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BlueberryKing
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Blueberry King

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2025年12月

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  • 回答了问题 2025-12-25

    用datax卸数:从oss卸数到ftp,多文件卸数卡死

    DataX 从 OSS 卸数到 FTP,多文件大文件任务卡死但不报错的原因与处理 这个现象本质上不是 DataX 本身卡死,而是 下游 FTP 在多并发 + 大文件场景下被“拖住”了,DataX 没有及时感知失败。 先说结论: 6 个 16G 文件 + Channel=6 的组合,已经把 FTP 端的并发、带宽或连接数顶满了,DataX 线程在等待 FTP 写入 ACK,表现为“无反应、不报错”。 同样配置下 10G 文件能跑通,本身就是一个非常典型的信号。 一、为什么“卡住但不报错” DataX 的执行模型决定了它在这种场景下很容易“假死”。 Channel ≠ 文件数,而是并发写线程数 你现在的配置是: 6 个文件 Channel = 6 在 OSS → FTP 的 writer 场景下,实际效果是: 同时 6 个线程 每个线程在持续向 FTP 推送大块数据流 这会同时消耗: FTP 最大连接数 FTP 服务器 I/O 网络带宽 目标磁盘写入能力 FTP Writer 对“慢写入”的容错很差 在 DataX 的 ftpwriter 中: 只要 socket 连接还在 没有显式返回 error 写线程就会一直阻塞等待 于是你看到的现象是: JobContainer 不退出 日志不报错 任务看起来“卡死” 实际上线程全在 等 FTP 写完数据。 为什么 10G 能跑,16G 不行 这通常说明 临界点已经被你踩到了,比如: FTP 服务端: 单连接限速 最大并发连接数 写磁盘 I/O 饱和 网络侧: 出口带宽被 6 路大文件长期占满 FTP 超时参数设置偏大,连接不被主动断开 16G × 6 并发,本质上是 持续高压写入,不是瞬时问题。 二、最常见、也最有效的解决方式 不兜圈子,直接给可用方案。 ✅ 方案 1:降低 Channel 数(最优先) 不要让 Channel = 文件数。 建议: Channel 改为 2 或 3 让文件排队写,而不是同时压 FTP 这是性价比最高的改法。 'setting': { 'speed': { 'channel': 2 }} ✅ 方案 2:限制单通道带宽(如果版本支持) 如果 DataX 版本支持 byte 限速: 'speed': { 'channel': 3, 'byte': 52428800} 等价于: 降低单线程写压力 避免 FTP 端被打满后“半死不活” ⚠️ 方案 3:拆批执行,而不是一次性跑完 与其: 6 个 16G 一起跑 不如: 每次跑 2~3 个文件 用调度控制顺序 这是很多生产环境的常规做法。 ❌ 不建议的方向 反复调大 Channel(会更早卡死) 指望 DataX 自动报错(它不会) 只看 DataX 日志,不看 FTP 服务端日志 三、如何快速验证是不是这个问题 给你一个很“工程”的验证方式: Channel 改成 1 只跑一个 16G 文件 如果能稳定跑完 那问题100% 在并发 + FTP 承载能力,不是 OSS,也不是 DataX bug。 总结一句话 DataX 在大文件 + 多并发 FTP 场景下,很容易出现“阻塞不报错”的假死状态。解决思路不是“调大”,而是:降并发、限速、分批。 这是一个老问题,不是你配置错了,是默认配置太“乐观”。
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  • 回答了问题 2025-12-25

    macos 下 lingma 编辑AI 对话栏问题

    这个问题本身不是操作失误,而是 实现差异。 简单结论先说清楚: 在 macOS 上,lingma 的 AI 对话栏是“固定 WebView 侧边栏”,而在 Windows 上是“可浮动的 Dock / 独立窗口”。所以 macOS 下目前不支持自由拖动。 这不是系统能力问题,也不是 VS Code 设置问题。 原因拆解(给关心技术细节的人) VS Code 插件在 macOS / Windows 的 UI 能力并不完全一致 VS Code 本身是跨平台的,但插件 UI 并不是“写一次到处一样”。 Windows(Electron + Win32)插件更容易创建: 可拖拽的浮窗 独立 Electron window macOS(Electron + Cocoa)VS Code 官方对: detachable view floating panel的支持非常保守 很多插件在 macOS 上 只能老老实实用 Side Panel / Webview View。 lingma 在 macOS 上选的是 Webview View 实现 从当前版本(0.2.x)来看,lingma 在 macOS 下: 使用的是 VS Code 的 Webview View 被固定在左 / 右 / 底部容器中 这类 View 的限制是硬性的: ❌ 不能脱离编辑区 ❌ 不能自由拖拽成浮窗 ❌ 不能像 Windows 那样随意停靠 Windows 下之所以“看起来能拖”,很可能是: 使用了额外的 Electron window 或平台相关的实验性实现 macOS 这条路径目前没做。 竖屏显示器下体验会明显变差(这是痛点) 在竖屏或窄屏场景下: 编辑区横向空间被压缩 右侧 AI 面板固定占宽 VS Code 不会动态避让 结果就是:代码被 AI 对话栏挡住 这是一个真实的 UX 问题,不是个人习惯问题。 目前能用的替代方案(现实解法) 说结论,不兜圈子。 ✅ 方案 1:用快捷键“临时打开 / 关闭”(推荐) 不要让 AI 面板常驻。 用的时候打开 用完立刻关掉 一般可以通过命令面板: Cmd + Shift + PLingma: Toggle Chat 这是目前最不影响编码体验的方式。 ⚠️ 方案 2:尝试放到底部 Panel 如果 lingma 支持放到下方面板(和终端同一排): 横向空间不再被占用 需要时切换 tab 体验一般,但至少不挡代码。 ❌ 不推荐:修改 VS Code 布局 / hack 配置 Webview View 的位置限制是 VS Code 控制的: 手动改 JSON 配置 或尝试 hack UI 基本都会在重启后失效,不值得折腾。
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  • 回答了问题 2025-12-25

    怎样使用程序从本地计算机调用modelscope公网的bge-m3模型做文档向量化?

    可以的,ModelScope 官方是支持通过 API 调用 bge-m3 模型做文本向量化 的,不需要在本地下载模型权重,适合在本地程序中直接使用。 下面给一个 Python 3.10 下的简单示例,演示如何调用 ModelScope 公网的 bge-m3 embedding 接口。 安装依赖pip install modelscope dashscope 2.设置 API Key需要先在阿里云控制台获取 DashScope API Key,然后在环境变量中设置:export DASHSCOPE_API_KEY=你的_API_KEY(Windows 可用 setx DASHSCOPE_API_KEY xxx) 3.示例代码:文本向量化(bge-m3)from dashscope import TextEmbedding texts = [ '这是第一段测试文本', '这是第二段文本,用于向量化'] resp = TextEmbedding.call( model='bge-m3', input=texts) if resp.status_code == 200: embeddings = [item['embedding'] for item in resp.output['embeddings']] print(len(embeddings), len(embeddings[0]))else: print(resp)说明 4.bge-m3 是多语言通用 embedding 模型,适合中英文文档向量化返回的 embedding 是一个浮点数组,可直接用于:向量数据库(FAISS / Milvus / Elastic)文档相似度检索RAG 场景 5.注意事项公网调用受 QPS 和配额限制,批量文档建议分批请求如果对延迟或隐私有要求,可以考虑后续私有化部署(PAI / EAS)
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