今天拿同学作业去糊弄老师的时候，发现同学的WebServlet注释不生效，导致网站路由不起来，其中有两个原因: 原因一: 有可能我们在写项目的web.xml文件时, 有一个属性值忘记改成 " false " 了, 原本web.xml文件中 " metadata-complete " 的值为 ===> metadata-complete="true"
一、PV&PVC （一）说明 对于有状态服务，使用Volume挂载，会存在数据丢失的问题，因此K8S使用数据持久卷（PV、PVC）来做容器的编排。 PV（PersistentVolume--持久卷）是一种特殊的Volume，其是一种Volume插件，其存在与集群内，是由管理员提供存储的一部分。它的生命周期和使用它的Pod相互独立。
更多精彩内容请关注微信公众号：新猿技术生态圈 更多精彩内容请关注微信公众号：新猿技术生态圈 更多精彩内容请关注微信公众号：新猿技术生态圈 Endpoints 命名空间级资源，如果endpoints和service是同一个名字，那么就自动关联。 功能一：与service做负载均衡 [root@k8s ~]# kubectl descr
在使用pt进行ddl 的时候需要创建触发器，然后在创建的过程中，出现了Waiting for table metadata lock, 下面是一些解决办法，本质是一样的，这里总结来说就是： kill 掉某些事物占用的锁，使DDL成功，然后进而不阻塞其他DML操作。 设置锁超时短些 lock_wait_timeout 另外可以参考以下链接：
Mtkmetadata包含android Metadata 在所有的添加metadata的步骤中1到3必加。 Request阶段添加metadata： 4、若是request metadata则添加到REQUEST metadata中。 /vendor/mediatek/proprietary/custom/mt6765/hal/imgsensor_metadata/imx386_mipi_raw/config_static_metadata_
简介 生产环境资源不足，对pod做了limits限制，导致了pod经常重启，所以需要加个监控看看。 kube-events 请教大佬给了这样的工具，https://github.com/AliyunContainerService/kube-eventer 在Kubernetes中，事件分为两种，一种是Warning事件，表示产生这个事件的状态转换是在非预期的状态之间
一、错误 java.lang.RuntimeException: java.sql.SQLException: path to '///opt/qsql-0.7.0/../metastore/schema.db': '/opt/qsql-0.7.0/../metastore' does not exist at com.qihoo.qsql.metadata.MetadataClient.createConnection(MetadataClient.java:3
中间加了一层转换，日志从filebeat采集进入logstash，然后将日志中的时间字段覆盖到es的@timestamp字段，kibana会将这个字段当做是日志的上传时间 input { beats { port => 10515 } } filter{ if "xxx" in [tags]{ grok { match => ["message","%{TIMESTAMP_IS
2个问题 如何解决被装饰过的函数的metadata的流失的问题？ 带有参数的装饰器有什么用处？ 如何解决被装饰过的函数的metadata的流失的问题？ # decorator def log_func(func): def wrapper(*args, **kwargs): print('Function name: {}'format(func.__name__)) r
什么是拦截器？ 拦截器是一种横切维度的功能延展。 具象说明一下，高速收费站就是一种拦截器。它可以做什么？收费，查证，交通控制等等，面向所有穿行过往的车辆。 gRPC 拦截器主要分为两种：客户端拦截器（ClientInterceptor），服务端拦截器（ServerInterceptor），顾名思义，分别于请求的两端执行相应的前
Created by Wang, Jerry on Sep 25, 2015 上下文如下： 其parent module的信息可用metadata的getParent方法得到：
## Cluster IP 集群 IP Cluster IP 是创建 Kubernetes Service 时的默认方法。该服务被分配了一个内部 IP，其他组件可以使用它来访问 pod。 通过单一的 IP 地址，它可以使服务在多个 Pod 之间进行负载平衡。 Cluster IP apiVersion: v1 kind: Service metadata: name:
官方链接 移动后端工具是一组工具，使开发人员能够对 OData 服务建模并生成 Java EE Web 应用程序以实现 OData 服务，以及在预先存在的数据库模式中自动创建必要的数据库表。 在本教程中，您将使用 SAP Business Application Studio 中的 MBT 图形建模器重建 SAP Gateway Demo 系统 (ES
Table Metadata 表元数据存储为JSON。每个表元数据更改都会创建一个由原子操作提交的新表元数据文件。此操作用于确保表元数据的新版本替换它所基于的版本。这将生成表版本的线性历史记录，并确保并发写操作不会丢失。 用于提交元数据的原子操作取决于如何跟踪表，该规范没有对其
下载dashboard的yaml文件 $ wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.5/aio/deploy/recommended.yaml 如果下载有问题，复制下面的yaml，只比源文件多一个nodeport cat dashboard.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: kubernetes-dashb
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: ports: - port: 80 name: web clusterIP: None selector: app: nginx --- apiVersion: apps/v1beta1 kind: StatefulSet metadata: name: web spec: serviceName:
tekton新课发布：https://edu.csdn.net/course/detail/35202 什么是TriggerTemplate 创建资源的模板，比如用来创建 PipelineResource 和 PipelineRun 支持的资源 v1alpha1v1beta1pipelinespipelinespipelinerunspipelinerunstaskstaskstaskrunstaskrunsclustertasksclustertaskscon
1、前期准备工作 环境配置参考node里的nodemon或者webpack 在学习nest.js前需要了解它的反映机制 Reflect.defineMetadata， 学习这个需要安装和引入库‘reflect-metadata’这个库 npm i reflect-metadata --save import 'reflect-metadata' console.log(Reflect.defineMetadata
busybox： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: busybox spec: selector: matchLabels: app: busybox replicas: 2 template: metadata: labels: app: busybox spec: containers: - name: busybox
前言 什么是元数据？元数据是关于数据的描述，存储着关于数据的信息，为人们更方便地检索信息提供了帮助。 pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。文档地址https://pypi.org/project/pytest-metadata/ pytest-metadata 环境准备 使用 pip 安装 pytest-metada
导航 (返回顶部) 1. 设置元数据 1.1 设置文件标题 1.2 删除所有流标题 1.3 设置音频流语言 1.4 选项说明 2. 元数据文件-章节 2.1 提取元数据 2.2 编辑元数据文件 2.3 加载元数据文件 2.4 元数据文件说明 2.5 选项说明 3. 设置默认流 3.1 删除第一个音频流的默认属性,设
1、深入理解Pod 1、基本用法 1、对于容器的要求 kubernetes对长时间运行的容器要求：必须一直在前台执行。如果是后台执行的程序，例如 Nohup ./start.sh & 则会在执行完成之后销毁Pod，但是可以借助一些方式让后台程序在前台执行，例如supervisor 2、一个Pod多个容器 如果两个
导读Parquet的用途 （1）Parquet就是基于Google的Dremel系统的数据模型和算法实现的，可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量； （2）压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步
报错信息如下： Check failed: _s.ok() Bad status: Corruption: Failed to load FS layout: Could not process records in container /data/sa_cluster/kudu/table_server/tserver_data/data/57229d7636f54c7d8d4ca41ecda01c1e: Data checksum does not match: Incorrect checksu
Chirpstack GRPC API 的调用 首先进入ChirpStack的官网 https://www.chirpstack.io/ 在Application Server 可以看到GRPC的 chirpstack-api,点击进入github, 可以看到上图目录结构 这里选go语言做例子 进入go的文件夹，里面
