kafka的监控工具，功能很强大，而且可以监控多个kafka集群，安装简单，监控的东西很多，包括集群信息topic消费者等等等等

Kafka集群

网站页面图形化式监控服务，方便管理分布集群服务提供方、消费方(基滴K-1.8版本亲测可用)。
POM文件无需修改，置放Tomcat路径里直接启动。
直接访问唉批+端口+此项目名，账号密码guest

集群配置

EDAS控制台EDAS的管理控制台，是唯⼀可以让您直接使⽤的系统。
通过控制台可以实现资源管理、应⽤⽣命周期管理、运维管控及服务治理、⽴体化监控及数字化运营等。
•数据收集系统实时采集、计算和存储EDAS中应⽤所部署的集群及机器的运⾏状态、调⽤链⽇志等。
•配置注册中⼼系统HSF（RPC框架）服务发布及订阅的中⼼服务器，也是分布式系统配置推送的中⼼服务器。
•鉴权中⼼系统对⽤⼾数据进⾏权限控制，以保证各个⽤⼾的数据安全。

基于CentOS7的Kubernetes安装全过程（含附件）目录如下：第一部分：NginxonKubernetes应用部署 3一、环境准备 31.1软硬件环境 31.2网络拓扑 4二、Kubenetes及相关组件部署 62.1Docker容器及私有仓库部署 62.2KubernetesMaster部署 72.3KubernetesMinion部署 92.4KubernetesUI部署与验证 11三、NginxonKubernetes部署 133.1Nginx部署与验证 13Kubernetes（简称K8s）具有完备的集群管理能力，它是当前被业界广泛认可和看好的Docker分布式系统解决方案，能够实现自动化资源管理、无缝动态扩容以及跨多个数据中心的资源利用率最大化。

高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。
在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。
服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。
一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能

简介：
在IT行业中，日志文件是诊断系统问题、追踪操作历史和优化系统性能的重要工具。
"Centrl Instance Inst.log"是一个特定的日志文件，记录了IDES（可能是集成开发环境或某个特定系统的中央实例）中心实例安装过程中的详细信息。
这个日志文件在安装完成后通常被存档，以便后续的技术支持或问题排查。
我们来理解“中心实例”的概念。
在分布式系统或网络环境中，中心实例通常指的是提供核心服务或协调其他节点工作的组件。
例如，在数据库管理系统中，中心实例可能负责数据的存储、查询处理和集群管理。
在IDES中，中心实例可能扮演着类似的角色，作为整个系统的核心，管理和协调其他组件的运行。
日志文件"Centrl Instance Inst.log"记录了从启动安装到完成的所有步骤，包括但不限于以下内容：1. **环境检查**：在安装开始时，系统会检查硬件配置、操作系统版本、依赖库等是否满足安装要求。
2. **资源分配**：日志中会显示分配给中心实例的内存、CPU资源以及磁盘空间等信息。
3. **安装进度**：每个安装阶段的开始和结束时间，以及阶段状态（成功、失败或警告）。
4. **组件安装**：记录了IDES的各个组件，如数据库服务器、应用服务器、Web服务器等的安装情况。
5. **配置参数**：安装过程中设置的各种配置参数，如端口号、服务账户信息、数据库连接字符串等。
6. **错误和警告**：如果安装过程中出现任何问题，日志会详细记录错误代码、错误描述和可能的原因，这对于定位问题至关重要。
7. **权限设置**：关于用户权限和访问控制的设置信息。
8. **系统注册**：中心实例可能需要在系统中注册，日志会记录相关注册信息。
9. **启动和验证**：安装完成后，中心实例的启动情况以及验证其功能是否正常运行。
分析这个日志文件，我们可以了解到整个安装过程的详细流程，如果遇到安装失败或系统运行异常的情况，可以首先查看此日志，从中获取故障原因。
开发者或IT支持人员可以根据日志内容进行故障排查，定位问题所在，并进行相应的修复措施。
总结来说，"Centrl Instance Inst.log"作为中心实例安装日志，是系统健康状况的见证者，它的重要性在于其记录的丰富信息可以帮助我们更好地理解和维护IDES的中心实例。
通过详细分析这个日志文件，我们可以提升系统运维的效率，确保中心实例的稳定运行。

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

简介：
《PyPI官网下载GPJax-0.3.1.tar.gz——深入理解Python科学计算库》在Python的生态系统中，PyPI（Python Package Index）是最重要的资源库，它为全球开发者提供了海量的Python库，方便用户下载和分享。
本文将深入探讨一个名为GPJax的Python库，具体为GPJax-0.3.1版本，通过其在PyPI官网发布的资源，我们来剖析这个库的功能、用途以及如何在分布式环境和云原生架构中发挥作用。
GPJax，全称为Gaussian Processes in Jax，是一个基于Jax的高效、可微分的高斯过程库。
Jax是一个灵活且高效的数值计算库，它提供了自动梯度和并行计算的能力，广泛应用于机器学习和科学计算领域。
GPJax旨在为这些领域的研究者和开发人员提供强大的工具，用于构建和优化高斯过程模型。
高斯过程（Gaussian Process）是一种概率模型，它在机器学习中被用作非参数回归和分类方法。
GPJax库的优势在于其与Jax的紧密结合，这使得用户能够轻松地对高斯过程模型进行反向传播和梯度下降等优化操作，从而实现更复杂的模型训练和推理。
在GPJax-0.3.1版本中，我们可以期待以下特性：1. **高性能计算**：由于GPJax是建立在Jax之上，它能够利用现代硬件的加速能力，如GPU和TPU，进行大规模数据处理和模型训练。
2. **自动微分**：Jax的自动微分功能使得GPJax可以无缝地支持模型的反向传播，这对于优化模型参数至关重要。
3. **并行计算**：GPJax能够利用Jax的并行化能力，处理大型数据集，提高计算效率。
4. **灵活性**：GPJax允许用户自定义核函数，适应各种问题的具体需求。
5. **易于集成**：作为Python库，GPJax可以轻松地与其他PyPI库（如Scipy、NumPy等）集成，构建复杂的机器学习系统。
对于“zookeeper”标签，GPJax虽然不直接依赖ZooKeeper，但在分布式环境中，ZooKeeper常用于服务发现和配置管理，如果GPJax被部署在分布式集群中，可能与其他系统组件结合，利用ZooKeeper进行协调和服务监控。
至于“云原生（cloud native）”，GPJax的设计理念与云原生原则相吻合，它支持灵活的扩展性，可以适应动态变化的云环境。
在云环境中，GPJax能够充分利用弹性计算资源，实现按需扩展和缩容，以应对不同的工作负载。
在实际应用中，GPJax-0.3.1的压缩包包含的主要文件可能有：- `setup.py`: 安装脚本，用于构建和安装GPJax库。
- `gpjax`目录：库的核心代码，包括模块和类定义。
- `tests`目录：单元测试和集成测试，确保库的正确性和稳定性。
- `docs`目录：可能包含文档和教程，帮助用户理解和使用GPJax。
- `requirements.txt`: 依赖项列表，列出GPJax运行所需的其他Python库。
通过这些资源，开发者可以深入了解GPJax的工作原理，将其整合到自己的项目中，利用高斯过程的优势解决复杂的数据建模和预测问题。
无论是科学研究还是工业应用，GPJax都为Python用户提供了一个强大而灵活的工具，以应对日益增长的计算需求。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。