在学习jupyternotebook时,我在JupyterNotebook的界面新建了一个文档,如下所示当我点进去对文档就行重命名操作,出现error信息,我发现在终端里出现如下报错,并且中断了jupyternotebook. 搜索了很多回答,说是因为建立windos用户名使用了中文,而很多pyhon以及pyhon相关的库对中文路径是很不友好的(好巧不巧鄙人用户名就是"德玛西亚",心中一万匹草泥马奔过),大概的解决方案如下1:修改windows用户名(感觉此方法一劳永逸,避免出现因为此类原因造成的问题)感谢大佬提供的解决方案:修改windows用户名但是此类方法,环境变量中使用了中文也需要进
jupyternotebook运行出现Badfiledescriptor(bundled\zeromq\src\epoll.cpp:100)，莫慌，下面告诉你方法。用Anaconda或pycharm运行jupyternotebook时候，创建ipynb文件没一会儿就开始报错,而且在nb上没法运行代码，最后才知道是我的windows用户是中文名导致的。唉，所以创建Win10/11用户名一定要用英文！！！1.启用Administrator账户Win10/11默认将Administrator账户禁用了，我们在这里需启用Administrator账户，方法如下：以管理员身份运行CMD——>输入netu
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区块链的特有属性使数据可追溯、不可篡改的同时弊端也很明显，采用的分布式存储技术需要每一个节点保存一份数据库，存储成本高；网络中发生的每笔交易都需要其它节点认证和记录，处理速度慢；这让区块链的系统的存储效率相较集中式存储受到诟病。作为数字经济新型信息基础设施，区块链需面对全国乃至全球的用户带来的海量数据上链存储需求。长安链从超大规模数据存储场景出发，推出PB级区块链开源存储引擎“泓”，英文名定为“Huge”，预计将在2022年底正式开源。泓在保证区块链系统中数据一致性和唯一性外还将具备：大规模、低成本、高性能、强隐私的特点。效率成本兼容泓采用混合式存储架构、数据分片、冷热分离等技术，具备海量数据
区块链的特有属性使数据可追溯、不可篡改的同时弊端也很明显，采用的分布式存储技术需要每一个节点保存一份数据库，存储成本高；网络中发生的每笔交易都需要其它节点认证和记录，处理速度慢；这让区块链的系统的存储效率相较集中式存储受到诟病。作为数字经济新型信息基础设施，区块链需面对全国乃至全球的用户带来的海量数据上链存储需求。长安链从超大规模数据存储场景出发，推出PB级区块链开源存储引擎“泓”，英文名定为“Huge”，预计将在2022年底正式开源。泓在保证区块链系统中数据一致性和唯一性外还将具备：大规模、低成本、高性能、强隐私的特点。效率成本兼容泓采用混合式存储架构、数据分片、冷热分离等技术，具备海量数据
本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从ElasticSearch到Clickhouse存储演进、日志3.0重构及未来计划。 一、日志背景及现状 图1 2012年以前，携程的各个部门日志自行收集治理（如图1）。这样的方式缺乏统一标准，不便治理管控，也更加消耗人力和物力。 从2012年开始，携程技术中心推出基于ElasticSearch的日志系统，统一了日志的接入、ETL、存储和查询标准。随着业务量的增长，数据量膨胀到4PB级别，给原来的ElasticSearch存储方案带来不少挑战，如OOM、数据延迟及负载不均等。此外，随着集群规模的扩大，
本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从ElasticSearch到Clickhouse存储演进、日志3.0重构及未来计划。 一、日志背景及现状 图1 2012年以前，携程的各个部门日志自行收集治理（如图1）。这样的方式缺乏统一标准，不便治理管控，也更加消耗人力和物力。 从2012年开始，携程技术中心推出基于ElasticSearch的日志系统，统一了日志的接入、ETL、存储和查询标准。随着业务量的增长，数据量膨胀到4PB级别，给原来的ElasticSearch存储方案带来不少挑战，如OOM、数据延迟及负载不均等。此外，随着集群规模的扩大，
作者介绍Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从ElasticSearch到Clickhouse存储演进、日志3.0重构及未来计划。一、日志背景及现状图12012年以前，携程的各个部门日志自行收集治理（如图1）。这样的方式缺乏统一标准，不便治理管控，也更加消耗人力和物力。从2012年开始，携程技术中心推出基于ElasticSearch的日志系统，统一了日志的接入、ETL、存储和查询标准。随着业务量的增长，数据量膨胀到4
作者介绍Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。本文将从以下五部分切入，讲述日志系统的演进之路：携程日志的背景和现状、如何搭建一套日志系统、从ElasticSearch到Clickhouse存储演进、日志3.0重构及未来计划。一、日志背景及现状图12012年以前，携程的各个部门日志自行收集治理（如图1）。这样的方式缺乏统一标准，不便治理管控，也更加消耗人力和物力。从2012年开始，携程技术中心推出基于ElasticSearch的日志系统，统一了日志的接入、ETL、存储和查询标准。随着业务量的增长，数据量膨胀到4
Protobuff是一个与开发语言、平台无关序列化的工具，广泛应用于需要跨进程传输数据的场景。除此之外，PB还提供了强大的反射能力。可以利用反射的技巧，可以大量降低重复的代码。对于C++来说，语言层面是默认不支持反射的，PB的反射可以很好的补充cpp不支持反射的问题。什么是反射？计算机程序在运行时可以访问、检测和修改它本身状态或行为开局一张图：反射可以干什么：//比如：根据对象的名称去动态的创建出一个对象intpb_reflect(){//"PersonInfo"创建一个PersonInfo的对象constgoogle::protobuf::Descriptor*descriptor=goog
