分布式开发环境的搭建
如何搭建一个边缘计算技术的开发环境
如何搭建一个边缘计算技术的开发环境边缘计算技术（Edge Computing）是一种分布式计算模式，它将数据处理和存储功能移至离数据源近的边缘设备或边缘节点，以降低延迟并提高系统的响应速度。
在边缘计算环境下，我们可以开发各种应用程序，并实时处理大量的数据。
本文将介绍如何搭建一个边缘计算技术的开发环境，让您可以快速开始边缘计算的开发工作。
首先，搭建边缘计算技术的开发环境需要准备以下工具和软件：1. 边缘设备：边缘计算主要运行在物联网设备上，因此您需要准备一些边缘设备，例如树莓派（Raspberry Pi）或其他可编程的嵌入式设备。
这些设备将成为您开发和运行边缘计算应用程序的平台。
2. 开发工具：您可以选择使用各种开发工具来编写和调试边缘计算应用程序。
一般来说，您可以使用流行的集成开发环境（IDE），如Visual Studio Code或Eclipse，以及相关的插件和扩展来辅助开发工作。
3. 边缘计算框架：边缘计算框架是搭建边缘计算开发环境的重要组件。
常见的边缘计算框架包括OpenFog、Foggy、KubeEdge等。
选择一个适合您的需求和技术栈的边缘计算框架，并按照其官方文档进行安装和配置。
接下来，让我们详细了解如何搭建一个边缘计算技术的开发环境：1. 配置边缘设备：首先，您需要将操作系统（如Raspbian）安装到您的边缘设备上。
安装完成后，请确保您的边缘设备与互联网连接，并且具备必要的网络配置。
您还可以安装和配置SSH服务器，以便通过远程方式访问边缘设备。
2. 安装开发工具：根据您选择的开发工具的要求，在您的开发计算机上安装相应的IDE和插件。
这些工具将使您能够编写和调试边缘计算应用程序。
3. 选择边缘计算框架：在选择边缘计算框架之前，了解每个框架的功能和特性是非常重要的。
您可以通过官方网站、社区论坛、文档和教程来获取关于不同框架的详细信息。
一旦您做出选择，就可以按照官方文档中的指导安装和配置该框架。
工业园区分布式光伏开发方案
工业园区分布式光伏开发方案一、前言。
咱们工业园区就像一个巨大的能量盒子，现在咱要给这个盒子加上一个超酷的绿色能量罩分布式光伏。
这不仅能让园区更环保，还能给园区里的企业省不少银子呢！二、工业园区现状分析。
1. 园区布局。
咱们先得好好看看园区的布局。
哪些厂房的屋顶是平的，哪些地方有空地，就像找宝藏一样，找到那些最适合安装光伏板的地方。
比如说，那些大型生产车间的屋顶，面积大得像个小广场，简直就是安装光伏板的绝佳地点。
2. 用电情况。
再瞅瞅园区的用电情况。
什么时候用电多，什么时候用电少。
就像知道一个人的生活习惯一样，这样我们就能合理安排光伏系统的发电量，让它在用电高峰的时候多出力，在用电低谷的时候也不浪费。
3. 企业需求。
园区里的企业就像一个个小伙伴，每个小伙伴的需求都不一样。
有的企业想降低用电成本，有的企业想在环保方面做个表率。
了解了这些需求，咱们的光伏开发方案才能对症下药。
三、分布式光伏系统设计。
1. 光伏板选型。
光伏板就像我们的小太阳收集器，种类可多了。
咱们要选那种性价比高、转换效率高的光伏板。
就像挑水果一样，要挑又甜又便宜的。
比如说，现在市场上有一些新型的多晶硅光伏板，性能很不错，价格也比较亲民，就很适合咱们工业园区。
2. 安装位置规划。
根据前面的园区布局分析，我们要把光伏板安装在最合适的地方。
屋顶肯定是首选，就像给房子戴个太阳能帽子。
如果有闲置的空地，也可以建一些光伏车棚，既可以停车，又能发电，一举两得。
而且安装的时候要考虑朝向和角度，就像向日葵朝着太阳一样，让光伏板最大程度地吸收阳光。
3. 逆变器选择。
逆变器可是个关键的小助手，它能把光伏板发出来的直流电变成我们能用的交流电。
我们要选那种稳定可靠、转换效率高的逆变器。
这就好比给我们的光伏系统找一个聪明的翻译官，能准确地把直流电的语言翻译成交流电的语言。
4. 储能系统（可选）如果园区想更高级一点，还可以考虑加个储能系统。
这就像给园区装了一个大电池，白天光伏发的电用不完的时候，可以存起来，晚上再用。
利用Distcc和Dmucs构建大规模、分布式C++编译环境(上)
如果您的C++项目非常庞大，含有1000个.h文件，2000个.cpp文件，那么我敢打赌，每次编译所花的时间，都足够您喝3000杯咖啡了。
如何加快编译速度？
Distcc是开源的用于搭建分布式编译环境的利器，它通过利用多台机器的资源，并行编译，来解决这个棘手的问题。
然而，它的调度算法过于简单，不大合理，因此我们利用DMUCS提供的调度功能，来搭建一个相对完美的分布式编译平台。
本文，我们首先介绍如何（单独）使用Distcc来加速编译，下一篇介绍如何组合使用
Distcc+DMUCS来做进一步的完善和优化。
话不多说，我们的编译平台包括：
开发机（Client）：这一台机器上有我们的项目、工程文件、代码，平时我们在这台机器上写代码，要编译的对象也在这台机器上。
机器IP为192.168.1.99
服务器（Server）：负责编译的机器，一共有3台。
IP分别为192.168.1.11,192.168.1.22,192.168.1.33.
调度器（Scheduler）：调度程序所在的机器，负责把编译任务合理的派发到编译机器（服务器）的编译程序上。
IP为192.168.1.88。
这台机器的部署和配置，我们留到下一篇博文介绍。
以上所有机器都是安装的Ubuntu 14.04操作系统。
服务器
1，安装gcc。
javaee企业级应用开发教程实验
一、简介JavaEE（Java Platform, Enterprise Edition）是一种用于开发企业级应用的评台。
它提供了一系列的技术和API，用于构建大型、复杂的分布式系统。
本教程将介绍JavaEE企业级应用开发的基本概念、技术和最佳实践。
二、环境搭建1. 安装Java Development Kit（JDK）：首先需要安装JDK，可以从Oracle全球信息站下载最新的JDK版本，并按照冠方指南进行安装。
2. 下载并配置JavaEE开发工具：可以选择Eclipse、NetBeans、IntelliJ IDEA等集成开发环境，然后安装相应的JavaEE插件。
3. 安装数据库：在开发JavaEE应用时，通常需要使用数据库。
可以选择MySQL、Oracle、PostgreSQL等数据库，并进行相应的安装和配置。
三、创建第一个JavaEE应用1. 创建一个新的JavaEE项目：在IDE中创建一个新的JavaEE项目，并选择适当的项目类型（如Servlet、JSP、EJB等）。
2. 编写代码：根据项目需求，编写相应的Java类、Servlet、JSP页面等。
3. 部署和运行：将项目部署到服务器上，并启动服务器，然后在浏览器中访问应用程序。
四、 JavaEE基础知识1. Servlet和JSP：介绍Servlet和JSP的基本概念、工作原理和使用方法。
2. EJB（Enterprise JavaBeans）：介绍EJB的类型（Session Bean、Entity Bean、Message-Driven Bean）、生命周期和用法。
3. JPA（Java Persistence API）：介绍JPA的基本概念、实体管理、查询语言等。
4. CDI（Contexts and Dependency Injection）：介绍CDI的概念、注解、作用域等。
5. RESTful Web Services：介绍RESTful风格的Web服务的开发和使用。
hadoop环境配置以及hadoop伪分布式安装实训目的
Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装是用于学习和实践大数据处理和分析的重要步骤。
下面将详细解释配置Hadoop环境以及安装Hadoop伪分布式的目的。
一、Hadoop环境配置配置Hadoop环境是为了在实际的硬件或虚拟机环境中搭建Hadoop集群，包括安装和配置Hadoop的各个组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce（一种编程模型和运行环境）等。
这个过程涉及到网络设置、操作系统配置、软件安装和配置等步骤。
通过这个过程，用户可以了解Hadoop的基本架构和工作原理，为后续的学习和实践打下基础。
二、Hadoop伪分布式安装Hadoop伪分布式安装是一种模拟分布式环境的方法，它可以在一台或多台机器上模拟多个节点，从而在单机上测试Hadoop的各个组件。
通过这种方式，用户可以更好地理解Hadoop 如何在多台机器上协同工作，以及如何处理大规模数据。
安装Hadoop伪分布式的主要目的如下：1. 理解Hadoop的工作原理：通过在单机上模拟多个节点，用户可以更好地理解Hadoop如何在多台机器上处理数据，以及如何使用MapReduce模型进行数据处理。
2. 练习Hadoop编程：通过在单机上模拟多个节点，用户可以编写和测试Hadoop的MapReduce程序，并理解这些程序如何在单机上运行，从而更好地理解和学习Hadoop编程模型。
3. 开发和调试Hadoop应用程序：通过在单机上模拟分布式环境，用户可以在没有真实数据的情况下开发和调试Hadoop应用程序，从而提高开发和调试效率。
4. 为真实环境做准备：一旦熟悉了Hadoop的伪分布式环境，用户就可以逐渐将知识应用到真实环境中，例如添加更多的实际节点，并开始处理实际的大规模数据。
总的来说，学习和实践Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装，对于学习和实践大数据处理和分析具有重要意义。
它可以帮助用户更好地理解和学习Hadoop的工作原理和编程模型，为将来在实际环境中应用和优化Hadoop打下坚实的基础。
harmonyos应用开发者基础认证考题
HarmonyOS应用开发者基础认证考题目录-[前言](#前言)-[一、Ha rm on yO S简介](#一ha rm on yo s简介)-[二、Ha rm on yO S应用开发概述](#二h a rm on yo s应用开发概述)-[三、Ha rm on yO S开发环境搭建](#三h a rm on yo s开发环境搭建)-[四、Ha rm on yO S应用开发步骤](#四h a rm on yo s应用开发步骤)-[五、Ha rm on yO S应用调试与发布](#五h ar mo ny o s应用调试与发布)-[总结](#总结)前言H a rm on yO S是华为公司自主研发的分布式操作系统，具有强大的跨终端生态能力。
随着Ha r mo ny OS的快速发展，Ha rm on yO S应用开发者的需求也日益增加。
本文将介绍H ar mo ny OS应用开发者基础认证考题，帮助开发者深入了解H arm o ny OS应用开发的基本知识和技能。
一、H a r m o n y O S简介H a rm on yO S是华为公司基于微内核架构设计的分布式操作系统。
它具有统一的系统架构、统一的开发工具和统一的应用生态，可以灵活应对手机、平板、智能穿戴、汽车、智能家居等多种终端设备。
二、H a r m o n y O S应用开发概述H a rm on yO S应用开发是基于Ha rm on yOS操作系统的应用开发过程。
开发者可以使用H arm o ny OS开发套件进行开发，包括使用ID E进行应用编写、调试和发布。
H a rm on yO S应用开发采用统一的标准与规范，可以实现一次开发、多端适配。
三、H a r m o n y O S开发环境搭建在进行H ar mo ny OS应用开发之前，需要搭建相应的开发环境。
具体步骤如下：1.安装H a r m o n y OS开发套件首先，从华为官方网站下载并安装Ha rm on y OS开发套件。
如何搭建一个高可用的分布式系统
如何搭建一个高可用的分布式系统一、概述随着互联网技术的不断发展，分布式计算成为了解决数据处理和资源利用效率的一种有效方式。
分布式系统在交换数据、计算任务和存储资源时能够提高性能和可靠性，并可应对负载均衡和容错需求。
搭建一个高可用的分布式系统需要考虑多个因素，包括分布式架构、操作系统、软件配置等。
本文将介绍如何设计和实现一个高可用的分布式系统。
二、分布式架构1. 硬件环境要搭建一个高效的分布式系统，首先要考虑硬件环境，包括服务器的数量和类型。
为了实现负载均衡和容错，需要至少两个服务器，这些服务器分布在不同的地理位置，以降低自然灾害等风险。
此外，硬件设置也需要考虑网络的稳定性、容错性等因素。
2. 分布式软件搭建一个分布式系统，需要选择合适的软件。
目前比较经典的分布式架构结构包括Master-Slave模型、Peer-to-Peer模型等。
其中Master-Slave模型，在Master上控制所有的从属节点，处理中央化、任务分配和完成任务之后的后续工作。
而Peer-to-Peer模型，所有节点都能够对彼此进行通信，节点之间具备对等关系，因此各个节点强化彼此之间的平衡并且提升系统的可用性。
三、操作系统选择适合的操作系统也是搭建高效分布式系统的必要因素。
通常，Linux是部署分布式应用最受欢迎的选择，因为它是一种开源操作系统，可定制性很高，并且具有强大的性能和支持。
但是，如果你不熟悉Linux，或者没有Linux的专业知识，那么你可以使用Windows Server 2019等Microsoft的操作系统版本，因为它们易于使用和管理，并为各种应用程序提供支持。
四、软件配置1. 配置java环境Java是一种非常流行的语言，是搭建分布式系统的首选之一。
因此你需要在每个服务器上安装Java JRE或JDK，以便能够运行Java应用程序。
此外，版本问题也要考虑，建议使用稳定版或者社区版本(Oracle或者OpenJDK)。
hadoop伪分布式搭建实验报告心得
Hadoop伪分布式搭建实验报告心得一、实验目的1. 掌握Hadoop的基本原理和架构。
2. 学习并实践Hadoop的伪分布式环境的搭建。
3. 熟悉Hadoop的基本操作和管理。
二、实验环境1. 操作系统：CentOS 7.x2. Hadoop版本：2.x3. Java版本：1.8三、实验步骤1. 安装JDK首先需要在服务器上安装Java开发工具包（JDK），可以从Oracle官网下载对应版本的JDK安装包，然后按照提示进行安装。
2. 配置环境变量编辑/etc/profile文件，添加以下内容：```bashexport JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_xxxexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource /etc/profile```3. 下载并解压Hadoop从Apache官网下载Hadoop的tar包，然后解压到指定目录，例如：/usr/local/hadoop。
4. 配置Hadoop环境变量编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH```使配置生效：```bashsource ~/.bashrc```5. 配置Hadoop的核心配置文件复制一份hadoop-env.sh.template文件到hadoop-env.sh，并修改其中的JAVA_HOME 为实际的JDK路径。
编辑core-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```编辑hdfs-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```6. 格式化HDFS文件系统在Hadoop安装目录下执行以下命令：```bashhadoop namenode -format```7. 启动Hadoop集群执行以下命令启动Hadoop集群：```bashstart-all.sh```8. 验证Hadoop集群状态执行以下命令查看Hadoop集群状态：```bashjps | grep Hadoop```如果看到NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等进程，说明Hadoop集群已经成功启动。
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开发环境的搭建
1Windows平台下Hadoop的配置安装
1.1 下载Hadoop
登陆Hadoop的官网/，按照如下方式点击进行下载
1.2 安装Hadoop
下载后得到文件hadoop-2.7.3.tar.gz，需要在linux环境下解压，并放到指定目录，这里放到D:\hadoop-2.7.3
1.3 配置Hadoop环境变量
1.4 修改Hadoop配置文件
编辑文件D:\hadoop-2.7.3\etc\hadoop\core-site.xml，在<configuration></configurati
template重命名为mapred-site.xml，在<configuration></configuration>添加如下代
编辑文件D:\hadoop-2.7.3\etc\hadoop\yarn-site.xml，在<configuration></configurat
1.5 替换文件
下载到的hadooponwindows-master.zip，解压，将bin目录(包含以下.dll和.exe文件)文件替换原来hadoop目录下的bin目录
1.6 运行环境
运行cmd窗口，执行“hdfsnamenode -format”；
运行cmd窗口，切换到hadoop的sbin目录，执行“start-all.cmd”，它将会启动以下进程。
成功后，如图：
至此，hadoop服务已经搭建完毕。
2Hadoop2.7.3-eclipse-plugin插件
Hadoop2.x之后没有Eclipse插件工具，我们就不能在Eclipse上调试代码，我们要把写好的Java代码的MapReduce打包成jar然后在Linux上运行，所以这种不方便我们调试代码，所以我们自己编译一个Eclipse插件，方便我们在我们本地上调试，经过hadoop1.x的发展，编译hadoop2.x版本的eclipse插件比之前简单多了。
接下来我们开始编译Hadoop-eclipse-plugin插件，并在Eclipse开发Hado op。
2.1 下载安装Ant
下载链接：/bindownload.cgi
2.2 配置Ant环境变量
2.3 下载hadoop-eclipse-plugin插件
登陆https:///winghc/hadoop2x-eclipse-plugin下载hadoop2的eclipse-plugins源代码，并解压到本地磁盘
2.4 编译hadoop-eclipse-plugin插件
打开cmd，切换到..\hadoop2x-eclipse-plugin-master\src\contrib\eclipse-plugin目录，执行ant jar -Dversion=2.7.3 -Declipse.home=D:\eclipse
-Dhadoop.home=D:\hadoop-2.7.3
会出现报错
此时需要结合D:\hadoop-2.7.3\share\hadoop\common\lib中jar包的版本
对.. \hadoop2x-eclipse-plugin-master\ivy\ libraries.properties文件中jar包的版本号进行修改
hadoop.version=2.7.3
commons-collections.version=3.2.2
commons-io.version=2.4
htrace.version=3.1.0-incubating
slf4j-api.version=1.7.10
slf4j-log4j12.version=1.7.10
之后再次进行编译即可
编译生成的jar包在目录
..\hadoop2x-eclipse-plugin-master\build\contrib\eclipse-plugin下
2.5 eclipse配置hadoop-eclipse-plugin插件
将hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar拷贝到D:\eclipse\plugins目录中，重启eclipse，打开Window-->Preferens，可以看到Hadoop Map/Reduc选项，然后点击，然后添加hadoop-2.7.3进来，如图所示：
点击Window-->Show View -->MapReduce Tools 点击Map/ReduceLocation；点击Map/ReduceLocation选项卡，点击右边小象图标，打开Hadoop Location配置窗口：输入Location Name，任意名称即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成hdfs-site.xml与core-site.xml的设置一致即可。
2.6 查看连接是否成功
若出现如下问题failed on connection exception
应考虑是否开启Hadoop服务，启动D:\hadoop-2.7.3\sbin中的start-all.cmd
之后可以利用jps命令查看所有服务是否正常启动，如下为正常启动
此时出现如下界面，即为连接成功
可以通过如下步骤来实现上传文件，创建文件夹等操作
也可以使用命令行语句实现
hdfsdfs -mkdir –p /user/root/input
hdfsdfs -mkdir -p /user/root/output
hadoop fs -put file01 /input
创建结果如图所示：
2.7 创建MapReduce项目并运行
右击New->Map/Reduce Project
新建WordCount.java
之后再对运行环境进行配置
指定输入输出目录
hdfs://localhost:9000/user/root/input hdfs://localhost:9000/user/root/output
运行成功的结果文件
3Spark（大数据分布式处理框架）下载地址：/downloads.html
下载完成后对文件进行解压，解压后的文件如下
可以将Spark的bin目录添加到系统变量PATH中，设置完系统变量后，在任意目录下的cmd命令行中，直接执行spark-shell命令，即可开启Spark的交互式命令行模式。
注：在首次运行spark-shell之前需要在cmd中使用如下语句来修改权限D:\hadoop-2.7.3\bin\winutils.exe chmod 777 /tmp/Hive
3.1 Example的使用
在eclipse中创建java Project
将文件D:\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples\src\main\java\org拷贝到新创建的项目的src目录下，将文件D:\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\data拷贝到新创建的项目目录下
导入目录D:\spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\jars下的所有jar包
任意选择一个java文件并对其进行配置后运行即可
JavaDecisionTreeRegressionExample.java成功运行结果。