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Spark 7月 18,2024

解决pyspark的py4j.protocol.Py4JError: An error occurred while calling o84.getstate错误

在pyspark使用了udf，然后就报错下面错误：

 File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\serializers.py", line 587, in dumps
return cloudpickle.dumps(obj, 2)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 863, in dumps
cp.dump(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 260, in dump
return Pickler.dump(self, obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 409, in dump
self.save(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 736, in save_tuple
save(element)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 400, in save_function
self.save_function_tuple(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 549, in save_function_tuple
save(state)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 847, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 847, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 521, in save
self.save_reduce(obj=obj, *rv)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 634, in save_reduce
save(state)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 852, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 496, in save
rv = reduce(self.proto)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py4j\java_gateway.py", line 1257, in call
answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\sql\utils.py", line 63, in deco
return f(*a, **kw)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py4j\protocol.py", line 332, in get_return_value
format(target_id, ".", name, value))
py4j.protocol.Py4JError: An error occurred while calling o84.getstate. Trace:
py4j.Py4JException: Method getstate([]) does not exist
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:318)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:326)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:274)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Traceback (most recent call last):
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\serializers.py", line 587, in dumps
return cloudpickle.dumps(obj, 2)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 863, in dumps
cp.dump(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 260, in dump
return Pickler.dump(self, obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 409, in dump
self.save(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 736, in save_tuple
save(element)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 400, in save_function
self.save_function_tuple(obj)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\cloudpickle.py", line 549, in save_function_tuple
save(state)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 847, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 847, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 521, in save
self.save_reduce(obj=obj, *rv)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 634, in save_reduce
save(state)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 476, in save
f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 821, in save_dict
self._batch_setitems(obj.items())
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 852, in _batch_setitems
save(v)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\pickle.py", line 496, in save
rv = reduce(self.proto)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py4j\java_gateway.py", line 1257, in call
answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pyspark\sql\utils.py", line 63, in deco
return f(*a, **kw)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py4j\protocol.py", line 332, in get_return_value
format(target_id, ".", name, value))
py4j.protocol.Py4JError: An error occurred while calling o84.getstate. Trace:
py4j.Py4JException: Method getstate([]) does not exist
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:318)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:326)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:274)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

刚开始以为pyspark的包有问题，后来仔细研究一下，才发现是下面的问题：

这个错误通常发生在尝试在 PySpark 中注册一个用户定义的函数（UDF）时，而该函数使用了不支持序列化的对象或方法。错误信息中的 __getstate__ 方法缺失提示 Py4J 无法正确地将 Python 对象转换为 Java 对象，这通常是因为 UDF 内部引用了 Spark DataFrame 函数或某些类实例，这些在 Py4J 上下文里是不可序列化的。

原来是在UDF用了lag 函数，这是不允许的，因为 UDF 必须是可序列化的，而 DataFrame 函数是不允许。

由于需要使用lag函数，解决方法是不用UDF来实现。

作者 east

储能 7月 15,2024

独立储能电站调峰和调频的区别

在独立储能电站中，调峰（peak shaving）和调频（frequency regulation）是两种不同的服务，它们各自在电力系统的稳定运行中扮演着重要角色。下面我将详细解释两者之间的区别：

调峰（Peak Shaving）

目的：调峰的主要目的是处理电力需求的峰值，即削峰填谷，减少电力系统在高峰时段的负荷压力。这有助于避免在高峰时段增加额外的发电容量，从而节省成本。
运作机制：在高峰用电时段，储能系统释放之前储存的能量，向电网供电，以补充发电量不足的情况；而在低谷时段，储能系统则从电网吸收多余的能量进行充电，储存起来供后续使用。
周期性：调峰通常与一天内或一周内的负荷曲线相关联，如工作日的白天用电高峰和夜晚用电低谷。
响应时间：调峰响应时间相对较长，因为它的操作通常基于预测的负荷曲线和预先规划的策略。

调频（Frequency Regulation）

目的：调频的主要目的是保持电网频率的稳定。由于电力系统中的供需必须时刻平衡，任何供需的瞬时不平衡都会导致频率波动。调频确保了这一平衡，保持电力系统的频率在一个允许的范围内，通常是50Hz或60Hz。
运作机制：储能系统在检测到电网频率偏移时，能够迅速响应，提供或吸收能量以帮助恢复频率至设定点。这种响应通常是在毫秒级或秒级完成的，比调峰更快速。
周期性：调频的周期性较短，可能在几分钟甚至几秒钟内多次发生，因为它应对的是瞬时的供需变化。
响应时间：调频要求极快的响应时间，以便及时纠正频率偏差，避免系统稳定性问题。

总结

调峰关注的是长期负荷管理，处理的是可预测的负荷高峰和低谷。
调频关注的是即时的供需平衡，处理的是不可预测的、瞬时的供需波动。

独立储能电站通过参与调峰和调频服务，不仅提高了电力系统的灵活性和可靠性，还为自己创造了额外的收入来源，因为这些服务在市场上往往是有偿的。例如，四川的“两个细则”中就提出了对独立储能进行调峰补偿，补偿标准为400元/MWh，这表明了调峰服务的市场价值。

作者 east

mysql 7月 15,2024

mysql使用 docker-compose 方式部署时区不是东八区的解决方案

mysql使用docker-compose安装后，发现时区不是东八区，导致一些服务有些出现问题。

查询时区：

SHOW VARIABLES LIKE ‘%time_zone%’;

MySQL 使用的是 UTC 时区，而不是东八区（CST）。在 Docker 容器中运行的 MySQL 实例也会使用 UTC 时区。要解决这个问题，您需要在 MySQL 配置文件中设置时区为东八区。

解决方案：

修改 my.cnf 配置文件，添加以下行以设置时区为东八区（CST）：在 [mysqld] 部分添加：

default-time_zone = '+08:00'

mysql库 /opt/mysql-master/conf/my.cnf

示例：

[mysqld]

...

default-time_zone = '+08:00'

重新启动 MySQL 容器以应用更改。

docker-compose -f /opt/mysql-master/docker-compose.yml down docker-compose -f /opt/mysql-master/docker-compose.yml up -d

现在，您的 MySQL 实例应该已经使用东八区（CST）时区了。您可以通过登录到 MySQL 并运行以下命令来验证时区设置：

SHOW VARIABLES LIKE 'time_zone';

输出应显示 time_zone 为 +08:00。

作者 east

数据仓库 7月 15,2024

一、引言

在大数据时代，数据的质量直接关系到企业决策的准确性和业务发展的稳定性。本文旨在详细介绍大数据环境下数据质量的标准、监控方法以及相应的代码实现，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。我们将结合具体中间件和代码示例，全面阐述如何实现高效的数据质量监控。

二、数据质量标准

数据质量通常通过以下几个维度来衡量：

准确性：数据应真实反映实际情况，无错误或偏差。
完整性：数据应包含所有必需的信息，无遗漏。
一致性：同一实体在不同数据源或不同时间点的数据应保持一致。
时效性：数据应及时更新，满足业务需求。
可用性：数据应易于访问和使用，无格式或权限障碍。

三、数据质量监控方法

数据质量监控可以从多个层次进行，包括任务基线级别、任务级别与表级别、字段级别以及报表级别。

1. 任务基线级别监控

任务基线级别监控主要关注整个数据流水线（ETL任务）的运行状态和产出情况。

监控内容：
- 所有任务运行时长：与昨天运行时长对比，异常则报警。
- 结果任务产出时间：与基线规定时间对比，未按时产出则预警。

实现方式：

使用Apache Airflow等调度工具管理ETL任务，通过任务日志和执行时间监控任务运行时长和产出时间。
配置Airflow的DAG（Directed Acyclic Graph）依赖关系，确保任务按序执行。

2. 任务级别 & 表级别监控

任务级别和表级别监控关注单个任务或表的运行状态和产出数据。

监控内容：
- 任务运行时长：与昨天运行时长对比。
- 任务产出时间：与任务规定产出时间对比。
- 表产出大小：与昨日分区大小对比。

实现方式：

在ETL任务中添加日志记录功能，记录任务开始时间、结束时间和产出数据大小。
使用Shell脚本或Python脚本定期检查日志文件，对比任务运行时长、产出时间和产出大小，异常则发送邮件或消息通知。

3. 字段级别监控

字段级别监控关注具体数据字段的质量，包括指标字段和维度字段。

监控内容：
- 指标字段：均值、最大值、最小值、中位数等，与昨天、近7天、近30天的数据进行对比。
- 维度字段：维度覆盖率、维度占比、维度下指标的波动。

实现方式：

使用Apache Spark进行大规模数据处理，通过Spark SQL计算字段的统计指标。
结合Deequ等开源数据质量监控工具，编写DQC（Data Quality Center）任务，自动化监控字段质量。

代码示例：使用Deequ监控字段质量

import com.amazon.deequ.VerificationSuite
import com.amazon.deequ.checks.Check
import com.amazon.deequ.checks.CheckLevel

val verificationSuite = VerificationSuite()
  .onData(spark.table("your_table"))
  .addCheck(
    Check(CheckLevel.Error, "Mean of metric field")
      .isComplete("metric_field")
      .hasMeanEqualTo(0.5, 0.01)
  )
  .addCheck(
    Check(CheckLevel.Warning, "Dimension coverage of gender")
      .isComplete("gender")
      .hasMin("gender", 0.9)
  )

val result = verificationSuite.run()
result.show()

4. 报表级别监控

报表级别监控将监控结果可视化，便于项目组所有人直观查看数据变化。

实现方式：
- 使用Tableau、Power BI等数据可视化工具，将监控结果绘制成趋势图、仪表盘等。
- 配置定时任务，自动更新报表数据。

作者 east

Hive, Spark 7月 7,2024

Hive、Spark SQL与Impala在大数据处理中的性能对比及应用分析

一、引言

在使用CDH6.3.2处理离线报表时，Hive、Spark SQL与Impala是三种主流的大数据处理工具。下面将对这三种工具进行详细的对比分析优缺点和适用场景。

二、Hive：Apache Hive

性能分析：Hive使用MapReduce作为其数据处理后端，适用于处理大规模数据集的批量查询和分析。然而，由于MapReduce的特性，Hive在处理实时或交互式查询时性能较差。一项由Hortonworks进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Hive的平均查询时间约为20分钟。
优点：Hive提供了类似SQL的查询语言HiveQL，使得用户可以轻松地进行数据查询和管理。此外，Hive还支持多种数据格式，包括文本文件、序列文件、Avro等。
缺点：Hive的主要缺点是其查询速度慢，不适合实时或交互式查询。此外，Hive的资源消耗也较大，需要较大的内存和磁盘空间。
适用场景：Hive适合用于处理大规模数据集的批量查询和分析，例如日志分析、用户行为分析等。

三、Spark SQL：Apache Spark SQL

性能分析：Spark SQL使用Spark作为其数据处理后端，相较于Hive，Spark SQL的查询速度更快。一项由Databricks进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Spark SQL的平均查询时间约为2分钟，比Hive快了近10倍。
优点：Spark SQL不仅查询速度快，而且支持实时查询和交互式查询。此外，Spark SQL还支持多种数据源，包括HDFS、Hive、Parquet、JSON、JDBC等。
缺点：Spark SQL的主要缺点是其资源消耗较大，需要较大的内存和CPU资源。此外，Spark SQL的学习曲线也比Hive陡峭。
适用场景：Spark SQL适合用于处理大规模数据集的实时查询和交互式查询，例如实时数据分析、交互式数据探索等。

四、Impala：Cloudera Impala

性能分析：Impala使用MPP（大规模并行处理）架构，相较于Hive和Spark SQL，Impala的查询速度更快。一项由Cloudera进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Impala的平均查询时间约为1分钟，比Spark SQL快了一倍。
优点：Impala不仅查询速度快，而且支持实时查询和交互式查询。此外，Impala还支持多种数据格式，包括Parquet、ORC、Avro等。
缺点：Impala的主要缺点是其资源消耗较大，需要较大的内存和CPU资源。此外，Impala的兼容性也比Hive和Spark SQL差，不支持所有的Hive表类型和函数。用Impala做ETL时，会出现显示执行成功，但时间没有把查询结果成功写入。
适用场景：Impala适合用于处理大规模数据集的实时查询和交互式查询，例如实时数据分析、交互式数据探索等。

五、结论

总的来说，Hive、Spark SQL与Impala各有优劣。Hive适用于处理大规模数据集的批量查询和分析，其查询语言易于理解，但查询速度相对较慢。Spark SQL则在查询速度上有了显著提升，同时支持实时和交互式查询，但在资源消耗上相对较高。Impala在查询速度上更胜一筹，尤其适合实时和交互式查询，但其资源消耗和兼容性是其主要缺点。

在选择这些工具时，应根据具体的应用场景和需求来决定。例如，如果是在进行大规模数据的批量查询和分析，且对查询速度的要求不高，那么Hive是一个不错的选择。如果是在进行大规模数据的实时查询和交互式查询，且对查询速度有较高的要求，那么Spark SQL或Impala可能更适合。

此外，还应考虑到系统的资源状况。如果系统资源充足，那么可以选择Spark SQL或Impala，但如果系统资源有限，那么可能需要考虑Hive或其他资源消耗较小的工具。

总的来说，Hive、Spark SQL与Impala都是优秀的大数据处理工具，它们各有优势和劣势，没有绝对的好坏之分，只有是否适合具体的应用场景和需求。

在实际应用中，我们也可以考虑将这些工具结合使用，以发挥各自的长处。例如，可以使用Hive进行大规模数据的批量查询和分析，使用Spark SQL或Impala进行实时和交互式查询，或者使用Spark SQL进行数据预处理，然后使用Hive或Impala进行数据查询和分析。

作者 east

Kafka, 运维 6月 27,2024

CDH6.3.2一台服务器宕机后kafka集群无法选举leader

cdh6.3.2集群有一台服务器宕机了，重新恢复后，发现kafka集群无法正常启动，报错日志如下，其中 TopicRunData 是kafka消费的topic。

1、错误分析

[Controller id=469 epoch=67] Controller 469 epoch 67 failed to change state for partition TopicRunData-2 from OfflinePartition to OnlinePartition kafka.common.StateChangeFailedException: Failed to elect leader for partition
TopicRunData -2 under strategy OfflinePartitionLeaderElectionStrategy at kafka.controller.PartitionStateMachine$$anonfun$doElectLeaderForPartitions$3.apply(PartitionStateMachine.scala:390) at kafka.controller.PartitionStateMachine$$anonfun$doElectLeaderForPartitions$3.apply(PartitionStateMachine.scala:388) at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59) at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48) at kafka.controller.PartitionStateMachine.doElectLeaderForPartitions(PartitionStateMachine.scala:388) at kafka.controller.PartitionStateMachine.electLeaderForPartitions(PartitionStateMachine.scala:315) at kafka.controller.PartitionStateMachine.doHandleStateChanges(PartitionStateMachine.scala:225) at kafka.controller.PartitionStateMachine.handleStateChanges(PartitionStateMachine.scala:141) at kafka.controller.PartitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange(PartitionStateMachine.scala:123) at kafka.controller.PartitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange(PartitionStateMachine.scala:109) at kafka.controller.KafkaController.kafka$controller$KafkaController$$onBrokerStartup(KafkaController.scala:382) at kafka.controller.KafkaController$BrokerChange$.process(KafkaController.scala:1318) at kafka.controller.ControllerEventManager$ControllerEventThread$$anonfun$doWork$1.apply$mcV$sp(ControllerEventManager.scala:94) at kafka.controller.ControllerEventManager$ControllerEventThread$$anonfun$doWork$1.apply(ControllerEventManager.scala:94) at kafka.controller.ControllerEventManager$ControllerEventThread$$anonfun$doWork$1.apply(ControllerEventManager.scala:94) at kafka.metrics.KafkaTimer.time(KafkaTimer.scala:31) at kafka.controller.ControllerEventManager$ControllerEventThread.doWork(ControllerEventManager.scala:93) at kafka.utils.ShutdownableThread.run(ShutdownableThread.scala:82)

从提供的错误信息来看，Kafka Broker中存在4个离线分区（offline partitions），并且在尝试将其中一个分区
TopicRunData -2从OfflinePartition状态转换到OnlinePartition状态时失败了。具体原因是未能为该分区选举出领导者（leader）。这个异常是由kafka.common.StateChangeFailedException引发的，并指出在使用OfflinePartitionLeaderElectionStrategy策略下无法选出分区领导者。

结合上面的场景，这是由于服务器宕机造成分区的数据不完整或元数据损坏。

使用kafka-topics.sh命令检查主题状态：

kafka-topics.sh --describe --topic TopicRunData --bootstrap-server cdh01:9092

看到信息如下：

Topic:TopicRunData	PartitionCount:3	ReplicationFactor:1	Configs:min.insync.replicas=1,segment.bytes=1073741824,retention.ms=604800000,max.message.bytes=1000000,min.cleanable.dirty.ratio=0.5,unclean.leader.election.enable=false,retention.bytes=-1,delete.retention.ms=604800000
Topic: TopicRunData	Partition: 0	Leader: 299	Replicas: 299	Isr: 299
Topic: TopicRunData	Partition: 1	Leader: 384	Replicas: 384	Isr: 384
Topic: TopicRunData	Partition: 2	Leader: none	Replicas: 298	Isr:

这意味着每个分区的数据只在一个broker上保存，没有副本。这样如果该broker发生故障，相应的分区数据将不可用，从而影响到数据的高可用性。通常建议至少设置Replication Factor为3以确保高可用。可惜之前由于存储压力等原因只有1个副本。

分区2显示没有Leader（Leader: none），且ISR（In-Sync Replicas）列表为空。这表明分区2目前处于未分配状态，可能是由于负责该分区的broker（Replicas: 298）出现故障或者与ZooKeeper的通信出现问题。这种情况下，该分区的数据无法被消费或生产

2、手动选举leader

为
TopicRunData 主题中无leader的分区手动分配并重新选举leader。执行以下命令：

kafka-preferred-replica-election.sh --bootstrap-server cdh01:9092 --path-to-json-file partition.json

创建一个名为partition.json的文件，其中包含以下内容：

{
  "partitions": [
    {
      "topic": "TopicRunData",
      "partition": 2
    }
  ]
}

这将触发platformMutiRunData主题第2分区的leader重新选举。

partition.json 有可能需要更多参数，请根据实际情况调整或找更详细的教程。

3、清空Topic来解决问题

由于无法手动选择，解决时间又紧迫，根据分析可能丢失数据少，所以想清空TopicRunData 主题的数据，从外部重新导入数据到 TopicRunData 。

注意：这将删除
TopicRunData 主题的所有数据。在执行此操作之前，请确保您了解此操作的后果，并备份好相关数据。

清空 TopicRunData 主题的数据：

kafka-topics.sh --delete --topic
TopicRunData --bootstrap-server cdh01:9092

然后重新创建该主题（如果需要）：

kafka-topics.sh --create --topic
TopicRunData --bootstrap-server cdh01:9092 --replication-factor 1 --partitions 3

检查Kafka集群状态：

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server cdh01:9092 --describe --group

your_consumer_group请将your_consumer_group替换为您要检查的实际消费者组ID。

确保所有Kafka broker正常运行。

作者 east

mysql, 运维 6月 27,2024

centos离线安装mysql客户端（亲测可用）

由于项目的需要，需要在内网的centos服务器，有mysql客户端远程访问mysql服务器。

1. 下载MySQL客户端

首先，你需要下载MySQL客户端软件包。你可以从MySQL官方网站下载，或者使用CentOS的软件仓库。

https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

2. 安装MySQL客户端

解压缩下载的文件，并安装RPM包：

tar xvf mysql-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.34-1.el7.x86_64.rpm

用命令 which mysql 看到下面结果时说明安装成功了：

/usr/bin/mysql

3. 连接到远程MySQL服务器

使用以下命令连接到远程MySQL服务器：

mysql -u your_username -p -h remote_server_ip

注意事项：

确保远程MySQL服务器允许来自你的CentOS服务器的连接。你可能需要在远程服务器的MySQL配置文件（通常是my.cnf）中设置bind-address为0.0.0.0，并在mysql.user表中授予远程访问权限。
确保防火墙规则允许两个服务器之间的3306端口（MySQL默认端口）的流量。
如果你使用的是较新或较旧的MySQL版本，请下载相应的安装包。

作者 east

Hive, 数据仓库 6月 25,2024

在大数据如何检测源数据中的脏数据和异常数据

在大数据Hive中，检测源数据中的脏数据和异常数据可以通过以下几个步骤来实现：

数据质量检查规则定义：
首先，需要根据业务需求和数据特点，定义一系列数据质量检查规则。这些规则可以包括：
- 字段值域检查：例如，性别字段只允许有”男”、”女”或”未知”等值。
- 字段必填性检查：确保某些字段不能为空。
- 字段唯一性检查：确保某些字段（如身份证号）具有唯一性。
- 日期范围检查：确保日期字段在合理的范围内。
- 数值范围检查：确保数值字段在合理的范围内。
- 格式检查：例如，电话号码、邮箱地址等字段需要符合特定的格式。
使用Hive SQL和UDF进行数据质量检查：
根据定义的数据质量检查规则，使用Hive SQL查询和用户自定义函数（UDF）来检测脏数据和异常数据。以下是一些示例：
- 字段值域检查：SELECT * FROM your_table WHERE gender NOT IN ('男', '女', '未知');
- 字段必填性检查：SELECT * FROM your_table WHERE name IS NULL;
- 字段唯一性检查：SELECT id, COUNT(*) as cnt FROM your_table GROUP BY id HAVING cnt > 1;
- 日期范围检查（假设有一个名为date_column的日期字段）：SELECT * FROM your_table WHERE date_column < '2000-01-01' OR date_column > '2099-12-31';
- 数值范围检查（假设有一个名为age的数值字段）：SELECT * FROM your_table WHERE age < 0 OR age > 120;
- 格式检查（使用正则表达式）：SELECT * FROM your_table WHERE NOT (email RLIKE '^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$');
创建自定义函数（UDF）：
如果需要进行复杂的格式检查或计算，可以使用Java或Python编写自定义函数（UDF），然后在Hive SQL查询中调用这些函数。
定期执行数据质量检查：
为了确保数据的持续质量，可以定期（如每天、每周或每月）执行数据质量检查任务。这可以通过设置定时任务（如使用Cron Job）或使用调度工具（如Apache Airflow）来实现。
数据清洗和处理：
对于检测到的脏数据和异常数据，可以采取以下措施进行处理：
- 删除：直接删除不符合要求的数据行。
- 修正：根据业务需求修正错误的数据。
- 填充缺失值：对于缺失的数据，可以根据业务规则填充合适的默认值或通过插值方法进行填充。
- 记录日志：记录检测到的脏数据和异常数据，以便后续分析和处理。

作者 east

海豚调度器 6月 24,2024

用海豚调度器api启动工作流错误排查

在海豚调度器用api启动工作流，在海豚调度器的工作流实例看到是启动失败，但在任务失例又没看到。看启动工作流的代码觉得好像没问题，一时不得其解。

后来找到海豚调度器的日志dolphinscheduler-master.log，看到日志如下：

[ERROR] 2024-06-24 12:27:24.466 org.apache.dolphinscheduler.dao.utils.DagHelper:[101] - start node name [ads_bigdata_xxxx] is not in task node list [[TaskNode{id='tasks-71533', name='ads_bigdata_battery_warning_detail.sh', desc='null', type='SHELL', runFlag='NORMAL', loc='null', maxRetryTimes=0, retryInterval=1, params='{"rawScript":"sh cnsaas/ads_bigdata_battery_warning_detail.sh ${complement_date}","localParams":[],"resourceList":[{"res":"cnsaas/ads_bigdata_xxxx.sh","name":"ads_bigdata_xxxx.sh","id":6},{"res":"cnsaas/ads_bigdata_xxxx.sql","name":"ads_bigdata_xxxx.sql","id":102}]}', preTasks='[]', extras='null', depList=[], dependence='{}', taskInstancePriority=MEDIUM, timeout='{"enable":false,"strategy":""}', workerGroup='default'}]] 
[ERROR] 2024-06-24 12:27:24.466 org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread:[347] - processDag is null
[INFO] 2024-06-24 12:27:24.468 org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread:[315] - prepare process :10712 end
[ERROR] 2024-06-24 12:27:24.468 org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread:[184] - master exec thread exception
java.lang.NullPointerException: null
	at org.apache.dolphinscheduler.dao.utils.DagHelper.parsePostNodes(DagHelper.java:284)
	at org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread.submitPostNode(MasterExecThread.java:482)
	at org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread.runProcess(MasterExecThread.java:832)
	at org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread.executeProcess(MasterExecThread.java:200)
	at org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread.run(MasterExecThread.java:181)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
[ERROR] 2024-06-24 12:27:24.468 org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.MasterExecThread:[185] - process execute failed, process id:10712

原来启动节点名称（ads_bigdata_xxx）不在任务节点列表中。这意味着在DAG定义中，可能没有包含这个节点，或者节点的名称有误。认真检查一下，果然是启动工作流时，任务节点的名称写得有问题，重新修改后果然正常启动工作流了。

作者 east

Flink 6月 19,2024

Apache Flink处理IoT复杂数据流程案例

使用Apache Flink处理IoT复杂数据是一项涉及多个步骤和组件的任务，包括数据接入、数据清洗、实时处理、状态管理、窗口计算、以及结果输出等。以下是一个全面且详细的Flink流处理框架，结合理论和实际应用，以处理IoT数据为主线。

1. 引入依赖和设置环境

首先，需要在你的项目中引入Flink所需的依赖。

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

xmlCopy Code<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建Flink执行环境

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        // 其他环境配置...
    }
}

javaCopy Codeimport org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        // 其他环境配置...
    }
}

3. 数据接入

通常，IoT数据会通过Kafka或其他消息队列接入。假设使用Kafka作为数据源：

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Properties;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-group");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("iot-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer);

        // 进一步处理...
    }
}

4. 数据清洗和解析

实际的IoT数据通常是JSON格式的字符串，需要进行解析和清洗：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // Kafka consumer setup...

        DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer);

        DataStream<IoTEvent> parsedStream = input.map(new MapFunction<String, IoTEvent>() {
            private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

            @Override
            public IoTEvent map(String value) throws Exception {
                return mapper.readValue(value, IoTEvent.class);
            }
        });

        // 进一步处理...
    }

    public static class IoTEvent {
        public String deviceId;
        public long timestamp;
        public double temperature;
        public double humidity;
        // 其他字段和构造方法...
    }
}

javaCopy Codeimport org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // Kafka consumer setup...

        DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer);

        DataStream<IoTEvent> parsedStream = input.map(new MapFunction<String, IoTEvent>() {
            private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

            @Override
            public IoTEvent map(String value) throws Exception {
                return mapper.readValue(value, IoTEvent.class);
            }
        });

        // 进一步处理...
    }

    public static class IoTEvent {
        public String deviceId;
        public long timestamp;
        public double temperature;
        public double humidity;
        // 其他字段和构造方法...
    }
}

5. 定义时间窗口和处理函数

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // Kafka consumer and parsing setup...

        DataStream<IoTEvent> parsedStream = input.map(new MapFunction<String, IoTEvent>() {
            private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

            @Override
            public IoTEvent map(String value) throws Exception {
                return mapper.readValue(value, IoTEvent.class);
            }
        });

        DataStream<AggregatedResult> resultStream = parsedStream
            .keyBy(event -> event.deviceId)
            .timeWindow(Time.minutes(1))
            .process(new AggregateTemperatureHumidity());

        // 进一步处理...
    }

    public static class AggregateTemperatureHumidity extends ProcessWindowFunction<IoTEvent, AggregatedResult, String, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable<IoTEvent> elements, Collector<AggregatedResult> out) {
            double sumTemp = 0;
            double sumHumidity = 0;
            int count = 0;

            for (IoTEvent event : elements) {
                sumTemp += event.temperature;
                sumHumidity += event.humidity;
                count++;
            }

            double avgTemp = sumTemp / count;
            double avgHumidity = sumHumidity / count;

            out.collect(new AggregatedResult(key, context.window().getStart(), context.window().getEnd(), avgTemp, avgHumidity));
        }
    }

    public static class AggregatedResult {
        public String deviceId;
        public long windowStart;
        public long windowEnd;
        public double avgTemperature;
        public double avgHumidity;

        public AggregatedResult(String deviceId, long windowStart, long windowEnd, double avgTemperature, double avgHumidity) {
            this.deviceId = deviceId;
            this.windowStart = windowStart;
            this.windowEnd = windowEnd;
            this.avgTemperature = avgTemperature;
            this.avgHumidity = avgHumidity;
        }
    }
}

6. 输出结果到外部系统

处理后的数据通常需要写到数据库、文件系统或者其他外部系统。以写入到Kafka为例：

import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // Kafka consumer, parsing, and processing setup...

        DataStream<AggregatedResult> resultStream = parsedStream
            .keyBy(event -> event.deviceId)
            .timeWindow(Time.minutes(1))
            .process(new AggregateTemperatureHumidity());

        resultStream.map(result -> result.toString())
            .addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));

        env.execute("IoT Data Processing with Flink");
    }
}

javaCopy Codeimport org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;

public class IoTDataProcessing {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // Kafka consumer, parsing, and processing setup...

        DataStream<AggregatedResult> resultStream = parsedStream
            .keyBy(event -> event.deviceId)
            .timeWindow(Time.minutes(1))
            .process(new AggregateTemperatureHumidity());

        resultStream.map(result -> result.toString())
            .addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));

        env.execute("IoT Data Processing with Flink");
    }
}

7. 完整代码示例

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

import java.util.Properties;

public class IoTDataProcessing {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(4);

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-group");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("iot-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
        DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer);

        DataStream<IoTEvent> parsedStream = input.map(new MapFunction<String, IoTEvent>() {
            private ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

            @Override
            public IoTEvent map(String value) throws Exception {
                return mapper.readValue(value, IoTEvent.class);
            }
        });

        DataStream<AggregatedResult> resultStream = parsedStream
            .keyBy(event -> event.deviceId)
            .timeWindow(Time.minutes(1))
            .process(new AggregateTemperatureHumidity());

        resultStream.map(result -> result.toString())
            .addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));

        env.execute("IoT Data Processing with Flink");
    }

    public static class IoTEvent {
        public String deviceId;
        public long timestamp;
        public double temperature;
        public double humidity;

        // constructor, getters, setters...
    }

    public static class AggregateTemperatureHumidity extends ProcessWindowFunction<IoTEvent, AggregatedResult, String, TimeWindow> {
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable<IoTEvent> elements, Collector<AggregatedResult> out) {
            double sumTemp = 0;
            double sumHumidity = 0;
            int count = 0;

            for (IoTEvent event : elements) {
                sumTemp += event.temperature;
                sumHumidity += event.humidity;
                count++;
            }

            double avgTemp = sumTemp / count;
            double avgHumidity = sumHumidity / count;

            out.collect(new AggregatedResult(key, context.window().getStart(), context.window().getEnd(), avgTemp, avgHumidity));
        }
    }

    public static class AggregatedResult {
        public String deviceId;
        public long windowStart;
        public long windowEnd;
        public double avgTemperature;
        public double avgHumidity;

        public AggregatedResult(String deviceId, long windowStart, long windowEnd, double avgTemperature, double avgHumidity) {
            this.deviceId = deviceId;
            this.windowStart = windowStart;
            this.windowEnd = windowEnd;
            this.avgTemperature = avgTemperature;
            this.avgHumidity = avgHumidity;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "AggregatedResult{" +
                    "deviceId='" + deviceId + '\'' +
                    ", windowStart=" + windowStart +
                    ", windowEnd=" + windowEnd +
                    ", avgTemperature=" + avgTemperature +
                    ", avgHumidity=" + avgHumidity +
                    '}';
        }
    }
}

作者 east

Spark 6月 18,2024

Deequ教程来监控Spark/Hive离线数仓的数据质量实用教程

第一部分：Deequ简介与环境搭建

1. Deequ是什么？

Deequ是AWS开源的一款基于Apache Spark的库，用于定义和验证数据质量规则。它通过声明式API允许用户定义一系列数据质量检查，并自动执行这些检查来评估数据集的质量，特别适合大数据处理场景，如Spark和Hive数据仓库。

2. 安装与配置

依赖管理：在你的Spark项目中加入Deequ的依赖。如果你使用sbt，可以在build.sbt文件中添加如下依赖：Scala1libraryDependencies += "com.amazon.deequ" %% "deequ" % "latestVersion"其中latestVersion应替换为当前的稳定版本号。
环境准备：确保你的开发环境已经安装并配置好了Apache Spark和相关依赖（如Hadoop客户端，如果使用Hive的话）。

第二部分：Deequ核心概念

1. 数据质量规则

Deequ支持多种数据质量检查，包括但不限于：

Completeness: 检查列是否完整（非空）。
Uniqueness: 确保列值唯一。
Domain Constraints: 检查数据是否符合特定域，如数值范围、正则表达式匹配等。
Size Constraints: 检查数据集大小是否在预期范围内。
Dependency Checks: 验证列间的关系，如引用完整性。

2. 声明式API

Deequ采用Scala的声明式API来定义数据质量规则，使得规则定义变得直观且易于维护。

第三部分：实战操作指南

1. 初始化Deequ

在SparkSession中初始化Deequ：

import com.amazon.deequ.analyzers._
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Deequ Data Quality")
    .getOrCreate()

import spark.implicits._

val analyzerContext = new AnalyzerContext(spark)

Scala1import com.amazon.deequ.analyzers._
2import org.apache.spark.sql.SparkSession
3
4val spark = SparkSession.builder()
5    .appName("Deequ Data Quality")
6    .getOrCreate()
7
8import spark.implicits._
9
10val analyzerContext = new AnalyzerContext(spark)

2. 定义数据质量检查

定义一套数据质量规则，例如检查某列是否非空且值唯一：

val checks = Seq(
  Completeness("column_name").isComplete, // 检查column_name列是否完整
  Uniqueness("unique_column").isUnique // 检查unique_column列是否唯一
)

Scala1val checks = Seq(
2  Completeness("column_name").isComplete, // 检查column_name列是否完整
3  Uniqueness("unique_column").isUnique // 检查unique_column列是否唯一
4)

3. 执行数据质量检查

应用定义好的规则到数据集上：

val dataset = spark.read.parquet("path/to/your/dataset")

val result = VerificationSuite()
    .onData(dataset)
    .addChecks(checks)
    .run()

Scala1val dataset = spark.read.parquet("path/to/your/dataset")
2
3val result = VerificationSuite()
4    .onData(dataset)
5    .addChecks(checks)
6    .run()

4. 分析结果与报告

检查结果包含了每个规则的通过与否及具体详情，可以通过以下方式查看：

result.checkResults.foreach { case (check, checkResult) =>
  println(s"${check.description} --> ${checkResult.status}")
}

Scala1result.checkResults.foreach { case (check, checkResult) =>
2  println(s"${check.description} --> ${checkResult.status}")
3}

Deequ还提供了生成HTML报告的功能，便于分享和存档：

result.writeReports("path/to/reports")

第四部分：高级用法与优化策略

1. 集成Hive

使用Spark的Hive支持读取表数据：
val hiveDataset = spark.sql("SELECT * FROM your_hive_table")

2. 自定义检查与约束

Deequ允许用户自定义数据质量检查，以满足特定需求。

3. 性能优化

分区处理：对于大型数据集，考虑按分区或子集处理数据。
资源调整：根据Spark集群资源状况合理分配内存和CPU资源。

作者 east

chatgpt 6月 18,2024

腾讯云 AI 代码助手保姆级使用教程

腾讯云 AI 代码助手是一款基于先进的代码大模型开发的智能编码辅助工具，它能够帮助开发者提高编码效率，实现技术沟通、代码补全、自动生成单元测试等功能。

基于腾讯混元代码模型：腾讯表示内部超过 50% 的研发在使用
支持多种语言：支持 Python, JavaScript / TypeScript, Java, C / C++, Go, C#, Rust, Swift, Lua, Kotlin, TSX / JSX, Vue, Proto, PHP 等语言 / 框架
支持主流 IDE：支持 VS Code 和 JetBrains 全家桶
提升研发效率：通过技术对话与代码补全，辅助生成业务代码、注释、单元测试等内容，提高开发效率
加速开发流程：辅助补全、BUG 诊断、生成测试，释放机械性工作，专注代码创作
体验开发无障碍：对话学习、快速理解、规范编写、缩短学习曲线, 开发少走弯路

支持的IDE

Visual Studio Code
JetBrains IDEs（如 IntelliJ IDEA、PyCharm 等）

下载与安装

从 Visual Studio Code 插件市场安装

打开 Visual Studio Code。
点击左侧导航栏上的扩展图标，或使用快捷键 Ctrl+Shift+X（在 macOS 上是 Cmd+Shift+X）。
在搜索框中输入“腾讯云 AI 代码助手”。
找到插件后，点击“Install”按钮进行安装。
安装完成后，重启 Visual Studio Code。

从 JetBrains IDEs 安装

打开 JetBrains IDE（例如 IntelliJ IDEA）。
转到 “File” > “Settings”（Windows/Linux）或 “IntelliJ IDEA” > “Preferences”（macOS）。
在设置窗口中，选择 “Plugins”。
点击 “Marketplace” 标签，搜索“腾讯云 AI 代码助手”。
找到插件后，点击 “Install” 按钮进行安装。
安装完成后，重启 IDE。

腾讯云AI代码助手需要登录，并在腾讯云安全实名认证才可以使用。

二、核心功能介绍及实战演示

1. 代码补全：加速编码流程

功能说明： 基于上下文理解，腾讯云AI代码助手能够自动推荐最可能的代码片段，包括但不限于方法调用、变量声明、循环结构等，显著减少键盘敲击次数。

实例演示：

假设我们正在编写一个Python程序，用于计算两个数的和：

def add_numbers(a, b):
    return a +

当键入到return a +时，腾讯云AI代码助手会立即提示补全为b，实现如下：

def add_numbers(a, b):
    return a + b

2. 优化代码：提升执行效率与可读性

功能说明： 该功能能够分析现有代码，提出重构建议，如循环优化、变量重命名、冗余代码删除等，确保代码既高效又易于维护。

实例演示：

原始代码存在循环内重复计算问题：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = 0
for num in numbers:
    sum += num * num
print(sum)

腾讯云AI代码助手建议优化为：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_sum = sum(x*x for x in numbers)
print(squared_sum)

通过列表推导式直接计算平方和，减少了计算步骤，提高了代码效率。

3. 补全注释：自动化文档生成

功能说明： 自动根据函数或模块的逻辑生成详细的注释说明，帮助团队成员理解代码逻辑，促进知识共享。

实例演示：

对于函数add_numbers，只需在函数定义下方添加注释起始符号"""，AI助手即能自动生成注释：

def add_numbers(a, b):
    """
    Calculate the sum of two numbers.

    Args:
        a (int): The first number.
        b (int): The second number.

    Returns:
        int: The sum of `a` and `b`.
    """
    return a + b

Python1def add_numbers(a, b):
2    """
3    Calculate the sum of two numbers.
4
5    Args:
6        a (int): The first number.
7        b (int): The second number.
8
9    Returns:
10        int: The sum of `a` and `b`.
11    """
12    return a + b

4. 解释代码：新手友好，快速上手

功能说明： 鼠标选择代码行上时，右键选择腾讯云AI助手的解释代码，就能提供当前行代码的功能解释，特别适合新人学习和理解代码逻辑。

5. 生成单元测试：自动化测试框架构建

功能说明： 根据现有代码结构，自动生成对应的单元测试案例，确保代码变更时功能的稳定性。

实例演示：

对于上面的add_numbers函数，AI助手能生成如下单元测试代码：

import unittest
from my_module import add_numbers

class TestAddNumbers(unittest.TestCase):
    def test_add_positive_numbers(self):
        self.assertEqual(add_numbers(2, 3), 5)

    def test_add_negative_numbers(self):
        self.assertEqual(add_numbers(-1, -1), -2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Python1import unittest
2from my_module import add_numbers
3
4class TestAddNumbers(unittest.TestCase):
5    def test_add_positive_numbers(self):
6        self.assertEqual(add_numbers(2, 3), 5)
7
8    def test_add_negative_numbers(self):
9        self.assertEqual(add_numbers(-1, -1), -2)
10
11if __name__ == '__main__':
12    unittest.main()

6. 定位代码缺陷：提前发现潜在错误

功能说明： 实时分析代码，标记潜在的语法错误、逻辑漏洞或不符合最佳实践的地方，防患于未然。

实例演示：

考虑下面的错误代码片段：

if x > y:
    result = divide(x, y)
else:
    print("y should be greater than x.")

Python1if x > y:
2    result = divide(x, y)
3else:
4    print("y should be greater than x.")

如果divide函数未定义，腾讯云AI代码助手将高亮显示divide(x, y)，并提示“未定义的名称‘divide’”。

作者 east