配置jdk环境，本人写了两种方案进行配置，下载JDK都是免费的，JDK各个版本的下载地址为：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/本文以JDK8为例，操作系统以3A云服务器的CentOS7.9为例，CentOS7的所有系统都是相同的操作。方案一：JDK安装包RPM安装的方式可以安装指定的版本号

日常项目开发过程中，一般都有多套环境，比如开发、测试和生产。各个环境部署的代码版本不一致，手动一个个来部署效率低且容易出错。如果项目采用了敏捷开发方式，可能每天需要部署几十次。手动方式更加不可行，因此必须要把多环境的部署工作自动化。本文将介绍在笔者参与项目中实际推行的一种方案，供大家参考。整体方案整体方案(https://imghe

Go更好的开发环境VisualStudioCode一直以来Go的IDE并没有合适的选择.曾经试过liteide,但是不合口味,一直以来就用SublimeGosublimeGodef来作为环境,但是因为Sublime对显示的支持等因素.用起来不算很舒服.最近看到VisualStudio

一.前言：CentOS7.0虽然自带JDK1.7和1.8，运行“javaversion”命令也可以看到版本信息，但是jdk的安装环境不全，比如缺少tool.jar和dt.jar等，这就导致“javac”等这样的命令即便配置了环境变量也不能用，所以要重新安装jdk,并且配置环境变量，并解决“javac”命令不可用的问题。二.下载安装

因为我们在安装过程中选择了中文界面，Ubuntu会自动将安装后的系统语言配置为中文。但是，由于没有安装汉字系统，汉字是无法显示的，实际上有汉字的地方你看到的将是一堆方块或者乱码。为此，我们需要将系统的语言环境变量修改为英文。用locale命令可以查看当前环境的语言设置：$ localeLANGzh_CN.UTF8LAN

最近不是特别忙，空闲之余就开始倒腾Tomcat源码了，之前也陆陆续续看过一点，翻过《Howtomcatworks》这本书。这次想趁着有时间，系统性的好好分析下Tomcat的源码。分析源码的第一步自己是先搭建debug环境，我之前选择的是先下载Tomcat源码，然后通过Tomcat文档里面写的方法，使用ant构建，发现中间需要用很长的时间，中间经常提

安装AnacondaAnaconda是Python的一个科学计算发行版，内置了数百个Python经常会使用的库，也包括做机器学习或数据挖掘的库，如Scikitlearn、NumPy、SciPy和Pandas等，其中可能有一些是TensorFlow的依赖库。Anaconda提供了一个编译好的环境可以直接安装。Anaconda

一、搭建环境的前提条件环境：ubuntu16.04hadoop2.6.0jdk1.8.0\_161。这里的环境不一定需要和我一样，基本版本差不多都ok的，所需安装包和压缩包自行下载即可。因为这里是配置Hadoop的教程，配置Java以及安装VMwareTools就自行百度解决哈，这里就不写了（因为教程有点

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/15fa939c3feb4b12af585e401763aeb4.jpg)DevOps的目的是通过自动化手段提高软件部署的速度和频率，不断的给用户交付价值。之前在实施DevOps时，针对环境管理和发布部署这部分，估计是好多运维人员的恶梦。环境的无法弹性供给以及因环境配

Kafka在弹性、容错性以及高吞吐量方面有着很大的优势。想要达到生产环境最优，发挥这些特性，需要我们进行一系列的配置。Kafka提供了非常多的配置属性，对于初学者而言，很容易陷入困惑。其实，多数的配置已经满足了大部分的使用场景，本文分享总结了几个比较重要的配置参数，主要是针对producer端的配置，希望对你有所帮助。本文所讨论的配置文件包括：_√_