使用createrepo自定义yum源自制yum源有时也很有必要的，比如为了自定义自己的软件，为了安全，或者为了高大上！下面是基本思路，后面附有实验步骤，其核心是你选择的rpm的用途和质量1，准备所有必需rpm包，上传到yum服务器/var/www/html/cdn/x86_64目录下2，使用createrepo创建自己的yum源yum -y install createrepocreaterep
原创
2014-08-23 15:51:16
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将自定义的rpm包加入私有yum源，步骤如下：1、查看当前repodata位置yum源最主要的就是找到repodata目录下的repomd.xml，从此处获得相关的依赖关系在我的系统中，切换到存放自定义rpm包的目录：[root@evun-yum-60 ~]# cd /data/yum_repo/evunrpms/
[root@evun-yum-60 evu
原创
2016-12-15 14:17:44
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由于Centos官方的yum安装源连接速度比较慢，影响软件安装速度，所以一般装完新系统以后会用国内的安装源替代原本的官方yum源。操作步骤如下：#cd/etc/yum.reps.d/#rm-f*#wgethttp://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo（下载163的yum源）#yumcleanall（清除缓存）#yumlistall（查看yum安
原创
2019-02-20 14:09:58
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新建自定义yum源[test]# yum仓库名称name=test# 源挂载的路径,注意本地是file:///(三斜杠) http:// ftp://baseurl=file:///media/cdrom# 1启用yum仓库,0不启用enabled=1# 0不器用自检,1启用自检gpgcheck=0
原创
2021-10-08 11:35:35
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基础镜像信息，维护者信息，镜像操作指令和容器启动时执行命令INSTRUCTION arguments包括FROM MAINTAINER RUN等 1、FROM 指定所创建镜像的基础镜像，如果本地不存在默认去docker hub上下载 格式FROM或者FROM: 任何dockerfile第一提哦啊指令必须为FROM。可同时使用多个FROM（每个镜像一次）创建多个镜像2、MAINTAINER
使用 Python 神奇方法的优势之一就是它提供了一种简单的方式能让对象的行为像内建类型。这意味着你可以避免用丑陋，反直觉和非标准方法执行基本运算。在某些语言中，通常会这样做： if instance.equals(other_instance):
# do something 你也应该在 Python 确实会这样做，但同时它会增加用户的疑惑以及不必要的冗长。不同的库可能会对相同的运算
自定义rpm包 自定义yum源mkdir /salt rpm包放入cd /saltcreaterepo . (当前目录) ---------- 创建索引vim /etc/yum.repos.d/salt.repo[salt]
name=salt
baseurl=file:///salt
enabled=1
gpgcheck=0yum clean
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2017-10-29 09:53:52
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本文记录创建自定义yum仓库，目的为方便安装定制的rpm包及开源组件版本统一。一、Build Local Repository1、搭建web服务，自己定制的rpm包tengine，所以安装起来就很简单了。#cd /home/master/software#rpm -ivh rpm -ivh tengine-2.1.0-0.el6.x86_64.rpm#vi /opt/config/tengine/
原创
2015-06-09 15:19:52
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自定义yum软件仓库
原创
2018-06-28 13:16:05
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本地yum仓库createrepo
原创
2023-03-07 18:49:55
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目录0. 相关文章链接1. 基于集合的Source2. 基于文件的Source3. 基于Socket的Source4. 自定义Source之随机生成数据5. 自定义Source之MySQL6. 自定义Source源之Scala代码（温度传感器源）0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 基于集合的Source使用范围： &nbs
工具使用光盘源安装createrepo命令命令确定是否含有以下命令，没有的话，需要安装云源移走光盘源，将云源移动回来（没有云源，使用wget命令下载云源，然后将其移动到/etc/yum.repos.d下，并挂载光盘）（云yum：wget http://files.tttidc.com/centos6/epel-6.repo）Yum仓库配置文件[root@client yum.repos.d]# v
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2023-08-16 16:39:49
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[root@yyjk ansible]# cat iventory.py #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import cx_Oraclefrom ppr...
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2017-10-23 19:36:00
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spark sql 1.5.0 也支持 Spark(Hive) SQL中UDF的使用 相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析，使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量，而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具，当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时，Hive SQL或
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2023-09-05 20:42:37
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文章目录Flink的DataStream API(基础篇)Source源算子从集合中读取数据从文件中读取数据从Scoket中读取数据从Kafka中读取数据自定义Source Flink的DataStream API(基础篇)Flink程序主要是分为 Source -> Transform -> Sink 本篇文章主要介绍的是Flink的源算子Source源算子POJO类的定义：POJ
自定义yum仓库案例4：自定义yum软件仓库4.1问题本例要求在CentOS真机上利用RHEL7的光盘镜像文件准备一个软件仓库目录，完成下列任务：创建目录/var/www/html/rh7dvd挂载rhel-server-7.2-x86_64-dvd.iso到上述目录另外，利用收集的一些第三方RPM软件包文件，配置为可发布的yum仓库目录，相关任务如下：挂载RHEL7光盘
目录一.UDF(一进一出)二.UDAF(多近一出)spark2.X 实现方式案例①继承UserDefinedAggregateFunction，实现其中的方法②创建函数对象，注册函数，在sql中使用spark3.X实现方式案例①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT]，声明泛型，实现其中的方法②创建函数对象，注册函数，在sql中使用一.UDF(一进一出)步骤① 注册UDF函数，可以
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2023-06-19 05:53:34
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【源码解读】Flink-Kafka连接器自定义序列器和分区器开篇导语序列化器分区器Flink中的Kafka序列化器源码解读自定义序列化器示例Flink中的Kafka分区器源码解读自定义分区器示例结束语 开篇导语Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。对于
列 减枝 + 谓词下推自定义sparkSQL数据源的过程中，需要对sparkSQL表的schema和Hbase表的schema进行整合；对于spark来说，要想自定义数据源，你可以实现这3个接口：BaseRelation 代表了一个抽象的数据源。该数据源由一行行有着已知schema的数据组成（关系表）。 TableScan 用于扫描整张表，将数据返回成RDD[Row]。 RelationProvi
看到一则使用CollectionBase为父类创建自定义数据源的例子:using System;namespace 自定义数据源{ /// <summary> /// 自定义数据源 /// </summary> public class cusdatasource : System.Collections.Collection
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2022-12-22 11:19:13
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