fmt 包是 Go 语言的标准库之一，提供了格式化输入输出的函数。以下是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例：

1. Print 和 Println：这两个函数用于输出，Print 用于输出不换行，Println 用于输出并换行。

fmt.Print("Hello, World!")
fmt.Println("Hello, World!")

2. Sprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到一个字符串变量中。

str := fmt.Sprintf("Hello, %s!", "World")
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

3. Scan 和 Scanln：这两个函数用于从标准输入中读取格式化的输入。Scan 用于读取不换行的输入，Scanln 用于读取一行输入。

var str string
fmt.Scanln(&str)
fmt.Println(str) // 输入并输出输入的内容

4. Sscan 和 Sscanln：这两个函数用于从字符串中读取格式化的输入。

var str string
fmt.Sscanln("Hello, World!", &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

5. Fprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到 io.Writer 接口的对象中。

var buffer bytes.Buffer
fmt.Fprintf(&buffer, "Hello, %s!", "World")
fmt.Println(buffer.String()) // 输出: Hello, World!

6. Fscan 和 Fscanln：这两个函数用于从 io.Reader 接口的对象中读取格式化的输入。

var buffer *bytes.Buffer
buffer = bytes.NewBufferString("Hello, World!")
var str string
fmt.Fscanln(buffer, &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

以上是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例。实际使用时，开发者可以根据需要选择合适的函数。

要使用Flask-SQLAlchemy连接SQLite数据库，首先需要创建一个SQLite数据库文件，然后配置Flask应用以使用SQLAlchemy。以下是步骤和示例代码：

1. 安装Flask-SQLAlchemy：

pip install Flask-SQLAlchemy

2. 创建一个SQLite数据库文件（如果不存在）。
3. 配置Flask应用以使用SQLAlchemy。
4. 定义模型并创建数据库。

示例代码：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///path/to/your/database.db'
db = SQLAlchemy(app)
 
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
 
    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.username
 
@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    with app.app_context():
        db.create_all()  # 创建数据库表
        app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个名为User的简单模型，并通过db.create_all()创建了数据库和相应的表。app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']设置了数据库的连接字符串，指向SQLite数据库文件。

确保替换path/to/your/database.db为你的SQLite数据库文件的实际路径。当你运行这个Flask应用时，它会启动一个开发服务器，并创建数据库及其表。

在Hadoop中，HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了一个“回收站”功能，可以防止用户不小心删除文件或目录。当用户使用rm命令删除文件或目录时，HDFS会将这些文件或目录移动到一个特殊的目录下，即回收站。回收站中的文件或目录可以通过dfs命令进行恢复，或者在一定时间后被清除。

回收站的删除策略取决于以下两个配置参数：

1. fs.trash.interval：指定回收站保留的时间（分钟），默认值为0，表示不启用回收站功能。如果设置为大于0的值，则启用回收站功能，并且设置回收站保留的时间。
2. fs.trash.checkpoint.interval：指定回收站清理的频率（分钟），默认值与fs.trash.interval相同。这个设置用来定义系统定期检查回收站并清理其中内容的频率。

要配置HDFS回收站的删除策略，可以在hdfs-site.xml配置文件中设置这两个参数。例如，要启用回收站并设置保留时间为7天（604800分钟），可以添加以下配置：

<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>604800</value>
</property>

同时，如果你想要自定义回收站清理的频率，可以设置fs.trash.checkpoint.interval，例如：

<property>
    <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

以上配置将回收站的保留时间设置为7天，并将清理频率设置为每天检查一次。

在命令行中，你可以使用以下命令来查看回收站中的文件和目录：

hdfs dfs -expunge

使用hdfs dfs -expunge命令可以立即清空回收站，而不是等到设定的清理时间。这个命令通常需要管理员权限。

请注意，回收站的行为可能会受到HDFS其他配置参数的影响，比如是否启用了HDFS SafeMode等。因此，在实际部署和使用时，应当根据具体环境和需求调整相关配置。

在Spring Boot中使用FreeMarker导出复杂的Excel文件（包含多个sheet页），你可以使用Apache POI库，它提供了操作Excel文件的接口。以下是一个简化的例子：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependency>
    <groupId>org.freemarker</groupId>
    <artifactId>freemarker</artifactId>
    <version>2.3.31</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.poi</groupId>
    <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
    <version>5.2.3</version>
</dependency>

2. 创建FreeMarker模板，例如sheet1.ftl和sheet2.ftl，用于生成Excel的不同sheet页面的内容。
3. 创建服务来处理Excel文件的生成：

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.Template;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
 
import java.io.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class ExcelExportService {
 
    private Configuration freemarkerCfg;
 
    public ExcelExportService(Configuration freemarkerCfg) {
        this.freemarkerCfg = freemarkerCfg;
    }
 
    public void exportExcelWithMultipleSheets(String templatePath, String outputPath) throws IOException, TemplateException {
        // 创建Workbook
        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
 
        // 创建数据模型
        Map<String, Object> sheet1Data = new HashMap<>();
        sheet1Data.put("data", getDataForSheet1());
        Map<String, Object> sheet2Data = new HashMap<>();
        sheet2Data.put("data", getDataForSheet2());
 
        // 加载模板
        Template sheet1Template = freemarkerCfg.getTemplate("sheet1.ftl");
        Template sheet2Template = freemarkerCfg.getTemplate("sheet2.ftl");
 
        // 创建Sheet
        Sheet sheet1 = workbook.createSheet("Sheet1");
        Sheet sheet2 = workbook.createSheet("Sheet2");
 
        // 合并模板和数据生成内容
        StringWriter sheet1Writer = new StringWriter();
        sheet1Template.process(sheet1Data, sheet1Writer);
        StringWriter sheet2Writer = new StringWriter();
        sheet2Template.process(sheet2Data, sheet2Writer);
 
        // 将内容写入Sheet
        // ...
 
        // 写入输出流
        try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(outputPath)) {
            workbook.write(outputStream);
        }
 
        // 关闭Workbook
        workbook.close();
    }
 
    private Object getDataForSheet1() {
        // 返回Sheet1的数据
        return null;
    }
 
    private Object getDataForSheet2() {
        // 返回Sheet2的数据
        return null;
    }
}

4. 配置FreeMarker和ExcelExportService：

在PostgreSQL中，可以使用WITH RECURSIVE语句来执行递归查询。这种查询可以根据一些条件递归地将结果集合并到一起。

以下是一个使用递归查询的例子，该查询用于获取一个组织内的所有下属组织（假设有一个组织表organizations，其中包含id和parent_id字段）：

WITH RECURSIVE sub_orgs AS (
    SELECT id, parent_id
    FROM organizations
    WHERE id = :starting_org_id  -- 起始组织ID
    UNION ALL
    SELECT o.id, o.parent_id
    FROM organizations o
    INNER JOIN sub_orgs so ON o.parent_id = so.id
)
SELECT id FROM sub_orgs;

在这个查询中，:starting_org_id是一个参数，表示递归的起始点。查询首先选择起始组织，然后通过UNION ALL和内部的JOIN递归地将所有下属组织添加到结果集中。

要使用这个查询，你需要替换:starting_org_id为实际的起始组织ID。这个查询会返回所有子组织的ID列表。

在PostgreSQL中，FILTER子句通常用于从聚合函数中过滤出符合特定条件的行。如果你想用CASE WHEN表达式来达到同样的效果，可以在使用聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）时将CASE WHEN作为表达式直接嵌入。

以下是一个使用FILTER子句的例子，以及如何用CASE WHEN表达式重写的例子：

原始的使用FILTER子句的查询：

SELECT 
    COUNT(*) FILTER (WHERE age > 30) AS over_30,
    COUNT(*) FILTER (WHERE age BETWEEN 20 AND 30) AS between_20_30
FROM users;

使用CASE WHEN表达式重写的查询：

SELECT
    SUM(CASE WHEN age > 30 THEN 1 ELSE 0 END) AS over_30,
    SUM(CASE WHEN age BETWEEN 20 AND 30 THEN 1 ELSE 0 END) AS between_20_30
FROM users;

在这两个例子中，我们都是计算了不同年龄段的用户数量，但是使用了不同的语法。第一个例子使用了FILTER子句，而第二个例子使用了CASE WHEN表达式。两种方法都可以达到相同的结果。

LISTAGG函数在Oracle数据库中用于将多个行的值连接为一个单独的字符串。这个函数在处理分组聚合数据时非常有用。

基本语法如下：

LISTAGG(column, delimiter) WITHIN GROUP (ORDER BY column)

• column是要连接的列。
• delimiter是连接字符串中的分隔符。
• ORDER BY子句用于指定列的排序顺序。

示例代码：

SELECT deptno,
       LISTAGG(ename, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY ename) AS employees
FROM   emp
GROUP BY deptno;

这个查询将按部门分组，并将每个部门的员工名字（ename）连接成一个由逗号分隔的字符串（employees）。

Django-grappelli是一个为Django构建的管理界面扩展，它提供了一个现代化的管理界面。

安装：

pip install django-grappelli

在你的INSTALLED\_APPS设置中，将'grappelli'放在前面，并在'django.contrib.admin'之前：

INSTALLED_APPS = (
    'grappelli',
    'django.contrib.admin',
    # ...
)

在URLs中添加grappelli的URL：

urlpatterns = patterns('',
    # ...
    (r'^grappelli/', include('grappelli.urls')),
    # ...
)

如果你想要使用Grappelli的静态文件，你需要在你的settings.py中添加以下设置：

STATICFILES_FINDERS = (
    'django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder',
    'django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder',  # for grappelli
)
 
GRAPPELLI_ADMIN_MEDIA_PREFIX = 'static/grappelli/'

在你的模板中，你可以使用grappelli提供的自定义admin标签和样式：

{% extends "admin/base_site.html" %}
 
{% load staticfiles %}
{% load grappelli %}
 
{% block extrahead %}
<link rel="stylesheet" href="{% static "grappelli/css/admin.css" %}" type="text/css" />
{% endblock %}
 
{% block bodyclass %}custom-admin{% endblock %}

以上是一个简单的示例，展示了如何在Django项目中集成和使用Grappelli。这样，你就可以为Django的admin界面提供一个现代化的用户体验。

报错解释：

Oracle的expdp（Data Pump）工具在尝试导出数据时如果报告system表空间满，意味着Oracle在system表空间中用于存储数据字典和其他系统数据的空间不足，无法继续执行操作。

解决方法：

1. 增加system表空间的大小：

   • 如果是手动管理的表空间，可以使用ALTER TABLESPACE命令增加大小。
   • 如果是自动扩展的表空间，可以考虑关闭自动扩展，手动增加大小，然后重新启用自动扩展，或者转换为手动管理的表空间。

2. 清理system表空间：

   • 检查system表空间中的碎片文件，并删除不必要的文件来释放空间。
   • 清除无用的对象，如无用的索引、过程、函数等。
   • 使用RMAN（Recovery Manager）来清理不必要的备份，释放空间。
3. 检查数据文件的自动扩展设置，确保它们不会无限制地增长。
4. 考虑是否有其他表空间可以用于存储数据，如果有，可以调整数据泵的参数，使其使用其他表空间进行操作。
5. 如果问题依旧存在，可能需要考虑升级硬件或者扩展存储设备。

在执行任何操作之前，请确保已经备份了数据库，以防止操作过程中出现任何意外情况导致数据丢失。

在实际的业务问题分析中，我们可以从Eureka的高可用架构设计、服务注册、服务同步等方面来分析。以下是一个简化的Eureka-Server源码分析流程：

1. Eureka的高可用架构：Eureka Server可以通过多个实例相互注册的方式来构建高可用的服务注册中心。源码层面，需要关注Eureka Server的配置项，如eureka.client.serviceUrl.defaultZone，它指定了Eureka Server的地址，用于服务间相互注册。
2. 服务注册：当Client启动时，它会向Eureka Server注册自己的服务信息。源码层面，需要关注Client在启动时发送的注册请求，以及服务端处理这些请求的逻辑。
3. 服务同步：Eureka Server之间会进行服务同步，保证服务信息的一致性。源码层面，需要关注Eureka Server之间相互通讯的逻辑，包括心跳维持、服务同步等。

以下是一个简化的服务注册流程的代码片段分析：

// Eureka Client 注册服务示例
EurekaClient eurekaClient = new EurekaClient(...); // 初始化EurekaClient
InstanceInfo instanceInfo = new InstanceInfo(...); // 创建InstanceInfo，包含服务信息
eurekaClient.register(instanceInfo); // 发送注册请求
 
// Eureka Server 端接收注册请求示例
@RestController
public class EurekaController {
    @Autowired
    private PeerAwareInstanceRegistry registry;
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseEntity<Void> register(@RequestBody InstanceInfo info) {
        registry.register(info, "true".equals(override) ? InstanceStatus.UNKNOWN : null);
        return ResponseEntity.ok().build();
    }
}

在实际分析时，你需要查看具体的源码实现，关注Eureka Server和Client的交互细节，以及它们是如何处理服务注册、服务维持心跳、服务同步等功能的。这需要具备一定的源码阅读能力和对Eureka架构的深入理解。