環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校
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摘錄自2020年8月4日自由時報報導
中日韓3國今年受梅雨季暴雨影響,接連發生重大災情,南韓媒體引述專家說法稱,今年梅雨季的強降雨災情與全球暖化下的北極異常高溫有關。
根據《韓聯社》報導,今年梅雨季比起往年為長,中國華中地區、長江流域爆發劇烈洪災,日本九州暴雨重災,南韓強降雨亦造成死亡災情,其根本原因就是全球持續暖化。
《韓聯社》引述專家所言指出,在全球暖化下,北極氣溫大幅升高導致積雪及冰層融化,暴露出的黃褐色地表加劇從陽光吸取熱能,讓當地空氣溫度飆升。在暖空氣影響下,原本從東向西流動的冷空氣轉而朝南北方向作用,進而移動至中日韓等國。
南韓氣象廳則認為,今年梅雨季偏長因素雖不能僅歸因在全球暖化,但確實是氣候變化造成。
氣候變遷
土地利用
國際新聞
中國
日本
韓國
北極
極端高溫
全球暖化
災害
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摘錄自2020年8月3日公視報導
有一群日本高中生研發出可以自動分解,而且魚類不小心吃下去,也會吐掉的塑膠袋;預計再過一兩年,就能夠上市使用。
神奈川縣川崎市的「洗足學園高中」,有學生團體突發奇想,決定研發能在大自然中自行分解,卻又不會被魚類跟海龜吞食的塑膠袋,於是用「苯甲地那銨」進行實驗。
在大學跟贊助企業的協助下,學生團隊實驗製作出含有2%到20%「苯甲地那銨」的可自動分解塑膠袋。實驗後發現,只要有「苯甲地那銨」4%含量,就會讓魚類在吃進塑膠時,因為苦味而吐出。
目前這款塑膠袋,以能在海洋分解的材質製造,只要進入海洋,到完全自然分解,只需要1到2年時間。目前學生團隊,還在研究新成分,期盼降低製造費用,以便廣為商家使用。另外也將持續改善,塑膠袋完全分解前,苦味可能已經消失的缺點,進行修正。
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摘錄自2020年8月3日公視報導
美國南加州、洛杉磯東邊櫻桃谷的森林大火,上星期五在聖伯蒂納市附近爆發後持續延燒,四天過去消防員只控制住12%的火勢,在風勢助長下,延燒面積已來到80平方公里,相當於燒掉307座大安森林公園。加州動員超過1300名消防員,從地面跟空中兵分兩路打火,當地至少2600戶住家,將近7800位居民緊急撤離,所幸目前還沒傳出人員傷亡。
由於當地氣候相當炎熱乾燥,最高溫可能達到攝氏41度,預料火勢還將持續擴大,至於起火原因已展開調查,不排除人為刻意縱火。
至於南美洲巴西境內,全球最大的熱帶濕地系統,潘特納爾濕地,今年7月份有將近1700個地點發生大火,創歷史新高,也是去年同期的三倍。
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摘錄自2020年8月3日公視報導
世界自然基金會最新的研究指出,有將近30億隻澳洲動物在先前的森林大火中喪命或是逃離家園,是原先估計的三倍。而為了拯救無尾熊,保育人員利用「紅外線無人機」,來進行追蹤。
不只是棲息地遭到破壞,無尾熊還得面臨汽車路殺、野狗攻擊、披衣菌感染等疾病,還有氣候變遷的威脅。國際自然保育聯盟IUCN已將無尾熊列入「易危物種」,澳洲6月一份國會調查報告指出,生長在澳洲東岸的無尾熊,恐怕到了2050年就會滅絕,而2019-2020年發生的澳洲野火加速了它的進程。
世界自然基金會WWF也認同,利用紅外線無人機追蹤無尾熊是一大突破。之後隨著技術提升、成本下降,將漸漸可以不分晝夜追蹤出無尾熊的蹤跡。
WWF委託澳洲數間大學的科學家研究,7月28日發佈的報告指出,2019到2020年的野火,不但是現代史上最慘烈的野火災難之一,更導致近30億隻動物死亡或是流離失所,是先前預估的三倍。其中包含1.43億隻哺乳類、24.6億隻爬蟲類、1.8億隻鳥類,以及5100萬隻蛙類。
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摘錄自2020年8月3日台灣醒報報導
亞馬遜大火燒不停,7月野火頻率增3成。根據巴西政府公布最新數字發現,今年7月當地亞馬遜地區發生森林大火次數增加將近3成。對此,專家認為預估今年9月將來到新高紀錄,從中也顯示巴西政府減少森林野火的努力效率並不佳。
據《BBC》報導,從巴西國家太空研究院編撰後的衛星照片可發現,7月發生森林大火次數為6,803起,相較去年同期增加28%。據《Fire Engineering》報導,巴西國家太空研究院也表示,今年7月觀察到6,803起亞馬遜雨林大火,去年則為5,318起。環保人士對此表達關切,因為8月通常是森林大火季節的開始,按照今年結果來看,去年超過3萬起大火的慘況今年恐怕又會重蹈覆轍。雖然波索納洛已在5月下令,要求軍方協助亞馬遜的環保活動,但專家表示,從這次結果來看,政府反應不僅沒有效率,而且今年乾季將比去年更容易出現火災。
聖保羅州立大學研究人員諾布雷表示,相較前幾年,毀林指數在7月之前依舊維持在高檔。他指出,「從截至7月的數據來看,我們可以斷言,政府減少大火與毀林的效率仍低。」德國前瞻永續研究院研究人員里特爾也認為,「從趨勢來看,今年會比2019年更乾燥,讓森林大火更容易蔓延開來。」
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摘錄自2020年8月4日中央社報導
美國農業部(USDA)動植物健康檢查局副局長艾爾西(Osama El-Lissy)表示,截至7月29日止,已鑑定出芥菜、高麗菜、牽牛花、薄荷、鼠尾草、迷迭香、薰衣草等植物種子,另有木棉花、玫瑰種子。目前鑑定出的品種雖屬無害,但植物專家警告,外來種子有可能損害農作物。
美國哥倫比亞廣播公司新聞網(CBS News)報導,全美50州都有民眾通報收到可疑種子包裹。美國農業部已提醒民眾收到後千萬不要栽種,應立刻向當地的農政單位通報。德州農業廳長米勒(Sid Miller)呼籲民眾保持警覺,「那可能是細菌,也可能是病毒或某個外來種植物」。
維吉尼亞州的農業官員警告:「外來物種會造成環境浩劫,取代或破壞原生植物及昆蟲,嚴重損害農作物。降低外來物種入侵並大量繁殖的風險並減少相關管控成本,最有效的方法就是採取措施、預防入侵物種的引入。」
愛荷華州農業暨土地管理廳的種子檢驗官員普魯伊斯納(Robin Pruisner)表示,有通報指出種子上可能含有殺蟲或除黴劑,對農作物危害甚大。
生物多樣性
國際新聞
美國
種子
外來物種
入侵植物
外來種植物
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通過收集自動售貨機系統的銷售數據,EI數據分析售貨銷量狀況。
該場景主要描述的是設備可以通過MQTT協議與物聯網平台進行交互,應用側可以到物聯網平台訂閱設備側變化的通知,用戶可以在控制台或通過應用側接口創建數據轉發規則,把設備上報的屬性轉發給其他華為雲服務。
核心知識點:產品模型、編輯碼插件、訂閱推送、屬性上報、MQTT協議、數據轉發規則。
流程解釋:
1、創建自動售貨機產品:物聯網平台以產品為粒度管理批量設備。用戶可以通過平台提供的API接口或控制台創建產品。
2、上傳產品模型:產品模型是定義一種設備的基本屬性和命令。產品模型可以通過控制台,也可以導入公共產品庫的模型。該場景沒有編解碼插件,是因為設備是基於安卓操作系統開發的,能夠通過MQTT協議與平台進行交互。
3、批量註冊自動售貨機設備:平台提供了應用側API接口可以註冊設備,也可以通過控制台批量註冊。註冊設備時獲取的設備ID,是設備側與平台交互的唯一標識。
4、創建自動售貨機設備狀態變化的訂閱:售貨管理系統可以在平台創建設備變化的通知訂閱,需要把callback url即應用回調地址傳給平台,平台後續會推送通知到該url。
5、設備建鏈:MQTT設備是指通過MQTT協議,不論是集成了華為IoT Device SDK,還是原生MQTT協議接入,只要是json數據格式傳輸給平台,平台就無需使用編解碼插件。如果是二進制上傳,則需要先做編解碼插件的開發。MQTT是長連接,需要先建鏈才能進行數據傳輸,可以通過安全加密方式8883端口接入(推薦),也可以通過非安全加密方式1883端口接入。
6、推送自動售貨機設備激活通知:平台會根據之前應用訂閱的回調地址,把自動售貨機設備上線的通知類型通過HTTP/HTTPS推送回去。
7、創建數據轉發規則:售貨管理系統可以通過API接口創建規則,也可以通過控制台創建,指定過濾指定的屬性,給指定的通道轉發數據。
8、開通DIS通道/MRS服務:華為公有雲上有豐富的SaaS服務和PaaS服務,供您結合自己的業務需要進行組合使用。DIS服務提供高效採集、傳輸、分發能力,支持多種IoT協議,可以開通該服務,通過IoTDA規則引擎,把自動售貨機設備的數據轉發給DIS,然後再利用諸如MRS服務,實現自動售貨銷量狀況數據分析。
9、自動售貨機屬性上報:設備側可以通過SDK或MQTT原生協議接入平台,屬性上報銷售信息。這裏值得注意的是,設備側上報的數據,是通過屬性上報,與消息上報最大的區別在於是否經過產品模型。屬性上報的內容與格式都要跟產品模型定義保持一致。具體概念介紹可以參閱“物模型”。
10、按規則數據轉發:平台收到設備上報的屬性后,規則引擎會進行過濾(不論屬性還是消息,平台都會做規則過濾),把設定好的屬性值轉發到指定的DIS通道,然後再通過DIS的接口,由MRS去消費DIS的數據,實現對銷量的分析。
物聯網解決方案中,作為數據主體的“物”可能數量會非常大,產生的數據已經無法通過傳統的數據處理服務進行處理。如何分析與利用這龐大的物聯網設備數據對物聯網企業來說又是一個新的挑戰。
華為雲物聯網平台提供規則引擎能力,支持將數據上報的數據轉發至華為雲其他雲服務,可實現將海量數據通過數據接入服務(DIS)轉發至MapReduce服務(MRS),對數據進行處理后再由數據可視化服務(DLV)讀取數據呈現為可視化報表,實現數據的一站式採集、處理和分析。
在本示例中,我們實現下述場景:
自動售貨機每次銷售商品後上報銷售商品種類、數量、時間和所屬區域到物聯網平台,物聯網平台將數據通過數據接入服務轉發至MapReduce服務,MapReduce服務處理數據並寫為統計文件,數據可視化服務從統計文件讀取數據展現為四個維度的銷售報表。
創建集群,用於存儲和處理DIS轉儲的數據。
登錄華為雲官方網站,訪問MapReduce服務。
單擊“立即購買”,創建集群,以下配置僅為樣例。
注:下圖以新版自定義購買界面為例,需要在“購買集群”界面點擊右上角的“點擊體驗新版”,然後選擇“自定義購買”。
參數名稱 |
說明 |
---|---|
軟件配置 |
|
當前區域 |
保持默認。 |
集群名稱 |
自定義或保持默認。 |
集群版本 |
保持默認。 |
集群類型 |
分析集群。組件勾選Spark,系統會自動勾選Hive和Tez。“Hive使用外部數據源存儲元數據”保持關閉。 |
Kerberos認證 |
關閉。 |
用戶名 |
固定為“admin”不可修改。 |
密碼 |
自定義。 |
確認密碼 |
|
硬件配置 |
|
計費模式 |
按實際使用需求選擇,本示例中選擇“按需計費”。 |
網絡配置 |
全部保持默認。 |
實例 |
為節省實驗費用,可修改分析Core的實例數量為1,其餘保持默認值。密碼自定義。 |
高級配置均保持默認。 |
3.集群創建成功后,等待15到30分鐘,集群狀態變更為“運行中”則表示創建成功。
登錄華為雲官方網站,訪問對象存儲服務。
單擊“管理控制台”進入對象存儲服務管理控制台。
單擊頁面右上角的“創建桶”,根據需求選擇桶規格后,單擊“立即創建”。
創建通道並配置轉儲任務,實現將設備管理服務傳入DIS的數據轉發至MRS。
登錄華為雲官方網站,訪問數據接入服務。
單擊“立即購買”,購買接入通道,以下配置僅為樣例。
參數名稱 |
說明 |
---|---|
區域 |
保持默認。 |
通道名稱 |
自定義或保持默認。 |
通道類型 |
保持默認值“普通”。 |
分區數量 |
按需填寫。 |
生命周期 |
|
源數據類型 |
選擇“JSON”。 |
自動擴縮容 |
保持關閉。 |
Schema開關 |
|
高級配置 |
保持默認。 |
3.通道購買成功后,進入DIS控制台“接入管理 > 通道管理”頁面。
4.單擊需要查看的通道名稱,進入所選通道的管理頁面,選擇“轉儲管理”頁簽。
5.單擊“添加轉儲任務”按鈕。
6.在彈出的“添加轉儲任務”頁面配置轉儲相關配置項。
參數名稱 |
說明 |
---|---|
源數據類型 |
默認為通道源數據類型 |
轉儲服務類型 |
選擇“MRS”。 |
任務名稱 |
自定義,如“iot_to_mrs”。 |
轉儲文件格式 |
選擇“Text”。 |
MRS集群 |
選擇已創建成功的MRS集群。 |
HDFS路徑 |
選擇轉儲文件要存儲的路徑,建議選擇“/user”。 |
轉儲文件目錄 |
自定義轉儲文件存放的文件夾名稱,本示例中為“temp”。 |
偏移量 |
選擇“最新”。 |
數據轉儲周期 |
本示例中修改為“60”。 |
數據臨時桶 |
選擇已創建的OBS桶。 |
數據臨時目錄 |
自定義,本示例中為“temp”。 |
7.單擊“立即創建”。
在設備接入服務中創建產品模型、註冊設備並設置數據轉發規則,實現當設備上報數據時將數據轉發至DIS。
登錄華為雲官方網站,訪問設備接入服務。
單擊“立即使用”進入設備接入控制台。
單擊“規則 > 創建規則 > 數據轉發”,首次創建對接到DIS服務的規則時,平台會根據對接的雲服務和區域彈出對應的雲服務訪問授權窗口。
4.單擊左側導航欄的“產品”,單擊右上角下拉框,選擇新建產品所屬的資源空間。
注:本文中使用的產品模型和設備僅為示例,您可以使用自己的產品模型和設備進行操作。
5.單擊右上角的“創建產品”,創建一個基於MQTT協議的產品,填寫參數后,單擊“確認”。
基本信息 |
|
產品名稱 |
自定義,如MQTT_Device |
協議類型 |
選擇“MQTT” |
數據格式 |
選擇“JSON” |
廠商名稱 |
自定義 |
功能定義 |
|
選擇模型 |
請參考步驟6導入模型即可。 |
所屬行業 |
根據實際情況進行填寫。 |
設備類型 |
6.在功能定義頁面,單擊“上傳模型文件”,單擊Profile.zip,獲取產品模型文件樣例。
7.進入“設備 > 設備註冊”頁面,單擊“註冊設備”,參考下錶填寫參數。
參數名稱 |
說明 |
---|---|
所屬產品 |
選擇在步驟5中創建的產品。 |
設備標識碼 |
設備唯一物理標識,如IMEI、MAC地址等,用於設備在接入物聯網平台時攜帶該標識信息完成接入鑒權。
|
設備名稱 |
自定義。 |
設備認證類型 |
選擇“密鑰”。 |
密鑰 |
設備密鑰,可自定義,不填寫物聯網平台會自動生成。 |
填寫完成后單擊“確定”,請注意保存註冊成功返回的“設備ID”和“設備密鑰”。
8.單擊左側導航欄的“規則”,單擊右上角的“創建規則”,選擇“數據轉發”。
9.填寫規則內容,規則名稱自定義,“數據類型”選擇“JSON”,轉發至“數據接入服務(DIS)”,“區域”選擇您開通OBS的區域,“通道”選擇您創建的桶,填寫完成后單擊“創建規則”。
配置數據可視化服務,新建數據報表視圖。
登錄華為雲官方網站,訪問數據可視化服務。
單擊“進入控制台”。
注:若您未開通DLV服務,可單擊“體驗試用”獲取30天的基礎版免費試用。
訪問DLV控制台“我的大屏”頁面,新建一個大屏。
4.選擇空白模板,輸入大屏名稱后,單擊“創建大屏”。
5.單擊“文本 > 標題”新增一個標題。
6.在右側“數據”面板修改靜態數據中“value”的值為“每日銷量”。
7.在大屏內拖動標題到左上角,並拉伸成合適的形狀。
8.單擊“常用圖表 > 線狀圖”新增一個線狀圖報表。
9.拖動圖表到標題下面並拉伸成合適的形狀。
10.重複以上步驟再添加一個標題為“時間段銷量”柱狀圖,一個標題為“種類銷量”的餅狀圖,一個標題為“地區銷量”的區域排行圖,並根據自己的需要設置圖表的樣式。最終效果類似下圖。
11.單擊頁面右上角的返回按鈕退出編輯頁面。
1.首先控制設備上報10條數據。
您可以使用配置設備接入服務時註冊的真實設備接入平台,上報數據。
您也可以使用模擬器模擬設備上報數據,操作方法請參考通過MQTT.fx體驗設備接入。
上報數據的樣例如下,請自行修改參數的取值模擬真實設備數據:
樣例1
{ "msgType": "deviceReq", "data": [{ "serviceId": "sales", "serviceData": { "category": "soda", "number": "1", "area": "SZLH", "timeStamp": "20190425T091157Z" } }] }
上述樣例表示UTC時間2019年4月25日9點11分57秒深圳羅湖的自動販賣機銷售了一支蘇打飲料。
樣例2
{ "msgType": "deviceReq", "data": [{ "serviceId": "sales", "serviceData": { "category": "juice", "number": "2", "area": "SZFT" "timeStamp": "20190426T170005Z" } }] }
上述樣例表示UTC時間2019年4月26日17點05秒深圳福田的自動販賣機銷售了兩支果汁飲料。
本文以上報下錶的數據為例。
category |
number |
area |
timeStamp |
---|---|---|---|
soda |
1 |
SZLH |
20190425T091157Z |
juice |
1 |
SZFT |
20190425T121511Z |
sport |
1 |
SZLH |
20190425T172433Z |
juice |
2 |
SZFT |
20190426T170005Z |
soda |
1 |
SZNS |
20190426T190905Z |
juice |
1 |
SZNS |
20190427T085959Z |
juice |
2 |
SZLH |
20190427T111111Z |
soda |
3 |
SZFT |
20190428T182215Z |
sport |
1 |
SZLH |
20190429T205901Z |
soda |
1 |
SZLG |
20190430T225045Z |
2.登錄MRS管理控制台,選擇“集群列表 > 現有集群”,單擊集群名進入集群管理頁面。
3.單擊頁面上方的“文件管理”,再單擊“HDFS文件列表”,進入轉儲文件目錄(例如“temp”)查看是否存在轉儲的數據文件。
注:DIS會將數據合併轉發,所以此處的文件數量和上報的數據條數可能會不一致。
4.單擊頁面上方的“作業管理”,在“作業”頁簽中單擊“添加”,配置作業信息。本示例中創建一個spark類型的作業,實現分析設備上報數據,分別按日期、時間段、種類、區域統計銷量,將分析結果輸出為CSV文件並保存至OBS。
參數名稱 |
說明 |
---|---|
作業類型 |
選擇“SparkSubmit”。 |
作業名稱 |
自定義,如“test”。 |
執行程序路徑 |
|
運行程序參數 |
左側選擇“–class”,右側輸入“com.huawei.bigdata.spark.examples.SalesStatistics”。 |
執行程序參數 |
輸入“AK SK inputpath outputpath”。
|
服務配置參數 |
無需填寫。 |
配置完成后單擊“確定”啟動作業。
5.作業完成后,可在OBS桶內看到output文件夾,裏面有四個文件夾,每個文件夾內有一個“_SUCCESS”文件和一個“part”開頭的csv文件。
注:本實驗的樣例程序分析數據時會將UTC時間轉換為本地時間,因此數據分析結果中的日期與時間段數值會和上報時的數值不一致。
6.登錄華為雲官方網站,訪問數據可視化服務。
7.單擊“進入控制台”。
8.單擊“我的數據 > 新建數據連接” ,在“新建數據連接”頁面左側的數據庫類型中,選擇“CSV文件”,按照下錶的數據規劃填寫配置后單擊“確定”。重複本步驟建立4個數據連接。
參數名 |
說明 |
---|---|
名稱 |
建立4個數據連接,分別命名為:
|
Access Key |
填寫華為雲賬號的AK、SK,獲取方法可參考AK和SK的獲取方法。 |
Secret Access Key |
|
文件來源 |
選擇“OBS文件”。 |
文件路徑 |
4個連接分別選擇步驟5的output文件夾內和連接同名的文件夾內的csv文件。 |
9.返回“我的大屏”頁簽,單擊配置數據可視化服務時創建的大屏右下的編輯按鈕進入編輯頁面。
10.選中“每日銷量”表,在右側數據面板選擇數據類型為“CSV文件”,數據連接選擇步驟8添加的數據連接“salesByDate”。
11.根據響應數據的屬性名稱配置字段映射。
配置 “x”為 “saleDate”, “y”為 “saleNumber”。
12.選中“時間段銷量”表,在右側數據面板選擇數據類型為“CSV文件”,數據連接選擇步驟8添加的數據連接“salesByTime”。
13.根據響應數據的屬性名稱配置字段映射。
配置 “x”為 “saleTime”, “y”為 “saleNumber”。
14.選中“種類銷量”表,在右側數據面板選擇數據類型為“CSV文件”,數據連接選擇步驟8添加的數據連接“salesByCategory”。
15.根據響應數據的屬性名稱配置字段映射。
配置 “s”為 “category”, “y”為 “saleNumber”,並設置各個分類的名稱(本示例中為“soda”,“juice”,“sport”)和圖例的顏色。
16.選中“地區銷量”表,在右側數據面板選擇數據類型為“CSV文件”,數據連接選擇步驟8添加的數據連接“salesByArea”。
17.根據響應數據的屬性名稱配置字段映射。
配置 “num”為 “saleNumber”。
18.全部圖表配置完成后,單擊頁面右上角的可預覽報表,示例如下圖。
至此,通過該文檔的學習,您應該對自動售貨機銷售分析場景有了一定的了解。接下來,可以在系列後續文章中,可以學習到更多的物聯網業務場景。
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今天要給大家介紹RocketMQ中的兩個功能,一個是“廣播”,這個功能是比較基礎的,幾乎所有的mq產品都是支持這個功能的;另外一個是“延遲消費”,這個應該算是RocketMQ的特色功能之一了吧。接下來,我們就分別看一下這兩個功能。
廣播是把消息發送給訂閱了這個主題的所有消費者。這個定義很清楚,但是這裏邊的知識點你都掌握了嗎?咱們接着說“廣播”的機會,把消費者這端的內容好好和大家說說。
好了,說了這麼多,我們實驗一下吧,先把消費者配置成廣播,如下:
@Bean(name = "broadcast", initMethod = "start",destroyMethod = "shutdown")
public DefaultMQPushConsumer broadcast() throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("broadcast");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.73.130:9876;192.168.73.131:9876;192.168.73.132:9876;");
consumer.subscribe("cluster-topic","*");
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(new String(msg.getBody()));
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
});
return consumer;
}
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
這段代碼,設置消費者為廣播。咱們可以看一下,MessageModel
枚舉中只有兩個值,BROADCASTING
和CLUSTERING
,默認為CLUSTERING
。因為要測試廣播,所以我們要啟動多個消費者,還記得什麼是消費者嗎?對了,一個ip+端口算是一個消費者,在這裏我們啟動兩個應用,端口分別是8080和8081。發送端的程序不變,如下:
@Test
public void producerTest() throws Exception {
for (int i = 0;i<5;i++) {
MessageExt message = new MessageExt();
message.setTopic("cluster-topic");
message.setKeys("key-"+i);
message.setBody(("this is simpleMQ,my NO is "+i+"---"+new Date()).getBytes());
SendResult sendResult = defaultMQProducer.send(message);
System.out.println("i=" + i);
System.out.println("BrokerName:" + sendResult.getMessageQueue().getBrokerName());
}
}
我們執行一下發送端的程序,日誌如下:
i=0
BrokerName:broker-a
i=1
BrokerName:broker-a
i=2
BrokerName:broker-b
i=3
BrokerName:broker-b
i=4
BrokerName:broker-b
再來看看8080端口的應用後台打印出來的日誌:
消費了5個消息,再看看8081的後台打印的日誌,
也消費了5個。兩個消費者同時消費了消息,這就是廣播。有的小夥伴可能會有疑問了,如果不設置廣播,會怎麼樣呢?私下里實驗一下吧,上面的程序中,只要把設置廣播的那段代碼註釋掉就可以了。運行的結果當然是只有一個消費者可以消費消息。
延遲消息是指消費者過了一個指定的時間后,才去消費這個消息。大家想象一個電商中場景,一個訂單超過30分鐘未支付,將自動取消。這個功能怎麼實現呢?一般情況下,都是寫一個定時任務,一分鐘掃描一下超過30分鐘未支付的訂單,如果有則被取消。這種方式由於每分鐘查詢一下訂單,一是時間不精確,二是查庫效率比較低。這個場景使用RocketMQ的延遲消息最合適不過了,我們看看怎麼發送延遲消息吧,發送端代碼如下:
@Test
public void producerTest() throws Exception {
for (int i = 0;i<1;i++) {
MessageExt message = new MessageExt();
message.setTopic("cluster-topic");
message.setKeys("key-"+i);
message.setBody(("this is simpleMQ,my NO is "+i+"---"+new Date()).getBytes());
message.setDelayTimeLevel(2);
SendResult sendResult = defaultMQProducer.send(message);
System.out.println("i=" + i);
System.out.println("BrokerName:" + sendResult.getMessageQueue().getBrokerName());
}
}
message.setDelayTimeLevel(2);
setDelayTimeLevel是什麼意思,設置的是2,難道是2s后消費嗎?怎麼參數也沒有時間單位呢?如果我要自定義延遲時間怎麼辦?我相信很多小夥伴都有這樣的疑問,我也是帶着這樣的疑問查了很多資料,最後在RocketMQ的Github官網上看到了說明,
// org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
再看看消費端的代碼,
@Bean(name = "broadcast", initMethod = "start",destroyMethod = "shutdown")
public DefaultMQPushConsumer broadcast() throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("broadcast");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.73.130:9876;192.168.73.131:9876;192.168.73.132:9876;");
consumer.subscribe("cluster-topic","*");
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
for (MessageExt msg : msgs) {
Date now = new Date();
System.out.println("消費時間:"+now);
Date msgTime = new Date();
msgTime.setTime(msg.getBornTimestamp());
System.out.println("消息生成時間:"+msgTime);
System.out.println(new String(msg.getBody()));
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
});
return consumer;
}
啟動兩個消費者8080和8081,發送消息,再看看消費者的後台日誌,
消費時間:Thu Jun 11 14:45:53 CST 2020
消息生成時間:Thu Jun 11 14:45:48 CST 2020
this is simpleMQ,my NO is 0---Thu Jun 11 14:45:47 CST 2020
我們看到消費時間比生成時間晚5s,符合我們的預期。這個功能還是比較實用的,如果能夠自定義延遲時間就更好了。
RocketMQ的這兩個知識點還是比較簡單的,大家要分清楚什麼是消費者組,什麼是消費者,什麼是消費者線程。另外就是延遲消息是不支持自定義的,大家可以在Github上看一下源碼。好了~今天就到這裏了。
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