-- 创建一个简单的用户表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_table (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL
);
 
-- 插入一些用户数据
INSERT INTO user_table (user_id, username, email) VALUES (1, 'alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO user_table (user_id, username, email) VALUES (2, 'bob', 'bob@example.com');
 
-- 查询用户数据
SELECT * FROM user_table WHERE user_id = 1;
 
-- 更新用户数据
UPDATE user_table SET username = 'alice_new' WHERE user_id = 1;
 
-- 删除用户数据
DELETE FROM user_table WHERE user_id = 2;

这个简单的例子展示了如何在OceanBase数据库中创建一个表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。这是数据库基础操作，对于学习数据库的开发者来说很有帮助。

ShedLock 是一个用于协调分布式任务执行的工具，在 Spring Cloud Alibaba 中，我们可以使用 ShedLock 来确保定时任务在集群环境中仅被某个节点执行。

以下是一个使用 ShedLock 的简单示例：

1. 添加 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>net.javacrumbs.shedlock</groupId>
    <artifactId>shedlock-spring</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

2. 配置 ShedLock：

@Configuration
public class ShedLockConfig {
 
    @Bean
    public LockProvider lockProvider(String dataIdPrefix) {
        return new NacosLockProvider(dataIdPrefix);
    }
 
    @Bean
    public ScheduledLockConfiguration scheduledLockConfiguration(LockProvider lockProvider) {
        return ScheduledLockConfigurationBuilder.withLockProvider(lockProvider)
                .withPoolSize(10)
                .build();
    }
}

3. 使用 ShedLock 注解：

@Component
public class SampleTask {
 
    @ScheduledLock(name = "scheduledTaskName", lockAtMostFor = "30s", lockAtLeastFor = "20s")
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void executeTask() {
        // 任务逻辑
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个定时任务 executeTask()，并使用 @ScheduledLock 注解来确保在同一时间只有一个节点执行这个任务。任务执行的锁是通过 Nacos 作为后端存储进行协调的。

请注意，示例中的 dataIdPrefix 应该是 Nacos 中用于存储锁信息的 dataId 前缀，确保与 Nacos 配置中心集成时使用相同的前缀。

以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体环境进行调整，例如配置 Nacos 的服务地址、命名空间等。

在上一个解答中，我们已经安装并运行了Elasticsearch。在这个解答中，我们将创建一个简单的Python程序，该程序将使用Elasticsearch的Python客户端将一些数据索引到Elasticsearch并执行一些简单的搜索查询。

首先，确保你已经安装了Elasticsearch，并且它正在运行。然后，你需要安装Elasticsearch的Python客户端。你可以使用pip来安装：

pip install elasticsearch

下面是一个简单的Python程序，它使用Elasticsearch的Python客户端来索引和搜索数据：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个索引
res = es.index(index="my_index", id=1, document={"name": "John Doe", "age": 30, "about": "I love to go rock climbing"} )
print(res['result'])
 
# 获取索引的文档
res = es.get(index="my_index", id=1)
print(res['_source'])
 
# 搜索索引的文档
res = es.search(index="my_index", query={"match": {"about": "climbing"}})
print(res['hits']['hits'])

在这个程序中，我们首先连接到Elasticsearch实例，然后我们创建一个新的索引，并为该索引添加一个文档。接下来，我们检索我们刚刚索引的文档。最后，我们执行一个搜索查询，搜索所有关于爬岩的描述，并打印出返回的结果。

确保Elasticsearch服务正在运行，并且你的防火墙设置允许你的程序访问Elasticsearch。如果你在使用Elasticsearch的默认设置，那么"http://localhost:9200"就是你的Elasticsearch服务器的URL。如果你对Elasticsearch进行了配置更改，请相应地修改URL。

-- 假设我们已经有了一个ClickHouse集群，并且知道集群中的一些节点信息。
-- 首先，我们需要创建一个分布式表，它将关联到集群中的本地表。
 
-- 在所有节点上创建本地表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ontime_local ON CLUSTER cluster_name (
  `FlightDate` Date,
  `UniqueCarrier` String,
  ... -- 其他字段
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(FlightDate)
ORDER BY (UniqueCarrier, FlightDate);
 
-- 创建分布式表，它将关联到上面创建的本地表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ontime_distributed ON CLUSTER cluster_name (
  `FlightDate` Date,
  `UniqueCarrier` String,
  ... -- 其他字段
) ENGINE = Distributed(cluster_name, default, ontime_local, rand());
 
-- 现在，你可以通过分布式表来执行查询，ClickHouse将负责在整个集群中分发和执行这些查询。
SELECT count(*) FROM ontime_distributed;

这个例子展示了如何在ClickHouse集群中创建分布式表。首先，我们在集群的每个节点上创建了本地表，然后我们创建了一个分布式表，它关联到了这些本地表。最后，我们通过分布式表执行了一个查询，这个查询会在整个集群中并行执行。这种方式可以有效提升查询性能，特别是处理大数据集时。

% 假设已经定义了无人机类UAV，并且有相应的方法实现编队控制
 
% 初始化三个无人机实例
uav1 = UAV();
uav2 = UAV();
uav3 = UAV();
 
% 设置无人机间的相对位置和速度
% 假设uav1为领航者，uav2和uav3为两个跟随者
uav1.setPosition([0, 0, 0]);
uav1.setVelocity([0, 0, 0]);
uav2.setPosition([10, 0, 0]);
uav2.setVelocity([10, 0, 0]);
uav3.setPosition([20, 0, 0]);
uav3.setVelocity([20, 0, 0]);
 
% 设置编队间距和速度偏好
leadDistance = 5;
leadSpeed = 10;
 
% 模拟无人机在环境中的飞行
for t = 1:100
    % 领航者决策
    uav1.update();
    
    % 跟随者决策
    uav2.setPosition(uav2.getPosition() + uav2.getVelocity() * dt);
    uav3.setPosition(uav3.getPosition() + uav3.getVelocity() * dt);
    
    % 根据领航者的位置调整跟随者的位置和速度
    uav2.setVelocity((uav1.getPosition() - uav2.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    uav3.setVelocity((uav1.getPosition() - uav3.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    
    % 更新无人机状态
    uav2.update();
    uav3.update();
end
 
% 注意：以上代码只是一个简化的示例，实际应用中需要根据无人机类的具体实现细节来调整

这个代码示例展示了如何初始化三个无人机实例并设置它们的位置和速度，然后通过一个循环来模拟无人机在环境中的飞行。在每个时间步长中，领航者会根据其内部逻辑更新位置，而两个跟随者则会根据领航者的位置来调整自己的速度，并随时间更新状态。这个简化的例子教导如何使用Matlab来模拟分布式编队控制的行为。

以下是使用Spring Cloud Alibaba的Nacos作为配置中心的一个简单示例。

1. 在Nacos中添加配置信息。
2. 在Spring Boot项目中添加依赖。

<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Config -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

3. 在application.properties或application.yml中配置Nacos服务器地址。

spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos 服务器地址
        file-extension: yaml # 指定配置的文件格式

4. 在bootstrap.properties或bootstrap.yml中添加配置。

spring.application.name=example-service
spring.cloud.nacos.config.namespace=example-namespace
spring.cloud.nacos.config.group=example-group
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=example-data-id.yaml
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=example-group
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true

5. 在Spring Boot应用中使用配置。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${example.config}")
    private String configValue;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return configValue;
    }
}

6. 启动Spring Boot应用，访问/config端点，将显示从Nacos配置中心加载的配置值。

以下是使用粒子群算法求解分布式能源调度问题的Matlab代码示例：

function pso_scheduling
    % 初始化粒子群参数
    nParticles = 30; % 粒子数量
    nVariables = 24; % 解的维度（假设每小时一个时间区间）
    lb = 0; % 变量的下界
    ub = 1; % 变量的上界
    c1 = 2; % 个体学习因子
    c2 = 2; % 社会学习因子
    w = 0.9; % 惯性权重
    w_max = 0.99; % 惯性权重的最大值
    v_max = 1; % 速度的最大值
    nIterations = 100; % 迭代次数
 
    % 初始化粒子群
    particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub);
    velocity = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
    pBest = particle;
    gBest = particle(1, :);
 
    % 迭代优化
    for iter = 1:nIterations
        for i = 1:nParticles
            % 计算适应度
            fitness = calculate_fitness(particle(i, :));
            % 更新个体最优
            if fitness < calculate_fitness(pBest(i, :))
                pBest(i, :) = particle(i, :);
            end
            % 更新全局最优
            if fitness < calculate_fitness(gBest)
                gBest = pBest(i, :);
            end
            % 更新速度和位置
            velocity(i, :) = w * velocity(i, :) + c1 * rand * (pBest(i, :) - particle(i, :)) + c2 * rand * (gBest - particle(i, :));
            velocity(i, :) = max(min(velocity(i, :), v_max), -v_max);
            particle(i, :) = max(min(particle(i, :) + velocity(i, :), ub), lb);
        end
        w = w_max - (w_max - 0.9) * (iter / nIterations); % 更新惯性权重
    end
 
    % 输出结果
    disp('最优解：');
    disp(gBest);
    disp('最优适应度：');
    disp(calculate_fitness(gBest));
end
 
function particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub)
    particle = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
end
 
function fitness = calculate_fitness(solution)
    % 此处应该是能源调度模型的适应度计算函数
    % 示例：fitness = sum(solution); % 假设适应度是解向量的和
    fitness = 0; % 替换为实际的适应度计算
end

在这个示例中，我们定义了粒子群算法的初始化参数，包括粒子数量、变量维度、变量的边界等。然后初始化了粒子和速度向量，并开始迭代优化过程。在每次迭代中，我们更新每个粒子的速度和位置，如果发现个体最优，则更新个体最优解；如果发现全局最优，则更新全局最优解。最后迭代结束后，输出最优解和适应度。

请注意，示例中的calculate_fitness函数需要替换为实际的能源调度模型的适应度计算函数。这个函数应该接受一个解向量作为输入，并返回该解的适应度值。

这个代码示例提供了粒子群优化算

在Hadoop 3中，可以通过配置Active/Standby模式的ResourceManager（RM）或者使用ZooKeeper等服务来实现双NameNode的高可用性部署。但是，Hadoop本身并没有内置支持双活的NameNode。对于NameNode的高可用性，通常推荐使用JournalNode集群来保持状态同步，而不是尝试运行两个独立的NameNode。

以下是一个基本的Hadoop高可用性部署的示例配置，其中包括一个Active NameNode和一个Standby NameNode，以及必要的JournalNode集群。

1. 配置hdfs-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>nn1-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>nn2-host:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/path/to/journal/node/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <!-- other HDFS-related configurations -->
</configuration>

2. 配置core-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <!-- other Hadoop-related configurations -->
</configuration>

3. 配置mapred-site.xml（如果使用MapReduce）：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!-- other MapReduce-related configurations -->
</configuration>

4. 配置yarn-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>my-yarn-cl

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，主要用于快速，交互式地查询大型数据集。Presto可以处理不同种类的数据源，包括Hive，Cassandra，关系数据库等。

以下是一个简单的Presto查询示例，假设我们有一个名为example的Hive表，它有两列：id和name。

-- 连接到Presto CLI
presto --server localhost:8080
 
-- 执行一个简单的查询
SELECT * FROM example LIMIT 10;

在这个例子中，我们使用Presto CLI连接到运行在localhost的8080端口的Presto服务器，然后执行一个查询来从example表中选择前10行数据。

如果你需要进行更复杂的查询，比如连接多个数据源或者使用特定的函数，Presto同样可以处理。

-- 连接多个数据源
SELECT * FROM hive.default.example e
JOIN cassandra.keyspace.table c ON e.id = c.id;
 
-- 使用特定的函数
SELECT count(DISTINCT id), lower(name) FROM example WHERE id > 100;

在这个例子中，我们展示了如何使用Presto来连接Hive和Cassandra数据源，并且执行了一个包含内连接和外部查询的复杂查询。

在Spring框架中，@Transactional注解用于声明式事务管理，它可以控制事务的传播行为和隔离级别。

1. 事务的传播行为定义了在有事务的情况下方法被调用时，如何处理事务。

@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)

常用的传播行为包括：

• REQUIRED：如果当前存在事务，则加入该事务；如果没有，则创建一个新的事务。
• SUPPORTS：如果当前存在事务，则加入该事务；如果没有，则以非事务的方式运行。
• MANDATORY：使用当前的事务，如果没有则抛出异常。
• REQUIRES\_NEW：创建一个新的事务，如果当前存在事务，则挂起当前事务。
• NOT\_SUPPORTED：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则挂起当前事务。
• NEVER：以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常。
• NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务中执行；否则，类似于REQUIRED。

2. 事务的隔离级别定义了并发环境下多个事务之间的可见性和防止的问题。

@Transactional(isolation=Isolation.READ_COMMITTED)

常用的隔离级别包括：

• READ\_UNCOMMITTED
• READ\_COMMITTED
• REPEATABLE\_READ
• SERIALIZABLE

在实际应用中，可以根据业务需求选择合适的传播行为和隔离级别。例如，对于一个在线交易系统，通常会选择SERIALIZABLE隔离级别来保证数据的完整性和一致性。