如何在 Intellij IDEA 更高效地将应用部署到容器服务 Kubernetes
前言
在之前的一篇文章中,我们介绍了 如何将一个本地的 Java 应用程序直接部署到阿里云 ECS ,有不少读者反馈,如果目前已经在使用阿里云容器服务 Kubernetes 了,那该如何配合这个插件部署应用呢?在本文中,我们来介绍 部署应用程序到阿里云容器服务 Kubernetes 。
关于容器服务 Kubernetes
容器服务 Kubernetes 版提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级 Kubernetes 容器化应用的全生命周期管理。容器服务 Kubernetes 版简化集群的搭建和扩容等工作,整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳的 Kubernetes 容器化应用运行环境。(摘自阿里云容器服务 Kubernetes 官网)
本地开发
本文采用一个极其基础的样例《在 Web 页面打印 HelloWorld
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pyhanlp用户自定义词典添加实例说明
pyhanlp用户自定义词典添加实例说明 pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp 经过测试,HanLP比nltk在中文分词和实体识别方面都更好用. 如何向pyhanlp添加自定义的词典?以python 2.7.9为例: 1.安装pyhanlp:pip install pyhanlp 2.在字典路径下添加自定义的词典:CustomDictionary主词典文本路径是data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt,用户可以在此增加自己的词语(不推荐);也可以单独新建一个文本文件,通过配置文件;CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt; 我的词典.txt;来追加词典(推荐)。 具体绝对路径可用hanlp --version获取: #hanlp --version jar1.6.3:/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/sta...
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深入解析:从源码窥探MySQL优化器
上图展示了优化器的大致执行过程,可以简单描述为: 1 根据语法树及统计统计,构建初始表访问数组(init_plan_arrays) 2 根据表访问数组,计算每个表的最佳访问路径(find_best_ref),同时保存当前最优执行计划(COST最小) 3 如果找到更优的执行计划则更新最优执行计划,否则优化结束。 从上述流程可以看出,执行计划的生成是一个“动态规划/贪心算法”的过程,动态规划公式可以表示为:Min(Cost(Tn+1)) = Min(Cost(T1))+Min(Cost(T2))+...Min(Cost(Tn-1))+Min(Cost(Tn)),其中Cost(Tn)表示访问表T1 T2一直到Tn的代价。如果优化器没有任何先验知识,则需要进行 A(n,n) 次循环,是一个全排列过程,很显然优化器是有先验知识的,如表大小,外连接,子查询等都会使得表的访问是部分有序的,可以理解为一个“被裁减”的动态规划,动态规则的核心函数为:Join::Best_extention_limited_search,在源码中有如下代码结构: bool Optimize_table_order::be...
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