长梦_社区达人页

如果您目前正使用着99元套餐的ECS实例，能否分享一下您是如何使用它的？（例如：开发测试环境、小型应用部署、个人项目实践等） 自用半年，主要学习练手用，谈谈使用感受。 购买就不多说了，现在99活动还在，大家可以自己选购，点击查看 新手小白不知道怎么弄，可以在实验室找找手册看，实验室第一个实验就是ecs入门上手，非常推荐。点击查看 tips: 云起实验室是一个非常好的场景化体验，不知道买了ecs该干嘛的可以在这里选择自己的方向，找到适合自己的实验。 我现在的ECS主要就是搭了个人博客，记录自己的日常，学习笔记，旅游照片什么的。搭建博客大家可以看这个实验：点击查看，按照实验一步一步做就可以完美复现。 ecs控制台这边常用的就是远程连接和更换操作系统 # 远程连接： 提供vnc、workbench方式，非常方便，可以不用本地的xshell就可以连接。 # 更换操作系统： 提供丰富的版本选择，按需选择，关键在于更换操作系统不需要等待很长时间，切换非常丝滑，对于刚开始练手的小白来说，不需要担心把系统玩坏，如果误把系统文件删了，直接重装系统，非常快，不需要等待。 总体评价：ecs操作简单，上手快，对小白友好，界面简洁，使用起来很舒服，对于练手，学习的同学来说，99性价比拉满，对于想了解阿里生态产品来说，ecs是基石，可以和其它生态产品无缝衔接，强烈推荐！

持续学习：这年头技术更新太快了，你得跟上步伐。比如现在流行的云计算、微服务啥的，都得学学。多看看书、多上网搜搜，参加些技术交流会，别让自己落伍了。 沟通能力：干这行，光会技术不行，还得会说话。跟同事、老板沟通时，得把复杂的东西说简单点儿，让人一听就懂。这样项目推进起来才顺畅。 抽象思维：得学会从高处看问题，别一上来就钻牛角尖。先想清楚整体框架，再慢慢细化。这样设计出来的系统才既灵活又好用。 关注业务价值：技术嘛，最终还是得为业务服务。做决策时，得多想想这个东西能不能给公司带来实实在在的好处。有时候，实用比炫酷更重要。 风险管理：设计系统时，得留个心眼儿，想想万一出问题怎么办。比如数据安全、系统崩溃这些问题，得提前想好对策。 团队合作：一个人干不成大事，得靠团队。多听听别人的想法，鼓励大家提意见。大家一起努力，才能做出好的东西来。 适应变化：业务和技术都在变，你得灵活点儿。有时候原先的设计不适用了，就得赶紧调整思路，找到新办法。

我的观点： 从技术和效率的角度来看，与乒乓球机器人对练具有明显的优势，尤其是在提高特定技能方面。然而，从全面发展的角度来看，与真人对练可以更好地提升运动员的心理素质和战术意识。 如果必须选择，我会倾向于结合两种方式，即利用乒乓球机器人进行技术训练，同时与真人进行实战演练。这样既可以充分利用机器人的稳定性和个性化训练，又可以通过与真人对练获得更真实、更具挑战性的比赛体验，从而全面提升运动员的技术、战术和心理素质。

在职场环境中，确实有一些行为是应当尽量避免的： 不尊重他人：包括对同事的不尊重、性别歧视、年龄歧视等。这些行为不仅会伤害他人的感情，还可能引发法律问题。缺乏诚信：如撒谎、夸大事实、隐瞒信息等。长期来看，这会严重损害个人信誉，影响职业发展。消极态度：经常抱怨、传播负能量会降低团队士气，影响工作效率。不愿承担责任：出现问题时推卸责任，不愿意面对和解决问题，这会影响团队合作和信任。忽视沟通：不及时反馈信息、不主动沟通进展等行为会导致工作中的误解和延误。过度竞争：为了个人利益不惜牺牲团队合作精神，这种行为不利于建立良好的工作关系。不遵守公司规定：违反公司的规章制度，比如泄露机密信息、滥用资源等，可能会导致严重的后果。忽视个人成长：拒绝学习新技能、不接受反馈，这将限制个人的发展空间。

晒一晒你最近看过的书，是使用电子设备看的还是传统纸质书呢？ 纸质书，《PYthon自动化性能测试》

你的睡眠质量怎么样？有使用过科技助眠工具来实现快速入睡吗？倒头就睡，目前还这没有，几乎没有失眠过，吃嘛嘛香，身体倍儿棒，虽然是程序员，但是我不在一线啊，压力没有那么大，吼吼！

科技健身！！！从技术发展的角度来看，科技健身提供了一种更为现代化的健身方式。它不仅能够更好地满足现代人快节奏生活的需求，还能够提供更多的个性化选择和反馈机制，帮助人们更有效地达到健身目标。然而，这并不意味着传统健身就过时了，事实上，很多人仍然喜欢传统健身带来的自然感受和社会互动。

全息投影技术： 现状：目前已有初步的应用，如商业展示和娱乐领域。期望：希望能够在家中使用全息投影技术来创建虚拟的家庭成员、宠物或装饰品，甚至是虚拟的个人助理。 自动化厨房： 现状：已经有一些智能厨具，如智能烤箱和咖啡机。期望：期待完全自动化的厨房，能够根据用户的口味偏好自动准备食物，甚至包括清洁餐具。

日常生活工作中，您会在哪些场景中使用到云消息队列 RabbitMQ 版？ 场景描述：在微服务架构中，不同的服务之间通过消息队列进行异步通信，可以提高系统的响应速度和可扩展性。应用实例：用户下单后，订单服务将订单信息发送到消息队列，库存服务监听消息队列并更新库存状态 分享您的任意一条消息的轨迹截图（必答）

我觉得使用智能编程助手来备战求职是个不错的选择，特别是对于程序员这个岗位来说。 提升效率：智能编程助手可以帮助你快速完成一些基础的代码编写工作，比如生成代码模板、自动补全等，这样你就可以把更多的时间花在理解和解决问题上。学习新知识：通过智能助手提供的示例代码和解决方案，你可以接触到很多新的编程技巧和技术栈，这对于拓宽知识面非常有帮助。提高代码质量：智能助手还能帮你检查代码中的错误和潜在的问题，比如语法错误、逻辑漏洞等，这对于提高代码质量和面试表现都是大有裨益的。增强自信心：当你能够快速准确地写出高质量的代码时，自然会对自己的技术能力更有信心，在面试中也能更加从容不迫。

数据治理办法 数据治理是个综合工程，这里有几个值得一试的方法： 元数据管理：建立元数据目录，记录数据来源、含义和使用情况，就像图书馆的索引卡，帮助快速定位和理解数据。数据质量控制：定期检查数据准确性、完整性和一致性，就像定期体检，确保数据健康。数据安全与合规：实施访问控制，加密敏感数据，确保符合法规要求，保护数据不被非法访问。数据生命周期管理：根据数据价值和使用频率，自动迁移数据至合适的存储层，节省成本同时保证性能。 降低云上数据存储成本 降低云存储成本，这里有几招： 选择合适存储类型：热数据用高性能存储，冷数据则用低成本归档存储，按需分配，避免浪费。数据压缩和去重：压缩数据减少存储空间，去重则避免存储重复数据，双管齐下节约成本。自动化生命周期管理：使用云平台提供的自动化工具，自动迁移数据至成本更低的存储层。定期审计：检查存储使用情况，删除不再需要的数据，避免长期存储无用数据。 自动化工具使用体验 使用自动化工具进行数据生命周期管理，体验相当不错： 效率提升：自动化减少了手动操作，节省了大量时间和精力。成本节约：智能地迁移数据，降低了存储成本，提高了资源利用率。可靠性增强：减少了人为错误，确保了数据管理的一致性和可靠性。易于管理：界面友好，配置简单，即使是非专业人员也能轻松上手。总之，自动化工具让数据管理变得更智能、更高效。

AI技术确实能给NAS（网络附加存储）带来革命性的提升，尤其是在大数据时代，数据的存储、管理和共享面临着前所未有的挑战。比如，通过AI的深度学习算法，NAS可以实现智能的数据分类和标签化，自动识别并归类不同类型的文件，这在海量数据中尤其有用，就像有个智能的图书管理员帮你整理书籍一样。 再比如，AI还能优化NAS的资源分配，根据不同的应用需求动态调整存储性能，确保高优先级任务得到及时响应，就像交通指挥系统，确保重要车辆优先通行。此外，AI还能预测并预防潜在的硬件故障，提前进行维护，减少数据丢失的风险。

在追求人工智能与人类和谐共存的路上，关键在于找到互补而非替代的关系。比如，在创意行业，AI可以辅助设计师生成初步的设计方案，但这背后的情感故事、文化内涵和最终的审美判断，仍需人类的独到眼光。就拿我熟悉的编程领域来说，虽然AI能快速生成代码，但在解决复杂问题、创新算法上，还是需要程序员的深度思考和创造性。 再比如医疗行业，AI在疾病诊断上的准确性和速度超越了人类，但它缺乏对患者情感的支持和理解，这时候医生的角色就显得尤为重要，他们不仅治疗疾病，更治愈人心。这种人机协作的方式，既发挥了AI的高效性，又保留了人类的温度和创造力。

在DataWorks中，按量计费模式通常是基于成功运行的实例进行收费的。具体来说，对于运行失败的MaxCompute作业，如果是按照按量计费的模式，则不会收取费用。这意味着，只有当任务成功执行时，才会根据所使用的资源和计费规则来计算费用。 至于冻结的实例，通常情况下，如果一个任务处于冻结状态并没有实际执行，那么也不会产生计费。计费主要是针对那些实际消耗了计算资源和执行时间的任务。

在DataWorks的数据开发或数据集成任务中，你可以直接在SQL语句里使用CASE WHEN语句来实现条件判断逻辑，就像在标准的SQL环境中一样。CASE WHEN语句允许你基于不同的条件返回不同的结果，非常适合处理复杂的业务逻辑。以下是一个基本示例： SELECT column1, column2, CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ELSE default_result END AS case_column FROM your_table_name; 在这个例子中： column1, column2 是你想要从表中选取的其他列。condition1, condition2 是你的判断条件，它们可以是简单的比较表达式（如 column2 > 100）或者其他复杂的逻辑表达式。result1, result2 是当相应条件满足时返回的结果。default_result 是当以上所有条件都不满足时的默认返回结果。your_table_name 是你要查询的表名。 例如，假设你有一个销售数据表，你想根据销售额为每个记录分配等级： SELECT SalesPersonID, TotalSales, CASE WHEN TotalSales > 10000 THEN 'High Performer' WHEN TotalSales > 5000 THEN 'Good Performer' ELSE 'Average Performer' END AS PerformanceLevel FROM SalesData; 在这个SQL查询中，TotalSales 列的值决定了 PerformanceLevel 列的输出，根据不同的销售额区间分配不同的业绩等级。

在DataWorks中，如果你需要对多个表进行历史数据的回刷（即补数据），并且希望利用分区调度参数来高效管理这些任务，可以遵循以下步骤和考虑因素： 配置分区调度参数: 在数据开发（DataStudio）模块中，针对每个需要调度的任务，合理设置分区参数。例如，对于时间序列数据，可以使用${bdp.system.bizdate}或其他系统变量来代表日期分区，这样任务就会根据指定的日期范围自动执行。 批量补数据: 对于需要回刷历史数据的任务，可以使用“补数据”功能。在任务的运维页面，选择需要回填的日期范围，DataWorks会根据任务的依赖关系和分区配置自动生成相应的补数据任务。 数据源支持与整库处理: 针对您的问题，部分数据源确实支持整库或全表的数据迁移和处理。在配置数据同步任务时，检查数据源类型是否支持整库导入或导出。在“数据集成”模块创建同步任务时，选择对应的数据源类型，查看是否提供“整库同步”或类似的功能。 查看支持方案: 在DataWorks控制台，进入“数据集成”模块，左上角选择“全部产品”，然后在数据集成页面，可以通过筛选或直接浏览不同的数据源类型，查看是否支持整库或特定的批量处理方案。例如，对于关系型数据库，通常会有详细的迁移或同步向导，指导如何进行整库迁移。 自定义脚本处理: 如果数据源不直接支持整库操作，或者需要更复杂的逻辑处理，可以在数据集成任务中编写自定义SQL脚本，实现全表数据的抽取和加载。 任务模板与批量创建: 对于表多的情况，可以先创建一个任务作为模板，配置好所有必要的参数和设置，然后通过复制或使用脚本批量创建相似任务，以减少重复工作。

在DataWorks中，虽然没有直接等同于MySQL的INFORMATION_SCHEMA的查询方式，但DataWorks作为一个数据集成和开发平台，提供了丰富的元数据管理和查询功能。你可以通过以下几种方式来查询和管理元数据： 数据地图（Data Map） : 数据地图是DataWorks中展示所有数据资产的地方，你可以在这里查看项目的表、分区表、视图、函数等元数据信息。它直观展示了数据血缘、表关系等，帮助理解数据架构。 元数据管理: DataWorks支持元数据管理功能，允许用户查看和管理数据源、表、字段等元数据信息。通过元数据管理界面，可以查询表结构、字段类型、注释等详细信息。 MaxCompute Information Schema: 如果你的数据存储在MaxCompute中，MaxCompute也提供了自己的information_schema，可以用来查询表、列、函数等元数据信息。你可以在DataWorks的SQL编辑器中运行相关SQL查询来获取这些信息，例如查询所有表的列表： SELECT * FROM information_schema.tables; OpenAPI和SDK: DataWorks还提供了OpenAPI和SDK，可以通过编程方式访问和管理元数据。这对于自动化脚本或需要批量处理元数据的场景特别有用。数据开发任务: 你可以在数据开发模块创建SQL脚本任务，编写SQL查询来获取不同数据源的元数据信息，这适用于支持标准SQL的数据存储服务。

DataWorks 支持连接多种数据源，包括阿里云自家的E-MapReduce（EMR）服务，但对于直接添加 StarRocks 数据源到 DataV 中，目前没有直接的文档说明支持与否。不过，考虑到 StarRocks 支持作为 JDBC 数据源，并且 DataWorks 和 DataV 具有高度的灵活性和扩展性，理论上可以通过间接方式集成 StarRocks。 添加 StarRocks 到 DataWorks 虽然没有直接针对 DataV 添加 StarRocks 数据源的步骤，但你可以尝试通过 DataWorks 的数据集成服务（Data Integration，原名 Data IDE）来间接实现这一目标。以下是大致步骤： 在 DataWorks 中创建数据源： 登录 DataWorks 控制台。选择“数据集成”或“数据开发”模块。在数据源管理页面点击“添加数据源”。选择“自定义数据源”或尝试寻找是否已有适合 StarRocks 的数据源类型。如果没有，使用“JDBC 数据源”。填入 StarRocks 的连接信息，包括 JDBC URL、用户名、密码等。 创建数据同步任务： 如果需要，可以通过数据集成服务创建任务，将 StarRocks 的数据同步到 DataWorks 支持的其他数据存储中（如 MaxCompute），这样可以在 DataV 中更方便地使用这些数据。 添加到 DataV 在 DataV 中添加数据源： 打开 DataV 控制台，选择你的项目。寻找添加数据源的选项，通常 DataV 可以直接或间接消费 DataWorks 中的数据。如果 StarRocks 数据已经通过数据集成同步到 DataWorks 支持的数据源（如 MaxCompute），则直接在 DataV 中选择这个数据源即可。 使用 API 方式： 如果 StarRocks 数据源不能直接接入，考虑通过 DataWorks 数据服务功能，将 StarRocks 数据封装成 API，然后在 DataV 中通过调用此 API 来展示数据。

可以尝试以下几个步骤来解决这个问题： 检查日志配置的动态更新逻辑：确认Nacos客户端是否正确实现了对Logback配置的监听和动态更新。确保更新配置时不会无限制地创建新的日志处理器或线程。根据之前的信息，有人通过Nacos监听器实现了Log4j2日志的动态隔离，但需注意逻辑正确性，避免每次配置更新都创建新的线程或日志处理器。资源释放：确保在更新配置时，旧的日志处理器或相关资源被正确地关闭和清理。如果使用了自定义的Logback配置监听器，务必在接收到新配置后，关闭不再使用的Appenders和其它资源。限制日志组件线程池大小：在Logback配置中，可以设置的ThreadPool属性来限制异步日志处理的线程池大小，防止线程无限增长。例如： appender name='ASYNC' class='ch.qos.logback.classic.AsyncAppender'> appender-ref ref='FILE'/> queueSize>1024queueSize> maxFlushTime>1000maxFlushTime> neverBlock>trueneverBlock> appender> 注意，上述示例中的queueSize和maxFlushTime等参数需要根据实际需求调整。 Nacos客户端配置优化：检查Nacos客户端配置，特别是关于长轮询、监听器和线程模型的设置，确保它们不会导致过度的资源占用。例如，可以调整nacos.config.long-poll-timeout、nacos.config.listen-enabled等配置项。监控与日志分析：启用详细的日志记录，特别是Nacos客户端和Logback相关的日志，以便追踪线程创建的具体位置和原因。同时，利用JVM监控工具（如VisualVM、JConsole）观察线程堆栈和内存使用情况，定位问题源头。升级客户端或服务端版本：考虑到问题描述中的版本，可以考虑升级Nacos客户端至更高版本，有时候这些问题可能已经在后续版本中得到修复。同时，确保服务端与客户端版本的兼容性。

可以尝试以下几个解决方案： 确保客户端配置正确：首先检查C++客户端的配置，确保正确设置了Nacos服务器地址列表，并且配置了访问新Nacos服务器所需的Access Key和Secret Key（如果启用了服务端鉴权）。确认客户端配置能够根据Nacos集群的变化自动发现并连接到新的主节点。客户端Token刷新逻辑：确保C++客户端实现了Token的有效刷新机制。客户端应该在Token即将过期之前主动向Nacos服务器请求新的Token，并在收到新Token后及时更新本地存储的Token信息。如果客户端库没有内置此功能，可能需要自行实现逻辑，或者寻找/开发支持Token自动刷新的客户端库。监听集群变化：如果Nacos集群发生切换，客户端需要能够感知这一变化并重新初始化连接，包括获取新的Token。这可能需要客户端实现对Nacos服务端健康状况的监听，一旦检测到当前连接的服务不可用，立即尝试连接到其他健康的Nacos节点并重新认证获取Token。配置心跳检测：增强客户端的心跳检测机制，确保客户端与Nacos服务器之间的连接状态被有效监控。心跳包中可以携带必要的认证信息，帮助维持和刷新客户端的身份验证状态。查看Nacos日志：分析Nacos服务器和客户端的日志，确认Token请求和刷新的过程是否有异常，比如错误的认证信息、网络问题或是Nacos服务器端的配置限制。升级客户端库：如果上述方法都无法解决问题，考虑升级C++客户端库到最新稳定版本，或许新版本已经解决了类似的问题或提供了更好的API支持。