Third-技能-01-科目三
如知道而做不到,可能还是不知道。【深有体会,例如科目二每一个项目(上车起步,带镜椅刹档)你就不会挂在这个准备动作上)康复训练-you known,提前想好怎么做就会做的很好】科目三也是一样的道理,每一个项目都有几个注意的地方,想好这些就不容易犯错。
总则所有灯必须1001,1002,1003,所有转弯必须后轮过了停止线之后,前轮过了斑马线之后打方向盘。
所有项目五大类第一大类:上车准备,灯光模拟,起步,下车
上车准备:上车用力关车门,不然不合格;身份证交给安全员
灯光模拟:区分没有照明的路口【远光灯】和没有交通信号灯的路口【远近交替-三下远光灯】,超车【三步】
起步:左转向灯,挂P档,松手刹,没有来车【安全区】可左变道。
下车:用力关紧车门,逆时针绕车一周,按三秒
第二大类:直线行驶(控速20-45)
第三大类:路口直行,路口左转弯,路口右转弯,掉头
路口转完打灯需超过三秒,过人行横道需要点刹车
左转弯(路口红灯停,可以进入待转车道,绿灯-看前方-过了斑马线,打半圈)
右转弯(路口红灯停,绿灯-右后视镜观察,安全看左边路口有没有来车,过了斑马线,打一圈,不够加,走右)
掉头(路口 ...
First-健康-01-伤寒杂病论
太阳病-温病伤寒“太阳寒水”是指人体体表(太阳经/卫气营血的表层)应该保持一种微凉的状态(犹如汽车的水箱散热器)。这层寒水动态循环,既能隔离外界极端温度,又能将体内的郁热散发出去。如果体表发热、无汗,就代表“太阳寒水”被破坏了,这就是“太阳病”的开始。
张仲景用经方伤寒、金匮,他有四种脉是为主要的脉,好。第一个就是浮,那有浮,它就有沉。那有迟、有数。张仲景主要的、代表的四个脉,就是在这浮、沉、迟、数。好,那浮跟数,这两个脉是阳;沉、迟,是阴脉。
张仲景认为阳病, 不可以看到阴脉。在学针灸的时候就知道,我们脑袋后面风府、风池、风门。脖子这个地方是最冷的地方了。风最容易进来的地方。所以天气在冷的时候,你如果衣服穿的不够,稍微缩一下脖子就比较不冷。脖子后面对着冷气,从后面吹。那一定一定感冒,因为伤于寒就是从后面来
病进恶化与痊愈: 阳病(如太阳病初期)本来应该是浮、大、动、滑、数等“阳脉”,如果脉象逐渐变成了涩、微、弱、弦等“阴脉”,说明人体正气衰退,抵抗力下降,病邪向里深入,这叫“病在进”。反之说明正气恢复,将病邪向外推,这叫“病在退”。
《难经》云:“望而知之谓之神,闻而知之谓 ...
【Flink】TableAPI和DataStreamAPI初体验
最顶层:SQL/Table API 提供了操作关系表、执行SQL语句分析的API库,供我们方便的开发SQL相关程序
中层:流和批处理API层,提供了一系列流和批处理的API和算子供我们对数据进行处理和分析
最底层:运行时层,提供了对Flink底层关键技术的操纵,如对Event、state、time、window等进行精细化控制的操作API
DataStreamAPI1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;import org.ap ...
HBase(全)
:happy:实时计算基础内容:
1、NoSql数据库(Hbase)
2、Kafka大数据领域最火最常用的消息队列
3、Spark StructuredStreaming(结构化流)
:happy:HBase基础内容
HBase基础简介
HBase集群搭建
HBase数据模型
HBase基于shell操作
HBase基于Python操作
HBase产生背景计算机时代
传统的关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)早在20世纪70年代已经出现,并且帮助无数的公司和机构实现了给定问题的解决方案,时至今日,RDBMS仍旧非常有用。
实现增删改查
mysql(百万)
oracle(千万)
互联网时代
RDBMS在设计和实现商业应用方面扮演了一个不可或缺的角色(至少在可预见的未来仍旧如此)。只要用户需要保留用户、产品、会话、订单等信息,就会采用一些存储后端为前端应用服务器提供持久化数据的服务。这种结构非常适合有限的数据量,但对于数据急剧增长的情况,这种结构就显得力不从心了。
数据量和业务量飞速增长,出现了很多RDB ...
Document
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大数据集群环境搭建
一、VMware的安装
注意:本文档演示的是12版本的,所有版本都是一样的!
First step: 运行“VMware_workstation_full_12.5.2.exe”(或者其他版本)
Second step:引导页面,直接点击下一步
Third step: 同意许可,然后继续点击下一步
Forth step: 选择VMware安装位置,然后点击下一步
Sixth step: 用户体验设置,建议全部取消勾选,然后点击下一步
Fifth step: 根据个人喜好选择,然后点击下一步
Seventh step: 点击安装
Eighth step: 等待安装完成,然后点击许可证
Ninth step: 自己在百度搜索一个vmware12密匙,粘贴复制,然后点击输入
Last step: 安装完成
二、虚拟机安装操作创建虚拟机
添加linux的iso镜像文件
开启虚拟机, 进行安装
正在校验, 可直接选择esc退出, 或者等待一会也是OK的
直到出现以下界面,开始选择语言:
结束后 , 点击重启, 然后进入系统, 到此, ...
大数据集群环境搭建(CDH版)
CDH集群搭建文档一、环境要求1.操作系统1.1 软件依赖
Python 2.7+,不支持Python 3(安装HUE需要)
perl
python-psycopg2 2.5.4+(安装HUE需要)
iproute package
RHEL7:iproute-3.10
RHEL6:iproute-2.6
说明:通常这部分依赖环境操作系统已经自带,不需要手动安装。
1.2 系统版本
RHEL系列:6.10,6.9,6.8,7.2,7.3,7.4,7.5
SELS:12 SP3,12 SP2
Ubuntu系列:16.04 LTS
1.3 文件系统
ext3
ext4
XFS
S3
Kudu仅支持ext4和XFS文件系统。
不支持NFS和NAS存储。
1.4 文件访问记录(挂载磁盘需要配置)
Cloudera建议禁用该项功能,可以提升磁盘性能。
配置/etc/fstab文件:
1/dev/sdb1 /data1 ext4 defaults,noatime 0 0
不重启即生效命令:
1mount -o remount /data1
1.5 nproc配置
配 ...
ElasticSearch(全)
Elastic Stack
Elastic Stack是一套构建在开源基础之上,可以让我们安全可靠地采集任何来源、任何格式的数据,并且实时地对数据进行搜索、分析和可视化工具链。
ELK技术栈从上面这段定义可以看出Elastic Stack的几个特点:采集、转换、搜索、分析、可视化,这些功能分别由ElasticSearch、Kibana、Beats、Logstash这几个组件来实现。
数据搜索
精准查询
查询数据表中name等于张三的数据
select * from user where name = ‘张三’
模糊查询
查询数据表中name中包含张三
select * from user where name like ‘%张三%’
关联查询
查询数据表中任何列中可能包含张三的数据
select * from user where name like ‘%张三%’ or address like ‘%张三%’ or ……..
搜索查询
想要查询任何列跟张三有关系的数据,张哥 三叔 张三哥哥
当你不确定查询条件时,我们会使用搜索
全文检索全文检索是指:
通 ...
DolphinScheduler(全)
DolphinScheduler任务调度器DS基本介绍
DolphinScheduler是apache旗下一款顶级的工作流调度系统, 早期是由国内易观公司开发, 在2019年贡献给apache, 并成为apache旗下顶级项目, 主要作用: 实现工作流的调度操作 与 oozie是同类型的软件, 只不过比ooize提供了更加友好的操作界面, 可以直接通过界面对工作流进行完整的配置 启动 监控等相关的工作
安装DS
1- 将提供的DS的安装包拷贝到项目环境的_04_software 目录下
2- 将安装包拖拽到node1的 /export/software下
3- 进行解压操作, 并配置软连接
12345cd /export/softwaretar -zxf apache-dolphinscheduler-incubating-1.3.5-dolphinscheduler-bin.tar.gz -C /export/server/cd /export/server/ln -s apache-dolphinscheduler-incubating-1.3 ...
Kafka(全)
:happy:消息队列什么是消息队列
队列:是一种先进先出的数据结构
消息队列:是由生产者将数据从一端放入消息队列,由消费者按顺序从另一端进行取出使用
消息队列的应用场景
消息队列在实际应用中包括如下四个场景:
应用解耦:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败;
异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间;
限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况;
消息驱动的系统:系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者,生产者负责产生消息,消费者(可能有多个)负责对消息进行处理
消息队列的两种模式点对点模式
每个消息只能被一个消费者消费,一个生产者相当于对应一个消费者
消息被消费之后就删除
一对一
发布订阅模式
每个消息可以被多个消费者消费
消息被消费后不会被删除
一对多
常见的消息队列产品
:happy:Kafka的简介Kafka的基本介绍
Apache Kafka is an open-source distributed event streaming ...
