文章目录1.部署DockerRegistry2.本地测试推送镜像3.Linux安装cpolar4.配置DockerRegistry公网访问地址5.公网远程推送DockerRegistry6.固定DockerRegistry公网地址DockerRegistry本地镜像仓库,简单几步结合cpolar内网穿透工具实现远程pullorpush(拉取和推送)镜像,不受本地局域网限制！1.部署DockerRegistry使用官网安装方式,docker命令一键启动,该命令启动一个registry的容器,版本是2,挂载宿主机端口是5000端口,挂载后,5000端口就是我们连接镜像仓库的本地端口dockerru
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------写在前面的准备工作------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------如果你还没有安装git,请下载安装，百度一下Git安装与使用
如何在vscdoe中使用git仓库管理工具为什么我们要用vscode上面操作git仓库管理工具呢？因为我们安装了git后，会在命令窗口（就是windows+r–>输入cmd运行的命令窗口）敲一行一行的命令，进行git仓库得使用。但是我们在使用命令窗口的时候，没有什么提示，所以会经常报错gitclone的时候报错比如我们在合并远程仓库代码的时候，出现冲突合并远程分支的时候，提交不过去，出现报错…等等我们会去根据报错信息去搜所解决办法，比较麻烦因此就有了一些git可视化管理工具，让git管理仓库工具的使用变得更加简单，不过有一说一，如果可以使用命令窗口去使用git，代表着你是个厉害的大佬哦在不同的
简介 数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量数据的系统。它用于支持企业决策制定过程中的数据分析和报告需求。数据仓库从多个来源收集和整合数据，并将其组织成易于查询和分析的结构。 数据仓库的主要目标是提供高性能的数据访问和分析能力，以便用户可以从不同的角度和层次上理解和解释数据。它通常包含历史数据，用于支持趋势分析和预测模型的建立。 数据仓库不仅仅是一个存储数据的地方，它还提供了一系列工具和技术来支持数据清洗、转换、集成和加载等过程。这些过程通常被称为ETL（抽取、转换和加载），用于将原始数据从各种源系统中提取出来，并将其转换为适合分析和报告的格式。
在我们公司，我们拥有非常强大的基于Linux的构建服务器(双Xeon，40核)，而不是那么强大的win7笔记本电脑。我们用C/C++语言为深奥的CPU构建我们的产品。编译器只存在于Linux中。我可以使用QtCreator编辑我的gitrepo。它正在工作，而且速度非常快。但我无法在我们的笔记本电脑上构建源代码。我们有一个主git存储库，我可以将相同的存储库克隆到我的笔记本电脑和我们的构建服务器。我想实现这一点，当我按下构建按钮时，我的代码神奇地构建在构建服务器上。我做了一个概念验证解决方案，其中我的构建脚本在我的repo上执行gitdiff并将其scp到构建服务器，而不是ssh构建服
前言描述：本文主要是用来记录如何用标题上的技术，部署到云服务器上通过ip正常访问。一、总览1.1、Docker做的事拉取mysql镜像拉取redis镜像拉取jdk镜像拉取nginx镜像解释说明：前端项目的打包文件放在nginx容器运行。后端的jar包放在jdk容器运行。另外两个是后端项目需要用到的数据库。1.2、Jenkins做的事解释说明：去Gitee仓库拉取源代码，自动化构建、打包、部署到云服务器上运行。二、Docker实战2.1拉取mysql镜像命令如下所示：#拉取镜像dockerpullmysql:8.0#启动命令dockerrun-p3306:3306--namemysql-v$PW
在Elasticsearch7.15版本之后，Elasticsearch官方将它的高级客户端RestHighLevelClient标记为弃用状态。同时推出了全新的JavaAPI客户端ElasticsearchJavaAPIClient，该客户端也将在Elasticsearch8.0及以后版本中成为官方推荐使用的客户端。ElasticsearchJavaAPIClient支持除VectortilesearchAPI和FindstructureAPI之外的所有ElasticsearchAPI。且支持所有API数据类型，并且不再有原始JsonValue属性。它是针对Elasticsearch8.0及
一、背景 由于公司规模较小，大数据相关没有实现平台化，相关的架构都是原生的Apache组件，所以集群的维护和优化都需要人工的参与。根据自己的实践整理一些数仓相关的优化。二、优化 1、简易架构图 2、ODS层优化 2.1分段式解析 随着业务增长，数据量也不断增加，凌晨任务经常基线预警、破线，导致数据不能正常产出，影响运营人员分析数据。在不增加成本的情况尽可能的优化。 经过团队研究，发现t-1的日志解析占用非常长的时间，且集群资源空闲时间点比较多。 把日志的解析分成两段式，当天0点到22点数据可在22:15进行解析，22点到24点数
HarBor是vmware，在github中开源出私有镜像的项目，也是在开源领域里作为私有镜像仓库，以及容器镜像的制品库这一层面的项目代表。它是我们经常能遇见的一个项目。公司在内部将自己的源代码打包成镜像的时候，需要将自己打包的镜像上传到自己可以控制的地方，如果发布到hub.docker.com里面，全世界所有的人都可以下载，这种情况是它们所不希望的。所以就引出来下面这么一套架构。在公司内部实现其私有的镜像仓库首先会有nginx去代理多台harbor的主机，可以用harborA，B实现私有镜像仓库的搭建，可以有多台，这个私有镜像仓库，支持k8s集群大概能支持5000多台的拉取，5000台k8s
在大数据领域，数据仓库（DataWarehouse）是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统。它从多个异构数据源收集数据，对数据进行清洗、转换和整合，然后将其存储在一个集中的位置，以支持复杂的查询、报告、分析和数据挖掘任务。数据仓库的设计旨在优化查询性能和分析效率，支持决策制定过程。特点主题导向：数据仓库是按主题组织的，如销售、财务或客户等，以支持特定领域的决策分析。集成：它集成了来自不同源的数据，包括结构化数据（如数据库）和非结构化数据（如文本文件、Web数据等）。时间变化：数据仓库中的数据是随时间变化的，存储了历史数据，使用户能够进行时间序列分析和趋势预测。非易失性：一旦数据进入数据
