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1，thinkphp30怎么調(diào)用控制器

tpl中是否有code文件夾，code中是否有index.html文件，index.html是否utf-8編碼？

thinkphp30怎么調(diào)用控制器

2，安裝了nmap為什么還說ncat

nmap一般在/usr/bin/nmap，查看有沒有這個文件。再說了查看環(huán)境變量有沒有設(shè)置成功只需要輸入echo $PATH,把這條命令輸出結(jié)果拿出來看才有用。一般修改.bash_profile需要logout后重新登錄才會起效，個人覺得你的系統(tǒng)應(yīng)該是沒有安裝這個工具，你需要yum install nmap....

搜一下：為什么安裝了jdk,在安裝netbeans的時候還說沒有檢測到安裝環(huán)境

安裝了nmap為什么還說ncat

3，鋁鎂合金的密度為什麼小

lamoncat說錯了,不會介于兩金屬之間.跟元素的原子結(jié)構(gòu)有關(guān) 一般來說,合金的物理性質(zhì)(包括你所提到的密度以及硬度等)、化學(xué)性質(zhì)(熔點等)都與它的組成元素不同.例如,硬度比它的各成分金屬大,多數(shù)合金的熔點一般也比它的各成分金屬低.這與合金的特性有關(guān). 鎂鋁合金中含有10%~30%的鎂,主要性質(zhì)是強度和硬度都比純鋁和純鎂大,主要用于火箭,飛機,輪船等制造業(yè).

因為原電池還有一個條件就是要總反應(yīng)能夠發(fā)生,此條件下鎂與naoh溶液不反應(yīng),鋁與naoh溶液反應(yīng),總反應(yīng)為2al +2naoh +2h2o=2naalo2 +3h2↑,所以電極反應(yīng)為正極（鎂）：6h-2o+6e=3h2+6oh-。負極（鋁）：2al+4oh—6e=2alo2^- +2h2o

上邊那個同志的解釋欠妥。這個要看看這些金屬原子的排列了，建議看一些金屬材料的書。

鋁鎂合金的密度為什麼小

4，如何獲取spark streaming監(jiān)控指標

首先以一個簡單的示例開始：用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數(shù)。/** * 功能：用spark streaming實現(xiàn)的針對流式數(shù)據(jù)進行單詞計數(shù)的程序。 * 該程序只是對數(shù)據(jù)流中的每一批數(shù)據(jù)進行單獨的計數(shù)，而沒有進行增量計數(shù)。 * 環(huán)境：spark 1.6.1, scala 2.10.4 */// 引入相關(guān)類庫import org.apache.spark._import org.apache.spark.streaming._object NetworkWordCount def main(args: Array[String]) // Spark Streaming程序以StreamingContext為起點，其內(nèi)部維持了一個SparkContext的實例。 // 這里我們創(chuàng)建一個帶有兩個本地線程的StreamingContext，并設(shè)置批處理間隔為1秒。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 在一個Spark應(yīng)用中默認只允許有一個SparkContext，默認地spark-shell已經(jīng)為我們創(chuàng)建好了 // SparkContext，名為sc。因此在spark-shell中應(yīng)該以下述方式創(chuàng)建StreamingContext，以 // 避免創(chuàng)建再次創(chuàng)建SparkContext而引起錯誤： // val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 創(chuàng)建一個從TCP連接獲取流數(shù)據(jù)的DStream，其每條記錄是一行文本 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 對DStream進行轉(zhuǎn)換，最終得到計算結(jié)果 val res = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印該DStream中每個RDD中的前十個元素 res.print() // 執(zhí)行完上面代碼，Spark Streaming并沒有真正開始處理數(shù)據(jù)，而只是記錄需在數(shù)據(jù)上執(zhí)行的操作。 // 當我們設(shè)置好所有需要在數(shù)據(jù)上執(zhí)行的操作以后，我們就可以開始真正地處理數(shù)據(jù)了。如下： ssc.start() // 開始計算 ssc.awaitTermination() // 等待計算終止 }}為了測試程序，我們得有TCP數(shù)據(jù)源作為輸入，這可以使用Netcat(一般linux系統(tǒng)中都有，如果是windows系統(tǒng)，則推薦你使用 Ncat ，Ncat是一個改進版的Netcat)。如下使用Netcat監(jiān)聽指定本地端口：nc -lk 9999如果是使用Ncat，則對應(yīng)命令如下：ncat -lk 9999在IntelliJ IDEA或Eclipse中可以本地運行測試上述Spark Streaming程序，該程序會連接到Netcat(或Ncat)監(jiān)聽的端口，你可以在運行Netcat(或Ncat)的終端中輸入東東并回車，然后就可以看到該Spark Streaming程序會馬上輸出處理結(jié)果，并且這個處理是不停的、流式的。注意：上述示例只是對數(shù)據(jù)流中的每一批數(shù)據(jù)進行單獨的計數(shù)，而沒有進行增量計數(shù)。

scala版本 package org.apache.spark.examples.streaming import org.apache.spark.sparkconf import org.apache.spark.streaming.{seconds, streaming...