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今日目标掌握Docker-compose安装Redis哨兵集群单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离主节点:可以对Redis实现读写操作从节点: 只可以对Redis实现读操作但是，当master节点宕机后，我们就不能写数据到Redis,所以需要搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群1.Redis哨兵Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构如图：图片共包含6个节点，一个主两个从和三个哨兵。这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例，模拟主从集群，信

一、概述Filebeat是一个轻量级的日志数据收集工具，属于Elastic公司的ElasticStack（ELKStack）生态系统的一部分。它的主要功能是从各种来源收集日志数据，将数据发送到Elasticsearch、Logstash或其他目标，以便进行搜索、分析和可视化。以下是Filebeat的主要概述和特点：轻量级：Filebeat是一个轻量级的代理，对系统资源的消耗非常低。它设计用于高性能和低延迟，可以在各种环境中运行，包括服务器、容器和虚拟机。多源收集：Filebeat支持从各种来源收集数据，包括日志文件、系统日志、Docker容器日志、Windows事件日志等。它具有多个输入模块，

数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。1.数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2.定义数据清洗的策略和规则根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择合适的数据清洗算法。3.搜寻并确定错误实例搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力，并且该过程本身很容易出错，所以需要使用高效

文章目录一、string类的介绍二、string类的使用1.string的构造函数2.string的赋值函数3.string的遍历方法(1)[]+下标遍历(2)利用迭代器遍历(3)范围for遍历4.反向迭代器5.const修饰的迭代器6.size()函数和capacity()函数7.reverse和resize8.string的插入操作(1)push_back函数(2)append函数(3)+=运算符(4)insert函数9.string的删除操作(1)erase函数(2)pop_back10.string的swap函数11.c_str函数12.substr函数13.string的查找函数(1

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