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Python code里用到 es.indices.get_alias(“*”)，这是老版本。 会遇到报错：TypeError: Positional arguments can’t be used with Elasticsearch API methods. Instead only use keyword arguments 新版本改成了 es.indices.get_alias(index=”*”) 就可以了。
登陆github后，点击右上角头像，下拉菜单选择Setting 左边菜单选择”SSH and GPG keys” 点击绿色按钮，”New SSH key” 在本机terminal生成ssh key 把public key添加到github上 在本机ssh-add <private key> 如果遇到“Could not open a connection to your authentication agent“可以运行 eval “$(ssh-agent -s)”
先建立一个namespace，就叫tidb 建立一个tidb的yaml文件，叫tidb.yaml 用kubernates启动tidb 查看状态可以用以下命令 安装mysql客户端，如果之前没有安装的话 连接tidb
把一个表的数据加到另一表 从timestamp里面提取Date 给一个表添加列 用with keyword执行一系列查询 用临时表 WITH…AS… 的表在query完成后就消失了，如果在当前session需要的临时表，可以用temp table。语法和普通表几乎一样，就是多了个TEMP关键词。 temp table和普通表的区别是，temp table只在当前session存在，session结束后就会自动清空。
1 用ssh-keygen生成一组public key和private key，比如mykey.pub和mykey 2 把public key copy上要登陆的服务器 3 如果key有pass phrase，可以用ssh-add 4 现在应该可以不用密码直接ssh登陆了 5 如果需要用特定key ssh的话，用 -i 选项 6 如果服务器用户名和当前机器用户名不一样，在hostname前加”username@” 7 怎样管理哪个网站用哪个key 管理网站对应的key，可以用~/.ssh/config，例子如下
新安装的Ubuntu 22.04 Desktop，不是自动就可以ssh上去的。打开ssh功能，需要以下这些步骤 这里的ssh不是ssh命令，而是ssh deamon，用来接受来自外界的ssh请求。安装好后，可以用systemd来控制ssh demon 查看ssh daemon状态 到这里应该就可以了。我自己实验不需要设置ufw防火墙。 参考 Enable SSH on Ubuntu 22.04 Jammy Jellyfish Linux
ssh scp GCS Command line GCP和s3cmd对应的命令 copy Listing objects in a bucket Creating a new bucket Setting ACLs (Access Control Lists) for an object Syncing a local directory to a bucket (uploading only changed files)
在Docker容器中部署Python应用程序时，你可能会遇到一个令人困扰的问题：日志输出有延迟，导致日志信息不是实时显示的。这种情况下，你无法立即查看应用程序的运行状态，也不方便调试问题。然而，幸运的是，我们有一个简单的方法可以解决这个问题。 问题原因： 默认情况下，Python的标准输出和标准错误输出会被缓冲，而不是实时输出到终端或日志文件中。这就导致了在Docker容器中运行Python应用程序时，日志信息会积累一段时间后才一次性输出，造成延迟显示的现象。 解决方法： 要解决这个问题，我们只需在运行Python脚本时，在Python解释器命令中加入-u选项即可。这个选项的作用是取消缓冲，使得日志信息能够实时输出，而不需要等待缓冲区填满或应用程序结束。 使用示例： 假设我们有一个名为app.py的Python脚本，内容如下： 在Docker容器中运行这个脚本时，我们可以这样做： 解释： 在上述命令中，我们使用了Python 3的官方镜像，并在容器中运行了app.py脚本。通过加入-u选项，我们解决了日志延迟显示的问题，现在日志信息将会实时显示在终端中。 结语： 通过在运行Python脚本时加入-u选项，我们能够简单高效地解决Docker容器中Python日志延迟显示的问题。这个小技巧让我们更轻松地监控和调试Python应用程序，提高了开发和运维的便利性。希望这个方法对你在Docker容器中部署Python应用程序时有所帮助！