Publish: December 11, 2020
Category: 运维
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本文主要分享一个小技巧，如果你的环境中只有一个php版本，又想部署一个新的版本，但是又不想太繁杂，可以使用本文提供的一个简单方法。使用docker创建多PHP环境。
现有的物理环境版本如下，使用 php -v查看当前版本。
php -v
PHP 5.6.31 (cli) (built: Sep 6 2017 16:12:32)
Copyright (c) 1997-2016 The PHP Group
Zend Engine v2.6.0, Copyright (c) 1998-2016 Zend Technologies
with Zend Guard Loader v3.3, Copyright (c) 1998-2014, by Zend Technologies
例子中我的PHP版本是5.6，整个基础软件环境使用的是LNMP架构，想提供一个新的PHP版本。这里采用的docker最基本的方式。
手动安装方式：
#手动方式运行php docker容器
docker run -idt --name=php7.2 \
--restart=always \
-p 9001:9000 \
-v /home/wwwroot/xxxx:/var/www/html \
-v /opt/server/php:/usr/local/etc/php php:7.2-fpm \
--link mysql8:docker_mysql8 \
/bin/bash \
#手动方式运行mysql docker容器
docker run -idt --name=mysql8\
--restart=always \
-p 3307:3306 \
-v /server/mysql:/var/lib/mysql \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-e "MYSQL_ROOT_PASSWORD=xxxx" \
mysql:8.0
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Publish: December 10, 2020
Category: 运维
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本文主要介绍怎样安装和配置scrapyd以及使用scrapyd部署和运行scrapy爬虫。
安装
scrapyd依赖一下库
Python 2.7 以及更高版本
Twisted 8.0 以及更高版本
Scrapy 1.0 以及更高版本
six
如何安装Scrapyd取决于您使用的平台。一般的方法是从PyPI安装它：
#使用pip
pip install scrapyd
#使用conda
conda install -n py37 scrapyd
默认情况下scrapyd的配置文件在各个平台的安装位置如下，ubuntu下新版本安装后不再生成配置文件需要自行创建。
/etc/scrapyd/scrapyd.conf (Unix)
c:\scrapyd\scrapyd.conf (Windows)
/etc/scrapyd/conf.d/* (in alphabetical order, Unix)
scrapyd.conf
~/.scrapyd.conf (users home directory)
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Publish: December 9, 2020
Category: 小技巧
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方式一：手动安装conda找打不的包
conda多个channel中都找不到dbutils则需要手动来安装。
conda install -c cefca -n py37 dbutils
#如果没有找到，需要手动安装
cd third_lib/DBUtils-2.0
python setup.py install
找到dbutils的pip仓 DBUtils · PyPI 下载源码。找个setup.py存放目录，解压之后在conda的激活环境中执行
python setup.py install
执行conda list 可以查看是否安装成功
方式二：使用pip安装conda中找不到的包
直接使用pip来安装，本身两者是不冲突的，直接执行
pip install dbuitls
Publish: December 8, 2020
Category: 数据分析
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conda安装：
首先是安装conda，anaconda是一个全的，Miniconda只包含python和conda，在下面的链接中找到对应的linux发行版的下载链接。
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
然后执行
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
其中会让你阅读license和配置安装路径，默认是PREFIX=/root/anaconda3。之后等待一段时间以后就是
conda基本使用：
创建一个python3.9的环境
# 创建一个名为python39的环境，指定Python版本是3.9（不用管是3.9.x，conda会为我们自动寻找3.9.x中的最新版本
# 如果提示 `-bash: conda: command not found` 刷新下当前环境执行如下命令 `source /root/.bashrc`
conda create --name py39 python=3.9
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Publish: December 1, 2020
Category: 编程,运维
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influxdb1.x版本中支持的CQs（连续查询）在influxdb2.x中被task取代，全新定义了一套新的规则，我们暂且称之为任务规则。
如果你是从1.x版本中迁移数据，可以直接将1.x中的CQs直接转换成task来执行比如我之前的一段CQs：
create continuous query flow_rx_cq on multiwan
begin
select sum(value)
into "multiwan_inf"."autogen"."flow_rx_cq_result"
from multiwan_raw_rx
group by time(30m), flashid,imei,imsi,iccid
end
转换之后对应的是
from(bucket: "multiwan/")
|> range(start: -3d)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "multiwan_raw_rx")
|> filter(fn: (r) => r._field == "value")
|> aggregateWindow(every: 1m, fn: sum)
|> set(key: "_measurement", as: "flow_rx_cq_result")
|> to(
org: "example-org",
bucket: "multiwan/flow_rx_cq"
)
上面的命令是如下意思：
在multiwan的bucket中，创建一个连续查询结果存放在multiwan_rx_cq_result中，数据来源是multiwan_raw_rx 每一分钟执行一次计算value字段的累计结果值。
在命令行中执行
使用raw Flux创建一个任务
influx task create --org my-org - # <return> to open stdin pipe
options task = {
name: "flow_rx_task_result",
every: 6
}
# <ctrl-d> to close the pipe and submit the command 按ctrl+d 关闭管道并提交
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