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Zookeeper中的节点主要分为临时节点和持久节点。 持久节点在创建之后，除非主动发起删除，否则节点会一直存在； 而临时节点则不同，创建该节点的Session过期后，则该Session创建的所有临时节点都会被删除。 本文主要来从源码的角度来分析下临时节点删除的全过程。 既然当
使用ant design中的Tree组件，基础树形组件只需要将treeData属性绑定一个树形结构的值（treeData={treeData}）即可： 但是由于单纯的展示名称已经不能满足这里的需求，使用将treeData处理后的TreeNode加到Tree的内部，代码如下，其中onSelect在点击树节点时触发：
目录 1、新增节点和节点属性，批量添加属性 2、节点显示信息修改 3、新增关系 4、同时新增两个节点与节点关系 5、删除节点 6、删除关系 7、同时删除节点和关系 CREATE(n:节点名称 {属性1:\\\'属性值\\\', 属性2:\\\'属性值\\\', ......} ) return n 其中，n只在此语句运行时代表创建的节点
在 MySQL 中，对数据的操作分为典型的“增删改查”四个操作。前面我们已经大致讲了一下mysql的安装等介绍，本篇博客将详解 MySQL 中的“新增、删除与修改”操作。 【MySQL新手入门系列一】：手把手教你入门MySQL 【MySQL新手入门系列二】：手把手教你入门MySQL - 数据库及数据
在flinkCDC源数据配置，通过debezium.skipped.operations参数控制，配置需要过滤的 oplog 操作。操作包括 c 表示插入，u 表示更新，d 表示删除。默认情况下，不跳过任何操作，以逗号分隔。配置多个操作，需要英文逗号分隔。 官网说明地址：Debezium connector for MySQL :: Debezium Documentati
问题 ：数据量太大了，导致接口返回数据时间较长。 解决 : 将ElementUi中Table组件加载改为懒加载（查看文档）。 思路 ：初始化打开页面时只显示第一级菜单,用户点击展开菜单之后往后端发送请求,然后加载出一级子菜单；后台只用有一个根据菜单id查询他子菜单的接口就可以
在用Flume采集Kafka中的数据写入HDFS后，发现写入HDFS的不是每天一个文件，而是一个文件夹，里面有很多小文件，浪费namenode的宝贵资源 在Flume任务的配置文件设置 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0 a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 而不是 a1.sinks.k1.hdfs.round=true a1.sinks.k1.hdfs.roundValue=10 a1.sinks.k1
安防视频集中存储EasyCVR视频监控综合管理平台可以根据不同的场景需求，让平台在内网、专网、VPN、广域网、互联网等各种环境下进行音视频的采集、接入与多端分发。在视频能力上，视频云存储平台EasyCVR可实现视频实时直播、云端录像、视频云存储、视频存储磁盘阵列、
作为日志采集工具Flume，它在项目中最常见的就是采集Kafka中的数据然后写入HDFS或者HBase中，这里就是用flume采集Kafka的数据导入HDFS中 kafka_2.13-3.0.0.tgz hadoop-3.1.3.tar.gz apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz # cd /home/hurys/dc_env/flume190/conf # vi evaluation.properties ### Name agent, source, channels and sink ali
为了实现用Flume实时采集Hive的操作日志到HDFS中，于是进行了一场实验 [root@hurys23 conf]# find / -name hive.log /home/log/hive312/hive.log [root@hurys23 conf]# vi flume-file-hdfs.conf # Name the components on this agent a2.sources = r2 a2.sinks = k2 a2.channels = c2 # Describe/configure the source a2.sources.r2.type = exec a2.sources
