(bfsugxy@gmail.com) 版权 © 2010 Hunt Xu (mhuntxu@gmail.com) 版权 © 2010 JimHu (jimhuyiwei@gmail.com) 欢迎访问本课程网站：http://people.ubuntu.com/˜happyaron/udc-cn 生成时间：20100725T1630 版本：Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 III.3 访问网络设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376 VIII.39音量控制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

刻回调 Listener 接口方法。  Pull Consumer Consumer 的一种，应用通常主劢调用 Consumer 的拉消息方法从 Broker 拉消息，主劢权由应用控制。  Producer Group 一类 Producer 的集合名称，返类 Producer 通常収送一类消息，丏収送逡辑一致。  Consumer Group 一类 Consumer b.com/alibaba/RocketMQ 4 在 RocketMQ 中，所有消息队列都是持丽化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是挃队列中的每个存储 单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100 年内丌会溢出，所以讣为是长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，乀前的数据会挄照过期时间来 删除。 Buffer 大小，而丏消息 堆积后，性能下降丌会太大，因为内存中数据多少对亍对外提供的访问能力影响有限。 (2). 消息堆积到持丽化存储系统中，例如 DB，KV 存储，文件记彔形式。 当消息丌能在内存 Cache 命中时，要丌可避免的访问磁盘，会产生大量读 IO，读 IO 的吞吏量直接决定了 消息堆积后的访问能力。 评估消息堆积能力主要有以下四点： (1). 消息能堆积多少条，多少字节？即消息的堆积容量。

少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) • 访问速度飞快，是所有 访问速度飞快，是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL MySQL 访问频繁，考虑 访问频繁，考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 布式），也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的

MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE 环境变量可以使容器在 运行时同时创建你所需要的数据库和带有全部权限的用户及其对应密码 6，设定 TERM 环境变量的值可以解决容器不能进入 mysql 控制台的问题。 对于不是自己建立的镜像，建立出来的容器未必能一次达到要求，建议是将 run 命令写成脚本，创建后使用 docker inspect <容器名> 仔细查看容器信息，关注镜像公开的端口和文件目录。如果发现达不到要求，使 TERM=linux \ -d mariadb 第三步 配置一主一从集群 3.1 接下来启动另一个容器作为从数据库，因为镜像不支持在容器内进入 mysql 控制 台，所以依然需要把端口暴露出来以供局域网访问,但主数据库容易可以链接进 来作为一个可访问的主机 master_db。 docker run --name <从数据库名> -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=<从数据库 root 密码> server-id 大的数字，mdb2 同样需要重启。 3.4 使用客户端连接上主数据库，这里我使用的是 mysql workbench，从数据库因为 安全考虑并没有公开端口给主机，只能进入容器的 mysql 控制台进行操作。 在主数据库中执行 SQL 脚本： /*设定用于同步的账号、密码*/ grant replication slave on *.* to ‘sync’@'%' identified by

– 负责存储和汇报Storage Containers 5. Storage Containers – Ozone的存储单元，内置有RocksDB 数据库 Apache Ozone – 数据访问的API ofs hdfs dfs -mkdir /volume1/bucket1 o3fs hdfs dfs -ls o3fs://bucket.volume.om-host.com:5678/key / FLINK 计算 OTHER WORKLOADS OTHER WORKLOADS X • 可⽤于承载实时和批处理的业务 • 扩展性提升 • ⽆需改变或改造业务应⽤代码 • 降低控制平⾯的节点数和服务依赖 业务价值 • 降低⼤规模集群的运维难度 • 可通过HDFS API和Distcp进⾏快速迁移 • 降低系统恢复时间 • 尽可能的减少NN Java GC带来的⽆ 可以快速的对接已适配S3 接⼝的应⽤ • 减少数据在多个平台间的迁移 • 使⽤单⼀的API协议来应对混合云架构 业务价值 • 集约化的⼀套存储来⾯向不同的业务负载 • 更易于运维的控制⾯ • 只需要⼀个运维团队⽽不是多个 运维价值 OZONE STORAGE AI/ML HIVE/IMPALA/ SPARK KAFKA / Flink 计算 数据科学 数据仓库

更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 提示语的基本元素可以根据其功能和作用分为三个大类：信息类元素、结构类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素

院双聘教授 沈阳团队博士后 何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 科技论文、专利文献、科学数据等多个类别。超过 8000万篇资源可直接获取全文，包括2122万篇论文全 文和5878万篇专利全文。 zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工具的四个版本，包括基础版、增强版、专业版（单图）、专业版（双图）。  文献导入：用户可从现有文献数据库中下载中英文数据后导入平台，或直接通过实时联网访问免费数据库 进行在线分析，操作简单便捷。  信息提取与分析：平台自动运用AI技术对导入的文献进行关键信息提取和深度梳理分析，用户无需进行复 杂操作，等待平台处理完成即可。  综述生成：根据智

mysql 之间不使用复制，而是用共享存储或者 DRBD，这样能解决这个问题。 不方便扩展。 可能会发生脑裂问题。 4.3 方案架构图 4.4 适用场景 该方案适合只有两台数据库的情况，访问量不大，不需要实现读写分离的情况。 4.5 方案实战 4.5.1 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 10.1.1.113 10.1.1 优点：安全性高、稳定性高、可用性高，出现故障自动切换， 缺点：只有一台服务器提供服务，成本相对较高。不方便扩展。可能会发生脑裂。 5.3 方案架构图 5.4 方案适用场景 本方案适用于数据库访问量不太大，短期内访问量增长不会太快，对数据库可用性要 求非常高的场景。 5.5 方案实战 5.5.1 实战环境介绍 主机名 Ip 系统 DRBD 磁盘 Heartbeat 版本 dbserver1 立即接管，其他的从服务器能自动切换，不用人工干预。 缺点：至少三个节点，对主机的数量有要求，需要实现读写分离，对程序来说是个 挑战。 6.3 方案架构图 6.4 适用场景 MMM 的适用场景为数据库访问量大，业务增长快，并且能实现读写分离的场景。 6.5 方案实战 6.5.1 实战环境介绍 实战环境服务器列表： 服务器 主机名 ip 地址 Serverid 系统 Mysql

consumer 通过长轮询拉取消息后回调 MessageListener 接口实现完成消费， 应用系统只要 MessageListener 完成业务逻辑即可 2. Pull 方式：完全由业务系统去控制，定时拉取消息，指定队列消费等等， 当然这里需要 业务系统去根据自己的业务需求去实现 下面介绍默认以 push 方式为主， 因为绝大多数是由 push 消费方式来使用 rocketmq 的。 注：ProcessQueue 正在被消费的队列， (1) 长轮询拉取到消息都会先存储到 ProcessQueue 的 TreeMap 集合中，消费调后会删除掉，用来控制 consumer 消息堆积， TreeMap key 是消息在此 ConsumeQueue 队列中索引 (2) 对于顺序消息消费 处理 locked 属性:当 获取 ProcessQueue 判读是否 drop 的， drop 为 true 返回 2. 给 ProcessQueue 设置拉消息时间戳 3. 流量控制，正在消费队列中消息（未被消费的）超过阀值，稍后在执行拉消息 4. 流量控制，正在消费队列中消息的跨度超过阀值（默认 2000），稍后在消费 5. 根据 topic 获取订阅关系 6. 构建拉消息回调对象 PullBack, 从 broker

Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的 • 隔离性和安全性 • 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』， 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • 版本化 • 启动依赖 • Helm 很棒，但是 …… 典型企业应⽤用的架构 CAICLOUD/RUDDER • 2 CRDs - Release, Release History • 1 控制器器 - Rudder aka Release Controller • 开源 • https://github.com/caicloud/rudder • https://github.c https://github.com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性：从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读：跟踪所有 k8s 对象状态 版本化：快速从历史版本回滚 构建应⽤用 典型 CI/CD