首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[自部署],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

离线部署 CDH 5.12.1 及使用 CDH 部署 Hadoop 大数据平台集群服务

Cloudera Manager Cloudera Manager 分为两个部分:CDH和CM。 CDH是Cloudera Distribution Hadoop的简称,顾名思义,就是cloudera公司发布的Hadoop版本,封装了Apache Hadoop,提供Hadoop所有的服务,包括HDFS,YARN,MapReduce以及各种相关的components:HBase, Hive, ZooKeeper,Kafka等。 CM是cloudera manager的简称,是CDH的管理平台,主要包括CM server, CM agent。通过CM可以对CDH进行配置,监测,报警,log查看,动态添加删除各种服务等。 一、准备工作 环境 JDK:1.8 centos:7.3 操作系统:CentOS 6 JDK 版本:1.7.0_80 所需安装包及版本说明:由于我们的操作系统为CentOS7,需要下载以下文件: cloudera-manager-centos7-cm5.12.1_x86_64.tar.gz CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha1 manifest.json Cloudera Manager 下载目录 http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/ CDH 下载目录 http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.12.1/ manifest.json 下载 http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.12.1/manifest.json CHD5 相关的 Parcel 包放到主节点的/opt/cloudera/parcel-repo/目录中 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha1 重命名为 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha 这点必须注意,否则,系统会重新下载 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el6.parcel 文件 本文采用离线安装方式,在线安装方式请参照官方文 主机名 ip地址 安装服务 node1 (Master) 192.168.252.121 jdk、cloudera-manager、MySql node2 (Agents) 192.168.252.122 jdk、cloudera-manager node3 (Agents) 192.168.252.123 jdk、cloudera-manager node4 (Agents) 192.168.252.124 jdk、cloudera-manager node5 (Agents) 192.168.252.125 jdk、cloudera-manager node6 (Agents) 192.168.252.126 jdk、cloudera-manager node7 (Agents) 192.168.252.127 jdk、cloudera-manager 二、系统环境搭建 1、网络配置(所有节点) 修改 hostname 命令格式 hostnamectl set-hostname <hostname> 依次修改所有节点 node[1-7] hostnamectl set-hostname node1 重启服务器 reboot 修改映射关系 1.在 node1 的 /etc/hosts 文件下添加如下内容 $ vi /etc/hosts 2.查看修改后的/etc/hosts 文件内容 [root@node7 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.252.121 node1 192.168.252.122 node2 192.168.252.123 node3 192.168.252.124 node4 192.168.252.125 node5 192.168.252.126 node6 192.168.252.127 node7 2、SSH 免密码登录 1.在集群node1的 /etc/ssh/sshd_config 文件去掉以下选项的注释 vi /etc/ssh/sshd_config RSAAuthentication yes #开启私钥验证 PubkeyAuthentication yes #开启公钥验证 2.将集群node1 修改后的 /etc/ssh/sshd_config 通过 scp 命令复制发送到集群的每一个节点 for a in {2..7} ; do scp /etc/ssh/sshd_config node$a:/etc/ssh/sshd_config ; done 3.生成公钥、私钥 1.在集群的每一个节点节点输入命令 ssh-keygen -t rsa -P '',生成 key,一律回车 ssh-keygen -t rsa -P '' 4.在集群的node1 节点输入命令 将集群每一个节点的公钥id_rsa.pub放入到自己的认证文件中authorized_keys; for a in {1..7}; do ssh root@node$a cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys; done 5.在集群的node1 节点输入命令 将自己的认证文件 authorized_keys 通过 scp 命令复制发送到每一个节点上去: /root/.ssh/authorized_keys` for a in {1..7}; do scp /root/.ssh/authorized_keys root@node$a:/root/.ssh/authorized_keys ; done 6.在集群的每一个节点节点输入命令 接重启ssh服务 sudo systemctl restart sshd.service 7.验证 ssh 无密登录 开一个其他窗口测试下能否免密登陆 例如:在node3 ssh root@node2 exit 退出 3、关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service 4、关闭 SELINUX 查看 [root@node1 ~]# getenforce Enforcing [root@node1 ~]# /usr/sbin/sestatus -v SELinux status: 临时关闭 ## 设置SELinux 成为permissive模式 ## setenforce 1 设置SELinux 成为enforcing模式 setenforce 0 永久关闭 vi /etc/selinux/config 将 SELINUX=enforcing 改为 SELINUX=disabled 设置后需要重启才能生效 PS 我是修改node1 的 /etc/selinux/config 后,把配置文件复制到其他节点 for a in {2..7}; do scp /etc/selinux/config root@node$a:/etc/selinux/config ; done 重启所有节点 reboot 5、安装 JDK 下载Linux环境下的jdk1.8,请去(官网)中下载jdk的安装文件 我在百度云盘分下的链接:http://pan.baidu.com/s/1jIFZF9s 密码:u4n4 上传在 /opt 目录 解压 cd /opt tar zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz mv jdk1.8.0_144/ /lib/jvm 配置环境变量 vi /etc/profile #jdk export JAVA_HOME=/lib/jvm export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH 使环境变量生效 source /etc/profile 验证 [root@localhost ~]# java -version java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode) 6、设置 NTP 所有节点安装 NTP yum install ntp 设置同步 ntpdate -d 182.92.12.11 7、安装配置 MySql 主节点 安装 MySql MySQL依赖于libaio 库 yum search libaio yum install libaio 下载,解压,重命名 通常解压在 /usr/local/mysql 把mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64 文件夹,重命名成mysql,这样就凑成/usr/local/mysql目录了 cd /opt/ wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz tar -zxvf /opt/mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /usr/local/ mv /usr/local/mysql-5.7.19-linux-glibc2.12-x86_64/ /usr/local/mysql 1. 新建用户组和用户 groupadd mysql useradd mysql -g mysql 2. 创建目录并授权 cd /usr/local/mysql/ mkdir data mysql-files chmod 750 mysql-files chown -R mysql . chgrp -R mysql . 3. 初始化MySQL bin/mysqld --initialize --user=mysql # MySQL 5.7.6 and up 4. 注意密码 mysql 临时密码 [注意]root@localhost生成临时密码:;b;s;)/rn6A3,也就是root@localhost:后的字符串 2017-09-24T08:34:08.643206Z 1 [Note] A temporary password is generated for root@localhost: D<qha)5gtr<! 5. 授予读写权限 chown -R root . chown -R mysql data mysql-files 6. 添加到MySQL 启动脚本到系统服务 cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql.server 7. 给日志目录授予读写权限 mkdir /var/log/mariadb touch /var/log/mariadb/mariadb.log chown -R mysql:mysql /var/log/mariadb 8. 修改 /etc/my.cnf vi /etc/my.cnf 修改 [mysqld]组下的 socket 路径,注释掉/var/lib/mysql/mysql.sock,加一行为tmp/mysql.soc [mysqld] datadir=/var/lib/mysql #socket=/var/lib/mysql/mysql.sock socket=/tmp/mysql.sock 9.启动MySQL服务 service mysql.server start 或者 /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start 10. 登录MySQL /usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p Enter password: 如果不知道密码密码在,安装MySQL步骤 4 ,有提到,怎么找初始化临时密码 11. 设置MySQL密码 登陆成功后,设置MySQL密码 mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' identified by 'mima'; mysql> flush privileges; 12. 开启远程登录 mysql> grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'mima' with grant option; mysql> flush privileges; mysql> exit; 8、下载依赖包 yum -y install chkconfig yum -y install bind-utils yum -y install psmisc yum -y install libxslt yum -y install zlib yum -y install sqlite yum -y install cyrus-sasl-plain yum -y install cyrus-sasl-gssapi yum -y install fuse yum -y install portmap yum -y install fuse-libs yum -y install redhat-lsb 三、cloudera manager Server & Agent 安装 1、安装 CM Server & Agent 在所有节点,创建/opt/cloudera-manager mkdir /opt/cloudera-manager 把下载好的cloudera-manager-centos7-cm5.12.1_x86_64.tar.gz安装包上传至 node1 节点/opt/目录 在 node1 节点拷贝 cloudera-manager-centos7-cm5.12.1_x86_64.tar.gz 到所有 Server、Agent 节点创建 /opt/cloudera-manager 目录: for a in {2..7}; do scp /opt/cloudera-manager-*.tar.gz root@node$a:/opt/ ; done 所有 Server、Agent 节点节点解压安装 Cloudera Manager Server & Agent cd /opt tar xvzf cloudera-manager*.tar.gz -C /opt/cloudera-manager 2、创建用户 cloudera-scm(所有节点) cloudera-scm 用户说明,摘自官网: Cloudera Manager Server and managed services are configured to use the user account cloudera-scm by default, creating a user with this name is the simplest approach. This created user, is used automatically after installation is complete. Cloudera管理器服务器和托管服务被配置为在默认情况下使用用户帐户Cloudera-scm,创建具有这个名称的用户是最简单的方法。创建用户,在安装完成后自动使用。 执行:在所有节点创建cloudera-scm用户 useradd --system --home=/opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/run/cloudera-scm-server/ --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm 3、配置 CM Agent 修改 node1 节点 /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/cloudera-scm-agent/config.ini中的server_host为主节点的主机名。 cd /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/cloudera-scm-agent/ vi config.ini 在node1 操作将 node1 节点修改后的 (复制到所有节点) for a in {1..7}; do scp /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/cloudera-scm-agent/config.ini root@node$a:/opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/cloudera-scm-agent/config.ini ; done 4、配置 CM Server 的数据库 在主节点 node1 初始化CM5的数据库: 下载 mysql 驱动包 cd /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/share/cmf/lib wget http://maven.aliyun.com/nexus/service/local/repositories/hongkong-nexus/content/Mysql/mysql-connector-java/5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38.jar 启动MySQL服务 service mysql.server start cd /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/share/cmf/schema/ ./scm_prepare_database.sh mysql cm -h node1 -uroot -pmima --scm-host node1 scm scm scm 看到如下信息,恭喜您,配置没毛病 [main] DbCommandExecutor INFO Successfully connected to database. All done, your SCM database is configured correctly! 格式: scm_prepare_database.sh mysql cm -h <hostName> -u<username> -p<password> --scm-host <hostName> scm scm scm 对应于:数据库类型 数据库 服务器 用户名 密码 –scm-host Cloudera_Manager_Server 所在节点…… 5、创建 Parcel 目录 Manager 节点创建目录/opt/cloudera/parcel-repo,执行: 将下载好的文件 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha manifest.json 拷贝到该目录下。 mkdir -p /opt/cloudera/parcel-repo chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/parcel-repo cd /opt/cloudera/parcel-repo 重命名,CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha1 否则,系统会重新下载 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel mv CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha1 CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha Agent 节点创建目录/opt/cloudera/parcels,执行: mkdir -p /opt/cloudera/parcels chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/parcels 6、启动 CM Manager&Agent 服务 注意,mysql 服务启动,防火墙关闭 在 node1 (master) 执行: Server /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/init.d/cloudera-scm-server start 在 node2-7 (Agents) 执行: Agents /opt/cloudera-manager/cm-5.12.1/etc/init.d/cloudera-scm-agent start 访问 http://Master:7180 若可以访问(用户名、密码:admin),则安装成功。 Manager 启动成功需要等待一段时间,过程中会在数据库中创建对应的表需要耗费一些时间。 四、CDH5 安装 CM Manager && Agent 成功启动后,登录前端页面进行 CDH 安装配置。 免费版本的 CM5 已经去除 50 个节点数量的限制。 各个 Agent 节点正常启动后,可以在当前管理的主机列表中看到对应的节点。 选择要安装的节点,点继续。 点击,继续,如果配置本地 Parcel 包无误,那么下图中的已下载,应该是瞬间就完成了,然后就是耐心等待分配过程就行了,大约 10 多分钟吧,取决于内网网速。 (若本地 Parcel 有问题,重新检查步骤三、5 是否配置正确) 点击,继续,如果配置本地Parcel包无误,那么下图中的已下载,应该是瞬间就完成了,然后就是耐心等待分配过程就行了,大约10多分钟吧,取决于内网网速。 遇到问题 问题一 接下来是服务器检查,可能会遇到以下问题: Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为最大值 10。当前设置为 30。 使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf,以在重启后保存该设置。 您可以继续进行安装,但 Cloudera Manager 可能会报告您的主机由于交换而运行状况不良。以下主机将受到影响:node[2-7] echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness 问题二 已启用透明大页面压缩,可能会导致重大性能问题。请运行 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag和 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 以禁用此设置,然后将同一命令添加到 /etc/rc.local 等初始化脚本中,以便在系统重启时予以设置。以下主机将受到影响: node[2-7] echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 五、脚本 MySql 建库&&删库 1、MySql 建库&&删库 amon create database amon DEFAULT CHARACTER SET utf8; grant all on amon.* TO 'amon'@'%' IDENTIFIED BY 'amon'; hive create database hive DEFAULT CHARACTER SET utf8; grant all on hive.* TO 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; oozie create database oozie DEFAULT CHARACTER SET utf8; grant all on oozie.* TO 'oozie'@'%' IDENTIFIED BY 'oozie'; Contact 作者:鹏磊 出处:http://www.ymq.io/2017/09/24/Cloudera-Manager Email:admin@souyunku.com 版权归作者所有,转载请注明出处 Wechat:关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享

优秀的个人博客,低调大师

京东自研智能体引擎平台 JoyAgent 正式开源多模态 RAG 能力

JoyAgent 是京东自主研发的智能体引擎平台。今年7月,其多智能体引擎模块JoyAgent (JDGenie)正式开源;9月,在 JDGenie 基础上进一步开源 DataAgent 能力,此次,京东再次发布重要更新-在JoyAgent-JDGenie中开源多模态RAG能力。持续推进智能体技术在开源社区的共建与共享。 目前该项目在GitHub上已获得11.2kStar,欢迎开发者体验并参与共享。 •开源体验:https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie •多模态知识管理md地址: https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie/blob/data_agent/README_mrag.md 多模态知识管理简介    传统RAG基础架构 传统的检索增强生成(RAG)技术,在处理文本知识方面取得了显著的成功,它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显 一、多模态问题:处理结构化与非结构化内容 当面对企业内普遍存在的文档时,一个仅能理解文字的RAG系统,无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性,大量高价值的知识资产因此沉睡,无法被有效利用。 一方面图像中的数据(如截图或扫描件)也无法被文本RAG系统直接理解。另一方面PDF文档尤其是包含嵌入式表格、图表和复杂布局的文档,需要复杂的解析逻辑,因为其格式和布局往往不一致 。传统的文本提取方法在此处会丢失关键信息,例如表格中数字的列关系或图表中数据的视觉趋势。大型语言模型(LLM)主要通过海量的顺序文本进行训练,因此它们在处理多维、关系化的表格数据时会遇到困难 。如果将表格简单地转换为纯文本进行嵌入,就会破坏其固有的结构化关系,导致检索结果的准确性大打折扣 。 二、数据质量与动态性:RAG性能的杀手 企业知识库面临的另一个严峻挑战是数据质量的参差不齐和内容的频繁更新。如果知识库中存在不一致的格式、过时的信息、重复的条目或相互冲突的事实,往往无法给出准确的回答 。 同时,知识库并非静态不变。在实际的企业环境中,文档更新频繁。管理这些变更是本身就是一项复杂的任务,因为每一次更新或删除都可能需要同步其在索引中的所有相关数据块和向量。此外,公司的一些核心信息往往驻留于实时、动态的运营系统(如CRM、ERP)中 。这些数据都是传统RAG所无法处理的。 JoyAgent企业内多模态知识管理系统架构 一、知识加工层 时序知识图谱 我们引入graphiti, 一个构建和查询时间感知知识图谱的框架,建设时序知识图谱。Graphiti 基于事件更新的时序知识图谱构建,增量更新、双时间建模(跟踪事件发生时间和摄入时间),并在无需完整重新计算的情况下处理随时间演变的关系统计。利用它可以可以整合并维护动态的用户交互和业务数据,支持智能体基于状态的推理和任务自动化。 •处理异构、演变的数据源以支持决策和自动化 •时间特征在需要历史分析的场景中特别有价值,如金融服务的审计合规或供应链管理的趋势预测。 特性 传统知识图谱 时序知识图谱 数据更新 静态批量处理 数据变更需重新计构建整个图谱,效率低。 实时增量更新 新数据可即时融入,无需全图重建,响应更快。 时间处理 时间感知较弱 只记录当前状态,缺乏历史追溯和时效性管理。 双时态数据模型 同时记录事件发生时间和系统录入时间,支持历史状态回溯。 关系推理 侧重于静态关联 善于表示实体间关系,但对动态变化和因果关系的捕捉较弱。 动态关系与演化推理 能追踪关系随时间的变化轨迹(如兴趣衰减、状态转移),支持因果分析。 矛盾处理 覆盖或人工判断 新信息常直接覆盖旧信息,或需要复杂逻辑及人工干预来处理冲突。 时态边失效机制 新信息使旧关系自动失效但仍保留历史记录,逻辑清晰且可追溯。 多文档格式多数据源支持 为了支持企业内丰富的文档格式,我们支持文档(Excel、Word、PDF、PPT,图片等),同时需要对视频做专门的ASR以及关键帧切片处理。 此外,为了提升异构数据的处理效果,我们定义了统一的文档结构,针对不同类型的文件定义不同的解析算法,输出统一的文档结构,方便后续的用户人工干预和索引构建流程。   企业中大量的支持存储在系统里(例如ERP,CRM等),因此除了支持普通的文件输入,我们还需要支持API形式的数据录入。我们专门优化了针对API的数据调用流程和系统描述。这样上层Agent能动态发现是否需要调用某个API获取对应的数据。 知识使用层-多模态RAG 多结构索引 为了尽可能的召回需要的知识片段,以及建立知识之间的相互关系。我们建立了基于图谱的GraphRAG, 基于tag的关键词索引以及传统的Emebedding索引。 分块策略直接决定上下文的完整性和连贯性,从而影响生成输出的质量。普通分块可能破坏语义完整性,降低相关性。在长篇文档中往往标题,副标题是对一大片文档的整体总结,如果只看分块可能会造成信息丢失。因此,我们优化了分块策略,引入层级分块策略。 Hierarchical Chunk Index(层级分块索引) 层级分块能够将文档内容按照语义关系和结构层级进行分块管理,使得系统在检索时能够更细致地定位相关信息,并有效支持长文档和复杂结构的内容解析与检索。  知识图谱召回 GraphRAG 通过构建节点(实体)和边(关系)的图结构,捕捉这些内在连接,实现多跳推理——例如,从“产品销售数据”跳到“客户反馈”再到“供应链调整”。这种方法在复杂推理任务中可将准确率提升高达35%。为了适应企业数据的动态性以及时序性,我们引入了时序知识图谱,每条边记录事件有效期和系统录入时间,允许企业查询历史状态,这就使得AI Agent能维护连续上下文,跟踪用户偏好。 Agentic 搜索 传统的RAG系统本质上是一种“被动”的、单轮次的“检索后阅读”模式。它擅长于处理简单的信息检索,但面对复杂、多步骤的查询时,其能力边界便显现出来。Agentic RAG 能根据检索结果进行主动规划、推理和执行,将LLM从一个被动的响应者转变为一个能够主动思考、调查并解决问题的智能体。 为了平衡时间和效率问题,目前我们开放了配置选项,用户可以自主选择是否需要开启Agentic的能力,如果关闭,则回归传统模式,走一次检索总结流程。 多模态检索 由于大量的知识在图片,pdf或者表格中,在没有看到query前直接用ocr,或者摘要会造成信息丢失。因此在我们实现多模态检索时,我们增加了VLM进行回答的过程。我们将query与召回的图片进行交给VLM进行处理。再将VLM输出的答案与文本召回的Chunk一起交给后续的LLM进行处理。 目前我们提供了两种多模态能力。我们提供了两个多模态工具,供上层Agent自主决策调用哪个多模态能力。 •图片问答,用户输入图片,直接对图片内容进行问答、摘要、翻译等操作。 •图片检索,用户输入图片或者文字,利用向量检索召回相似图片。 我们还有一个文本搜索工具。这样让Agent自主决策调用哪个工具,甚至是多步的工具组合,我们可以让多模态检索Agent处理企业内各种复杂场景。举个例子,供应链管理人员收到仓库上传的异常货物照片,需要判断异常类型、查找历史处理案例,并获取应急处理流程。 评测数据 在公开数据集DoubleBench上,我们对比测评了MDocAgent、Colqwen-gen、ViDoRAG、M3DOCRAG等多模态问答系统。最终答案的准确性采用LLM作为评判标准进行评估。 GPT-4o根据0到10的等级对生成的答案与真实答案的正确性进行评分。得分不低于7分的答案为正确,不高于3分的答案为错误,其余答案为部分正确。JoyAgent的正确率达到76.2%,优于当前其他多模态问答系统。 系统

资源下载

更多资源
Mario

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

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。

Nacos

Nacos

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

用户登录
用户注册