暂无个人介绍
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。
阿里云技能认证
详细说明2023年08月
2023年07月
2023年06月
2023年05月
低水平的勤奋指的是在工作中只是简单地重复执行任务,没有思考和追求卓越的精神。这种勤奋可能表现为盲目加班、频繁处理琐碎的工作、缺乏创新等。虽然这种勤奋可以带来一定的成绩,但往往难以持续发展,并且无法真正提升个人能力和价值。
什么,报错了
看看是不是接口返回的问题
室温超导材料的出现将彻底改变电力输送和分配的方式。使用室温超导材料,电能可以以极高效率传输,避免传输过程中电阻导致的浪费,从而降低了能源成本,并有可能大幅提高电网的传输能力和稳定性。
对算力行业:室温超导对算力行业的影响主要体现在超级计算机领域。超导材料的电流传输零电阻,可以极大地降低超级计算机的能耗以及伴随产生的散热问题。室温超导的出现有望解决这些问题,提高计算效率,降低运营成本,
您的工作是否与运维相关?是否能分享一下关于运维的经验或者看法?
我的工作是前端开发。
运维是IT领域中非常重要的一个方面,它的主要任务是确保系统和应用程序的可用性、性能和安全性。运维人员需要负责监控系统运行情况、处理故障、更新软件和配置文件、备份数据等等。运维工作需要高度的责任心和细心,需要具备良好的问题解决能力和沟通能力。
您心中的运维人是什么模样?请用打油诗描绘运维的苦与甜。
运维人,辛苦多,运维人,忙成狗。
您认为运维的未来发展趋势是什么?您对智能运维AIOps有什么看法?
运维的未来将继续朝着智能化、自动化发展。随着技术的不断进步,智能运维和AIOps将成为主要发展方向。自动化工具和智能算法将大大提高运维效率,帮助运维人员更快速地识别和解决问题。同时,云计算、容器技术等的普及,也将改变传统的运维模式,使运维更加灵活和便捷。
智能运维AIOps是一种基于人工智能技术的自动化运维平台,它可以通过机器学习、自然语言处理等技术来分析和处理海量的运维数据,从而实现故障预测、自动化运维等功能。我认为AIOps是运维未来发展的一个重要方向,它可以帮助运维人员更加高效地管理和维护系统,提高系统的可靠性和稳定性。
DataWorks跨工作空间导入外部表步骤:
1.在DataWorks控制台中,进入要导入外部表的工作空间。
2.在“外部表导入”页面中,选择要导入的外部表所在的节点。
3.在弹出的对话框中选择要导入的数据类型,并选择要导入的文件格式。
4.点击“下一步”按钮,根据引导完成外部表数据的导入。
要根据经纬度坐标返回所在的城市信息,可以使用以下几种方法:
1.在DataWorks中创建一个数据开发节点,选择Python类型。
2.在节点中编写Python代码,调用地理位置服务的API来获取城市信息。
3.解析API返回的结果,提取所需的城市信息。
常用的接口包括:
城市信息:用于查询特定城市的位置和其他相关信息。
在DataWorks中添加WHL包,可以通过以下步骤完成:
1.打开DataWorks工作空间,并进入要添加WHL包的节点。
2.在节点详情页面中,选择需要添加whl包的项目。
3.在“WHL数据源”对话框中,输入WHL的URL地址和主机名,并选择需要导入的数据类型。
4.提交资源:确认文件已上传成功后,点击 "提交" 或 "保存" 按钮,将资源保存到资源库中。
在DataWorks中,删除MaxCompute创建的逻辑表时,需要考虑逻辑表的层级关系。如果一个逻辑表依赖于其他逻辑表,删除它可能会影响上层逻辑表的正常使用。如果删除的是普通逻辑表,它不会影响其他逻辑表的层级关系。
要删除MaxCompute创建的项目,可以按照以下步骤进行操作:
1、登录DataWorks控制台,并选择要删除的项目所在的区域。 2、在项目管理页签中,找到要删除的项目,并单击该项目名称。 3、在项目详情页面中,找到操作区域,并单击“删除”按钮。 4、在弹出的确认框中,确认删除操作,并输入相关的信息(例如项目名称、删除原因等)。 5、单击“确定”按钮,完成删除操作。
在DataWorks中,隐式转换是指在进行数据类型转换时,将原始值转换为另一种数据类型。
这个错误信息是阿里云 DataWorks(MaxCompute)中的一个语义分析异常。该错误发生在查询中使用了除源表之外的值。具体来说,根据错误信息中的 [32,6],这是指查询中的第32行第6列出现了问题。错误提示中提到“values must be source table”,意思是在查询中使用的值必须来自源表。
在DataWorks中,如果您希望使用Python读取本地配置文件,可以按照以下步骤进行:
1、在DataWorks项目中创建一个Python节点:将本地配置文件上传到DataWorks项目的资源中,并记下其文件路径。在Python节点中编写代码来读取本地配置文件。
2、在 Python 脚本中使用资源文件:在 DataWorks 的数据开发界面中,创建一个 Python 脚本任务或节点。在脚本中,可以通过指定资源文件的路径来读取配置文件的内容。
3、在 DataWorks 中配置资源引用:在 DataWorks 数据开发界面中,编辑 Python 脚本任务或节点的属性。
4、在 DataWorks 中正常运行任务:保存并提交 Python 脚本任务或节点。
在DataWorks中,离线同步数据类型的转换可以通过数据集成节点中的数据转换功能来实现。可以使用DataWorks提供的数据转换函数,对数据进行类型转换、格式化、计算等操作。
在阿里云 DataWorks 中,自定义 UDF(User-Defined Function)函数的开发和配置可以通过以下步骤完成:
1、创建 Python UDF
首先,需要在 DataWorks 中创建 Python UDF。在数据开发页面中,选择“函数”选项卡,然后点击“新建函数”按钮,选择“Python”类型,输入函数名称和描述等信息,然后保存并发布函数。
2、编写 Python 代码
在创建 Python UDF 后,需要编写 Python 代码来实现自定义函数的功能。可以使用 Python 语言和常见的 Python 库。
3、测试和调试 Python 代码
在编写 Python 代码后,需要进行测试和调试,以确保自定义函数的功能和正确性。可以使用 DataWorks 提供的测试工具和调试工具,或者使用 Python IDE(如 PyCharm)进行本地调试和测试。
4、配置调用 Python UDF
在完成 Python UDF 的编写和测试后,需要配置调用 Python UDF 的数据开发任务或数据集成任务。
DataWorks湖仓一体没有地域限制的,西南一可以集成。
是否会批量更新是看有没有设置过。在进行数据集成连接串变更时,如果存量数据同步任务已经设置,则会自动进行同步。如果没有设置的话则需要手动进行同步,可以在DataWorks Console中选择“数据”>“数据集成”,然后选择“同步”选项卡进行操作。
1、登录阿里云控制台
2、进入 DataWorks 产品页面
3、打开 DataWorks 项目
4、跳转到管理页面
5、查找相关设置
6、关闭功能
要查看DataWorks的地址,您可以尝试以下方法:
1、登录阿里云官网
2、进入DataWorks控制台:登录成功后,在阿里云官网页面右上角的"控制台"下拉菜单中,选择"大数据",然后在大数据产品列表中找到并点击"DataWorks"进入DataWorks控制台。
3、查看DataWorks地址:在DataWorks控制台页面上方的地址栏中,可以看到当前DataWorks的URL地址。
如果您无法登录DataWorks控制台:
1、检查网络问题,网络连接是否正常,尝试使用其他网络或设备进行登录。
2、联系阿里云客服寻求进一步的帮助和支持。
DataWorks中 python可以通过如下方式读取资源:
1、登录阿里云DataWorks控制台:进入阿里云控制台,然后找到DataWorks服务,点击进入DataWorks控制台。
2、创建数据开发任务:在DataWorks控制台中,选择您所需的项目,然后点击“数据开发”进入数据开发任务列表。
3、创建Python脚本:在数据开发任务列表中,点击“新建”按钮创建一个新的数据开发任务,并选择Python类型的脚本。
如果DataWorks数据源时通时不通,可能的原因有以下几点:
网络问题。数据源与DataWorks之间的网络链路存在时不时的中断,导致连接不稳定。这个可以通过TELNET命令测试,如果失败则可能是网络问题。
数据源本身故障。数据库或其他数据源本身由于内核或硬件问题,无法提供稳定的服务。这个可以通过DataWorks节点直接连接数据源测试。
连接池问题。DataWorks中维护的数据源连接池,如果参数设置不合理,可能导致连接不稳定。例如连接超时时间设置得太短。
安全组或者防火墙限制。DataWorks和数据源所在的实例在同一VPC内,但由于安全组和防火墙的限制,部分时间导致连接不上。