ncat，thinkphp30怎么調(diào)用控制器

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-08-16 15:04:42 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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(shuō)ncat

nmap一般在/usr/bin/nmap，查看有沒(méi)有這個(gè)文件。再說(shuō)了查看環(huán)境變量有沒(méi)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(lái)看才有用。一般修改.bash_profile需要logout后重新登錄才會(huì)起效，個(gè)人覺(jué)得你的系統(tǒng)應(yīng)該是沒(méi)有安裝這個(gè)工具，你需要yum install nmap....

搜一下：為什么安裝了jdk,在安裝netbeans的時(shí)候還說(shuō)沒(méi)有檢測(cè)到安裝環(huán)境

安裝了nmap為什么還說(shuō)ncat

3，鋁鎂合金的密度為什麼小

lamoncat說(shuō)錯(cuò)了,不會(huì)介于兩金屬之間.跟元素的原子結(jié)構(gòu)有關(guān) 一般來(lái)說(shuō),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(diǎn)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(diǎn)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(qiáng)度和硬度都比純鋁和純鎂大,主要用于火箭,飛機(jī),輪船等制造業(yè).

因?yàn)樵姵剡€有一個(gè)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(fù)極（鋁）：2al+4oh—6e=2alo2^- +2h2o

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

鋁鎂合金的密度為什麼小

4，如何獲取spark streaming監(jiān)控指標(biāo)

首先以一個(gè)簡(jiǎn)單的示例開(kāi)始：用Spark Streaming對(duì)從TCP連接中接收的文本進(jìn)行單詞計(jì)數(shù)。/** * 功能：用spark streaming實(shí)現(xiàn)的針對(duì)流式數(shù)據(jù)進(jìn)行單詞計(jì)數(shù)的程序。 * 該程序只是對(duì)數(shù)據(jù)流中的每一批數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)的計(jì)數(shù)，而沒(méi)有進(jìn)行增量計(jì)數(shù)。 * 環(huán)境：spark 1.6.1, scala 2.10.4 */// 引入相關(guān)類(lèi)庫(kù)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(diǎn)，其內(nèi)部維持了一個(gè)SparkContext的實(shí)例。 // 這里我們創(chuàng)建一個(gè)帶有兩個(gè)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(gè)Spark應(yīng)用中默認(rèn)只允許有一個(gè)SparkContext，默認(rèn)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(cuò)誤： // val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 創(chuàng)建一個(gè)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(duì)DStream進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最終得到計(jì)算結(jié)果 val res = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印該DStream中每個(gè)RDD中的前十個(gè)元素 res.print() // 執(zhí)行完上面代碼，Spark Streaming并沒(méi)有真正開(kāi)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(dāng)我們?cè)O(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(kāi)始真正地處理數(shù)據(jù)了。如下： ssc.start() // 開(kāi)始計(jì)算 ssc.awaitTermination() // 等待計(jì)算終止 }}為了測(cè)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(gè)改進(jìn)版的Netcat)。如下使用Netcat監(jiān)聽(tīng)指定本地端口：nc -lk 9999如果是使用Ncat，則對(duì)應(yīng)命令如下：ncat -lk 9999在IntelliJ IDEA或Eclipse中可以本地運(yùn)行測(cè)試上述Spark Streaming程序，該程序會(huì)連接到Netcat(或Ncat)監(jiān)聽(tīng)的端口，你可以在運(yùn)行Netcat(或Ncat)的終端中輸入東東并回車(chē)，然后就可以看到該Spark Streaming程序會(huì)馬上輸出處理結(jié)果，并且這個(gè)處理是不停的、流式的。注意：上述示例只是對(duì)數(shù)據(jù)流中的每一批數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)的計(jì)數(shù)，而沒(méi)有進(jìn)行增量計(jì)數(shù)。

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