir /user/hive/warehouse/mall_bigdata.db/dws_sale_order_city_total \
--input-fields-terminated-by  "\001"

此时navicat上无法显示中文，需要修改字符集操作mysql修改字符集为UTF-8-CSDN博客

 

另一个result表


sqoop export \
--connect jdbc:mysql://bigdata004:3306/result \
--username root \
--password root123 \
--table  t_goods_type_view_count \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/mall_bigdata.db/dws_view_goods_type_count \
--input-fields-terminated-by  "\001"

5.使用FineReport制作数据报表

 

 

这个区域可以编写sql语句

查询表的数据  select * from

点击选择的表的格式

编写数据 

完成

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PCIe 入门 Demo（一）：基础知识

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PCIe 入门 Demo（一）：基础知识 主要参考 up主 芯片人阿伟 的教程【针对 RISC-V 架构】 视频介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1Xm4y1V757 源码仓库：https://github.com/oldawei/show_me_the_code 本文主要补充一些…
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STM32对数码管显示的控制

STM32对数码管显示的控制

1、在项目开发过程中会遇到STM32控制的数码管显示应用，这里以四位共阴极数码管显示控制为例讲解；这里采用的控制芯片为STM32F103RCT6。 2、首先要确定数码管的段选的8个引脚连接的单片机的引脚是哪8个，然后确认位选的4个引脚连接的单片机的4…
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OS Copilot测评-CSDN

OS Copilot测评-CSDN

登录控制台 安装插件 sudo yum install -y os-copilot效果如下 配置 AccessKey ID 与 AccessKey Secret 注意安全，使用完成后，别忘了去控制台删除，一般情况使用子Key就可以 检测是否可用 co hi实际操作(当前为官方案例请求) 实操1&…
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电脑找回彻底删除文件？四个实测效果的方法【一键找回】

电脑找回彻底删除文件？四个实测效果的方法【一键找回】

电脑数据删除了还能恢复吗？可以的，只要我们及时撤销上一步删除操作，还是有几率找回彻底删除文件。 当我们的电脑文件被彻底删除后，尽管恢复的成功率可能受到多种因素的影响，但仍有几种方法可以尝试找回这些文件。本文整…
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c向c++的过渡

c向c++的过渡

目录 1.不同版本的hello word！ 2.namespace和：：域作用限定符以及using 2.1 namespace 2.2：： 2.3using用于展开域 3.C输入和输出 4.缺省参数 5.重载 6.引用 1.不同版本的hello word！ 还记得第一次写C语…
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手写简单模拟mvc

手写简单模拟mvc

目录结构： 两个注解类： Controller： package com.heaboy.annotation;import java.lang.annotation.*;/*** 注解没有功能只是简单标记* .RUNTIME 运行时还能看到* .CLASS 类里面还有，构建对象久没来了，这个说明…
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Java信号量semaphore的原理与使用方法

Java信号量semaphore的原理与使用方法

Semaphore的基本概念 在Java中，Semaphore是位于java.util.concurrent包下的一个类。它的核心就是维护了一个许可集。简单来说，就是有一定数量的许可，线程需要先获取到许可，才能执行，执行完毕后再释放许可。 那么&…
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Django 新增数据 create()方法

Django 新增数据 create()方法

1，添加模型 Test/app11/models.py from django.db import modelsclass Book(models.Model):title models.CharField(max_length100)author models.CharField(max_length100)publication_date models.DateField()price models.DecimalField(max_digits5, decim…
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意得辑ABSJU202优惠15%啦，新用户注册直减哦

意得辑ABSJU202优惠15%啦，新用户注册直减哦

不得不说，还得是意得辑，钱不白花，润色的挺好~ 第一篇SCI终于成功见刊！！！ 都来接accept！！！谢谢accept小狗，接accept 求求accept小狗，真的想要双证毕…
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消防认证-防火窗

消防认证-防火窗

一、消防认证 消防认证是指消防产品符合国家相关技术要求和标准，且通过了国家认证认可监督管理委员会审批，获得消防认证资质的认证机构颁发的证书，消防产品具有完好的防火功能，是住房和城乡建设领域验收的重要指标。 二、认证依据…
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绝地求生PUBG没有开始游戏按钮的解决办法

绝地求生PUBG没有开始游戏按钮的解决办法

绝地求生是一款特别热门的战术竞技型射击类游戏，游戏中玩家需要在游戏地图上收集各种资源，并在不断缩小的安全区域内持武器对抗其他玩家，让自己生存到最后。当游戏最后场上只剩下一支队伍的时候即可获得游戏胜利。然而一些玩家在游玩绝地求生…
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深入探索 Python 中的数据维数：高维数据处理方法与应用

深入探索 Python 中的数据维数：高维数据处理方法与应用

Python 数据维数 在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。 什…
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YARN运行流程源码分析

YARN运行流程源码分析

一、yarn任务执行流程图 在分析任务之前先走一下yarn内部的流程细节。 二、RM 内部处理提交阶段运行流程 如上图流程所示： 1.client 提交任务给yarn，yarn 这边会获取任务的AM相关资源，client在提交阶段会上传job.split （数据切分…
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SpringCloud第一篇Docker基础

SpringCloud第一篇Docker基础

文章目录 一、常见命令二、数据卷三、数据挂载四、自定义镜像五、网络 一、常见命令 Docker最常见的命令就是操作镜像、容器的命令，详见官方文档： https://docs.docker.com/ 需求： 在DockerHub中搜索Nginx镜像，查看镜像的名称 …
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企业如何从无序管理走向精益生产管理？

企业如何从无序管理走向精益生产管理？

先来看看企业生产管理无序的弊端有哪些？ 数据统计不及时：纸质生产工单，数据难统计，各业务环节问题难定位，影响车间生产效率。生产过程不透明：生产过程数据难监控，生产派工管理混乱，…
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百度网盘非会员，享受视频倍速

百度网盘非会员，享受视频倍速

百度网盘会员过期了，看视频不能倍速很难受，下面就是跨过会员机制，享受倍速的方法。 Edge浏览器 在浏览器设置中找到扩展选项 在扩展中搜索视频速度控制 global speed，安装后即可使用
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在Linux操作系统中去修复/etc/fstab文件引起的系统故障。

在Linux操作系统中去修复/etc/fstab文件引起的系统故障。

如果/etcfstab文件中发生错误，有可能导致系统无法正常启动。 比如：系统里的一块磁盘被删除，但是/etc/fstab中关于这块磁盘的信息依然被保存在文件/etc/fstab中。 主要看倒数后两行，系统提示，敲ctrlD或者是直接输入密码…
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2通道音频ADC解码芯片ES7243L、ES7243E、ES7243，用于低成本实现模拟麦克风转换为IIS数字话筒

2通道音频ADC解码芯片ES7243L、ES7243E、ES7243，用于低成本实现模拟麦克风转换为IIS数字话筒

前言： 音频解码芯片某创参考价格： ES7243L 500：￥1.36 / 个 ES7243E 500：￥1.66 / 个 ES7243 500： ￥1.91 / 个 其中ES7243L工作电压为1.8V，与其他两款的3.3V工作电压不同&…
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