‘Cet article explore principalement les méthodes de migration et de sauvegarde de Docker, en particulier les différences entre les commandes docker save et docker export. La commande docker save est utilisée pour enregistrer toutes les couches d’une image Docker dans un fichier tar, en conservant toutes les informations de construction et l’historique des versions de l’image. La commande de lecture correspondante est docker load. D’autre part, la commande docker export est utilisée pour enregistrer l’état actuel d’un conteneur Docker en tant que système de fichiers aplati, sans inclure d’informations de construction ou de couches. La commande de lecture correspondante est docker import. Le fichier généré par docker export est généralement plus petit, ce qui le rend adapté à la publication d’applications, tandis que docker save est plus adapté lorsque des modifications et développements continus du contenu du conteneur sont nécessaires. L’article montre, à travers un test pratique, comment effectuer des modifications dans un conteneur, exporter le conteneur avec docker export, puis importer l’image avec docker import. Les résultats du test montrent que, bien que le conteneur importé soit différent de l’original, les modifications sont conservées. Pour un conteneur unique, cette méthode permet une importation et une exportation rapides, mais pour un groupe de conteneurs créé par docker compose, il est nécessaire d’utiliser les commandes docker save et docker load. En outre, l’article indique qu’en plus du transfert de conteneurs par fichiers, il est également possible de migrer des conteneurs via Docker Hub et Dockerfile.’

Après avoir installé un service MySQL sur ECS, l’accès distant est impossible malgré une configuration correcte du pare-feu et du groupe de sécurité. En utilisant l’outil nmap pour scanner les ports du serveur, il a été découvert que le port 3306 de MySQL était fermé, bien que d’autres ports comme 22 et 80 soient ouverts. Une vérification plus approfondie de l’utilisation des ports sur ECS a révélé que le service MySQL était lié à l’adresse de boucle locale 127.0.0.1, empêchant ainsi le service d’être accessible de l’extérieur. La solution consiste à modifier le fichier de configuration de MySQL pour changer l’adresse de liaison de 127.0.0.1 à 0.0.0.0, permettant ainsi au service MySQL d’écouter toutes les adresses IPv4 et de supporter l’accès distant. Il est important de ne pas simplement commenter l’adresse de liaison, car cela pourrait amener MySQL à n’écouter que les adresses IPv6 et non IPv4. Cette méthode a permis de résoudre avec succès le problème d’accès distant à MySQL. En résumé, de nombreux logiciels et cadres lient par défaut l’adresse à 127.0.0.1 et doivent être modifiés manuellement en 0.0.0.0 ou ::: pour supporter l’accès distant IPv4 ou IPv6.

Dans le traitement d’image, en particulier lors de l’utilisation d’OpenCV, extraire avec précision les couleurs dans l’espace colorimétrique HSV est une tâche courante. Cependant, lorsque plusieurs cibles de couleur sont présentes dans l’image, le travail d’extraction de couleur peut devenir complexe. Pour résoudre ce problème, cet article présente un petit outil permettant à l’utilisateur de définir les limites supérieures et inférieures des trois valeurs HSV en déplaçant des barres de défilement. Cet outil affiche en temps réel les résultats ajustés sur les couches de masque et de résultat, simplifiant grandement le processus d’extraction de couleur. L’utilisateur n’a qu’à déplacer simplement les barres de défilement pour localiser rapidement les plages HSV de plusieurs cibles, voire affiner jusqu’à une valeur précise. L’article fournit un exemple complet de code Python, montrant comment créer une fenêtre avec 6 barres de défilement à l’aide d’OpenCV, permettant à l’utilisateur d’ajuster les valeurs minimales et maximales de teinte, saturation et luminosité. Le code montre également comment lire une image, la convertir en espace colorimétrique HSV, et générer un masque basé sur la plage HSV définie, pour finalement appliquer le masque sur l’image originale afin d’afficher le résultat. De cette manière, l’utilisateur peut facilement extraire les zones de couleur souhaitées dans l’image.

Cet article de blog présente comment utiliser la syntaxe LaTeX et le moteur KaTeX pour rédiger et rendre des formules mathématiques. Tout d’abord, l’article montre comment écrire des lettres grecques et des formules fractionnées, et illustre par des exemples des modes d’expression mathématique tels que les matrices, les vecteurs, les accolades horizontales, les soulignements et chapeaux, les racines carrées, les fractions, les indices, la multiplication, les inégalités, la multiplication continue, etc. Ensuite, l’article explique en détail comment activer le support KaTeX dans le thème Hugo pour garantir le rendu automatique des formules mathématiques. Pour éviter que les caractères d’échappement dans les documents Markdown n’affectent le rendu des formules, l’article propose des méthodes de remplacement des caractères d’échappement, telles que remplacer _ par \_, etc. De plus, le blog présente les fonctionnalités de plugin de KaTeX, y compris Copy-tex et mhchem. Copy-tex permet de conserver le code source LaTeX lors de la copie de formules, tandis que mhchem est utilisé pour écrire des équations chimiques. Enfin, l’article présente également la syntaxe d’extension pour l’annotation phonétique ou les commentaires des caractères supportée par le thème FixIt, ainsi que la syntaxe d’extension Markdown pour les fractions. Grâce à ces contenus, les lecteurs peuvent mieux maîtriser les techniques d’écriture et de présentation des formules mathématiques.

Dans un cluster Hadoop composé de 3 datanodes, 1 namenode et 1 secondary namenode, bien que l’état vérifié par commande indique que tout est normal, les pages Web HDFS 50070 et le port de fichier 9000 ne sont pas accessibles. Après investigation, deux problèmes ont été identifiés : premièrement, le port 50070 n’est pas dans la liste des services car le port Web HDFS de la version 3.x de Hadoop a été modifié à 9870, il est donc nécessaire d’accéder au port 9870 pour voir l’interface Web UI. Deuxièmement, le port 9000 est lié à une IP interne, ce qui empêche l’accès. La solution consiste à modifier la valeur fs.defaultFS dans le fichier de configuration pour la définir sur hdfs://0.0.0.0:9000, afin d’assurer le bon fonctionnement du port 9000. Grâce à ces ajustements, les problèmes des pages Web et des ports de fichiers du cluster Hadoop ont été résolus, et le cluster a repris son fonctionnement normal.

Apache Flink est un puissant cadre de traitement de flux, capable de traiter des flux de données en temps réel. Lors du traitement de données en temps réel, le Watermark est un outil clé. C’est un type particulier de timestamp utilisé pour traiter les flux de données en temps d’événement afin de résoudre les problèmes d’événements désordonnés et de données retardées. Flink utilise le Watermark pour déterminer quand déclencher les opérations de fenêtre basées sur le temps d’événement. Pour répondre à des besoins métier spécifiques, il peut être nécessaire de personnaliser la logique de génération de Watermark. Dans Flink, vous pouvez personnaliser la génération de Watermark en implémentant l’interface WatermarkStrategy. La stratégie de Watermark personnalisée nécessite généralement de définir la stratégie de Watermark, d’implémenter TimestampAssigner et WatermarkGenerator, et d’appliquer cette stratégie lors de la création du flux de données. Cet article fournit un exemple montrant comment ajuster dynamiquement le Watermark en fonction de la fréquence des activités des utilisateurs pour mieux gérer les données retardées. En outre, il discute de la réécriture du Watermark pour un format de temps spécifique. Si l’information temporelle est une chaîne de caractères, elle peut d’abord être analysée en un objet de temps Java, puis utilisée dans la fonction assignTimestampsAndWatermarks. En personnalisant la stratégie de Watermark, vous pouvez traiter les flux de données en temps réel de manière plus flexible, améliorant ainsi la précision et l’efficacité du traitement des données. Une utilisation judicieuse de cette fonctionnalité peut améliorer la capacité de traitement des grandes données.