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通过简单例子上手客户端 HMR 的 API

HMR 的 API 在工作中写得较少，大多数插件都会内置这些 API，比如 vite:css-post 插件埋上 accept 钩子是修改 css 文件能够触发热更的原因。...本节先来熟悉 HMR 客户端 API 的定义和作用。Vite 通过 import.meta.hot 提供这些 API： interface ImportMeta { readonly hot?...server.ws 发送自定义事件，在客户端中接收该自定义事件。...对 HMR 自定义事件感兴趣的童鞋可以参考插件 API 玩一下~ 总结 HMR 的客户端 API 在我们做业务开发时用的比较少，但是很多插件都能看到它们的身影，比如 vite:css-post 插件会将上述...通过简明例子上手 HMR 客户端 API 的使用，能够帮助我们在客户端中更好地使用热更新技能，同时也能帮助我们写出易用，体验更好的插件。

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K8S:通过 kubectl 插件 ketall 查看所有API对象资源

——《郑风·出其东门》 ---- 分享一个查看集群所有资源的小工具，正常如果我们要删除集群，需要删除集群的所有 API 资源，需要获取当前命名空间所有的资源，通过命令行的方式可以实现，但是往往不是很简单的命令就可以实现...今天分享的 kubectl 插件可以很方便的获取到当前所有的资源。...如果看一些常见的 API 资源，可以通过下面的命令获取 ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/k8s-helm-create] └─$kubectl...命名空间所有的资源，可以通过下面的命令获取 ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/k8s-helm-create] └─$kubectl api-resources...API 资源。

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Apache Kafka-通过API获取主题所有分区的积压消息数量

public class TopicBacklog { public static int getTotalBacklog(String topic) { // Kafka客户端配置...totalBacklog; } public static Map getAllTopicsBacklog() { // Kafka客户端配置...StringDeserializer.class.getName()); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 获取所有主题列表...---- 有2个方法，第二个方法 Map getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有对应的消费组的数据是准确的。

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0580-5.16.1-通过CDSW API获取所有用户的Project详细信息

本篇文章Fayson主要介绍通过CDSW API的方式获取到用户与工程名和编号的对应关系。...测试环境 1.RedHat7.4 2.CDSW版本为1.4.2 3.CM和CDH版本为5.16.1 2 涉及API接口在这篇文章中Fayson主要介绍通过API接口获取CDSW所有的业务用户以及每个用户创建的...通过如上API接口可以获取到所有用户的详细信息，如上图有几个关键的信息，用户的username以及api_key信息，在接下来的接口请求中会用到。...4 总结 1.使用管理员账号通过API接口首先获取到CDSW集群中所有的用户信息，主要是获取用户的username以及api_key信息。...2.通过username和api_key参数结合获取用户Project列表的API接口，获取到指定用户的所有Project信息，信息中包含了每个工程的ID就可以与磁盘上的工程目录对应起来，监控每个用户工程磁盘使用情况

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【Stream 流】通过一个例子看遍所有Stream API使用场景

前言上篇文章记录了方法引用，Lambda表达式等基础的知识点，这篇文章主要结合课设项目详细介绍Stream 流的API以及它的主要场景。...Stream API作用在Java 8及其以后的版本中，Stream API为处理集合数据提供了强大而灵活的功能。...有了Stream API，我们可以以一种声明式的方式对数据进行过滤、映射、排序、聚合等众多操作。Stream API使用话不多说，接下来看一下我们毕设中的一个场景。...() .filter(order -> order.getPrice() > 100) .collect(Collectors.toList());映射（使用map方法）需求：提取所有订单的商品名称...(Order::getPrice) .reduce(Double::sum); double totalPrice = totalPriceOptional.orElse(0);任意匹配和所有匹配

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.Net 5.0 通过IdentityServer4实现单点登录之客户端通过授权码换取IdToken和AcessToken并访问Api部分源码解析

接着上文.Net 5.0 通过IdentityServer4实现单点登录之id4部分源码解析,id4服务端通过配置参数和客户端传递得参数生成了一个自动提交表单的html页面,并携带以下参数code、scope...、state、session_state,调用了客户端/signin-oidc方法,那么接下去继续解析剩余流程....只有客户端能解,state里面存了code_verifier,接着客户端去id4拿令牌前,会解密state,拿到code_verifier,传给id4,在通过code_challenge_method加密和之前存储的进行比较.... demo中code应为是mvc客户端,属于机密客户端,所以code是post传输,相对安全. 4、判断当前用户是否处于活跃状态 5、最后生成idtoken和access_token 这里应为简单且冗长...,不分析了. 6、返回如下信息到客户端

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Ceph客户端的对象映射和数据条带化

Ceph客户端通过与Ceph存储集群的监视器和管理器通信，获取存储集群中对象的位置信息。当客户端需要访问某个对象时，它会首先根据对象ID查询存储集群的元数据，以获取对象的位置信息。...例如，客户端可以通过文件路径访问对象，并使用标准的文件操作API（如read、write、open、close等）进行读写操作。客户端的对象映射将这些文件操作转换为对存储集群中对象的读写操作。...无论对象存储在哪个OSD上，客户端都可以通过文件系统的方式进行操作，而无需关心具体的对象位置和数据分布。...将数据条带写入到分布式的存储集群中。Ceph客户端将数据条带分发给多个监视器和对象存储设备，进行并行写入操作。条带的分布和复制策略可以通过调整CRUSH算法的参数进行配置。...通过数据条带化，Ceph可以实现高性能和高可靠性的分布式数据存储。

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GlusterFS 分布式文件系统简介

GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。...客户端可通过原生 GlusterFS 协议访问数据，其他没有运行 GlusterFS 客户端的终端可通过 NFS/CIFS 标准协议通过存储网关访问数据（存储网关提供弹性卷管理和访问代理功能）。...Glusterd Gluster management daemon，要在trusted storage pool中所有的服务器上运行。...基本卷： (1) distribute volume 分布式卷基于 Hash 算法将文件分布到所有 brick server，只是扩大了磁盘空间，不具备容错能力。...在与容器对接过程中，通过我们需要创建卷、删除卷，以及设定卷的配额等功能，并且后续这些功能也需要 REST API 化，方便通过HTTP请求的方式来操作卷。

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GlusterFS分布式存储学习总结

用户访问存储资源的方式有很多，可以通过NFS，SMB，HTTP协议等访问，还可以通过gluster本身提供的客户端访问。...但是如果要列出文件或者目录，性能会大幅下降，因为列出文件或者目录时，需要查询所在节点并对各节点中的信息进行聚合。此时有元数据服务的分布式文件系统的查询效率反而会提高许多。...当单个文件的体型十分巨大，客户端数量更多时，条带卷已经无法满足需求，此时将分布式与条带化结合起来是一个比较好的选择。其性能与服务器数量有关。...现有应用程序不需要作任何修改或使用专用API，就可以对Gluster中的数据进行访问。...通过Rebalancing机制，在后台以人工方式来执行负载平滑，将进行文件移动和重新分布，此后所有存储服务器都会均会被调度。

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Marvell：计算型存储入门（全文）

该公司专注于计算存储驱动器（CSD）和计算存储处理器（CSP），以及相关的硬件加速器和软件工具，帮助客户实现更高效的数据处理和分析。...不同的应用程序可以通过SNIA CS API library调用相应的CSF功能，如搜索、解密、解压等等。...罗列出整个过程调用的系统函数。...：单个设备可能不包含整个文件； • 使用SSD对数据条带化的需要较小。...API与挑战：计算型存储APIs提供统一接口，简化软件开发流程。SNIA与NVMe各自负责架构设计与命令集实现，推广面临本地解压/解密、数据条带化等挑战。

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GlusterFS 4.1 版本选择和部署

集群中的任何服务器、客户端都可利用哈希算法、路径及文件名进行计算，就可以对数据进行定位，并执行读写访问操作。结论：无元数据设计带来的好处是极大地提高了扩展性，同时也提高了系统的性能和可靠性。...如果需要列出文件或目录，性能会大幅下降，因为列出文件或目录，需要查询所在的节点并对节点中的信息进行聚合。但是如果给定确定的文件名，查找文件位置会非常快。...3、客户端访问首先程序通过访问挂载点的形式读写数据，对于用户和程序而言，集群文件系统是透明的，用户和程序根本感觉不到文件系统是本地还是远端服务器上。...最后经过GlusterFS Client计算，并最终通过网络将请求或数据发送到GlusterFS Servers上。...),块存储方式,不能直读以及基于条带卷组合的分布式条带卷,复制条带卷,分布式复制条带卷新版本中放弃了stripe,启用了基于EC纠错码的Dispersed(纠错卷) 以及组合出的Distributed

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计算型存储-2：标准、API实现

上述定义了架构设计和对应功能模块，对于软件开发人员来说，关心的是接口（API）的调用规范和功能。...不同的应用程序可以通过SNIA CS API library调用相应的CSF功能，如搜索、解密、解压等等。...图示调用压缩API的内部工作流程： • 分配设备内存（FDM） • 从存储加载数据 • 在已加载的数据上运行数据过滤CSF • 将结果复制到主机内存更细致描述API调用过程。...罗列出整个过程调用的系统函数。...：单个设备可能不包含整个文件； • 使用SSD对数据条带化的需要较小。

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从零开发分布式文件系统(一) :100G读写带宽,百万IO请求文件系统怎么实现的

文件条带化 → 单文件可并行跨 OST 访问。Lustre 的文件不是放在一台服务器上，而是被条带化存放在多个 OST 上：当创建大文件时，客户端从 MDS 获取到文件条带布局。...文件被切分为一系列固定大小的“条带”（Stripe），每个条带写入不同的 OST。客户端在写入或读取时，直接并行访问所有相关的 OST多 OSS/OST 架构 → 数据 I/O 可以横向扩展。...为什么 Lustre 性能能随服务器与客户端线性扩展，而 Ceph 不一定核心原因总结Lustre 条带化 + 并行访问单个大文件被切分到多个 OST。...与 Ceph 最大不同：同一个文件的单个大对象可以跨 OST 条带化客户端访问一个大文件时，Lustre 会自动并行调度多个 OST不需要应用层显式并行例子同样是 1TB 文件：条带大小 1MB，条带数...OST并行度= 文件对象数 / 应用线程数= 条带数 × OSS 数量客户端自动并行不会，应用需显式多线程Lustre 客户端自动并行典型应用大量小对象存储、云存储、虚拟化盘HPC、大文件高吞吐总结一句话

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GlusterFS 简介

GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。...客户端可通过原生 GlusterFS 协议访问数据，其他没有运行 GlusterFS 客户端的终端可通过 NFS/CIFS 标准协议通过存储网关访问数据（存储网关提供弹性卷管理和访问代理功能）。...Glusterd: Gluster management daemon，要在trusted storage pool中所有的服务器上运行。 POSIX: 一个标准，GlusterFS兼容。...基本卷 1, distribute volume分布式卷(类似raid 0但是数据不分片)默认基于Hash算法将文件分布到所有的brick server上,只是单纯的扩大了磁盘空间,不具备冗余能力,数据丢了就丢了...复合卷 distribute stripe volume分布式条带卷先组成条带式在组成分布式,集群节点最少4个节点,Brick server 数量是条带数的倍数,分布式的条带卷,volume和brick

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GlusterFS简介

客户端可通过原生 GlusterFS 协议访问数据，其他没有运行 GlusterFS 客户端的终端可通过 NFS/CIFS 标准协议通过存储网关访问数据（存储网关提供弹性卷管理和访问代理功能）。...（Distributed Striped Volume）当单个文件的体型十分巨大，客户端数量更多时，条带卷已经无法满足需求，此时将分布式与条带化结合起来是一个比较好的选择。...但是，如果事先不知道文件名，要列出文件目录（ls或ls -l），性能就会大幅下降。...GlusterFS的容量负载均衡是通过在当前执行节点上挂载卷，然后进行文件复制、删除和改名操作实现的，没有在所有集群节点上并发进行，负载均衡性能差。...条带集群与RAID0相似，文件被分成数据块以Round Robin方式分布到所有节点上，访问时根据位置信息确定节点。

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vSAN常见错误故障排错

所有一定要清楚组件和哪些对象关联，当前状态如何。...所以在进维护模式之前一定要运行vsan.check_state脚本检查对象的所有组件是否健康正常。...上图列出是与esxcli相关的一些命令，可以在主机本地shell或者通过ssh远程连接到主机使用。...这些命令并不需要强记，只要输入esxcli就会列出后续的子命令列表，如下图是使用esxcli storage后的帮助列表。 ?...上图的vsanDiskFaultInjection.pyc脚本是用来模拟vSAN集群出现问题后的情况，通过 —help列出相关的帮助信息，比如 -u是模拟硬盘的热拔出。 ?

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详解HDFS3.x新特性-纠删码

，中文名：纠删码 EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现...在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误...我们可以通过XML文件定义自己的EC策略，该文件必须包含以下三个部分： layoutversion：这表示EC策略XML文件格式的版本。 schemas：这包括所有用户定义的EC模式。...policies：这包括所有用户定义的EC策略，每个策略均由schema id和条带化单元的大小（cellsize）组成。...最后在HDFS默认情况下，所有的EC策略是被禁止的，我们可以根据群集的大小和所需的容错属性，通过hdfs ec [-enablePolicy -policy]命令启用EC策略。

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详解Hadoop3.x新特性功能-HDFS纠删码

EC，中文名：纠删码 EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现...在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误...我们可以通过XML文件定义自己的EC策略，该文件必须包含以下三个部分： layoutversion：这表示EC策略XML文件格式的版本。 schemas：这包括所有用户定义的EC模式。...policies：这包括所有用户定义的EC策略，每个策略均由schema id和条带化单元的大小（cellsize）组成。...最后在HDFS默认情况下，所有的EC策略是被禁止的，我们可以根据群集的大小和所需的容错属性，通过hdfs ec [-enablePolicy -policy]命令启用EC策略。

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纯干货 | 深入剖析 HDFS 3.x 新特性-纠删码

EC介绍 Erasure Coding 简称 EC，中文名：纠删码 EC（纠删码）是一种编码技术，在 HDFS 之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛，RAID 通过条带化技术实现...在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误...我们可以通过XML文件定义自己的EC策略，该文件必须包含以下三个部分： layoutversion：这表示EC策略XML文件格式的版本。 schemas：这包括所有用户定义的EC模式。...policies：这包括所有用户定义的EC策略，每个策略均由schema id和条带化单元的大小（cellsize）组成。...最后在HDFS默认情况下，所有的EC策略是被禁止的，我们可以根据群集的大小和所需的容错属性，通过hdfs ec [-enablePolicy -policy]命令启用EC策略。

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什么是HDFS的纠删码

但是它仅适用于文件非常大的情况，因为只有在写入完整的条带时，才能发挥成本节省的所有优势。...为了支持数据条带化和EC，我们已经将它们扩展为DFSStripedInputStream和DFSStripedOutputStream。扩展背后的基本原理是允许客户端节点并行处理逻辑块中的多个存储块。...基于EC schema，它调度对所有源目标的读取请求，并确保仅读取重建所需的最小输入块。...ISA-L支持所有主要操作系统，包括Linux和Windows。...同时它比三副本方式快2-3倍，因为条带化布局允许客户端并行执行多个DataNode的I/O，从而利用其磁盘驱动器的总吞吐。

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