nginx-proxy-manager初次登录502badgateway按照官方docker-compose安装后,页面如下:默认账户密码:admin@example.com/changeme点击signin,提示BadGateway打开调试重装后依然如此,最后查阅githupissue找到答案https://github.com/NginxProxyManager/nginx-proxy-manager/issues/3237但是按照他的做法,我依然有问题,因为我是新装,所以我直接docker-composedownrm-rfdata/letsencrypt/然后修改docker-compo
一、概述 在公司开发的前两个项目，虽然搭建了基础的框架，有一些目录划分，但是当项目复杂度增长到一定程度，以及后续新开了一些新的项目之后，对于基础框架的管理就遇到了一些挑战，主要体现在以下几个方面： 1、多项目之间拷贝了类似的基础框架，但是在开发过程中各项目之间各自对内容进行修改，难以共享修改的结果。比如，对于如第三方sdk升级、对框架的bug修复等，在不同项目之间各升级一遍，该踩的坑要再各踩一遍等，实际上效率很低。 2、新项目无法直接引入纯净的基础框架，需要整个复制其他项目的框架，以此为基础删掉逻辑。 3、权限管理难，框架级的代码并不希望所有的组员都去更改。 4、
我在beginBackgroundTaskWithExpirationHandler上找到的所有使用示例和教程:展示如何将一个或多个新任务包装到block中以供执行。然而，如果一个事件已经开始，例如假设NSURLConnection正在下载，当应用程序进入后台时。那么如何使用beginBackgroundTaskWithExpirationHandler处理该事件？谢谢 最佳答案 无论如何，您应该将其包装在后台任务block中。然后，如果应用程序进入后台，您将被允许继续。 关于ios-应
一、安装Elasticsearch1、使用DockerDesktop搜索elasticsearch，选择需要的版本号后可以直接点击Pull拉取，也可再终端中输入命令：dockerpullelasticsearch:8.6.22、拉取下来后使用启动elasticsearch，这里选择使用命令启动注意：这里需要提前在本机中创建elasticsearch.yml文件，/Users/zgy/Downloads/Java/es/elasticsearch.yml是我本机的路径，需要替换成你们自己的elasticsearch.yml文件内容http:host:0.0.0.0xpack.security.e
前言主要记录使用Kibana导出查询结果的csv文件，以及相关的导出配置1.条件过滤Discover->选择索引模式->选择要显示字段->输入你的查询条件->选择时间范围->点击保存2.下载management>Kibana>Reporting中下载3.常见问题1.进行条件过滤后，没有对应的数据进行展示：原因:页面右上角可能没有选中相应的【时间区间】2.kibana导出失败，completedmaxsizereached因为导出的csv有文件大小限制，默认是10M，如果你的数据量大于10M，那么csv只会下载10M大小的数据；导出CSV报告Kibana是放入队列中执行的，有一个处理超时时间，默
GitHub-googlesamples/unity-jar-resolver:UnitypluginwhichresolvesAndroid&iOSdependenciesandperformsversionmanagement引入谷歌包时发现有这个玩意，主要用途是自动搜索工程内任意文件夹下的Editor/*Dependencies.xml文件http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/10.9">https://github.com/CocoaPods/Specs例如上方的下的每一个都是一个依赖项implementation指定包
前言：我们使用nginx来模拟产生日志的服务，通过filebeat收集，交给kafka进行消息队列，再用logstash消费kafka集群中的数据，交给elasticsearch+kibana监控一，环境服务器环境：192.168.2.1：elasticsearch192.168.2.2：filebeat+nginx192.168.2.3：kafka192.168.2.4：logstash二，服务的安装elasticseatch+filebeat+kafka+logsstash（6.60）清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticsta
请对我放轻松一点，因为我才接触Hadoop和Mapreduce3个月。我有2个文件，每个文件120MB，每个文件中的数据完全是非结构化的，但具有共同的模式。由于数据结构不同，默认的LineInputFormat无法满足我的要求。因此，在读取文件时，我覆盖了isSplitable()方法并通过返回false来停止拆分。这样1个映射器就可以访问一个完整的文件，我可以执行我的逻辑并实现要求。我的机器可以并行运行两个映射器，所以通过停止拆分，我通过为每个文件一个一个地运行映射器而不是为一个文件并行运行两个映射器来降低性能。我的问题是如何为两个文件并行运行两个映射器以提高性能。例如Whenspl
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
我正在编写一个配置单元脚本来从源中提取数据并将其添加到不同的目的地。存储在源中的数据采用自定义格式。因此，我使用HiveUDF获取数据，反序列化并返回List(我试过List)。我创建了一个包含4个字符串参数的Hive表(HIVE_TABLE)并运行以下配置单元查询。>INSERTOVERWRITETABLEHIVE_TABLESELECTudfFunction(colName)[0],udfFunction(colName)[1],udfFunction(colName)[2],udfFunction(colName)[3]fromsourceTable;其中“udfFunction
