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1.Eucalyptus简介
2.Spark Core读取ES的分区问题分析
3.免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS
4.开源动态数据管理框架Apache Calcite
5.TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现
6.阿里云服务器上部署node和mongodb教程

Eucalyptus简介

       Eucalyptus, 或称为 Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems，是一个开源的云计算软件架构，旨在通过计算集群或大规模工作站网络，实现灵活且实用的云服务。它的起源可以追溯到美国加利福尼亚大学 Santa Barbara 计算机科学学院的一个研究项目，如今已发展成为商业化的netsurf 源码分析企业——Eucalyptus Systems Inc，尽管如此，Eucalyptus仍然保持着开源项目的开发模式，并由Eucalyptus Systems进行维护和扩展。

       Eucalyptus提供了一个统一的平台，支持open source和enterprise两个版本，为用户提供了对云计算资源的抽象管理。其源代码开放，方便用户和开发者进行定制和扩展。目前，Eucalyptus的软件包已经支持诸如CentOS 5、Debian squeeze、OpenSUSE 和Fedora 等操作系统版本。

       在虚拟化技术方面，Eucalyptus选择Xen和KVM作为核心管理器，这使得它能够在多个平台上高效运行。Eucalyptus的最新版本是3.2，值得关注的是，它的enterprise版已经兼容vSphere ESX/ESXi，这进一步扩大了其在企业级云计算领域的应用范围。

Spark Core读取ES的分区问题分析

       撰写本文的初衷是因近期一位星球球友面试时，面试官询问了Spark分析ES数据时，生成的RDD分区数与哪些因素相关。

       初步推测，这与分片数有关，但具体关系是什么呢？以下是两种可能的关系：

       1).类似于KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系，一对一。

       2).ES支持游标查询，那么是否可以对较大的ES索引分片进行拆分，形成多个RDD分区呢？

       下面，我将与大家共同探讨源码，了解具体情况。源码无忧网站源码

       1.Spark Core读取ES

       ES官网提供了elasticsearch-hadoop插件，对于ES 7.x，hadoop和Spark版本的支持如下：

       在此，我使用的ES版本为7.1.1，测试用的Spark版本为2.3.1，没有问题。整合es和spark，导入相关依赖有两种方式：

       a，导入整个elasticsearch-hadoop包

       b，仅导入spark模块的包

       为了方便测试，我在本机启动了一个单节点的ES实例，简单的测试代码如下：

       可以看到，Spark Core读取RDD主要有两种形式的API：

       a，esRDD。这种返回的是一个tuple2类型的RDD，第一个元素是id，第二个是一个map，包含ES的document元素。

       b，esJsonRDD。这种返回的也是一个tuple2类型的RDD，第一个元素依然是id，第二个是json字符串。

       尽管这两种RDD的类型不同，但它们都是ScalaEsRDD类型。

       要分析Spark Core读取ES的并行度，只需分析ScalaEsRDD的getPartitions函数。

       2.源码分析

       首先，导入源码github.com/elastic/elasticsearch-hadoop这个gradle工程，可以直接导入idea，然后切换到7.x版本。

       接下来，找到ScalaEsRDD，发现getPartitions方法是在其父类中实现的，方法内容如下：

       esPartitions是一个lazy型的变量：

       这种声明的原因是什么呢？

       lazy+transient的原因大家可以思考一下。

       RestService.findPartitions方法只是有源码和没源码创建客户端获取分片等信息，然后调用，分两种情况调用两个方法：

       a).findSlicePartitions

       这个方法实际上是在5.x及以后的ES版本，同时配置了

       之后，才会执行。实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息。具体代码如下：

       实际上，分片就是通过游标方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据读取，组装过程是通过SearchRequestBuilder.assemble方法实现的。

       这个实际上会浪费一定的性能，如果真的要将ES与Spark结合，建议合理设置分片数。

       b).findShardPartitions方法

       这个方法没有疑问，一个RDD分区对应于ES index的一个分片。

       3.总结

       以上就是Spark Core读取ES数据时，分片和RDD分区的对应关系分析。默认情况下，一个ES索引分片对应Spark RDD的一个分区。如果分片数过大，且ES版本在5.x及以上，可以配置参数

       进行拆分。

免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS

       esc资源是什么？

       是阿里云推出的云服务器产品。

       云服务器ECS（ElasticComputeService）是一种弹性可伸缩的云计算服务，助您降低IT成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。

       单实例可用性达.%，多可用区多实例可用性达.%，云盘可靠性达.%，可实现自动宕机迁移、快照备份。

       支持分钟级别创建台实例，asp源码和php源码多种弹性付费选择更贴合业务现状，同时带来弹性的扩容能力，实例与带宽均可随时升降配，云盘可扩容。

       免费提供DDoS防护、木马查杀、防暴力破解等服务，通过多方国际安全认证，ECS云盘支持数据加密功能。

       单实例最高可选vCPU，内存1TB，单实例性能最高可达万PPS网络首发包，Gbps带宽。

       丰富的操作系统和应用软件，通过镜像可一键简单部署，同一镜像可在多台ECS中快速复制环境，轻松扩展。

       ECS可与阿里云各种丰富的云产品无缝衔接，可持续为业务发展提供完整的计算、存储、安全等解决方案。

开源动态数据管理框架Apache Calcite

       随着大数据领域众多处理系统的崛起，如实时流处理的Flink和Storm，文本搜索的Elastic，以及批处理的Spark和OLAP系统Druid，组织在选择定制数据处理系统时面临着两个关键问题。这些问题的解决者便是Apache Calcite，一个开放源码的动态数据管理框架，由Apache软件基金会支持，使用Java构建。

       Calcite的核心是一个全面的查询处理系统，它涵盖了数据库管理系统中除数据存储与管理之外的诸多功能，包括查询执行、优化和查询语言等。它并非一个完整的数据库，而是网站源码网站源码下载由多个组件组成，如SQL解析器、查询优化器和关系表达式构建API，旨在在多个数据存储和处理引擎之间提供中介服务。例如，它与Apache Hive、Drill、Storm和Flink等系统结合，提供SQL支持和优化。

       尽管Calcite本身不直接处理数据存储和处理，但其架构优势在于它的灵活性和可扩展性。它允许系统通过SQL接口进行交互，即使这些系统本身没有内置优化器。Calcite的SQL解析器和验证器能将SQL查询转换为关系运算符树，适应外部存储引擎。通过Planner Rule，系统可以自定义优化规则，增强查询性能。

       在使用Calcite时，开发人员需要先定义数据模型和表，然后通过ModelHandler和虚拟连接对象生成查询计划。例如，当进行Splunk和MySQL的Join查询时，Calcite会通过优化规则调整查询顺序，提升性能。数据源适配器是Calcite架构中的重要组成部分，它定义了如何整合不同数据源。

       查询优化器在处理联接Join和表大小等问题时，面临挑战，但Calcite通过灵活的规则和策略提供了解决方案。它支持左深树和浓密树两种连接策略，以找到最佳的联接顺序，从而提高查询效率。

       总的来说，Apache Calcite作为一款可插拔的、动态和灵活的查询处理框架，为处理异构数据源的查询提供了强大的支持，特别是其动态查询优化功能，是其最受欢迎的特点之一。

TEB（Time Elastic Band）局部路径规划算法详解及代码实现

       提升信心与学习的重要性

       在经济低迷时期，个人的信心对于经济的复苏至关重要。通过终身学习，提升个人的眼界与适应能力，是提振信心的有效方式。对于需要优化的全局路径，时间弹性带（TEB）算法能提供局部路径规划的最佳效果。

       TEB算法的原理

       时间弹性带（TEB）算法是一种局部路径规划方法，旨在优化机器人在全局路径中的局部运动轨迹。该算法能够针对多种优化目标，如路径长度、运行时间、与障碍物的距离、中间路径点的通过以及对机器人动力学、运动学和几何约束的符合性。

       与模型预测控制（MPC）相比，TEB专注于计算最优轨迹，而MPC则直接求解最优控制量。TEB使用g2o库进行优化求解，而MPC通常使用OSPQ优化器。

       深入阅读TEB的相关资料

       理解TEB算法及其参数，可以参考以下资源：

       - TEB概念理解：leiphone.com

       - TEB参数理解：blog.csdn.net/weixin_

       - TEB论文翻译：t.csdnimg.cn/FJIww

       - TEB算法理解：blog.csdn.net/xiekaikai...、blog.csdn.net/flztiii/a...

       TEB源码地址：github.com/rst-tu-dortm...

       TEB的源码解读

       TEB的源码解读包括以下几个关键步骤：

       1. 初始化：配置TEB参数、障碍物、机器人模型和全局路径点。

       2. 初始化优化器：构造优化器，包括注册自定义顶点和边、选择求解器和优化器类型。

       3. 注册g2o类型：在函数中完成顶点和边的注册。

       4. 规划函数：根据起点和终点生成路径，优化路径长度和质量。

       5. 优化函数：构建优化图并进行迭代优化。

       6. 更新目标函数权重：优化完成后，更新控制指令。

       7. 跟踪优化过程：监控优化器属性和迭代过程。

       总结TEB的优劣与挑战

       在实际应用中，TEB算法的局部轨迹优化能力使其在路径平滑性上优于DWA等算法，但这也意味着更高的计算成本。TEB参数复杂，实际工程应用中需要深入理解每个参数的作用。源码阅读与ROS的剥离过程需要投入大量精力，同时也认识到优化器的核心是数学问题，需要更深入的理解。

阿里云服务器上部署node和mongodb教程

       部署阿里云服务器上的Node.js和MongoDB详细指南

       在阿里云服务器上部署Node.js和MongoDB，是一个全面的技术过程，包含了服务器购买、域名配置、安全设置、服务器操作、软件安装等多个步骤。以下是一个简化版的部署指南，旨在帮助开发者顺利在阿里云服务器上部署Node.js应用和MongoDB数据库。

       第一步：购买阿里云域名和服务器ECS

       首先，通过阿里云平台购买域名和ECS（Elastic Compute Service）服务器。新用户注册时会有优惠。选择CPU为1核、内存为1GB、操作系统为CentOS 7.4 位的配置。

       第二步：安全组配置与远程连接

       安全组的配置至关重要。确保为云服务器ECS实例配置了正确的安全组规则，如允许端口用于HTTP协议、端口用于MongoDB访问。

       第三步：使用命令行或图形化工具连接服务器

       通过命令行（如Putty、xshell或winscp）或图形化工具（如FileZilla）连接服务器。确保熟悉SSH连接过程，包括输入远程连接密码。

       第四步：安装Node.js和MongoDB

       1. 更新系统：使用`yum update`命令升级系统。

       2. 下载和解压Node.js源代码包，根据网络情况选择本地下载或通过文件传输工具上传至服务器。

       3. 配置编译环境，执行编译和安装命令，注意解决编译过程中可能出现的警告。

       4. 验证Node.js安装成功，测试安装的Node.js版本。

       5. 创建项目文件目录，编写并启动Node.js应用。

       第五步：安装和使用Git

       在服务器上安装Git，便于通过Git命令操作和更新项目。使用`yum`安装Git，测试Git安装是否成功。

       第六步：域名解析与网站访问

       通过阿里云控制台配置域名解析，将域名指向云服务器的IP地址。域名解析可能需一定时间生效。

       第七步：安装MongoDB

       下载并解压MongoDB源代码包，创建数据和日志存放目录，编辑`mongodb.conf`配置文件，启动和停止MongoDB服务。确保端口号设置在安全组中。

       第八步：数据库操作与安全设置

       使用MongoDB Shell管理数据库，创建用户和角色，进行授权和认证设置。使用图形化工具如Robo 3T辅助数据库操作。

       在完成上述步骤后，您将成功在阿里云服务器上部署Node.js应用和MongoDB数据库。请根据实际需求调整服务器配置，确保应用的稳定性和安全性。

ElasticSearch源码：数据类型

       ElasticSearch源码版本 7.5.2，其底层基于Lucene，Lucene好比汽车的发动机，提供了基础的存储和查询功能，而ES则在此基础上增加了分布式特性。本文将简要探讨ES中的数据类型。

       Lucene的FieldType是描述字段属性的核心，包含个属性，如倒排索引和DocValuesType，后者支持聚合排序。官方定义的类型如TextField，仅索引、分词但不存储，而用户可以根据需求自定义数据类型，尽管在ES中，所有数据类型都是自定义的。

       Lucene文件格式类型各异，如Norms和Pre-Document Values，根据FieldType设置的不同属性，文件类型和存储结构会相应变化。Lucene通过不同的压缩类型和数据结构存储数据，但详细实现较为复杂。

       在ES中，数据类型分为Meta-fields和Fields or properties。Meta-fields包括元数据字段如_index、_type和_id，它们存储在特定位置，但处理方式各异。Fields或properties则是开发的核心，包括String（text和keyword）、数字类型、Range类型、时间类型、Boolean和Binary等。

       复杂数据类型如Object和Nested用于处理嵌套结构，而Geo-point和Geo-shape用于地理信息。特殊数据类型如IP、completion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致，Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。

       总体来说，ES的字段类型丰富且友好，但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。

       参考资源：org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...

Elasticsearch环境安装与 php 对接使用

       Elasticsearch是一个强大且灵活的全文搜索和数据分析工具，它支持分布式、高实时的特性，通过RESTful接口提供多用户服务。它基于Java开发，开源且广泛应用于云计算场景，以Java、.NET、PHP、Python等语言提供官方客户端。本文主要讲解在Windows环境下安装及与PHP的对接使用过程。

       安装与配置

       以8.4版本的Elasticsearch为例，确保使用的composer包版本匹配。初次运行可能会遇到SSL和密码认证问题，需要编辑config目录下的elasticsearch.yml文件进行配置。成功配置后，通过访问.0.0.1:验证安装是否成功。

       安装可视化插件Elasticsearch-Head

       该插件需要Node.js支持，可以从GitHub下载源代码并运行，通过访问poser安装babenkoivan/elastic-scout-driver。配置scout驱动为es，并在laravel模型中操作Elasticsearch，模型数据同步功能会在CRUD操作时自动进行。

       导入现有数据到Elasticsearch

       如果已有数据库数据，可通过laravel模型的search方法导入ES，操作方式与常规模型类似。

       官方扩展的使用

       下载并确保composer中elasticsearch/elasticsearch扩展版本与Elasticsearch安装包匹配。在env配置文件中添加ELASTIC_HOST为.0.0.1:，创建EsServiceProvider并注册到config/app.php，即可开始在Laravel中正常使用Elasticsearch服务。