在Matlab中，ZOA（Zoom Optimization Algorithm）可以用来求解DPFSP（Distributed Permutation Flowshop Scheduling）问题。以下是一个简化的Matlab代码示例，展示了如何使用ZOA求解DPFSP问题的框架：

function [best_sol, best_cost] = zoa_for_dpfsp(problem, params)
    % 初始化种群
    pop_size = params.pop_size;
    population = init_population(problem, pop_size);
    
    % 迭代次数
    max_iters = params.max_iters;
    
    % 存储最优解
    [best_sol, best_cost] = get_best_sol(population);
    
    for iter = 1:max_iters
        % 计算适应度
        fitness = calculate_fitness(population, problem);
        
        % 选择操作
        selection_prob = calculate_selection_prob(population, fitness);
        offspring = selection(population, selection_prob);
        
        % 交叉操作
        for i = 1:pop_size
            if rand() < params.pc
                cross_over_points = randperm(problem.n-1);
                cross_over_points = [1 cross_over_points+1];
                offspring{i} = cross_over(population{i}, offspring, cross_over_points);
            end
        end
        
        % 变异操作
        for i = 1:pop_size
            if rand() < params.pm
                offspring{i} = mutation(offspring{i}, problem);
            end
        end
        
        % 更新种群
        population = offspring;
        
        % 更新最佳解
        [best_sol, best_cost] = get_best_sol(population);
    end
end
 
function population = init_population(problem, pop_size)
    % 初始化pop_size个个体
    population = cell(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        population{i} = randperm(problem.n);
    end
end
 
function fitness = calculate_fitness(population, problem)
    % 计算适应度，这里需要实现DPFSP的适应度函数
end
 
function selection_prob = calculate_selection_prob(population, fitness)
    % 计算选择概率
end
 
function offspring = selection(population, selection_prob)
    % 根据选择概率进行选择操作
end
 
function offspring = cross_over(parent, offspring, cross_over_points)
    % 实现交叉操作
end
 
function offspring = mutation(individual, problem)
    % 实现变异操作
end
 
function [best_sol, best_cost] = get_best_sol(population)
    % 寻找种群中最佳的个体
end

这个代码框架提供了ZOA求解DPFSP问题的基本步骤，包括初始化、计算适应度、选择、交叉和变异操作，以及更新最优解。具体的DPFSP适应度函数、选择方法、交叉策略和变异策略需要根据问题的具体细节来实现。

Apache SeaTunnel (Incubating) 是一个新一代的高性能、分布式、用于数据集成和集群任务的工具。以下是如何使用 SeaTunnel 进行数据同步的简单示例：

首先，确保你已经安装了 SeaTunnel。

然后，在命令行中使用以下命令来启动一个简单的数据同步任务：

bin/seatunnel.sh \
--master "local[2]" \
--deploy-mode client \
--config "your/config/path/sync.conf"

在 your/config/path/sync.conf 路径下，你需要有一个 SeaTunnel 配置文件，例如：

env {
  execution.parallelism = 2
}
 
source {
  socket {
    host = "localhost"
    port = 9999
  }
}
 
transform {
  sql {
    sql = "select * from socket"
  }
}
 
sink {
  console {}
}

这个配置文件定义了一个数据流，它从一个本地套接字源读取数据，使用 SeaTunnel 的 SQL 转换功能进行简单的数据转换，最后将结果输出到控制台。

这只是一个简单的示例，SeaTunnel 支持更复杂的数据同步场景，包括数据的筛选、转换和加载。要进行更深入的实践，你需要参考官方文档和进行相应的配置。

在Spring Boot中，你可以使用spring-boot-starter-data-redis依赖来集成Redis，并结合spring-boot-starter-websocket来实现WebSocket。以下是一个简化的例子：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- WebSocket -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置Redis和WebSocket：

@Configuration
@EnableWebSocketMessageBroker
public class WebSocketConfig implements WebSocketMessageBrokerConfigurer {
    @Override
    public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry config) {
        config.enableSimpleBroker("/topic");
        config.setApplicationDestinationPrefixes("/app");
    }
 
    @Override
    public void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) {
        registry.addEndpoint("/ws").withSockJS();
    }
}

3. 创建WebSocket服务：

@Service
public class WebSocketService {
    @Autowired
    private SimpMessagingTemplate simpMessagingTemplate;
 
    public void sendMessageToUser(String user, String message) {
        simpMessagingTemplate.convertAndSendToUser(user, "/queue/messages", message);
    }
}

4. 在你的控制器中使用WebSocket服务：

@Controller
public class WebSocketController {
    @Autowired
    private WebSocketService webSocketService;
 
    @MessageMapping("/chat")
    public void sendMessage(Principal principal, String message) {
        webSocketService.sendMessageToUser(principal.getName(), message);
    }
}

5. 在你的客户端，你可以使用STOMP over SockJS来连接到WebSocket端点：

var socket = new SockJS('/ws');
var stompClient = Stomp.over(socket);
stompClient.connect({}, function(frame) {
    stompClient.subscribe('/user/queue/messages', function(message) {
        // Handle message
    });
});

以上代码提供了一个基本的WebSocket服务，它使用Redis作为消息代理，以此来实现在多个节点上的WebSocket连接的可伸缩性。当用户连接到WebSocket时，他们的消息会被发送到特定用户的队列中，并且只有该用户可以接收这些消息。

以下是一个基于您需求的Zabbix部署和内网穿透的简化版本的指南：

1. 安装Zabbix服务器和前端：

# 添加Zabbix官方仓库
rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/5.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-5.0-1.el7.noarch.rpm
yum clean all
 
# 安装Zabbix服务器、前端和代理
yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql zabbix-apache-conf zabbix-agent
 
# 启动Zabbix服务并设置开机自启
systemctl start zabbix-server zabbix-agent httpd
systemctl enable zabbix-server zabbix-agent httpd

2. 初始化数据库并为Zabbix配置用户：

# 安装并启动MySQL服务
yum install mariadb-server
systemctl start mariadb
systemctl enable mariadb
 
# 设置MySQL数据库密码并创建Zabbix数据库
mysql_secure_installation
mysql -uroot -p
> create database zabbix character set utf8 collate utf8_bin;
> grant all privileges on zabbix.* to zabbix@localhost identified by 'your_password';
> quit;

3. 导入初始数据库模式和数据：

zcat /usr/share/doc/zabbix-server-mysql*/create.sql.gz | mysql -uzabbix -p zabbix

4. 配置Zabbix服务器连接信息：

   编辑 /etc/zabbix/zabbix_server.conf 文件，设置数据库密码：

DBPassword=your_password

5. 配置PHP（用于Zabbix前端）：

# 安装PHP和所需扩展
yum install php php-gd php-xml php-mysql php-bcmath
 
# 创建一个软链接来覆盖默认的Apache配置
ln -s /etc/httpd/conf.d/zabbix.conf /etc/httpd/conf.d/zabbix.conf.orig

6. 配置内网穿透（使用frp或者ngrok等工具）：

# 下载并配置frp
wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.26.1/frp_0.26.1_linux_amd64.tar.gz
tar zxvf frp_0.26.1_linux_amd64.tar.gz
 
# 编辑 frps.ini 配置文件，设置 frp 服务端
[common]
bind_port = 7000
 
# 启动 frp 服务端
./frps -c frps.ini

7. 修改Zabbix前端配置文件，使其能够通过内网穿透服务访问：

   编辑 /etc/httpd/conf.d/zabbix.conf 文件，将 php_value date.timezone 设置为正确的时区，并将 ZBX_SERVER_NAME 设置为外网可访问的域名或IP。

8. 配置frp客户端：

# 编辑 frpc.ini 配置文件，设置 frp 客户端
[common]
server_addr = your_frp_server_ip
server_port = 7000
 
[zabbix_web]
type = http
local_port = 80
custom_domain = zabbix.yourdomain.com
 
# 启动 frp 客户端
./frpc -c frpc.ini

9. 重启Apache服务以应用更改：

systemctl restart httpd

10

Spark高可用性通常涉及配置多个节点以防止单点故障。在YARN上部署Spark时，通常涉及配置YARN以管理Spark应用程序的资源分配，并可能涉及配置高可用性的Spark集群。

以下是一个基本的指南和示例配置，用于在YARN上部署Spark，并假设你已经有了一个Hadoop集群和YARN。

1. 下载并解压Spark：

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.1/spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz
tar xvf spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz
cd spark-3.2.1-bin-hadoop3.2

2. 配置spark-env.sh，设置YARN为资源管理器，并指定Spark配置：

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh

编辑conf/spark-env.sh，添加：

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

3. 配置yarn-site.xml，启用容器内存溢出时的日志收集：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>

4. 配置ZooKeeper集群作为Spark的高可用性存储。
5. 启动YARN集群和Spark。

sbin/start-all.sh
sbin/start-spark.sh

6. 提交应用程序到YARN。

./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.1.jar 10

以上是一个基本的指南，实际部署时可能需要根据你的具体环境进行调整。例如，配置Spark与ZooKeeper集成，配置Spark与HDFS集成，配置Spark与YARN工作节点交互等。

由于136是一个较大的数字，我们可以假设这是一个分页的问题，每一页显示10个问题。第13页的问题可能是：

在Spring框架中，你有使用过哪些特性？

解释：

这个问题是关于Spring框架的特性的提问，Spring框架是一个开源的Java/DotNet应用框架，提供了各种特性，如依赖注入(DI)，控制反转(IoC)，面向切面编程(AOP)，数据访问抽象以及 mvc 框架等。

解决方法：

1. 依赖注入(DI)
2. 控制反转(IoC)
3. 面向切面编程(AOP)
4. 数据访问抽象
5. MVC框架
6. 事务管理
7. 安全管理
8. 测试支持
9. 集成其他框架
10. 与云计算的集成

你可以根据你的使用情况和项目需求选择特性。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_and_parse_url(url):
    """
    使用分布式HTTP代理爬取指定URL的内容，并进行解析。
    :param url: 需要爬取的目标URL
    :return: 返回解析后的HTML内容
    """
    # 这里假设我们有一个代理服务器列表
    proxy_list = ['http://proxy1.example.com', 'http://proxy2.example.com']
    
    # 随机选择一个代理
    proxy = proxy_list[0]  # 假设代码中有选择代理的逻辑
    
    # 使用代理发送HTTP请求
    response = requests.get(url, proxies={'http': proxy})
    
    # 检查响应状态
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
def parse_html(html_content):
    """
    解析HTML内容，提取有效信息。
    :param html_content: 待解析的HTML内容
    :return: 返回提取的有效信息
    """
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
# 示例URL
url = 'http://example.com'
 
# 获取和解析HTML内容
html_content = fetch_and_parse_url(url)
if html_content:
    # 提取有效信息
    parsed_data = parse_html(html_content)
    print(parsed_data)
else:
    print("Failed to fetch URL.")

这个代码示例展示了如何使用分布式HTTP代理来爬取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。这个过程是一个分布式爬虫的基本示例，展示了如何在多个代理之间分配请求负载，以及如何处理和提取网页数据。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkExecuteStatementOperation
import org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2StateStore
import org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkExecuteStatementOperationManager
 
// 假设已有SparkSession实例
val sparkSession: SparkSession = ...
 
// 获取Thrift服务操作管理器
val operationManager = HiveThriftServer2StateStore.listener.operationManager
  .asInstanceOf[SparkExecuteStatementOperationManager]
 
// 假设已有SQL任务ID
val statementId = ...
 
// 获取执行操作
val executeStatementOperation = operationManager.getExecuteStatementOperation(statementId)
 
// 检查操作状态
if (executeStatementOperation.isActive) {
  println(s"操作${statementId}正在执行...")
} else {
  println(s"操作${statementId}已完成。")
}
 
// 获取操作结果数据
val resultData = executeStatementOperation.getNextRowSet( ... ) // 参数依赖于具体的Thrift API
 
// 处理结果数据
// ...

这个代码实例展示了如何在SparkSQL的Thrift服务中获取特定执行操作的状态和结果数据。这对于需要与Thrift服务交互的开发者来说是一个有价值的参考。

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
 
public class ZookeeperDistributedNaming {
 
    private static final String CONNECTION_STRING = "127.0.0.1:2181";
    private static final int SESSION_TIMEOUT = 2000;
    private static final String SERVER_1 = "/server1";
    private static final String SERVER_2 = "/server2";
 
    public static void main(String[] args) {
        ZooKeeper zooKeeper = null;
        try {
            // 连接到Zookeeper服务器
            zooKeeper = new ZooKeeper(CONNECTION_STRING, SESSION_TIMEOUT, event -> {});
            
            // 创建临时节点
            String server1 = zooKeeper.create(SERVER_1, "Server1-data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL);
            System.out.println("Server1 node created with path: " + server1);
            
            // 创建临时顺序节点
            String server2 = zooKeeper.create(SERVER_2, "Server2-data".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
            System.out.println("Server2 node created with path: " + server2);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (zooKeeper != null) {
                    zooKeeper.close();
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用Zookeeper API在Zookeeper中创建临时节点。首先，我们连接到Zookeeper服务器，然后使用create方法创建节点，其中CreateMode.EPHEMERAL用于创建临时节点，CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL用于创建临时顺序节点。在节点创建成功后，我们打印出它们的路径。最后，在操作完成后关闭Zookeeper连接。

在Redis中实现分布式锁通常使用SETNX命令（或在Redis 2.6.12以上版本中使用SET key value EX max-lock-time NX命令，这样可以一次性设置并加锁，避免了两条命令之间客户端被阻塞的问题）。以下是一个使用SET命令实现分布式锁的Python示例代码，使用redis-py库：

import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.set(lock_name, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
            return identifier  # 加锁成功，返回唯一标识
        time.sleep(0.001)
 
    return False  # 在规定时间内未能获得锁
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False  # 释放锁失败，可能由于标识符不匹配
 
# 使用示例
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_identifier = acquire_lock(client, lock_name)
if lock_identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥的操作
        pass
    finally:
        if not release_lock(client, lock_name, lock_identifier):
            print("Failed to release lock")
else:
    print("Failed to acquire lock")

这段代码中，acquire_lock函数尝试获取锁，如果在指定时间内未能获得锁，则返回False。release_lock函数尝试释放锁，如果锁的唯一标识符与传入的标识符不匹配或在执行过程中发生错误，则返回False。在实际应用中，你需要确保在释放锁之前不会释放其他客户端获取的锁，这通常通过使用一个唯一标识符来实现。