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搜索[图形化操作]，共10000篇文章

Shell脚本-控制多主机操作

环境介绍首先要做到各个主机之间无密ssh连接。这样会最大可能方便的控制。脚本命名为status #!/bin/bash params=$@ i=166 for((i=166;i<=169;i++));do echo -------s$i $params ------- ssh s$i "$params" done 测试 [root@s166 bin]# status java -version -------s166 java -version ------- bash: java: command not found -------s167 java -version ------- bash: java: command not found -------s168 java -version ------- bash: java: command not found -------s169 java -version ------- bash: java: command not found What?就给我看这个，它找不到这个命令，那我把它放到/usr/local/bin下 [root@s166 bin]# which java /home/fantj/jdk/bin/java [root@s166 bin]# ln -s /home/fantj/jdk/bin/java java javadoc javah javapackager javaws javac javafxpackager javap java-rmi.cgi [root@s166 bin]# ln -s /home/fantj/jdk/bin/java ./java [root@s166 bin]# ls java jps status xcall.sh [root@s166 bin]# status java -version -------s166 java -version ------- java version "1.8.0_171" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode) -------s167 java -version ------- bash: java: command not found -------s168 java -version ------- bash: java: command not found -------s169 java -version ------- bash: java: command not found 好了，jps同理，我们只需要把命令创建软连接到/usr/local/bin下即可，每个主机都需要设置的。效果 [root@s166 bin]# status jps -------s166 jps ------- 12641 Jps 1397 NameNode 1559 SecondaryNameNode 1727 ResourceManager -------s167 jps ------- 1764 DataNode 11610 Jps 1823 NodeManager -------s168 jps ------- 11572 Jps 1815 NodeManager 1756 DataNode -------s169 jps ------- 1813 NodeManager 1754 DataNode 11548 Jps [root@s166 bin]# status ls ~/.ssh -------s166 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts -------s167 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts -------s168 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub -------s169 ls /root/.ssh ------- authorized_keys id_rsa id_rsa.pub

2018-07-28

python-文件的基本操作

文件操作的三个步骤: 1,打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量 2.通过句柄对文件进行操作 3.关闭文件一、打开关闭文件必须先用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象

2018-07-26

Java NIO文件操作--相关类

(String str){ System.out.println(str); } Java NIO2(AIO) JDK1.7 NIO2主要改进了Classic I/O中java.io.File类对文件操作的局限性

2018-07-20

fabric8 API操作ConfigMap

this.namespace = namespace; } } 在kubernetes集群查看ConfigMap创建结果: 创建Deployment时, 挂载ConfigMap: 后端操作

2018-07-11

Python数据分析实例操作

creationTime']) #更新类型 bra.dtypes bra['hour'] = [i.hour for i in bra['creationTime']] #新建hour列 bra 字符串操作

2018-07-10

linux操作增删改查命令

删除该目录； -f：强制删除文件或目录； -i：删除已有文件或目录之前先询问用户； -r或-R：递归处理，将指定目录下的所有文件与子目录一并处理； --preserve-root：不对根目录进行递归操作

2018-06-23

Python常见数据框操作①

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式如果采用data[1]则报错 data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame 即末端是包含的 data.irow(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 data.head() #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10) data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10) ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。 data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知 data.iat[1,1] #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。

2018-06-12

linux上操作tomacat相关命令

一、linux上操作tomacat相关命令1.重启tomcat./startup.sh 2.关闭tomacat.

2018-06-06

Android手势操作耍起来!

目录前言初步了解手势操作六个重写方法小栗子体验一下别忘了双击事件最后前言手势操作是Android交互当中至关重要的.

2018-04-04

docker守护进程和配置操作

service docker start service docker stop service docker restart

2018-04-04

Python学习(22)--文件操作1

这一节,我们就来介绍Python中对文件的操作。 (1)文件操作的基本流程 Python中对文件操作的流程基本为3个步骤:打开文件,文件操作,关闭文件。

2018-03-22

elasticsearch的java代码操作详解

Java操作es集群步骤 1：配置集群对象信息；2：创建客户端；3：查看集群信息 1：集群名称默认集群名为elasticsearch，如果集群名称和指定的不一致则在使用节点资源时会报错。

2018-03-15

【入门指南】操作阿里云Kibana

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。事实上并不局限于日志分析，ELK技术栈同样适用于通用的数据采集、索引、分析业务，不可谓不强大。 Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境，方便我们快速搭建数据分析平台。下面我们将手把手演示一下如何在阿里云上创建并使用ElasticSearch服务。首先，我们创建阿里云Elasticsearch服务，阿里云提供了一个月的免费体验服务。如图，选择自己服务器所在的区域、VPC以及下面的虚拟交换机。对于大规模集群，可以勾选dedicated master，专用主节点

2018-03-11

浅析Java中的原子操作

；或者是进行CAS操作。

2018-01-29

WSFC 维护模式操作粒度控制

之前曾经在WSFC日常管理操作篇和大家介绍过WSFC的维护模式，简单来说，从WSFC 2012开始，通过维护模式可以帮我们完成暂停节点，自动排水，自动回复的半自动化维护回顾一下WSFC的维护模式运作流程

2018-01-29

[Spark][Python]DataFrame where 操作例子

2018-01-12

如何使用C#操作WinAPI

Windows API是对Windows操作系统的API函数，在C#中调用Windows API的实质是托管代码对非托管代码的调用。

2018-01-07

几个文件操作的小例子

最近一直在学习java web方面的东西，本来想完整的写一篇java web方面的文章，但是那一块太杂了，自己现在也不是很清晰，主要是myeclipse+Tomcat，每次启动tomcat都要花很长的时间，所以java web方面的文章目前还没有写，今天就先将自己之前的东西贴出来吧、【案例1】获取文件的属性运行结果：代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

2018-01-04

shell变量的高级操作实例

shell变量的高级操作实例 1 字符串切片格式：${variable:start:length} 作用：切取变量中指定长度的字符串，并指定起始位置。

2017-12-31

[Spark][Python]DataFrame select 操作例子

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子的继续 In [4]: peopleDF.select("age") Out[4]: DataFrame[age: bigint] In [5]: myDF=people.select("age") --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-b5b723b62a49> in <module>() ----> 1 myDF=people.select("age") NameError: name 'people' is not defined In [6]: myDF=peopleDF.select("age") In [7]: myDF.take(3) 17/10/05 05:13:02 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_5 stored as values in memory (estimated size 230.1 KB, free 871.7 KB) 17/10/05 05:13:02 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_5_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 21.4 KB, free 893.1 KB) 17/10/05 05:13:02 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_5_piece0 in memory on localhost:55073 (size: 21.4 KB, free: 208.7 MB) 17/10/05 05:13:02 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 5 from take at <ipython-input-7-745486715568>:1 17/10/05 05:13:02 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_6 stored as values in memory (estimated size 251.1 KB, free 1144.2 KB) 17/10/05 05:13:02 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_6_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 21.6 KB, free 1165.8 KB) 17/10/05 05:13:02 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_6_piece0 in memory on localhost:55073 (size: 21.6 KB, free: 208.7 MB) 17/10/05 05:13:02 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 6 from take at <ipython-input-7-745486715568>:1 17/10/05 05:13:03 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 17/10/05 05:13:03 INFO spark.SparkContext: Starting job: take at <ipython-input-7-745486715568>:1 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 2 (take at <ipython-input-7-745486715568>:1) with 1 output partitions 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: ResultStage 2 (take at <ipython-input-7-745486715568>:1) 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List() 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List() 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting ResultStage 2 (MapPartitionsRDD[14] at take at <ipython-input-7-745486715568>:1), which has no missing parents 17/10/05 05:13:03 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_7 stored as values in memory (estimated size 4.3 KB, free 1170.2 KB) 17/10/05 05:13:03 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_7_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 2.5 KB, free 1172.6 KB) 17/10/05 05:13:03 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_7_piece0 in memory on localhost:55073 (size: 2.5 KB, free: 208.7 MB) 17/10/05 05:13:03 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 7 from broadcast at DAGScheduler.scala:1006 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from ResultStage 2 (MapPartitionsRDD[14] at take at <ipython-input-7-745486715568>:1) 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task set 2.0 with 1 tasks 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 2.0 (TID 2, localhost, partition 0,PROCESS_LOCAL, 2149 bytes) 17/10/05 05:13:03 INFO executor.Executor: Running task 0.0 in stage 2.0 (TID 2) 17/10/05 05:13:03 INFO rdd.HadoopRDD: Input split: hdfs://localhost:8020/user/training/people.json:0+179 17/10/05 05:13:03 INFO codegen.GenerateUnsafeProjection: Code generated in 113.719806 ms 17/10/05 05:13:03 INFO executor.Executor: Finished task 0.0 in stage 2.0 (TID 2). 2235 bytes result sent to driver 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: ResultStage 2 (take at <ipython-input-7-745486715568>:1) finished in 0.493 s 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 2.0 (TID 2) in 487 ms on localhost (1/1) 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 2.0, whose tasks have all completed, from pool 17/10/05 05:13:03 INFO scheduler.DAGScheduler: Job 2 finished: take at <ipython-input-7-745486715568>:1, took 0.737231 s Out[7]: [Row(age=None), Row(age=30), Row(age=19)] In [8]: 本文转自健哥的数据花园博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/gaojian/p/7629891.html，如需转载请自行联系原作者

2017-12-18

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Mario

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。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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。