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Docker自动化双主-02自动化脚本制作镜像启动

基于 DOCKER MySQL 主从搭建: 一、根据 Linux 系统版本号安装 dockerEG:Centos 7:1.shell>sudo yum update2.添加 dockeryum$[dockerrepo] name=Docker Repository baseurl=https://yum.dockerproject.org/repo/main/centos/7/ enabled=1gpgcheck=1 gpgkey=https://yum.dockerproject.org/gpg EOF 3.安装 docker 的包shell>sudo yum install docker-engine4.将 docker 加到服务里面shell>sudo systemctl enable docker.service 5.启动 dockershell> sudo systemctl start docker二、将 docker 镜像导入 linux: 镜像文件上传到/opt/dtstack 目录下: 1.载入镜像:Shell>cd /opt/dtstackShell>docker load < mysql-5.6-x86_64.tar[root@centos7 docker]# docker load < mysql-5.6-x86_64.tarc411e76031a4: Loading layer [==================================================>] 201.9 MB/201.9 MBabd40b5d012f: Loading layer [==================================================>] 60.97 MB/60.97 MB7d082aa6bb0c: Loading layer [==================================================>] 263.3 MB/263.3 MB173e11cd6be1: Loading layer [==================================================>] 6.656 kB/6.656 kBbdb04743768e: Loading layer [==================================================>]sudotee /etc/yum.repos.d/docker.repo <<-'EOF'3.072 kB/3.072 kB9da6836b8f64: Loading layer [==================================================>] 4.872 MB/4.872 MBd47abb872b5c: Loading layer [==================================================>] 20.3 MB/20.3 MB008419e2fbfc: Loading layer [==================================================>] 108.9 MB/108.9 MB95d9d0bff849: Loading layer [==================================================>] 23.04 kB/23.04 kB71405897d961: Loading layer [==================================================>] 1.68 MB/1.68 MB58b14b6eb7df: Loading layer [==================================================>] 49.48 MB/49.48 MBfffc1c2170a5: Loading layer [==================================================>] 94.12 MB/94.12 MB9d60f33d82f1: Loading layer [==================================================>] 23.7 MB/23.7 MB2b9b1be70303: Loading layer [==================================================>] 6.656 kB/6.656 kBa2018f6089d9: Loading layer [==================================================>] 1.122 GB/1.122 GB9e274ef73e1d: Loading layer [==================================================>] 13.82 kB/13.82 kBd0ca45b2e986: Loading layer [==================================================>] 6.144 kB/6.144 kBLoaded image: dtstack_db_01:5.62.列出本地已有镜像:Shell> docker images REPOSITORY TAG SIZEdtstack_db_01 5.6 1.92 GB3.传参脚本说明: #!/bin/bash APP_NAME=db_01DOCKER_IMAGE=dtstack_db_01:5.6docker_run(){docker run -dt \--restart=always --name $APP_NAME \IMAGE ID 26e6aa6ed6c2CREATED 22 hours ago -p 3306:3306 #映射的端口号-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \-v /data/mysql/my3306:/data/mysql \/data/mysql 目录必须存在-e "dbport=3306" #dbport-e "db_root_password=root123" -e "db_master_ip=172.16.1.65" -e "db_slave_ip=172.16.1.86" \ 宿主机目录挂载到/data/mysql/myxxx 下, -e "db_tag=master" -e "db_instance=4" \实例...-i $DOCKER_IMAGE} docker_run4.运行 mysql_docker.sh 脚本 Shell>./mysql_docker.sh db 角色 选择性部署多实例。EG:单实例 db_instance=1, 3 则是 3 个 5.检查容器运行状态: Shell>docker ps –a CONTAINER IDSTATUSIMAGE PORTSCOMMAND"/bin/sh -c '/home..." 34 seconds agoNAMESCREATED dd47a290ae94Up 34 secondsdtstack_db_01:5.60.0.0.0:3306->3306/tcp, 3307-3311/tcp db_01 6.进行观察日志信息是否搭建成功:Shell>docker logs dd47a290ae94170317 19:31:09 mysqld_safe Logging to '/data/mysql/log/alert.log'.170317 19:31:09 mysqld_safe Starting mysqld daemon with databases from /data/mysql/data create replicaiton logmaster change master toupdate root password logSLAVE: 同上述操作: 1.需要更改的: #!/bin/bash APP_NAME=db_01DOCKER_IMAGE=dtstack_db_01:5.6docker_run(){ docker run -dt \ --restart=always \--name $APP_NAME \-p 3306:3306 \-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \-v /data/mysql/my3306:/data/mysql \-e "dbport=3306" \-e "db_root_password=root123" \-e "db_master_ip=172.16.1.69" \-e "db_slave_ip=172.16.1.86" \-e "db_tag=slave" #将 tag 标签转换为 slave,其他不需要修改 -e "db_instance=4" \-i $DOCKER_IMAGE}2.启动 mysql_slave.sh 脚本: Shell>./mysql_docker.sh [root@localhost docker]# docker ps -aCONTAINER ID CREATED NAMES fb45654c2eda Up 6 minutes docker_runIMAGE STATUSdtstack_db_01:5.6 0.0.0.0:3306->3306/tcp, 3307-3311/tcpCOMMAND PORTS6 minutes agodb_01"/bin/sh -c '/home..."三、通过外部连接 mysql:检查主从是否正常:1.SLAVE:Shell>mysql -h172.16.1.86 -uroot -proot123 -P3306 -e "start slave;show slave statusG" | grep _Running | awk 'NR!=3'Warning: Using a password on the command line interface can be insecure.2.master:[root@centos7 docker]# mysql -h172.16.1.65 -uroot -proot123 -P3306 -e "start slave;show slave statusG" | grep _Running | awk 'NR!=3' Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes Slave_IO_Running: Yes

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“十三五”家电巨头主打智能牌 智能家居前景可期

2016年中国家电及消费电子博览会(简称AWE2016)昨日开幕。进入“十三五”开局之年,家电“智”造、产业升级成为与会公司董事长最热衷的话题。 向智能制造转型 据透露,由中国家用电器协会组织编制的《中国家用电器工业“十三五”发展指导意见》明确提出了“到 ‘十三五’期末(即2020年)成为家电强国”的目标。中国家用电器协会理事长姜风表示,“十三五”期间,全球家电格局变化、消费升级将带来新的机遇,更多家电企业将向智能制造转型。数据显示,2015年家电业主营业务收入超过1.4万亿元,家电行业利税总额达1467亿元。 事实上,随着“互联网+”战略的推进,不少家电上市公司已经在全面利用互联网手段,力推智能制造与技术创新,并以此作为向高端制造转型的抓手。本届AWE主题为“互联网+我的家”,“互联网+”在家电业中的优化和集成作用得到重点展示,特别是“智能家居馆”,首次单独成馆。 记者昨日在博览会现场看到,以海尔、美的等为代表的众多参展企业集中展示了各种具备“互联”功能的智能家电,从冰箱、空调、洗衣机、彩电、各类厨房电器到家居照明、窗帘、安防设备等,均可实现互联互通并通过移动端甚至语音、体感控制,通过大数据支撑各种智能功能,而对于物联网以及智能软硬件的应用几乎成为家电企业的标配。 华帝股份董事长潘叶江在接受记者采访时透露,物联网与家电智能化是行业未来发展的一个必然趋势,华帝已经开始与国际互联网科技公司开展合作接触,也有了物联网的产品技术储备。 潘叶江称:“我们正在耐心做的功课是,如何基于消费者产品使用的便捷性来强化单品的智能化,我们想产品的每一个智能功能都可解决消费者的痛点。”他表示,物联网与家电智能化是行业发展趋势之一,但是这种趋势必然是随着行业产品技术和平台技术的逐步发展而逐步实现的。如今行业的智能化还在比较初级的阶段。据潘叶江介绍,五年内,华帝将在烟灶消、包括微蒸烤等厨电产品都会实现智能化,形成完整的智能厨房。 同样,智能化系统也在昨日老板电器参展的8类厨房电器28款新品上得到普及。老板集团总裁赵继宏表示,老板电器在2015年实现了200万台吸油烟机销售量的目标。而据中怡康线上监测数据显示,2015年厨卫电器市场零售额增幅超到8.3%,但油烟机智能产品份额只占2.1%,智能产品数量仅为10个,智能厨电发展潜力巨大。赵继宏表示,智能化、环保化将成为老板电器未来产品开发的核心方向。 白电步入“智慧型”时代 白电方面,日前全球首发的TCL免污式洗衣机新品类也正式亮相。据TCL白家电事业部产品企划中心总监储清华介绍,2012年起,TCL就对冰洗行业前景给出了谨慎乐观的判断,看好的机会是产业升级。因此,TCL确立了合肥家电产业园面向中高端的行业定位,总规划投资70亿元人民币。但鉴于行业同质化竞争激烈,品牌集中,急需务实的创新,以围绕消费者的痛点切实解决消费者的问题。 以此次推出的免污式洗衣机为代表,据TCL白家电事业部研发中心总经理席磊介绍,TCL此次发布的全封桶免污洗衣机突破了多年的行业技术壁垒,通过创新的内外筒全封技术、内筒无孔设计和可清洗全钢波轮、全钢桶底彻底根治污水洗衣,开创了免污式洗衣机的全新品类。 海尔则发布了海尔U+智慧生活2.0,并与微软签订了智慧家庭战略合作。双方在合作的基础上首推“U+智慧生活大脑”。据悉,海尔U+智慧生活平台作为一个全开放、全兼容的互联互通平台,借助海尔U+开放的接口协议,不仅可以让任何品类的家电、不同的服务接入到系统中,并且在系统中实现互联互通。以最新升级的优家APP为主要的开放入口,为用户提供家电定制、生产、配送、安装的全流程可视化体验。 此外,海尔对内的互联工厂则通过打通整个生态价值链,实现了机器、产品、用户及利益攸关方之间的实时互联。目前,海尔已经打造了七大互联工厂,在其COSMO平台上,众创汇、海达源、HOPE等平台均可以实现与用户、相关方的互联互通,前联研发,后联用户。“消费者个性化的需求,对智慧体验的诉求,可通过互联互通的平台连到企业的各个部门,最后变成产品和服务。” 海尔集团轮值主席梁海山坦言。 此外,美的集团也在3月8日正式发布M-Smart智慧生态计划,宣布智慧生活运营服务平台开放落地,而美的智慧生活服务将在明年全面上线运营。“智能化并非是简单的加法,而是建立在核心功能基础上,深度挖掘用户需求后作出的延展与智能升级。”美的集团首席技术官胡自强面对记者直言。不仅如此,美的还将触角伸到了汽车领域。在本届AWE上,美的集团宣布与上汽通用安吉星达成国内首个智慧家居与车联网应用战略合作,进一步实现“人-车-生活”智能互联的发展目标。 面对家电企业集体剑指“智”造,小米科技联合创始人王川在接受记者采访时指出,中国家电企业的智能化转型一定要团结,要开放并互联互通,不能分割作战。 本文转自d1net(转载)

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一张图看懂DAMA数据管理框架:不只是技术,更是体系

某中型制造企业曾投入近百万引入数据治理工具,组建技术团队梳理数据,但半年后依然陷入困境:业务部门抱怨数据不适用、技术部门疲于应对各类数据问题、管理层看不到治理成效,最终项目不了了之。核心原因在于——他们把数据治理当成了“纯技术工作”,没有搭建完整的治理体系,就像盖房子只打了地基,却没有规划墙体、屋顶的结构,自然无法建成可用的建筑。

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Xline v0.6.0 发布,用于元数据管理的分布式 KV 存储

Xline v0.6.0 现已发布。Xline 是一个基于 Curp 协议的,用于管理元数据的分布式 KV 存储;旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。 v0.6.0新版本功能、修复问题以及重构如下: 新功能 为 CUPR 共识协议添加成员变更机制(详情阅读设计文档 #306) 实现cluster server 和client #464,#465 实现优雅关机功能。 实现 xlinctl 与 xline 集群通信。目前,xlinectl 包括以下功能: Compaction和member命令:已在 pr #484 中实施 Txn、watch和lock命令:在pr #428中实现 Role命令:在 pr #427 中实现 User命令 :在 pr #426 中实施 Snapshot 和 auth 命令:在 pr #425 中实施 Delete 和 lease 命令:在 pr #424 中实施 Bug 修复 benchmark client无法连接服务器 #462 删除模拟测试中的停止 #458 执行顺序错误 #454 检查领导者的密码 #435 移除uncommitted pool的恢复逻辑 #419 CURP TLA+ 法定人数大小计算和属性检查 #418 修复propose不处理同步错误 #407 重构 减少代码重复 #407 考虑 TLA+ 中请求广播的交错状态 #429 完善bench client的实现 #496 简化错误处理逻辑 #480 提高启动错误的可读性 #432 在执行和同步后引入命令序列化 #421,#422 已知问题:如果在添加成员后立即关闭群集,领导节点可能无法正常关闭,会不断尝试向关闭的新节点发送条目。详情可查看#526。 更新说明:https://github.com/xline-kv/Xline/releases/tag/v0.6.0

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Xline v0.5.0 发布,用于元数据管理的分布式 KV 存储

Xline v0.5.0 现已发布。Xline 是一个基于 Curp 协议的,用于管理元数据的分布式 KV 存储;旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。 v0.5.0新版本功能、修复问题以及重构如下: 新功能 [Feature]:实现了 Compact 功能,包括以下两个方面(有关 compaction 设计的更多详细信息可查看 issue#188): 实现历史版本 compaction 功能。 compaction API 与 etcd 接口兼容。已在pr#311中解决 实现了自动 compaction 模式,支持 Strategy 和 Revision Strategy。默认情况下不启用它。已在pr#401中解决 [Feature]:为 Xline 客户端(xline-client crate)实现 Rust SDK,以充分利用 CURP 协议的性能。目前,该 SDK 涵盖的功能有: Watch:在 pr #321中实现 Kv:在 pr #318中实现 Maintenance:在 pr #323中实现 Auth:在 pr #320中实现 Lease:在 pr #319中实现 Lock:在 pr #322中实现 Compaction:在pr #389中实现 [Feature]:实现一个 Xline 的命令行工具,名为 xlinectl。已在 pr #348中解决 [Feature]:支持单节点集群#335 [Feature]:支持 Xline 多平台。阅读#doc了解更多详细信息。 [Feature]:支持 Xline 集群的 dns 解析#351 [Feature]:支持 grpc 健康检查协议,已在pr #385中解决 [Feature]:在 Curp 测试中添加 madsim 模拟#282 Bug 修复 [Bug]:Madsim Curp 集成测试有时会失败#361 [Bug]:lease 可能无法在 lease server中同步#343 [Bug]:EventListener 会丢失事件,因为它不安全取消。#339 [Bug]:解决与序列化大小相关的失败测试。#259

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Xline v0.4.1 发布,用于元数据管理的分布式 KV 存储

Xline v0.4.1 现已发布。Xline 是一个基于 Curp 协议的,用于管理元数据的分布式 KV 存储;旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。 v 0.4.1新版本功能、修复问题以及重构如下: 功能 增加观察进度通知机制(issue#309),在pr#278 中解决。 修复错误 修复一个BUG #285,即在集成测试中,cmd_worker会出现panic,在pr #286中解决。 修复一个BUG #291,即集成测试案例 "test_kv_authorization "在某些情况下会阻塞,在pr #292中解决。 修复一个bug #252,即通过发送SIGINT信号终止xline客户端后,xline客户端的工作会出现异常,在pr #255中解决。 修复bug #284和#303,即集成测试用例 "test_lock_timeout "会出现panic,并且锁的验证测试会阻塞,在pr #312中解决。 重构 重构`XlineServer`,将一些巨大的结构和方法分解成小的结构和方法,提高可读性(issue#293),在pr #294中解决。 重构curp快速读取实现(issue#270),在pr #297中解决。 改进 "RocksSnapshot "的读写逻辑(issue#263),在pr#264中解决。 重构watch服务器的实现(issue#253),在pr#262、#268、#278中解决。 重构kv服务器的实现(issue#250),在pr #260中解决。 重构lease服务器的实现(issue#251),在pr #276中解决。 使用更好的方法来生成stream(issue#248),在pr #249中解决。

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美团也出招了,LongCat-Flash 开源,主打一个快!

提到美团,你可能会想到穿梭在大街小巷的黄衣骑手,以及手机里那个“送啥都快”的生活小助手。 而这一次,美团选择将“小助手”背后的“超级大脑”开源! 就在上周日(8.31)凌晨,美团正式发布并开源了千亿参数大模型 LongCat-Flash。仅开源一天,LongCat-Flash 便登上了 Hugging Face 热榜!这款模型在仅激活少量参数、推理速度更快的情况下,性能直接看齐业界顶级水平,并在指令遵循(IFEval)、智能体工具使用(τ2-Bench)等多项评测中表现优异,超越同类模型。 Hugging Face 地址:huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat GitHub 地址:github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat 现在,你可以直接前往 longcat.ai 免费在线体验。你边玩,我边讲。 一、快成一道闪电 LongCat-Flash 最令我印象深刻的,就是它的“快”! 虽然拥有高达 5600 亿的总参数量,但推理速度却能达到惊人的 100 Tokens/s(TPS)。 这意味着,模型输出内容时,不再是“挤牙膏”式地一段字一段字蹦,而是像闪电一样刷刷刷地给出结果。 根据官方数据,LongCat-Flash 在 H800 上可以实现 100 Tokens/s 的生成速度,输出成本低至 5 元/百万 Token,真正做到了“又快又省”。 二、“偷懒”的艺术 这么快的速度是怎么来的?LongCat-Flash 基于两个核心技术,让它既有“大块头”的智慧,又有“小身板”的敏捷。 零计算专家(Zero-computation Experts) 咱们都知道,不是所有问题都一样难,LongCat-Flash 也懂这个道理! 它引入了一种“零计算专家”机制,就像学霸做卷子,简单的送分题一扫而过,把时间都花在压轴的大题上。通过这种算力按需分配机制,每个 Token 可根据上下文需求仅激活 18.6B~31.3B 的少量参数,实现算力的高效利用,大大提升了效率。 更快的 MoE(Shortcut-connected MoE) 传统模型工作起来,经常是“一步做完再做下一步”,中间会有等待的空窗期,浪费时间。LongCat-Flash 采用了 ScMoE 架构,彻底优化了内部工作流。 这好比一条更快的流水线,上一个工序的零件还没完全打包好,下一个工序就已经开始并行处理了,让计算和通信无缝衔接。这样一来,无论是训练还是推理,整体效率都得到了巨大提升。 三、成绩单怎么样? LongCat-Flash 的性能在各大基准测试(Benchmark)中也相当能打。 它不仅在通用能力上看齐了 DeepSeek-V3.1、Kimi-K2 等业界顶尖模型,更是在智能体工具使用(Agentic Tool Use)方面表现出了明显的优势。 在 τ²-Bench 和美团自家的真实业务场景测试 VitaBench 中,LongCat-Flash 都取得了最高分(SOTA),甚至超越了一些参数更多的模型。 四、AI Agent 将是下一代“超级助手” 如今的 AI,早已不再满足于仅陪你聊天,而是在向能订票、分析数据、操作软件等多方面进化,真正成为你的智能生活助手——这就是 Agent 时代。 美团 LongCat-Flash 正是瞄准了这一趋势。凭借极快的输出速度、卓越的指令遵循能力,以及强大的工具调用性能,让开发者能够更加轻松地构建出高效、有用的 AI Agent 应用,实现真正智能的生活助手体验。 坦率地讲,美团此时开源大模型的时间上确实稍晚于其他“玩家”,但我注意到美团 LongCat-Flash 的发力点非常明确——专注于模型在 Agent 场景下的可用性,聚焦解决 AI 技术“如何真正有用”的问题。这种投入绝不是“玩票”,而是面向未来的战略选择。 Hugging Face 地址:huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat GitHub 地址:github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat 在线体验:longcat.ai 或许,下一代真正改变我们生活的超级助手,正在悄然走近我们。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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