哈哈是我_个人页

我曾经搭建过多个应用，用于为团队提供了实时文档编辑、任务分配和进度跟踪等功能，感觉很不错。

您好，您可以在 flink-conf.yaml 中添加以下配置： env.java.opts.jobmanager: -Duser.timezone=GMT+08 env.java.opts.taskmanager: -Duser.timezone=GMT+08 这将确保 JobManager 和 TaskManager 使用相同的时区，从而避免时区冲突。 如果您已经添加了这些配置，但仍然遇到时区冲突，请检查您的 MySQL 服务器的时区设置是否正确。您可以使用以下命令检查 MySQL 服务器的时区： mysql -e 'SELECT @@global.time_zone;' 如果 MySQL 服务器的时区与您在 flink-conf.yaml 中配置的时区不一致，请使用以下命令更改 MySQL 服务器的时区： mysql -e 'SET GLOBAL time_zone = 'GMT+08';' 更改 MySQL 服务器的时区后，请重新启动 Flink 集群。

确保您具有对该文件夹的读取权限。您可以通过右键单击该文件夹并选择“属性”来检查这一点。在“安全”选项卡中，您应该看到一个名为“用户”的组，并且该组应该具有“读取”权限。如果您没有对该文件夹的读取权限，您可以尝试从文件夹的所有者那里获得权限。您可以通过右键单击该文件夹并选择“属性”来找到文件夹的所有者。在“安全”选项卡中，您应该看到一个名为“所有者”的用户或组。如果您无法从文件夹的所有者那里获得权限，您可以尝试使用命令提示符来访问该文件夹。您可以通过按 Windows 键 + R 打开命令提示符，然后键入“cmd”。在命令提示符中，您可以使用“cd”命令导航到该文件夹，然后使用“dir”命令查看文件夹中的文件。如果您仍然无法访问该文件夹，您可以尝试使用第三方软件来访问该文件夹。有许多第三方软件可以帮助您访问受保护的文件夹，例如 Unlocker 和 Folder Unlocker。

您好，是的，此类查询是计费的。 根据您提供的截图，您正在使用 Google Cloud Platform（GCP）的 BigQuery 服务。BigQuery 是一种云数据仓库，允许您查询和分析大型数据集。BigQuery 的定价基于您使用的资源，包括查询的数据量、查询的复杂程度以及您使用的存储空间。 对于您提供的查询，BigQuery 将扫描大约 100GB 的数据。扫描的数据量越大，查询的成本就越高。此外，您的查询还使用了 JOIN 操作，这也会增加查询的成本。 您可以使用 BigQuery 的定价计算器来估算您查询的成本。定价计算器会根据您提供的信息，计算出您查询的大致成本。 如果您想降低查询的成本，您可以尝试以下方法： 减少扫描的数据量。您可以通过使用 WHERE 子句来过滤数据，或者使用 LIMIT 子句来限制返回的数据量。优化查询的复杂程度。您可以通过使用索引来提高查询的性能，或者使用子查询来简化查询。使用更便宜的存储选项。BigQuery 提供了多种存储选项，包括标准存储和近线存储。近线存储的价格低于标准存储，但访问近线存储中的数据需要支付额外费用。 如果您对 BigQuery 的定价有任何疑问，请随时与我们联系。

您好，您可以通过以下步骤来获取通知类的额外参数： 在 MainActivity 中，在 onMessageReceived 方法中添加以下代码： if (message.getData() != null) { // 获取额外参数 Bundle extras = message.getData(); String extra1 = extras.getString('extra1'); String extra2 = extras.getString('extra2'); // 使用额外参数进行逻辑处理 // ... } 在 AndroidManifest.xml 中，在 标签中添加以下代码： meta-data android:name='com.google.firebase.messaging.default_notification_channel_id' android:value='@string/default_notification_channel_id' /> 在 strings.xml 中，添加以下代码： string name='default_notification_channel_id'>default_notification_channelstring> 在 build.gradle 中，添加以下代码： dependencies { implementation 'com.google.firebase:firebase-messaging:20.2.1' } 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： uses-permission android:name='android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED' /> 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： service android:name='.MyFirebaseMessagingService' android:exported='false'> intent-filter> action android:name='com.google.firebase.MESSAGING_EVENT' /> intent-filter> service> 在 MyFirebaseMessagingService.java 中，添加以下代码： public class MyFirebaseMessagingService extends FirebaseMessagingService { @Override public void onMessageReceived(RemoteMessage remoteMessage) { // ... } } 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： receiver android:name='.MyBroadcastReceiver' android:exported='false'> intent-filter> action android:name='android.intent.action.BOOT_COMPLETED' /> intent-filter> receiver> 在 MyBroadcastReceiver.java 中，添加以下代码： public class MyBroadcastReceiver extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) { // ... } } 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： service android:name='.MyJobIntentService' android:exported='false'> intent-filter> action android:name='com.google.firebase.MESSAGING_EVENT' /> intent-filter> service> 在 MyJobIntentService.java 中，添加以下代码： public class MyJobIntentService extends JobIntentService { @Override protected void onHandleWork(@NonNull Intent intent) { // ... } } 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： service android:name='.MyIntentService' android:exported='false'> intent-filter> action android:name='com.google.firebase.MESSAGING_EVENT' /> intent-filter> service> 在 MyIntentService.java 中，添加以下代码： public class MyIntentService extends IntentService { public MyIntentService() { super('MyIntentService'); } @Override protected void onHandleIntent(@Nullable Intent intent) { // ... } } 在 AndroidManifest.xml 中，添加以下代码： service android:name='.MyService' android:exported='false'> intent-filter> action android:name='com.google.firebase.MESSAGING_EVENT' /> intent-filter> service> 在 MyService.java 中，添加以下代码： ```javapublic class MyService extends Service { @Override public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) { // ...

{ 'version': '1.0', 'connector': 'mysql', 'name': 'inventory-connector', 'config': { 'hostname': 'localhost', 'port': '3306', 'username': 'root', 'password': 'password', 'database': 'inventory', 'table.whitelist': 'products', 'timestamp.format.standard': 'ISO-8601', 'include.schema.changes': 'false', 'deserialization.format': 'debezium-json' } }

您好，根据您提供的日志信息，我无法直接判断发出请求的具体来源。但可以从以下几个方面进行排查： 检查您的函数代码，确保没有硬编码的 URL 或其他可能导致 404 错误的逻辑。检查您的函数配置，确保函数的触发器配置正确，并且函数的执行权限已正确设置。检查您的函数日志，查看是否有其他错误或警告信息，这些信息可能有助于您了解 404 错误的来源。尝试使用阿里云函数计算控制台或 CLI 工具来测试您的函数，看看是否能够重现 404 错误。如果您仍然无法找到 404 错误的来源，可以联系阿里云函数计算技术支持团队，他们可以帮助您进一步排查问题。

EMAS的git 上面的demo地址是：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_generation/emas

阿里云目前还没有提供ValidatingWebhook的功能。

您好，很高兴为您解答。 根据您提供的错误信息，我分析了可能的原因如下： 1. **Kafka客户端版本不兼容**：请检查您在Kubernetes上使用的Kafka客户端版本是否与Kafka集群的版本兼容。如果版本不兼容，可能会导致客户端无法正确读取数据。 2. **Kubernetes网络配置问题**：请检查Kubernetes集群的网络配置是否正确。确保Kafka客户端能够访问Kafka集群的端口，并且没有防火墙或其他网络设备阻止了访问。 3. **Kafka集群配置问题**：请检查Kafka集群的配置是否正确。确保Kafka集群的配置与Kubernetes环境兼容，并且没有其他配置问题导致数据读取失败。 4. **Kubernetes资源不足**：请检查Kubernetes集群的资源是否充足。如果Kubernetes集群的资源不足，可能会导致Kafka客户端无法正常运行，从而导致数据读取失败。 5. **其他问题**：如果以上原因都无法解决问题，请检查其他可能导致数据读取失败的原因，例如Kafka集群的故障、网络连接问题等。 希望这些信息对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时告诉我。

好的，以下是有关此错误的一些信息： 错误消息：ERROR org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli [] - Error while running the Flink session. org.apache.flink.client.deployment.ClusterDeploymentException: Couldn't deploy Yarn session cluster 错误原因：无法在 Yarn 上部署 Flink 会话集群。 可能的原因： Yarn 配置不正确。请确保您已正确配置 Yarn，并且 Flink 能够访问 Yarn 资源管理器。Flink 配置不正确。请确保您已正确配置 Flink，并且 Flink 能够与 Yarn 通信。资源不足。请确保您有足够的资源来部署 Flink 会话集群。 解决方案： 检查 Yarn 配置。确保您已正确配置 Yarn，并且 Flink 能够访问 Yarn 资源管理器。检查 Flink 配置。确保您已正确配置 Flink，并且 Flink 能够与 Yarn 通信。增加资源。如果您没有足够的资源来部署 Flink 会话集群，请增加资源。 如果您仍然遇到此错误，请提供更多信息，以便我更好地帮助您。

EMAS的arms远程日志的日志存储目录在/data/data/packagename/files/logs/。 用户在上传日志时，上传的是/data/data/packagename/files/logs/目录下的.mmap2文件。

EMAS目前还没有Serverless移动端原生SDK或Flutter SDK，但我们正在积极开发中，敬请期待。

华为手机在 EMAS 体验远程真机时出现黑屏，可能是由于以下原因造成的： 华为手机系统版本过低。 EMAS 体验远程真机需要华为手机系统版本在 EMUI 10.0 或以上，请检查您的华为手机系统版本是否满足要求。华为手机未安装 EMAS 体验远程真机客户端。 请在华为应用市场搜索“EMAS 体验远程真机”并安装客户端。华为手机未开启 USB 调试模式。 请在华为手机的“设置”中找到“开发者选项”，然后开启 USB 调试模式。华为手机与电脑未连接。 请使用 USB 数据线将华为手机与电脑连接。华为手机屏幕分辨率过高。 EMAS 体验远程真机目前仅支持华为手机屏幕分辨率为 1080P 或以下，请检查您的华为手机屏幕分辨率是否满足要求。 如果您已经排除了以上原因，但华为手机在 EMAS 体验远程真机时仍然出现黑屏，请联系 EMAS 客服寻求帮助。

# 导入必要的库 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('Read CSV from OSS').getOrCreate() # 设置 OSS 凭证 spark.conf.set('fs.oss.impl', 'com.aliyun.fs.oss.NativeOssFileSystem') spark.conf.set('fs.oss.accessKeyId', 'YOUR_ACCESS_KEY_ID') spark.conf.set('fs.oss.accessKeySecret', 'YOUR_ACCESS_KEY_SECRET') # 设置 OSS 存储桶名称和 CSV 文件路径 bucket_name = 'YOUR_BUCKET_NAME' csv_path = 'oss://{}/path/to/csv/file.csv'.format(bucket_name) # 读取 CSV 文件 df = spark.read.csv(csv_path, header=True, inferSchema=True) # 显示数据 df.show()

EMAS 开发者版本是免费的，但仅供非商业用途。如果您想将 EMAS 用于商业用途，则需要购买商业许可证。

您好！Holo 备份 1.3 版本确实支持实例级备份，您可以将数据恢复到指定的时间点。如果您使用的是 1.3 以下版本，并且某个存储挂了，您可以通过以下方式保障数据安全： 使用 RAID 或其他冗余存储技术来保护您的数据。定期备份您的数据到其他位置，例如云存储或另一个物理存储设备。使用数据保护软件来监控您的存储设备并提醒您潜在的问题。 如果您有任何其他问题，请随时与我联系。

检查公共资源组和独享数据集成资源组的网络连接是否正常。检查公共资源组和独享数据集成资源组的防火墙设置是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的路由表是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的DNS设置是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的IP地址是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的端口号是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的协议是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的证书是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的用户名和密码是否正确。检查公共资源组和独享数据集成资源组的连接超时时间是否正确。

根据您提供的图片，EMAS显示的原因是“未找到该设备”。这可能是由于以下原因造成的： 设备未连接到网络。设备已关闭。设备已损坏。 您可以尝试以下步骤来解决此问题： 检查设备是否已连接到网络。检查设备是否已打开。尝试重新启动设备。如果以上步骤均无法解决问题，请联系设备制造商。

使用公共资源组的最大权限是多大？