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技术能力

兴趣领域
  • Python
  • Web App开发
  • 开发工具
  • PHP
  • 项目管理
  • 人工智能
  • 前端开发
  • 设计模式
擅长领域
  • Java
    高级

    能力说明：

    精通JVM运行机制，包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数；能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题；能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序，使用并行Fork/Join框架；能过开发使用原始版本函数式接口的代码。

  • Python
    高级

    能力说明：

    通过课程学习与实战项目，熟练掌握Python的语法知识与编程技能，具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力，常用开发框架的实际应用和开发能力，具备使用，掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景，掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。

  • Go
    高级

    能力说明：

    能够开发出高质量的代码。能够熟练使用Golang的高级特性，各种应用框架和测试框架。

  • 前端开发
    高级

    能力说明：

    掌握企业中如何利用常见工具，进行前端开发软件的版本控制与项目构建和协同。开发方面，熟练掌握Vue.js、React、AngularJS和响应式框架Bootstrap，具备开发高级交互网页的能力，具备基于移动设备的Web前端开发，以及Node.js服务器端开发技能。

  • 容器
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Docker各类高级特性，包括容器数据卷、DockerFile构建等；熟练使用Docker封装MySQL、Redis、Tomcat、Apache等镜像，并可在公有云或私有云部署并保持稳定运行。

  • 微服务
    中级

    能力说明：

    熟悉微服务常用开放框架，理解Spring、Spring Boot，以及Spring Cloud的概念和不同，对Spring Cloud Alibaba有较为全面的认知。对Istio具备基础运维能力，掌握基本组件的知识。

  • Linux
    高级

    能力说明：

    熟练掌握Linux常用命令、文件及用户管理、文本处理、Vim工具使用等，熟练掌握企业IP规划、子网划分、Linux的路由、网卡、以及其他企业级网络配置技术，可进行Web服务器（Nginx），以及数据库（My SQL）的搭建、配置、应用，可根据需求编写Shell脚本，通过常用工具进行linux服务器自动化运维。

  • 数据库
    高级

    能力说明：

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧，包括索引策略、innodb和myisam存储引擎，熟悉MySQL锁机制，能熟练配置MySQL主从复制，熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置，并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

技术浪潮涌向前，学习脚步永绵绵。

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2024年07月

  • 07.18 12:06:54
    发表了文章 2024-07-18 12:06:54

    目标检测算法：从理论到实践的深度探索

    【7月更文第18天】目标检测，作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中特定对象的位置及其类别。这一技术在自动驾驶、视频监控、医疗影像分析等多个领域发挥着至关重要的作用。本文将深入浅出地介绍目标检测的基本概念、主流算法，并通过一个实际的代码示例，带您领略YOLOv5这一高效目标检测模型的魅力。
  • 07.18 12:03:36
    发表了文章 2024-07-18 12:03:36

    一键解锁：快速上手文心一言指令编程实践

    【7月更文第18天】随着人工智能技术的飞速发展，对话式AI已经成为连接人与信息的新桥梁。百度的“文心一言”（ERNIE）作为国内领先的预训练语言模型，以其强大的语义理解和生成能力，正逐步改变我们获取信息和交互的方式。本文旨在为开发者提供一份快速上手指南，通过实际代码示例，深入浅出地介绍如何利用文心一言API进行指令编程，解锁AI对话新体验。
  • 07.18 11:25:42
    发表了文章 2024-07-18 11:25:42

    智能推荐系统：个性化体验的背后

    【7月更文第18天】在互联网的汪洋大海中，智能推荐系统就像一位贴心的向导，总能在浩瀚的信息中找到你最感兴趣的那一部分。它在电商平台上让你轻松发现心仪商品，在视频平台上为你连播下一集你欲罢不能的剧集。这背后的秘密，就是那些神奇的智能推荐算法。今天，咱们就来扒一扒电商、视频平台中的智能推荐系统，看看它是如何为你我打造出个性化的数字体验的。
  • 07.18 11:22:33
    发表了文章 2024-07-18 11:22:33

    智能家居：AI让生活更便捷

    【7月更文第18天】在如今这个科技飞速发展的时代，智能家居已经不再是科幻电影里的桥段，而是真真切切走进了千家万户，让我们的日常生活变得既酷炫又贴心。AI，这个听起来有点神秘的词，其实正在悄悄改变我们的小日子，让“智能”成为家庭生活的新常态。下面，我们就来聊聊AI在智能家居中的几个应用场景，看看它是如何让生活变得更加便捷的。
  • 07.18 11:18:21
    发表了文章 2024-07-18 11:18:21

    模型评估与选择：避免过拟合与欠拟合

    【7月更文第18天】在人工智能的探险旅程中，打造一个既聪明又可靠的模型可不简单。就好比在茫茫人海中找寻那位“知心朋友”，我们需要确保这位“朋友”不仅能在训练时表现优异，还要能在新面孔面前一样游刃有余。这就引出了模型评估与选择的关键议题——如何避免过拟合和欠拟合，确保模型既不过于复杂也不过于简单。今天，我们就来一场轻松的“模型相亲会”，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线这些实用工具，帮你的模型找到最佳伴侣。
  • 07.17 14:51:08
    回答了问题 2024-07-17 14:51:08

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    踩0 评论0
  • 07.17 14:48:43
    回答了问题 2024-07-17 14:48:43

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    踩0 评论0
  • 07.17 14:44:01
    回答了问题 2024-07-17 14:44:01

    Serverless 应用引擎怎么扩容SAE的额度呢？

    踩0 评论0
  • 07.17 13:53:15
    回答了问题 2024-07-17 13:53:15

    Serverless 应用引擎新手已经创建应用了，也设置 CLB访问，哪位老师能给看看怎么回事？

    踩0 评论0
  • 07.17 13:48:53
    回答了问题 2024-07-17 13:48:53

    云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版开多线程吗？

    踩0 评论0
  • 07.17 13:44:37
    回答了问题 2024-07-17 13:44:37

    宜搭自定义页面中的表格，如何根据列值不同显示不同的背景色或者字体颜色？

    踩0 评论1
  • 07.17 13:40:55
    发表了文章 2024-07-17 13:40:55

    性能调优：提升AI模型准确率的策略

    【7月更文第17天】在人工智能的世界里，打造一个预测精准、表现优异的模型就像是烹饪一道美味佳肴，不仅要选对食材（特征），还得掌握火候（超参数调整）和调味技巧（正则化）。今天，我们就来聊聊如何通过《性能调优：提升AI模型准确率的策略》，让我们的AI模型变得更加聪明伶俐。
  • 07.17 12:17:32
    发表了文章 2024-07-17 12:17:32

    模型训练实战：选择合适的优化算法

    【7月更文第17天】在模型训练这场智慧与计算力的较量中，优化算法就像是一位精明的向导，引领着我们穿越复杂的损失函数地形，寻找那最低点的“宝藏”——最优解。今天，我们就来一场模型训练的实战之旅，探讨两位明星级的优化算法：梯度下降和Adam，看看它们在不同战场上的英姿。
  • 07.17 12:12:44
    发表了文章 2024-07-17 12:12:44

    深入神经网络：从感知机到深度学习

    【7月更文第17天】当我们谈论人工智能时，神经网络常常是那个闪亮的明星。从最初的简单模型——感知机，到当今复杂而强大的深度学习系统，这场技术革命正以前所未有的方式改变着我们的世界。今天，咱们就用通俗易懂的语言，搭配一些简单的代码示例，来一场《深入神经网络：从感知机到深度学习》的探索之旅。
  • 07.16 09:51:22
    回答了问题 2024-07-16 09:51:22

    DataWorks有和本节点输出同名的，而且要等上面节点执行完，才能执行本节点也要删除上面的节点吗？

    踩0 评论0
  • 07.16 09:49:51
    回答了问题 2024-07-16 09:49:51

    DataWorks全量数据要怎么获取？

    踩0 评论0
  • 07.16 09:48:23
    回答了问题 2024-07-16 09:48:23

    在用datawroks的python目录，资源目录下放了一个方法，目前是资源不支持引用资源吗？

    踩0 评论0
  • 07.16 09:44:17
    发表了文章 2024-07-16 09:44:17

    从零开始：构建你的第一个机器学习模型

    【7月更文第16天】在机器学习的浩瀚宇宙中，迈出第一步总是充满挑战又激动人心的。本文旨在通过一个简单而经典的案例——线性回归，引领你动手构建首个机器学习模型，让你从零开始，逐步掌握模型构建的基本流程。
  • 07.16 09:42:06
    发表了文章 2024-07-16 09:42:06

    数据准备：AI训练的第一步

    【7月更文第16天】在人工智能(AI)的旅程中，数据是燃料，而数据准备则是启动引擎的关键步骤。本文将深入探讨数据收集、清洗、标注与预处理的重要性及实施方法，为你的AI项目奠定坚实的基础。
  • 07.16 09:39:50
    发表了文章 2024-07-16 09:39:50

    编程语言与工具：为AI开发选择合适的武器

    【7月更文第16天】在当今人工智能（AI）迅速发展的时代，选择恰当的编程语言和框架就如同为征服未知领域的探险者配备精良装备。本文将聚焦于AI开发中的三大基石：Python语言、TensorFlow框架，以及PyTorch框架，为你的AI之旅提供有力的导航。
  • 07.15 16:31:19
    发表了文章 2024-07-15 16:31:19

    Serverless高可用架构评测

    【7月更文第15天】这两天我体验了《Serverless高可用架构》解决方案并进行部署，总体来说Serverless高可用架构跟传统架构对比还是很不错的， Serverless 架构可以实现零代码改造、极简易用、自适应弹性的全托管服务，自动伸缩实例并按使用量计费，同时提供开箱即用的日志、监控、负载均衡等配套能力。
  • 07.15 11:47:15
    回答了问题 2024-07-15 11:47:15

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    踩0 评论0
  • 07.15 11:44:28
    回答了问题 2024-07-15 11:44:28

    按照函数计算FC的comfyUI部署的，comfyUI界面上没有显示Manager 按钮，是为什么？

    踩0 评论0
  • 07.15 10:46:15
    回答了问题 2024-07-15 10:46:15

    怎么查看registry.aliyuncs.com/google_containers都有哪些镜像

    踩0 评论0
  • 07.15 10:43:33
    发表了文章 2024-07-15 10:43:33

    编程语言与工具：为AI开发选择合适的武器

    【7月更文第15天】在人工智能(AI)领域，选择正确的编程语言和框架如同为战士挑选最合适的武器，它们能极大地影响项目进展的效率与成果。本文将深入探讨Python这一广泛应用于AI领域的编程语言，以及两个主流的深度学习框架——TensorFlow和PyTorch，为你提供决策时的参考依据。
  • 07.15 10:41:23
    发表了文章 2024-07-15 10:41:23

    理解机器学习：AI背后的驱动力

    【7月更文第15天】在人工智能的广阔领域中，机器学习作为核心驱动力，正以前所未有的速度推动着技术革新和产业升级。本文旨在深入浅出地解析机器学习的基本原理，涵盖监督学习、无监督学习、以及强化学习这三大基石，并通过具体代码示例帮助读者更好地把握这些概念。
  • 07.15 10:38:39
    发表了文章 2024-07-15 10:38:39

    AI初探：人工智能的定义、历史与未来展望

    【7月更文第15天】在科技飞速发展的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为推动社会进步的关键力量，渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，从精准医疗到智能金融，无不展现出其深远的影响。本文旨在为读者揭开人工智能的神秘面纱，从基本概念出发，回顾其发展历程，并探索未来的无限可能。
  • 07.14 15:59:04
    回答了问题 2024-07-14 15:59:04

    为啥大数据计算MaxCompute其他作业Owner跑数会占用tmpMcQuota哦？

    踩0 评论0
  • 07.14 15:54:18
    回答了问题 2024-07-14 15:54:18

    请问大数据计算MaxCompute是否有什么方式来达到这个需求哦？

    踩0 评论0
  • 07.14 15:52:30
    回答了问题 2024-07-14 15:52:30

    大数据计算MaxCompute dataworks上odps sql查询是否有个参数可以将表格显示？

    踩0 评论0
  • 07.14 15:50:38
    发表了文章 2024-07-14 15:50:38

    打造专业高效的AI客服：从基础准备到深度训练的全面指南

    【7月更文第14天】在数字化转型的浪潮中，人工智能客服（AI Customer Service）已成为提升企业服务质量和效率的关键。一个训练有素的AI客服不仅能提供24/7不间断服务，还能精准理解客户需求，有效提升客户满意度。本文将深入探讨如何构建这样一个系统，包括必备的硬性条件、训练流程及成本考量，辅以实际代码示例，为您的企业开启智能客服新时代。
  • 07.14 15:46:32
    发表了文章 2024-07-14 15:46:32

    动手实践：从零开始训练AI模型的全面指南

    【7月更文第14天】随着人工智能技术的飞速发展，训练AI模型已成为科研、工程乃至创业领域的热门技能。本文旨在为初学者提供一个清晰、实用的指南，带领大家从零开始，了解并实践如何训练一个人工智能模型。我们将以一个简单的线性回归任务为例，逐步深入，探讨数据预处理、模型构建、训练过程及评估方法，最后展示如何使用Python和深度学习库PyTorch实现这一过程。
  • 07.14 15:44:06
    发表了文章 2024-07-14 15:44:06

    智能引领未来：精准选择与高效利用AI技术的实战指南

    【7月更文第14天】在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再局限于科幻电影的想象，而是成为了推动各行各业革新升级的核心驱动力。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从医疗诊断辅助到智能制造，AI正深刻改变着我们的生活和工作方式。然而，面对琳琅满目的AI技术和工具，如何精准选择并高效利用AI，成为企业和开发者亟需解决的关键问题。本文将为您揭示这一过程中的核心策略与实践技巧，并通过一个简单的代码示例，让您直观感受AI技术的魅力。
  • 07.13 21:27:03
    回答了问题 2024-07-13 21:27:03

    Windows服务器每天2~4次CPU突然100%

    踩0 评论0
  • 07.13 21:26:01
    回答了问题 2024-07-13 21:26:01

    子表单相关集成自动化

    踩0 评论0
  • 07.13 21:24:25
    发表了文章 2024-07-13 21:24:25

    U3D小游戏开发秘籍：实战代码优化与性能提升技巧

    【7月更文第13天】Unity 3D（U3D）作为游戏开发界的瑞士军刀，以其强大的灵活性和跨平台能力，让无数创意化为指尖上的精彩。但对于初涉U3D的小游戏开发者而言，如何高效构建项目，确保流畅体验，是一门必修课。本文将深入浅出，结合实战代码示例，分享一系列优化与提升U3D小游戏性能的宝贵技巧。
  • 07.13 21:22:50
    回答了问题 2024-07-13 21:22:50

    网页上传报错

    踩0 评论0
  • 07.13 21:22:03
    发表了文章 2024-07-13 21:22:03

    U3D小游戏开发秘籍：实战代码优化与性能提升技巧

    【7月更文第13天】Unity 3D（U3D）以其强大的跨平台能力，成为小游戏开发者的宠儿。然而，在追求创意与乐趣的同时，如何确保项目高效运行，避免性能瓶颈，是每个开发者必须面对的课题。本文深入浅出，结合实战代码示例，揭示提升U3D小游戏性能与优化项目的艺术。
  • 07.13 21:19:37
    发表了文章 2024-07-13 21:19:37

    U3D小游戏开发实战：构建趣味互动体验的全面指南

    【7月更文第13天】Unity 3D（U3D）作为业界领先的跨平台游戏开发引擎，以其强大的功能和灵活性，成为无数开发者打造创意小游戏的理想选择。本文将深入探讨如何利用U3D构建一款既有趣又互动的小游戏项目，从概念设计到实现细节，涵盖基础设置、核心逻辑编码、以及优化技巧，旨在为开发者提供一套实战性极强的开发流程指南。
  • 07.12 21:56:24
    发表了文章 2024-07-12 21:56:24

    U3D游戏开发实战：有效策略缩小包体大小，提升加载速度

    【7月更文第12天】随着移动设备的普及，Unity 3D（简称U3D）作为一款强大的跨平台游戏开发引擎，成为了众多独立开发者和游戏工作室的首选。然而，面对日益增长的用户需求与有限的设备存储空间，如何在保证游戏质量的同时，有效缩减游戏包体大小，成为了开发者面临的一大挑战。本文将探讨一系列实用技巧和最佳实践，帮助你在U3D开发小游戏时显著减小包体尺寸，从而提升玩家的下载体验与启动速度。
  • 07.12 18:40:41
    回答了问题 2024-07-12 18:40:41

    使用PAI-快速开始，低代码实现大语言模型微调和部署，并分享配置过程、输出结果及使用体验

    踩0 评论0
  • 07.12 18:10:18
    回答了问题 2024-07-12 18:10:18

    展示你用FaceChain-FACT生成人物写真，并分享配置过程、输出结果及使用体验

    踩0 评论0
  • 07.12 17:53:26
    回答了问题 2024-07-12 17:53:26

    结合自己的项目上云经历，分享部署过程及体验

    踩0 评论0
  • 07.12 17:16:56
    发表了文章 2024-07-12 17:16:56

    【实战优化】U3D物理引擎碰撞检测精调秘籍：告别穿透与粘滞，重塑真实游戏体验

    【7月更文第12天】在Unity3D游戏开发中，精准的碰撞检测是营造沉浸式游戏体验的关键。然而，开发者常面临游戏角色或物体间的碰撞反应不自然，如穿透、粘滞现象，这些问题不仅破坏了游戏的真实感，还严重影响了玩家的体验。本文将深入探讨U3D物理引擎中碰撞检测不准确的根源，并提出一系列行之有效的调优策略，辅以代码实例，帮助开发者打造流畅自然的物理互动。
  • 07.12 17:12:26
    发表了文章 2024-07-12 17:12:26

    【技术深度解析】多平台适配下的UI适配难题：U3D游戏UI错乱的终极解决方案

    【7月更文第12天】随着移动设备市场的多元化，Unity游戏开发者面临的一大挑战是如何在不同分辨率和屏幕尺寸的设备上保持UI的一致性和美观性。游戏在高分辨率平板与低分辨率手机上呈现出的UI布局混乱、按钮错位等问题，严重影响玩家体验。本文旨在探讨Unity UI（UGUI）在多平台适配中的最佳实践，通过优化Canvas Scaler设置、灵活运用RectTransform和Anchor Points，以及高效利用设计工具，确保UI的完美适配。
  • 07.12 17:07:34
    发表了文章 2024-07-12 17:07:34

    【性能优化篇】U3D游戏卡顿大作战：内存与渲染效率的极致提升

    【7月更文第12天】在Unity3D游戏开发领域，性能优化是决定玩家体验好坏的关键一环。游戏频繁卡顿，不仅破坏了沉浸式体验，还可能造成玩家流失。本文将深入探讨如何有效解决U3D游戏卡顿问题，特别聚焦于内存管理和渲染效率两大核心领域，助力开发者打造流畅丝滑的游戏世界。
  • 07.12 16:38:22
    回答了问题 2024-07-12 16:38:22

    Flink MySQL cdc 同步时状态存储的是全表的数据吗？

    踩0 评论0
  • 07.12 16:35:14
    回答了问题 2024-07-12 16:35:14

    请问，zoneminder与摄像头连通，有RSTP报文交换，但在zoneminder中视频没有显示？

    踩0 评论0
  • 07.12 16:33:05
    回答了问题 2024-07-12 16:33:05

    宜搭怎么实现页面上发送短信验证码的功能？

    踩0 评论1
  • 07.11 10:53:14
    回答了问题 2024-07-11 10:53:14

    PolarDB这个位置，配置的安全组，起不到作用是为什么？

    踩0 评论0
  • 发表了文章 2024-08-18

    自然语言处理中的语义理解和生成技术

  • 发表了文章 2024-08-18

    深度学习模型的优化与部署

  • 发表了文章 2024-08-18

    分布式计算框架在大规模数据处理中的应用

  • 发表了文章 2024-08-17

    容器化技术在AI开发流程中的应用

  • 发表了文章 2024-08-17

    基于云计算的机器学习模型部署与优化

  • 发表了文章 2024-08-17

    边缘计算与AI结合的场景案例研究

  • 发表了文章 2024-08-16

    Git 入门：从零开始掌握版本控制的艺术

  • 发表了文章 2024-08-16

    Git 高手之路：高级特性与实战技巧揭秘

  • 发表了文章 2024-08-16

    协同开发的艺术：Git 在团队项目中的高效应用

  • 发表了文章 2024-08-15

    基于联邦学习的数据隐私保护机制在智能模型训练中的应用

  • 发表了文章 2024-08-15

    面向大规模分布式训练的资源调度与优化策略

  • 发表了文章 2024-08-15

    增强深度学习模型的可解释性和泛化能力的方法研究

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    《DataWorks的合规性和安全性》

  • 发表了文章 2024-08-14

    利用DATEWORES进行实时数据分析与洞察挖掘

  • 发表了文章 2024-08-14

    DATEWORES: 构建高效数据管道的最佳实践

  • 发表了文章 2024-08-13

    确保数据安全与隐私保护的数据治理最佳实践

  • 发表了文章 2024-08-13

    数据工作中的自动化与AI融合实践

  • 发表了文章 2024-08-13

    面向业务增长的数据平台构建策略

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  • 回答了问题 2024-08-18

    mqtt是不是不能像kafka那样，一个消息多个客户端监听，但只消费一次？

    MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 和 Kafka 在消息传递机制上有本质的区别，这也导致了它们在消息消费行为上的差异。 MQTT 的消息消费机制 MQTT 是一种轻量级的消息发布/订阅协议，特别适用于移动设备和物联网环境。在 MQTT 中，客户端通过订阅特定的主题来接收消息。当一个消息发布到某个主题时，所有订阅该主题的客户端都会接收到这个消息。这种行为意味着每个订阅者都会收到消息的一份拷贝，而不是只消费一次。 MQTT 的消息消费特点： 每个订阅者都会收到消息。没有内置的持久化机制，除非客户端使用 QoS Level 1 或 2 并且 Broker 支持持久化。客户端可以设置不同的服务质量级别 (QoS) 来保证消息的可靠传输。不支持消息的持久化存储，除非通过外部机制实现。 Kafka 的消息消费机制 Kafka 是一个分布式的流处理平台，它支持发布/订阅模式，但也提供了更高级的功能，比如消息持久化、重复消费控制和消息分组。 Kafka 的消息消费特点： 消费者组的概念允许消息只被组内的一个消费者消费一次。消息被持久化存储，并且可以保留一段时间。支持消息的重复消费控制，可以通过偏移量管理来确保消息只被消费一次。消费者组中的每个消费者都会消费消息的一部分，确保消息只被消费一次。 比较 MQTT：每条消息会被发送给所有订阅该主题的客户端。这种机制非常适合于简单的发布/订阅场景，例如设备监控和状态更新。Kafka：支持更复杂的消费模式，例如消息只被消费一次，并且支持消息的持久化存储。这使得 Kafka 更适合于构建复杂的数据管道和流处理应用程序。 实现 MQTT 中的消息只消费一次 如果您需要在 MQTT 中实现类似 Kafka 的消息只消费一次的行为，可以考虑以下几种策略： 使用 QoS Level 2：虽然这并不能完全模拟 Kafka 的行为，但 QoS Level 2 可以确保消息至少被交付一次，并且只有在客户端确认后才会被删除。然而，这并不解决消息被多个订阅者消费的问题。 引入外部机制：可以在应用层实现额外的逻辑来跟踪消息的消费状态。例如，可以在数据库中记录消息的状态，确保即使多个客户端都订阅了同一个主题，也只有其中一个客户端真正处理这条消息。 使用 MQTT Broker 扩展功能：某些 MQTT Broker 提供了额外的功能，例如消息持久化和消息确认机制，这些功能可以用来更好地控制消息的消费。 构建定制解决方案：如果上述方法都不符合需求，还可以构建一个定制化的解决方案，例如使用 MQTT 作为消息传递层，同时利用其他组件（如数据库或缓存系统）来实现消息的唯一消费。 综上所述，MQTT 本身的设计并不支持消息只消费一次的行为，但如果需要实现这一功能，可以通过上述方法进行扩展。
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  • 回答了问题 2024-08-18

    想实现mc的get_json_object之类功能 在hologres里面查不出来呀？

    如果您希望在 Hologres 中实现类似于 MySQL 的 GET_JSON_OBJECT 这样的功能来处理 JSON 数据，Hologres 提供了一些内置的 JSON 函数来帮助您完成这项工作。这些函数可以让您轻松地从 JSON 字符串中提取数据。 Hologres 中处理 JSON 数据 在 Hologres 中，您可以使用 jsonb_extract_path_text 和 jsonb_extract_path 函数来从 JSON 字符串中提取值。这两个函数都非常有用，尤其是当您需要从嵌套的 JSON 数据中提取特定字段时。 1. jsonb_extract_path_text 此函数用于从 JSONB 类型的列中提取单个值，并返回文本形式的结果。 语法: SELECT jsonb_extract_path_text(json_column, 'path', 'to', 'value'); 示例:假设您有一个名为 orders 的表，其中包含一个名为 details 的 JSONB 列，如下所示: CREATE TABLE orders ( id INT PRIMARY KEY, details JSONB ); INSERT INTO orders (id, details) VALUES (1, '{'product': 'laptop', 'price': 1200, 'quantity': 2}'), (2, '{'product': 'keyboard', 'price': 100, 'quantity': 1}'); 如果要从 details 列中提取 product 的值，可以使用以下 SQL 查询: SELECT id, jsonb_extract_path_text(details, 'product') AS product FROM orders; 2. jsonb_extract_path 此函数也用于从 JSONB 类型的列中提取值，但它返回的是 JSON 形式的值。 语法: SELECT jsonb_extract_path(json_column, 'path', 'to', 'value'); 示例:如果您想要以 JSON 格式返回 details 列中的 product 字段，可以使用以下查询: SELECT id, jsonb_extract_path(details, 'product') AS product FROM orders; 示例代码 让我们通过一个具体的例子来看一下如何使用这些函数: -- 创建表 CREATE TABLE orders ( id INT PRIMARY KEY, details JSONB ); -- 插入数据 INSERT INTO orders (id, details) VALUES (1, '{'product': 'laptop', 'price': 1200, 'quantity': 2}'), (2, '{'product': 'keyboard', 'price': 100, 'quantity': 1}'); -- 使用 jsonb_extract_path_text 获取文本结果 SELECT id, jsonb_extract_path_text(details, 'product') AS product FROM orders; -- 使用 jsonb_extract_path 获取 JSON 结果 SELECT id, jsonb_extract_path(details, 'product') AS product FROM orders; 注意事项 确保您的 JSON 数据是有效的 JSONB 类型。如果 JSON 路径不存在，jsonb_extract_path_text 将返回 NULL，而 jsonb_extract_path 将返回一个空 JSON 对象 {}。当处理复杂的 JSON 数据结构时，请确保路径正确无误。 通过上述方法，您应该可以在 Hologres 中实现类似 GET_JSON_OBJECT 的功能来处理 JSON 数据。如果您有更复杂的需求，例如处理数组或更深层级的嵌套数据，可以继续使用 Hologres 提供的其他 JSON 函数。
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  • 回答了问题 2024-08-18

    dataworks里面的hologres，256个CU大概有多少的存储空间呀？

    Hologres 是阿里云推出的一款实时数仓产品，它结合了 OLAP 和 OLTP 的特性，能够支持实时的分析查询以及高并发的写入操作。在 DataWorks 中使用 Hologres 通常是为了构建实时数据仓库或实现流式数据分析。 Hologres 的计算单元（Compute Unit, CU）与存储空间并不是直接关联的。计算单元主要决定了系统的计算能力和并发处理能力，而存储空间则取决于实际存储的数据量。 Hologres 的存储和计算是分离的，这意味着你可以独立地扩展计算资源和存储资源。计算单元（CU）的数量影响的是计算性能和并发处理能力，而不是存储容量。一般来说，增加 CU 数量可以提高查询速度和并发能力。 关于 Hologres 的存储空间，它并没有一个明确的“每个 CU 对应多少存储空间”的规定。存储空间是由用户根据自身需求购买的，并且可以根据业务增长进行扩展。Hologres 支持按需付费的模式，用户可以选择不同的存储套餐，例如 GB、TB 或 PB 级别的存储空间。 如果您想知道 256 个 CU 的实例能对应多少存储空间，那么实际上这取决于您为该实例配置的具体存储容量。Hologres 的定价页面会列出不同配置的价格详情，包括计算单元和存储空间的成本。为了获取更准确的信息，建议您访问 Hologres 的官方文档或者阿里云控制台查看最新的定价信息。 如果您有特定的需求，比如想要了解某个存储容量配额下的价格或者更详细的配置方案，您可以登录到阿里云官网查看 Hologres 的详细配置和价格表，或者联系阿里云客服获得更专业的建议。
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  • 回答了问题 2024-08-17

    关于Polardbx集中式部署的报错问题

    根据您提供的日志信息，看起来您正在遇到与PolarX RPC插件相关的问题。这些警告消息表明PolarX RPC插件正在关闭并退出。PolarX是Percona Server for MySQL的一个组件，用于提供与MySQL客户端的兼容性连接。 这里有几个可能的原因和解决步骤： 检查PolarX RPC插件版本： 确保您使用的PolarX RPC插件版本与您的Percona Server for MySQL版本兼容。查看Percona Server for MySQL和PolarX的官方文档，确认版本兼容性和已知问题。 检查配置文件： 检查my.cnf或my.ini配置文件中的设置，确保没有错误或不兼容的设置。特别注意与PolarX RPC相关的配置项。 检查资源限制： 确认服务器是否有足够的资源（如内存、CPU）运行PolarX RPC插件。如果资源不足，尝试优化资源分配或增加服务器资源。 日志分析： 查看完整的日志文件，寻找有关PolarX RPC插件的更多信息。注意是否有其他错误消息或警告，这些信息可以帮助定位问题。 检查依赖关系： 确保所有依赖的服务和软件包都已正确安装并运行。如果PolarX RPC插件依赖于其他服务或组件，确认这些服务正常运行。 网络问题： 检查网络配置和防火墙设置，确保PolarX RPC插件能够正常通信。确认网络策略没有阻止必要的端口或IP地址。 重启服务： 尝试重启Percona Server for MySQL服务，有时候简单的重启就能解决问题。使用命令service mysql restart或类似的命令来重启服务。 咨询社区和技术支持： 如果上述步骤都无法解决问题，考虑咨询Percona的技术支持或社区论坛。提供详细的错误信息和系统配置信息可以帮助快速定位问题。 根据您提供的日志，我们无法确定具体的错误原因。通常来说，这些警告可能是因为插件遇到了某些异常情况导致它被关闭。您可能还需要查看其他相关的日志文件，比如系统日志和应用日志，以获取更多关于这个问题的信息。 如果您可以提供更多关于您的环境和配置的细节，我或许能够提供更具体的帮助。
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  • 回答了问题 2024-08-17

    云效实际工时填报的时候，能设置审批流程么？或者通过状态审核也行

    在云效中，工时填报本身并不直接包含一个内置的审批流程。但是，可以通过一些间接的方式来实现类似的功能。下面是一些可能的方法： 方法一：利用状态流转功能 云效的Projex版本更新中提到支持在需求流转过程中设置实际工时的必填条件。这意味着你可以设置某个状态的流转规则，要求必须填写实际工时才能继续流转至下一个状态。这种情况下，虽然不是直接的审批流程，但它可以作为一种间接的控制手段来确保工时被正确登记。 方法二：自定义工作流 如果你希望有一个更正式的审批流程，可以考虑使用云效提供的自定义工作流功能。通过配置工作流，你可以为工时登记设置额外的状态或步骤，比如“待审批”的状态。当工时被登记后，它会自动进入“待审批”状态，然后需要一个指定的审批人来批准或拒绝这个工时记录。这种方式可以更好地模拟审批流程。 方法三：使用外部工具 如果你希望工时审批更加正式，可以考虑使用外部工具或服务来实现这一功能。例如，你可以使用钉钉等协作工具来设置审批流程。在这种情况下，工时登记完成后，可以触发一个外部审批流程。一旦审批通过，再在云效中更新工时的状态。 方法四：使用Webhook 如果你熟悉编程，还可以考虑使用云效提供的Webhook功能。通过Webhook，你可以创建自定义的脚本或服务来监听工时登记事件，然后根据需要启动审批流程。这种方式需要一定的技术背景，但可以非常灵活地定制审批逻辑。 方法五：使用插件或集成 云效支持与其他工具和服务的集成。如果市场上有现成的插件或服务提供了审批功能，你也可以考虑将它们集成到云效中，从而实现工时的审批流程。 需要注意的是，云效目前并不直接支持与钉钉的工作流进行审批集成，因此如果需要通过钉钉来实现审批流程的话，可能需要借助Webhook或者其他方式来实现。 最后，如果你需要详细的指导或者最新的功能介绍，建议查阅云效的帮助文档或联系云效的支持团队获取最新信息。
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  • 回答了问题 2024-08-17

    请问云效全局设置里面的是什么权限控制的？哪个权限控制着增删改查其他角色是否有这个权限？

    云效是一个提供给研发团队的一站式研发管理平台，支持从需求、开发、测试到部署的全流程管理。在云效中，权限控制是通过不同的角色和权限组来实现的，以确保用户只能访问他们被授权的内容。 全局设置中的权限控制通常指的是对整个组织或项目的基础配置进行管理的权限。这类权限一般只授予给管理员级别的用户，因为他们可以影响到整个组织或项目的运作。 对于增删改查（CRUD）操作的权限控制，通常由以下几个方面组成： 系统管理员（System Admin）：拥有最高权限，可以管理整个系统的设置，包括创建和管理项目、管理组织内的用户和角色等。 项目管理员（Project Admin）：负责特定项目的管理，可以添加、删除、修改项目成员的角色，并且可以对项目的配置进行调整。 角色和权限组：云效允许定义不同的角色，每个角色对应一组权限。例如，一个“开发者”角色可能具有查看和提交代码的权限，但没有管理项目的权限。而“项目经理”角色则可能具有更多的管理权限。 如果你想要控制其他角色是否具有增删改查的权限，你需要关注这些角色的定义和分配。一般来说，这需要项目管理员或者更高一级的管理员来进行设置。具体步骤如下： 角色定义：定义或编辑角色时，选择哪些权限应该被包含在这个角色内。角色分配：将角色分配给具体的用户或用户组。 如果你是管理员并且想要调整这些权限，你可以进入云效的全局设置，找到相关的权限管理部分，然后根据需要修改角色定义和分配。 请注意，实际的操作界面和步骤可能会随着云效版本更新而有所变化。建议参考最新的官方文档获取最准确的信息。
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  • 回答了问题 2024-08-16

    阿里云ECS对外路由MTR中显示的第一跳为11网段、标识为美国国防部IP的情况，这是什么意思？

    在进行MTR（My Traceroute）测试时，如果你看到第一跳显示的是11网段并且被标记为美国国防部的IP地址，这通常意味着以下几个方面： MTR测试原理： MTR结合了traceroute和ping的功能，它会追踪到目的地的每一跳，并且记录下每个路由器的响应时间和丢包率。当你从阿里云ECS服务器上执行MTR测试时，第一跳通常是指从你的服务器到第一个路由器之间的连接。 11网段和美国国防部： IP地址的“11网段”可能指的是一个特殊的IP地址范围。实际上，“11网段”并不是一个标准术语，这里可能是指某个特定的IP地址范围，比如10.0.0.0/8、172.16.0.0/12或192.168.0.0/16这样的私有地址空间，或者是某个特定的公共IP地址范围。如果你的MTR测试结果显示第一跳是美国国防部的IP地址，那么这很可能是指阿里云ECS服务器所在的数据中心和目的地之间的网络路径经过了一个位于美国的节点，而这个节点的IP地址属于美国国防部使用的IP地址范围。 解释： 通常情况下，数据中心和云服务提供商都会通过多条链路连接到互联网，并且这些链路可能通过不同的ISP（Internet Service Provider）和地理区域。如果你的测试结果显示第一跳指向美国国防部的IP地址，这可能是因为：你的阿里云ECS服务器所在的网络出口连接到了一个通过美国国防部网络基础设施的ISP。这可能是由于网络路由的优化选择，即数据包在到达目的地之前可能需要经过美国的一个节点。另外一种可能是，MTR测试结果中的显示信息并不准确，有些MTR工具或插件可能会基于IP地址数据库来反向查找地理位置和归属信息，这些数据库可能不是100%准确。
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  • 回答了问题 2024-08-16

    pod内存居高不下

    遇到一个Dubbo服务部署了4个Pod，其中一个Pod的内存使用率异常高的情况，这可能是由多种原因导致的。下面是一些排查和解决问题的步骤： 1. 监控和诊断 查看监控数据：首先确认该Pod的内存使用情况。可以利用Kubernetes自带的监控工具（如Prometheus + Grafana）或者阿里云提供的监控服务来获取详细的内存使用数据。日志分析：检查该Pod的日志文件，看看是否有异常信息或错误提示，这些信息可能会给出问题的线索。堆栈分析：使用Java的JMX工具或其他性能分析工具对内存使用情况进行深入分析，例如使用jmap生成堆转储文件，并使用MAT (Memory Analyzer Tool) 或 VisualVM 进行分析。 2. 应用层面排查 代码审查：检查该Pod对应的应用代码，特别关注可能导致内存泄漏的部分，例如缓存管理、线程池管理等。依赖检查：确保所有依赖包都是最新版本，有时候旧版本的依赖包可能会有已知的内存泄漏问题。并发控制：检查Dubbo服务的并发设置，过高或不合适的并发设置可能会导致内存使用异常。垃圾回收：检查JVM的垃圾回收参数是否合理，是否需要调整JVM参数来改善垃圾回收效率。 3. 配置与环境 资源限制：检查该Pod的资源限制配置（如limits和requests），确保内存分配足够但不过度。环境差异：比较这个异常Pod与其他正常Pod的运行环境，包括配置、版本、依赖等，找出差异点。 4. 故障隔离与恢复 重启Pod：尝试重启异常的Pod看是否能解决问题。滚动更新：如果怀疑是代码问题，可以尝试通过滚动更新（Rolling Update）的方式更新应用，观察是否解决了问题。隔离测试：将异常Pod单独部署在一个新的环境中，观察是否还会出现同样的问题，有助于排除环境因素的影响。 5. 性能优化 内存优化：根据分析结果，针对性地进行代码优化或参数调整，降低内存消耗。水平扩展：如果是因为负载过高导致的内存问题，可以考虑增加更多的Pod来分散负载。
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  • 回答了问题 2024-08-16

    在机器学习PAI中，请问eas的a服务调用b服务，两个服务在两个不同资源组，会增大网络传输开销吗?

    在阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）中，EAS（弹性加速服务，Elastic Accelerated Service）是用于部署和管理应用的服务。当A服务需要调用B服务，而这两个服务位于不同的资源组时，它们之间的通信确实可能会受到一些影响。 通常情况下，在同一VPC（Virtual Private Cloud）内部的不同资源组之间进行通信，其网络开销并不会显著增加。但是，如果资源组位于不同的VPC或者不同的地域（Region），那么网络传输开销可能会有所增加，因为数据包需要跨越VPC边界甚至地域边界进行传输。 为了减少网络传输开销，可以考虑以下几点： 尽量将服务部署在同一地域或同一VPC内：这样可以减少跨地域或跨VPC的通信延迟和成本。使用内部IP地址进行通信：如果可能的话，尽量使用内部IP地址而不是公共IP地址进行服务间的通信，以减少公网传输带来的额外开销。使用阿里云的服务发现机制：比如通过Kubernetes的服务发现功能，可以让服务自动发现并连接到同一集群内的其他服务，从而减少配置上的复杂性和潜在的网络开销。优化服务架构：例如，可以通过增加缓存层、优化数据格式等方式来减少服务间的数据交换量。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    PolarDB每天都有大量的这种错误是什么原因呀？

    这些错误日志显示的是在尝试连接到数据库服务器 8.142.193.104:3306 时出现了 I/O 超时。这意味着应用程序在尝试建立与数据库的连接时未能成功完成连接。这可能是由多种因素引起的，以下是一些常见的原因及排查步骤： 常见原因 网络问题：应用程序与数据库服务器之间的网络连接不稳定或中断。数据库服务器负载过高：数据库服务器可能正在处理大量请求，导致新的连接请求超时。防火墙或安全组设置：网络防火墙或安全组规则可能阻止了应用程序与数据库服务器之间的通信。连接数限制：数据库的最大连接数可能已经达到上限。数据库服务器配置问题：数据库服务器的配置问题可能导致连接失败。应用程序配置问题：应用程序可能配置了不正确的数据库连接参数或连接超时时间设置过短。 排查步骤 检查网络连接： 使用 ping 或 traceroute 测试应用程序服务器到数据库服务器的连通性。检查中间是否存在网络设备故障或配置错误。 检查数据库服务器状态： 登录数据库服务器，查看系统负载和资源使用情况。检查数据库服务的状态，确保它正在运行。查看数据库的日志文件，检查是否有异常记录。 检查防火墙和安全组设置： 确认防火墙或安全组允许应用程序服务器的 IP 地址访问数据库服务器的端口 3306。如果使用的是阿里云服务，确保安全组规则正确配置。 检查数据库最大连接数： 查询数据库的最大连接数 (SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';)。如果接近上限，考虑增加最大连接数或优化应用程序以减少不必要的连接。 检查应用程序配置： 确认应用程序中的数据库连接参数是否正确无误。调整连接超时时间，增加超时时间以避免过早断开连接。检查应用程序代码，确保正确处理数据库连接的打开和关闭。 监控和日志分析： 设置适当的监控和日志记录策略，以便于后续的故障排查。分析应用和数据库的日志，查找更多线索。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    阿里云DNS这个问题怎么解决？

    遇到您描述的情况，您的域名被跳转到了反诈页面，这通常意味着您的域名可能因为某种原因被江苏反诈中心认为涉及欺诈行为而进行了拦截或标记。要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 确认问题原因： 确认您的域名是否真的涉及了2022年的欺诈案件。如果是误判，请收集相关的证据证明您的域名是合法的。 联系江苏反诈中心： 如果您已经联系过他们并且被告知无法解除拦截，您可以尝试再次联系并详细说明情况，提供任何可以帮助证明您域名合法性的文件或信息。询问是否有具体的申诉流程，按照他们的指导操作。 域名提供商和DNS服务商： 联系您的域名提供商（阿里云）和技术支持团队，告知他们您的域名被江苏反诈中心拦截的情况。询问阿里云是否有解决方案或者是否能协助您与江苏反诈中心沟通。 提交申诉材料： 准备一份详细的申诉材料，包括但不限于：域名注册信息。您的身份证明。域名使用的合法性证明（例如网站的内容截图、业务许可证等）。任何其他有助于证明您域名合法性的文件。 寻求法律援助： 如果上述方法都无法解决问题，考虑寻求专业的法律意见，看看是否有法律途径可以解决这个问题。 关注相关政策变更： 反诈政策可能会随着时间发生变化，继续关注相关的政策更新，有时候即使最初无法解决的问题也可能因为政策调整而获得解决的机会。还有最简单的方法，直接换个域名使用。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    PolarDB的GDN目前只支持mysql吗，有计划支持pg没？

    根据目前的信息，PolarDB的全球数据库网络（Global Database Network, GDN）主要是在PolarDB MySQL版本中提供的功能，它允许用户在一个主集群和多个从集群之间实现数据同步，并支持跨地域的读写分离，以达到异地多活的目的。 对于PolarDB PostgreSQL（PolarDB-PG）版本，目前没有直接提到GDN的支持情况。不过，这并不意味着将来不会支持。阿里云经常会更新其产品和服务，包括增加新功能或改进现有功能。如果PolarDB-PG版本有计划支持GDN，那么这通常会在阿里云的官方文档或者相关公告中提及。 如果你对PolarDB-PG版本支持GDN的功能非常感兴趣，建议直接咨询阿里云的官方支持或查阅最新的官方文档来获取最准确的信息。此外，你也可以关注阿里云的更新日志或者相关社区论坛，以便及时了解最新动态。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    Dataworks里 代码行过长(1700行) 提交报错怎么办？

    当您在DataWorks中提交代码时遇到因代码行过长而报错的情况，这通常是因为DataWorks对单个脚本文件的大小有一定的限制。虽然DataWorks没有明确的代码行数限制，但是文件过大可能导致上传失败或执行异常。以下是一些解决这类问题的方法： 1. 拆分代码 将大型脚本拆分为多个较小的脚本或函数，并使用DataWorks的工作流功能将它们串联起来。这样可以确保每个脚本都在合理的大小范围内。 2. 使用 UDF (User-Defined Functions) 如果您正在使用SQL或类似的查询语言，并且代码中有大量的UDF定义，可以考虑将这些UDF定义为独立的函数，并在需要的地方引用它们。 3. 优化代码结构 重构：简化代码逻辑，删除不必要的代码行。循环：使用循环代替重复的代码段。条件判断：使用条件判断来减少冗余代码。 4. 使用外部存储 将大文件存储在外部存储系统中，如OSS (Object Storage Service)，然后在DataWorks脚本中通过URL引用这些文件。使用DataWorks的依赖管理功能，将外部文件作为依赖添加到任务中。 5. 调整配置 如果您的代码主要由SQL查询组成，并且包含了大量的JOIN或子查询，您可以尝试调整Spark的配置以优化性能。例如，增加shuffle partition的数量，调整内存分配等。 6. 使用 MapReduce 或 PySpark 如果您正在使用Python或Scala编写复杂的逻辑，可以考虑使用PySpark或MapReduce来处理大规模数据，这些框架更适合处理大型数据集和复杂逻辑。 7. 使用 DataWorks 的数据开发特性 工作流：构建工作流来管理复杂的任务依赖关系。调度：利用DataWorks的调度功能来自动执行任务。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks当选用Spak3.x时，报错怎么办？

    当您在使用DataWorks时选择Spark 3.x版本执行任务出现报错时，解决这类问题通常涉及几个步骤：定位错误原因、理解错误信息、调试和修复。下面是一些常见的步骤和建议来帮助您解决这类问题： 1. 仔细阅读错误信息 首先，仔细阅读DataWorks控制台中的错误日志，找出具体的错误信息。错误信息通常会提供一些线索，帮助您定位问题所在。常见的错误类型包括： 语法错误：如缺少括号、拼写错误等。类型错误：如将字符串与整数相加。依赖错误：如缺少必要的库或版本不兼容。配置错误：如配置文件中的设置不正确。资源限制：如内存不足或磁盘空间不足。 2. 检查 Spark 版本兼容性 确保您的任务代码与所选的Spark版本兼容。例如，某些功能可能在Spark 3.x中已被弃用或移除。您可以通过以下方式检查兼容性： 查阅官方文档：访问Apache Spark官方网站或DataWorks文档中心，查看有关版本变更的说明。更新代码：如果有必要，根据新版本的要求更新您的代码。 3. 检查依赖库版本 确保所有依赖的库都与Spark 3.x兼容，并且版本是最新的。例如，如果您的代码依赖于Pandas，则需要确保Pandas版本与Spark 3.x兼容。 4. 调整配置 有时错误可能源于配置问题。检查您的Spark配置，确保所有设置都是正确的。例如，内存分配、并行度等设置可能需要调整。 5. 使用调试工具 使用DataWorks中的调试工具来运行和测试您的任务。这可以帮助您更好地理解错误发生的上下文。 6. 查阅日志文件 除了DataWorks控制台中的错误日志之外，您还可以查阅Spark作业的日志文件。在DataWorks中，通常可以在任务详情页找到日志链接。 7. 搜索社区和文档 如果错误信息不足以解决问题，可以尝试搜索Apache Spark社区、Stack Overflow 或者 GitHub 等平台上的相关讨论。您也可以查阅官方文档或DataWorks的帮助文档。 8. 提供更多详细信息 如果您需要进一步的帮助，请提供更具体的错误信息和代码片段。这将有助于更准确地定位问题。 示例：解决 Spark 3.x 报错 假设您遇到了一个典型的错误：“ClassNotFoundException”，这通常表示Spark无法找到所需的类。解决此问题的一般步骤如下： 检查依赖： 确认所有依赖的JAR包都已正确添加到项目中。如果使用Maven或Gradle，请确保依赖管理配置正确。 检查类路径： 确保所有必需的类都在类路径中。 查看 Spark 配置： 检查 spark.jars 配置项是否包含了所有必需的JAR包。如果使用DataWorks，确保在“依赖管理”中添加了所有必需的外部依赖。 调试： 在DataWorks中运行一个小型测试任务，仅包含引发问题的代码片段，以帮助定位问题。 查阅文档： 检查Apache Spark文档，了解是否有任何已知问题或兼容性问题。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks使用数据集成，从es同步数据至odps，对于拉丁文字母同步后发生改变，如何解决？

    当您从Elasticsearch (ES) 同步数据到 ODPS (MaxCompute) 时遇到拉丁字母被改变的问题，这可能是由于字符编码不一致导致的。为了解决这个问题，您需要确保数据在源系统（ES）和目标系统（ODPS）之间的编码一致性。以下是解决此类问题的一些步骤： 1. 检查 Elasticsearch 中的字符编码 首先，确认 Elasticsearch 中的索引配置是否正确设置了字符编码。默认情况下，Elasticsearch 使用 UTF-8 编码。您可以检查索引的设置以确保这一点。 查看索引设置 GET /your_index_name/_settings 查看索引映射 GET /your_index_name/_mapping 确保字段的 index 设置为 not_analyzed 或 keyword（取决于 Elasticsearch 版本），以避免对文本进行分析，从而保持原始字符编码不变。 2. 配置 DataWorks 数据集成任务 在 DataWorks 的数据集成任务中，确保正确配置了字符编码。 配置同步任务 创建或编辑同步任务： 在 DataWorks 控制台中，选择“数据集成”，然后创建一个新的同步任务或编辑现有的同步任务。 设置源端配置： 在“源表信息”部分，确保选择了正确的连接类型（Elasticsearch）。如果需要，可以在“高级配置”中指定字符编码，例如 UTF-8。 设置目标端配置： 在“目标表信息”部分，确保选择了正确的连接类型（ODPS）。同样，在“高级配置”中指定字符编码为 UTF-8。 高级设置： 在“高级配置”中，还可以配置转换规则，以确保数据在同步过程中不会发生不必要的转换。 3. 检查 ODPS 表的字符集 确保 ODPS 表的字符集与 Elasticsearch 的字符集相匹配。 创建表时指定字符集 CREATE TABLE your_table ( id bigint, name string ) LIFECYCLE 30 PARTITIONED BY (dt string) WITH (serde='org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe', input.format='com.aliyun.odps.data.TextInputFormat', output.format='com.aliyun.odps.data.TextOutputFormat', field.delim=',', line.delim='\n', charset='UTF-8'); 4. 调试和验证 运行测试任务：在正式运行任务之前，先运行一个测试任务，确保数据正确无误。检查日志：查看数据集成任务的日志，确认是否有任何错误消息或警告提示有关字符编码的问题。对比数据：比较源端和目标端的数据，确保它们在字符编码上是一致的。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks日期格式里，"04 9, 2024 8:40:28" 这个格式怎么转换成 日期？

    给定的日期字符串 '04 9, 2024 8:40:28' 的格式看起来是非标准的，它包含了一个月份（04）、一个日期（9）、年份（2024）、小时（8）、分钟（40）和秒（28）。这种格式并不常见，因为它将月份和日期分开了，并且日期后面跟着逗号。 为了将这样的字符串转换成一个标准的日期格式，我们需要首先解析这个字符串，并重新组织它以便于转换。这里我们假设月份（04）应该放在日期（9）之前，因此正确的日期应该是 2024 年 4 月 9 日 8:40:28。 下面是一个 Python 代码示例，展示如何解析并转换这样的日期字符串： from datetime import datetime # 给定的日期字符串 date_string = '04 9, 2024 8:40:28' # 分割字符串 parts = date_string.split() month = parts[0] day = parts[1].replace(',', '') # 去掉逗号 year = parts[2] time_parts = parts[3].split(':') hour = time_parts[0] minute = time_parts[1] second = time_parts[2] ![1111.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/t6pqrjtpbleqs_1a2f904527bb4762a5ecfeb1fc5486a8.png) # 重新构建日期字符串 formatted_date_string = f'{year}-{month}-{day} {hour}:{minute}:{second}' # 将字符串转换为日期对象 date_obj = datetime.strptime(formatted_date_string, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') print('原始日期字符串:', date_string) print('转换后的日期字符串:', formatted_date_string) print('转换后的日期对象:', date_obj) 这段代码首先将给定的日期字符串分割成各个部分，然后去除逗号，并按照标准的日期格式重新组合这些部分。最后，使用 datetime.strptime 函数将重组后的字符串转换为 datetime 对象。 运行这段代码将会输出： 原始日期字符串: 04 9, 2024 8:40:28 转换后的日期字符串: 2024-04-09 08:40:28 转换后的日期对象: 2024-04-09 08:40:28 这样我们就成功地将非标准的日期字符串转换成了标准的日期格式，并创建了一个 datetime 对象。如果您需要将日期对象进一步转换为其他格式，可以使用 strftime 方法来实现。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    dataworks数据集成，数据开发任务的个数以及最近修改时间在哪里可以下载呀？

    要在DataWorks中获取数据集成（Data Integration）任务的个数以及最近修改时间等信息，并将其下载为文件，您可以通过以下几个步骤来进行： 方法一：使用DataWorks控制台导出 登录DataWorks控制台： 访问阿里云官网，登录后进入DataWorks控制台。 进入数据开发页面： 在左侧导航栏中选择“数据开发”。 查看项目列表： 在数据开发页面顶部，您可以看到项目列表，选择您想要导出信息的项目。 导出任务列表： 目前DataWorks控制台没有直接提供批量导出任务列表及其详细信息的功能。您可以手动记录每个任务的名称、最后修改时间等信息。 方法二：使用DataWorks API 如果您熟悉编程并且希望自动化这一过程，可以使用DataWorks的API来获取这些信息。 获取API凭证： 登录阿里云账号，获取Access Key ID 和 Access Key Secret。 调用API： 使用DataWorks提供的API接口来获取项目中的所有任务信息。相关的API可能包括但不限于 ListTasks 或类似的接口。请参考官方文档了解具体API的调用方式和参数。 编写脚本： 编写脚本来调用上述API，并将返回的结果保存到文件中。您可以选择使用Python或其他支持HTTP请求的语言来编写脚本。 示例代码（Python） 下面是一个简单的Python示例脚本，用于调用DataWorks API来获取任务信息，并将结果保存为CSV文件。请注意，您需要安装requests库，并替换和为您自己的凭证。 import requests import csv from datetime import datetime # 替换为您的Access Key ID和Access Key Secret access_key_id = '' access_secret = '' # DataWorks API端点 api_endpoint = 'https://dataworks-public.aliyuncs.com/api/' # 构造API请求头 headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'x-acs-accesskey-id': access_key_id, 'x-acs-signature-method': 'HMAC-SHA1', 'x-acs-signature-version': '1.0', 'x-acs-date': datetime.utcnow().strftime('%a, %d %b %Y %H:%M:%S GMT'), } # 构造API请求体 payload = { 'method': 'POST', 'version': '2020-05-18', 'action': 'ListTasks', 'workspaceId': '', # 替换为您的工作空间ID 'projectName': '', # 替换为您的项目名称 } # 发送API请求 response = requests.post(api_endpoint, headers=headers, json=payload) # 处理响应结果 if response.status_code == 200: tasks = response.json()['tasks'] # 创建CSV文件 with open('tasks.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Task Name', 'Last Modified Time']) for task in tasks: writer.writerow([task['name'], task['lastModifiedTime']]) else: print(f'Error: {response.status_code}, {response.text}')
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks现在同一个源头得数据 写入到hdfs上面 一个3.5G得表 只需要20分钟怎么办？

    如果您在使用DataWorks处理数据并写入HDFS时发现某个3.5GB的数据表只需要20分钟就能完成，这通常意味着您的数据处理和写入流程效率非常高。然而，如果您对这个性能感到意外或者有其他问题（比如资源使用过高、成本考虑等），我们可以探讨一下可能的原因以及如何调整。 可能的原因 高效的数据处理逻辑：您的数据处理逻辑可能已经非常优化，例如采用了并行处理或其他高性能技术。良好的集群配置：您的Hadoop集群可能配置得非常好，有足够的计算和存储资源来处理大量数据。合理的分区策略：如果您的表使用了有效的分区策略，那么写入速度会更快。压缩：数据在写入之前可能已经被压缩，减少了实际写入的数据量。 如何调整 如果您希望减慢处理速度以节省资源或出于其他原因，可以考虑以下几点： 减少并行度：降低作业的并行执行任务数量，例如减少MapReduce作业的map或reduce任务的数量。调整资源分配：降低每个任务的CPU和内存资源分配，例如通过设置YARN队列限制或修改作业的资源配置。增加数据处理步骤：在数据写入之前加入更多的数据处理步骤，如额外的清洗、转换等操作。更改压缩算法：使用压缩比更高但压缩/解压速度较慢的算法。调整HDFS块大小：增大HDFS块的大小可能会加快写入速度，减小则可能减慢。 检查和监控 确保监控您的作业和集群资源使用情况，以确定是否有资源浪费或瓶颈存在。您可以使用Hadoop自带的监控工具（如YARN ResourceManager UI）或第三方工具来监控集群状态。 。
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks这个步骤七 是在哪里配置？

    根据您提供的信息，看起来您正在尝试使用DataWorks与钉钉集成并通过Webhook发送消息。以下是基于您提供的步骤七的指南来进行配置的详细步骤： 安装SDK 为了使用Webhook功能，您需要安装相应的SDK。这里提供了几种不同的语言选项，包括Java、.NET、PHP、Python 和 Node.js。 使用 Webhook 发送消息 一旦您安装了 SDK，您可以开始编写代码来使用 Webhook 发送消息。具体的消息类型和格式请参考文档中的“消息类型”。 如果您需要更详细的步骤或者示例代码，请告诉我您使用的具体编程语言，我可以为您提供一个简单的示例。 如果您有任何疑问或者需要进一步的帮助，请随时提问！
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  • 回答了问题 2024-08-14

    DataWorks生成环境怎么list？

    在DataWorks中，管理不同环境（如开发环境、测试环境、生产环境）的任务和资源通常是在项目级别上进行的。这意味着每个环境都有它自己的项目空间，而函数、表和其他资源则是在各自的项目空间内定义的。 当你提到“生成环境”时，我假设你是想说“生产环境”。如果你在生产环境中找不到相应的自定义函数，那可能是因为该函数尚未被部署到生产环境的项目中。 下面是一些步骤和建议来帮助你列出生产环境中的函数，并解决你遇到的问题： 列出生产环境中的函数 登录DataWorks控制台: 登录阿里云DataWorks控制台。 选择正确的项目: 确保你已经切换到了生产环境对应的项目。项目的名称通常能够反映它的环境类型，比如 prod 或者 production。 查看UDF列表: 在项目中，导航到“函数管理”或类似的选项卡。查找自定义函数（UDF）列表。在这里你应该能看到所有在该项目中定义的自定义函数。 解决找不到函数的问题 检查函数是否已部署: 确认你想要使用的函数是否已经被部署到了生产环境的项目中。有时开发者会在开发环境创建函数，但忘记将其同步或部署到生产环境。 查看函数命名规则: 检查函数的命名规则是否符合预期。在某些情况下，函数名可能会有所不同，或者在生产环境中使用了不同的命名约定。 检查权限: 确认你有足够的权限来查看和使用生产环境中的函数。如果权限不足，你可能无法看到或使用特定的函数。 联系项目管理员: 如果上述方法都无法解决问题，你可以联系项目的管理员或其他有权限的同事，询问有关函数部署的情况。 手动部署函数: 如果你有权限，可以尝试自己将函数从开发环境部署到生产环境。这通常涉及到导出函数然后导入到目标环境的过程。 使用SQL语句来查看函数 如果你想通过SQL查询的方式来查看生产环境中的函数，可以使用如下命令： SHOW FUNCTIONS IN {project_name}; 这里的 {project_name} 需要替换为你生产环境项目的实际名称。
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