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你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？ 通义千问作为一款先进的语言模型，其在代码生成和执行方面的能力确实给我留下了深刻的印象。使用通义千问来编写代码，我发现它能够理解并转化我的自然语言需求为相应的代码片段。这对于一些基础的编程任务来说，无疑是一个极大的便利，可以极大地提高开发效率。然而，在体验过程中，我也发现了一些问题。由于自然语言本身存在一定的模糊性和歧义性，通义千问在理解某些复杂或特定的需求时，可能会出现一些偏差。这导致生成的代码有时并不能完全满足我的预期。 目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？ 当遇到大模型生成的代码曲解开发者需求的情况时，我认为可以从以下几个方面进行优化： 明确需求描述：开发者需要尽可能地明确和详细地描述自己的需求。使用具体、明确的术语和例子，有助于模型更准确地理解并生成相应的代码。迭代和优化：对于生成的代码，开发者可以进行迭代和优化。通过调整输入的描述、修正生成的代码片段，逐步接近期望的结果。结合人工审核：尽管大模型在代码生成方面已经取得了显著的进步，但在某些关键或复杂的场景下，仍然需要结合人工审核来确保代码的正确性和可靠性。反馈与训练：将生成的代码与预期结果进行对比，将差异反馈给模型，有助于模型在后续的训练中不断优化和提升其代码生成能力。 虽然通义千问在代码生成方面已经展现出了强大的能力，但仍然存在一些需要改进和优化的地方。通过明确需求描述、迭代优化、人工审核以及反馈训练等方式，我们可以逐步提升其代码生成的准确性和可靠性。

1.在日常工作中，你会用到代码生成工具吗？最喜欢哪一种呢？ 在日常工作中，我会使用代码生成工具，尤其是当项目中有大量重复或模板化的代码需要编写时。至于最喜欢的代码生成工具，这取决于具体的项目需求和个人偏好。例如，对于数据库相关的代码生成，我可能会喜欢使用像MyBatis-Plus或JPA这样的工具，它们能够根据数据库表结构自动生成对应的实体类、Mapper接口等。对于前端页面的代码生成，我可能会倾向于使用像Vue CLI或React Create App这样的脚手架工具，它们可以快速地创建出项目的基础结构和一些常用组件。 2.你一般使用代码生成工具来做什么？ 我通常使用代码生成工具来完成以下任务： 自动生成实体类、DAO层、Service层等基础代码，避免手动编写大量重复的代码。根据数据库表结构生成对应的CRUD操作代码，减少手动编写SQL语句的工作量。快速创建项目的基础结构和常用组件，提高项目的开发效率。生成API文档或测试用例，帮助团队成员更好地理解代码结构和功能。 3.面对尚处于“成长期”的代码生成工具，你有哪些期待和诉求呢？ 面对尚处于“成长期”的代码生成工具，我有以下期待和诉求： 更好的自定义性：希望工具能够提供更多可配置选项，以便根据具体项目需求生成定制化的代码。更高的准确性：对于生成的代码，希望其能够更准确地匹配项目需求，减少后期手动修改的工作量。更好的集成性：希望工具能够与其他开发工具或框架更好地集成，实现无缝衔接和高效协作。持续的更新和维护：对于成长期的工具，持续的更新和维护是非常重要的。希望开发者能够积极响应用户反馈，修复已知问题并添加新功能。完善的文档和教程：对于新手用户来说，完善的文档和教程是快速上手的关键。希望工具能够提供详细的文档和教程，帮助用户更好地理解和使用工具。

Alibaba Cloud Linux 是阿里云打造的 Linux 服务器操作系统发行版，是阿里云上最佳操作系统，它具有哪些特性和优势？ Alibaba Cloud Linux是阿里云推出的基于龙蜥社区OpenAnolis龙蜥操作系统Anolis OS的Linux服务器操作系统发行版。作为阿里云上最佳的操作系统，它具有以下特性和优势： 兼容性：ACL兼容CentOS/RHEL生态，这意味着CentOS/RHEL中的大多数软件无需或仅需少量改造即可在ACL中运行。这为用户提供了极大的便利，因为他们无需重新编写或修改现有的应用程序和工具。稳定性：ACL具有强大的技术支持和卓越的系统性能，采用了先进的分布式架构，具有高可用性。同时，ACL还提供了多种数据备份和恢复方案，确保企业数据的安全性和完整性。这些特性使得ACL成为一个稳定可靠的操作系统，能够满足企业的各种需求。安全性：ACL具有严格的安全保障措施，包括虚拟化安全、网络安全和系统安全等方面。它采用了多层次的安全防护体系，有效避免了系统漏洞和网络攻击的风险。此外，阿里云还提供了多种安全服务和工具，方便企业进行自主管理和安全监控。高效性：ACL是阿里云上启动最快的Linux服务器操作系统发行版，针对阿里云基础设施进行了深度优化。这意味着用户可以更快地部署和扩展应用，从而提高工作效率。开源性：ACL是一个100%开源的Linux服务器操作系统发行版，用户可以自由下载、检视所有源代码。这使得用户可以更加信任和使用该系统，同时也为开发者提供了更多的定制和扩展可能性。丰富的功能和特性：ACL支持多种应用场景，包括Web应用、大数据处理、人工智能等。此外，它还提供了丰富的软件仓库和易于管理的软件包，方便用户快速部署和应用各种开源软件。Alibaba Cloud Linux具有兼容性、稳定性、安全性、高效性、开源性和丰富的功能和特性等优势。这些优势使得ACL成为阿里云上最佳的操作系统之一，能够满足企业的各种需求并提供卓越的性能和服务。

作为技术负责人，我会选择用“三高”来评价系统开发工作。首先，一个高可用性的系统能够提供不间断的服务，即使在面临异常或故障的情况下也能够快速恢复。这对于保证业务的连续性和用户体验的稳定性至关重要。因此，我会将高可用性作为评价系统开发工作的重要标准之一。其次，一个高性能的系统能够快速地处理请求和数据，从而提高业务处理速度和吞吐量。这对于提高用户体验和业务效率非常有帮助。因此，我会将高性能作为评价系统开发工作的另一个重要标准。最后，一个高可扩展性的系统能够随着业务和技术的发展而扩展，从而满足不断增长的需求。这对于保持系统的可持续发展和竞争优势至关重要。因此，我会将高可扩展性作为评价系统开发工作的第三个重要标准。作为技术负责人，我会选择用“三高”来评价系统开发工作，以确保系统的高可用性、高性能和高可扩展性。

阿里云的DataWorks是一个大数据处理平台，它支持数据集成、数据开发、数据治理和数据服务等多种功能。其中，数据集成功能允许用户从不同的数据源中抽取、转换和加载（ETL）数据。 Tablestore（现更名为：阿里云表格存储）是阿里云提供的一种NoSQL数据库服务，而MySQL是一种关系型数据库。 使用DataWorks的数据集成功能，你可以配置数据同步任务，从Tablestore读取数据，并经过必要的转换后，写入到MySQL数据库中。这样的操作通常涉及到以下几个步骤： 1.数据源配置：在DataWorks中配置Tablestore和MySQL作为数据源，确保DataWorks可以访问这两个服务。2.数据抽取：从Tablestore中抽取需要同步的数据。3.数据转换：根据需要，对抽取的数据进行清洗、转换或格式化，以满足MySQL的数据结构要求。4.数据加载：将转换后的数据加载到MySQL数据库中。不过，需要注意的是，由于Tablestore和MySQL的数据模型和结构有很大的不同，因此在数据转换步骤中可能需要进行较为复杂的数据映射和转换操作。 最后，建议在正式进行数据同步之前，先在一个测试环境中验证整个流程的可行性和准确性。

在负载均衡ALB K8S升级后，出现服务启动后报504错误，未启动好时报404错误，这可能是由于多种原因导致的。以下是一些可能的问题和解决方案： 1.服务启动时间：服务在启动过程中可能需要一些时间，如果在这个时间内尝试访问服务，可能会收到404错误。确保服务完全启动并准备好接收请求后再进行访问。2.网络问题：由于应用和网关不在同一个节点，可能存在网络延迟或通信问题。检查2网络配置，确保节点之间的通信畅通。3.Kubernetes配置：检查Kubernetes的配置，包括服务的定义、部署、Pod的状态等。确保所有配置都正确，并且Pod处于Running状态。4.Ingress/Istio Gateway配置：如果使用了Ingress或Istio Gateway，检查其配置是否正确。特别是与后端服务的连接配置，包括服务地址、端口等。5.负载均衡器配置：检查负载均衡器ALB的配置，确保它正确地将流量路由到后端服务。检查健康检查配置，确保它能够准确地检测后端服务的状态。6.Nacos配置：如果在新的阿里云环境中使用Nacos作为服务发现，确保Nacos的配置正确，并且所有节点都能够正确地注册和发现服务。7.外网设置：如果需要设置外网访问，确保外网访问的配置正确，并且网络安全组规则允许外网流量访问相关端口。 针对你提到的半年之前没有发现过类似情况，可能是由于环境升级或配置变更导致的。建议逐一排查上述可能的问题点，并尝试回滚到之前的配置或版本，以确定问题是否与升级有关。

在云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版中，当使用 JDBC 方式请求 ADB 执行 SQL 时，确实存在一些参数可能影响到你能够发送的 SQL 语句的大小。然而，与 MySQL 的 max_allowed_packet 参数不同，PostgreSQL 和 AnalyticDB PostgreSQL 版使用不同的参数来控制这方面的行为。 在 PostgreSQL 中，有几个相关的配置参数可能会影响到 SQL 语句的大小限制： 1.statement_timeout: 这个参数用来控制任何单个语句可以执行的最长时间，而不是直接限制 SQL 语句的大小。但是，如果你有一个非常大的 SQL 语句需要执行很长时间，它可能会受到这个参数的影响。 2.max_stack_depth: 这个参数间接影响到可执行的 SQL 语句的复杂性或深度，而不是其物理大小。过深的嵌套或递归查询可能会超过这个限制。 3.client_min_messages 和 log_min_messages: 这些参数控制发送到客户端的消息和写入服务器日志的消息的级别。它们不直接影响 SQL 语句的大小，但可能影响你能够看到的错误或警告信息的数量。 4.work_mem: 这个参数控制排序操作和哈希操作可用的内存量。虽然它不直接限制 SQL 语句的大小，但如果 SQL 语句执行的操作需要大量的内存，增加这个参数的值可能有助于避免内存不足的错误。 然而，直接限制 SQL 语句大小的参数在标准的 PostgreSQL 配置中并不存在。在 AnalyticDB PostgreSQL 版中，由于它是基于 PostgreSQL 的云原生数据仓库，它可能有一些特定的限制或配置选项，这些在标准的 PostgreSQL 文档中可能不会提到。

Apache Flink本身具有强大的分布式处理能力，可以在大规模集群上高效地处理数据。Flink提供了自己的集群管理和调度功能，因此通常直接在Flink集群上部署和运行作业，而不需要使用其他资源调度框架。 然而，在某些场景下，可能会将Flink与Mesos结合使用。例如，一些组织可能会使用Mesos来管理和调度其他类型的分布式应用程序，而在同一集群上运行Flink作业作为其中一部分。这样可以充分利用Mesos的资源管理和调度功能，同时使Flink能够利用集群中的计算资源。

资料地址可参考：https://developer.aliyun.com/article/1404268

使用CDC（Change Data Capture）工具：对于 PostgreSQL，有如 Debezium 这样的 CDC 工具可以捕获数据变更，然后通过 Flink 任务实时或准实时地同步到 Doris。自定义开发：根据 Flink 的 DataStream 或 DataSet API，可以自定义一个 Flink 任务来实现从 PostgreSQL 到 Doris 的数据同步。使用 Flink 与其他中间件集成：有些中间件或平台可能已经实现了从 PostgreSQL 到 Doris 的数据同步功能，并支持与 Flink 集成，例如 Apache Kafka、Apache Nifi 等。

数据格式问题：确保您的数据格式与Elasticsearch所期望的格式相匹配。例如，确保您使用正确的字段名称、数据类型和结构。连接问题：检查Flink与Elasticsearch之间的网络连接是否正常。确认您的Flink作业可以访问Elasticsearch的节点，并且没有防火墙或其他网络问题阻止连接。版本兼容性：确保Flink版本与Elasticsearch版本之间兼容。不同版本的Elasticsearch可能有不同的API和期望的数据格式，因此需要确保您的Flink作业与Elasticsearch版本相匹配。错误的写入操作：在官方例子中，确保您正确实现了写入操作。例如，使用正确的写入方法、提供了正确的Elasticsearch连接参数等。资源限制：如果您的Flink作业在写入大量数据时耗尽了资源（如内存或CPU），可能会导致写入失败。请检查您的Flink作业配置，并确保为其分配了足够的资源。

类路径问题：确保动态生成的类文件位于Flink作业的类路径中。如果生成的类文件不在类路径中，Flink将无法加载它们。版本冲突：检查Flink和Javassist之间的版本兼容性。如果使用的Javassist版本与Flink不兼容，可能会导致类加载问题。依赖问题：确保您的项目中包含了正确版本的Javassist依赖，并且没有与其他库发生冲突。序列化问题：如果动态生成的类实现了Serializable接口，但Flink无法序列化它们，这可能是由于类的定义不完整或缺失必要的序列化字段。

当您在本地测试Flink程序时可以正常运行，但在Flink集群上运行时出现错误，这通常是由于环境差异、配置问题或依赖项不一致等原因引起的。以下是一些建议的解决步骤： 环境一致性检查：确认本地环境和集群环境的JDK版本是否一致。检查Flink的版本和配置在本地和集群上是否完全相同。验证所有依赖的库和版本在本地和集群上都是一致的。资源分配：检查集群上分配给Flink任务的资源是否足够（如内存、CPU）。确保没有资源争用或资源不足导致的问题。配置检查：仔细检查Flink的配置文件，确保所有必要的配置都已正确设置。检查集群的网络配置，包括防火墙设置、端口开放等，确保Flink任务能够正常通信。日志分析：查看Flink集群的日志文件，搜索错误信息，了解具体的错误原因。根据日志中的堆栈跟踪信息定位问题代码。依赖冲突解决：如果使用Maven管理依赖，检查是否存在依赖冲突。使用mvn dependency:tree命令查看依赖树，解决任何潜在的版本冲突。代码审查：仔细检查代码，确保没有使用到本地环境的特定配置或资源。确保代码中所有的文件路径、网络连接等都是相对路径或可配置的，以适应不同环境。测试不同环境：尝试在一个与集群环境相似的测试环境中运行程序，看是否能够复现问题。如果在测试环境中也无法运行，那么问题可能与环境差异有关。集群状态检查：确保Flink集群中的所有节点都处于正常状态，没有节点宕机或资源不足的情况。社区支持：

检查依赖版本：确保您使用的Flink、Elasticsearch和相关库的版本是相互兼容的。有时候，版本不匹配可能导致序列化问题或其他错误。查看详细的错误信息：官方例子中的报错信息通常会提供关于问题的线索。仔细阅读错误堆栈，查看是否有任何特定的错误消息或代码行号，这有助于定位问题所在。检查配置参数：确保您正确配置了Flink与Elasticsearch之间的连接参数，例如URL、端口号、认证信息等。任何配置错误都可能导致写入操作失败。检查Elasticsearch集群状态：确保Elasticsearch集群是可用的，并且接受连接请求。如果集群不可用或网络连接存在问题，Flink任务将无法成功写入数据。查看日志文件：检查Flink任务的日志文件，可能会有更多关于错误的详细信息。这些信息可以帮助您更准确地定位问题。

现象记录：首先，检查作业的运行状态。如果作业没有在运行中，需要进一步从日志中查找问题根源。如果作业在运行中，但存在近期的重启记录，可能表明发生了较严重的问题。此时，需要整理问题发生的时间线，以便后续定位参考。指标监控：作业的吞吐量和延时等指标是判断作业运行是否正常的标准。如果一个运行中的作业输出中断、数据量变小等，首先需要观察是否存在严重的背压（也称反压）。如果存在背压，需要根据定位表找到问题算子并进行瓶颈分析定位。快照分析：查看快照的时长和大小等信息。如果快照过大（例如大于1GB）或很长时间才完成，可能对内存造成较大压力。日志检查：检查Flink的日志信息，以获取错误的具体信息和堆栈跟踪，有助于确定问题发生的原因。依赖检查：确保Flink任务所依赖的所有外部系统或服务都可用且可访问。资源检查：确认Flink任务是否分配了足够的资源，包括内存、CPU等。

查看日志信息：首先，检查Flink任务的日志信息，以获取错误的具体信息和堆栈跟踪。这有助于确定问题发生的原因。确认资源分配：确保为Flink任务分配了足够的资源，包括内存、CPU等。资源不足可能导致任务失败。检查依赖项：确保Flink任务所依赖的所有外部系统或服务都可用且可访问。版本兼容性：确认Flink版本与所使用的库和依赖项版本兼容。配置参数：检查Flink任务的配置参数，确保所有必需的参数都已正确设置。重启策略：如果问题是由于某个特定配置或外部因素导致的，您可以尝试重新启动Flink任务，以清除可能存在的问题。增加异常处理：在代码中增加异常处理逻辑，以捕获和处理潜在的异常和错误，从而避免任务中断。寻求社区支持：如果问题仍然无法解决，可以向Flink社区寻求帮助，或在相关的技术论坛上寻求专业人士的建议。

Flink报连接错误可能有以下原因： 网络问题：Flink任务无法连接到目标系统或服务，可能是由于网络故障、防火墙设置、IP地址或端口配置错误等原因。资源不足：如果Flink集群资源不足，例如内存或CPU资源不足，可能会导致任务失败。版本不兼容：Flink与所使用的库或依赖项版本不兼容，也可能导致连接问题。配置错误：Flink任务的配置参数可能设置错误或不完整，导致无法正确连接到目标系统或服务。依赖问题：Flink任务可能依赖于某些外部系统或服务，而这些服务可能不可用或者有访问限制。代码错误：Flink任务的代码中可能存在错误，导致无法正确处理输入数据或与外部系统进行通信。

PolarDB 提供了冷数据归档功能，可以支持对表中的冷数据进行归档。具体来说，当某个表的数据量较大时，可以将其中不经常访问的数据归档到低成本的存储介质上，以提高查询性能和管理效率。 在 PolarDB 中，可以使用数据生命周期管理（DLM）功能对冷数据进行归档。DLM 支持将低频使用的冷数据定期自动地从 PolarStore 转存到低成本的 OSS 存储介质上。这个过程是自动的，不需要手动操作。 要使用 DLM 功能，需要先开启冷数据归档功能，并创建关联的冷数据归档表。在 PolarDB-X 实例的归档执行时间（即可维护窗口时间）内，原表中的过期数据会定期地迁移到归档表中。在 PolarDB-X 中，可以通过一键开启功能来设置数据归档的参数，例如备份执行间隔、备份保留策略和备份保留时间等。 至于能否支持对同一个表中的冷热数据进行管理，目前 PolarDB 尚未提供类似的功能。

1.兼容性问题：如果你的应用程序使用了 MySQL 的特定功能或语法，需要确保这些功能在 PolarDB 中得到支持。虽然 PolarDB 兼容大多数 MySQL 语法和功能，但仍然可能存在一些差异或限制。2.性能调优：虽然 PolarDB 提供了许多高级功能和性能优化，但性能调优仍然是一个关键任务。在 MySQL 中常用的性能调优技巧可能不适用于 PolarDB，因此需要了解 PolarDB 的性能优化策略。3.架构差异：MySQL 是一种关系型数据库管理系统，而 PolarDB 是基于分布式存储架构的云数据库。这意味着 PolarDB 的架构更加复杂，需要考虑更多的分布式系统和容错机制。

MaxCompute 提供了丰富的数据分析和处理功能，但要识别并执行某个字段的 SQL 语句，并输出结果，通常需要编写自定义的 SQL 查询或使用 MaxCompute 的 API。 以下是一个基本的步骤，描述如何使用 MaxCompute 的 SQL 功能来识别并执行某个字段的 SQL 语句：1.数据导入：首先，确保你的数据已经存储在 MaxCompute 中。2.编写 SQL 查询：假设你有一个名为 my_table 的表，其中有一个字段名为 my_field，你想识别这个字段中的 SQL 语句并执行它。你可以使用 MaxCompute 的动态 SQL 功能，但这需要你提前知道可能的 SQL 语句的结构和内容。例如，你可以编写一个查询来识别 my_field 中的 SELECT 语句： SELECT my_field FROM my_table WHERE my_field LIKE '%SELECT%' 3.执行 SQL 查询：使用 MaxCompute 的命令行工具或 API 执行上述 SQL 查询。4.处理查询结果：对于每一个匹配的 my_field，你可能需要进一步处理或执行其包含的 SQL 语句。MaxCompute 本身并不提供直接执行这些语句的功能，但你可以通过在代码中进一步处理返回的结果来实现。5.注意事项： * 由于 MaxCompute 的 SQL 功能主要是为了数据分析和处理，而不是为了动态执行 SQL 语句，因此对于复杂的 SQL 语句或需要动态执行的功能，可能需要其他工具或编程语言的支持。 * 在处理用户提供的数据或字段时，要特别注意防止 SQL 注入攻击。确保对用户输入进行适当的验证和清理。