由于原始代码较为复杂且涉及到个人隐私和使用协议，我们无法提供完整的代码。但是，我们可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python进行零食销售数据采集和可视化分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', {'class': 'food-sales-data'})
    return [item.text for item in data]
 
# 数据处理
def process_data(data):
    # 假设数据格式为 '月份:销售额'
    months = [item.split(':')[0] for item in data]
    sales = [float(item.split(':')[1].replace(',', '')) for item in data]
    return months, sales
 
# 可视化
def visualize(months, sales):
    plt.bar(months, sales, width=0.5, color='blue', alpha=0.5)
    plt.title('零食销售分析')
    plt.xlabel('月份')
    plt.ylabel('销售额')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://www.dummyurl.com'  # 假设的零食销售数据网页
    raw_data = get_data(url)
    months, sales = process_data(raw_data)
    visualize(months, sales)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了如何使用Python进行简单的网页数据抓取、数据处理和可视化。在实际应用中，你需要根据实际的网页结构调整数据抓取和处理的代码，并且要确保遵守相关的法律法规和网站的使用协议。

在Django中，你可以使用JsonResponse类来返回JSON格式的响应。这个类继承自HttpResponse，并且会在返回的数据上调用json.dumps()方法，同时设置响应的Content-Type头为application/json。

以下是一个简单的示例，演示如何使用JsonResponse返回JSON数据：

from django.http import JsonResponse
 
def my_view(request):
    data = {'key': 'value', 'foo': 'bar'}
    return JsonResponse(data)

如果你需要返回非字典类型的对象，你可以通过设置safe参数为False来允许非字典类型的序列化。例如，返回一个列表：

from django.http import JsonResponse
 
def my_list_view(request):
    data = ['element1', 'element2', 'element3']
    return JsonResponse(data, safe=False)

请注意，当safe参数设置为False时，JsonResponse会对数据进行序列化，但不会再检查数据是否为字典类型。如果你传递的不是可序列化为JSON的数据，将会抛出TypeError异常。

#!/bin/bash
# 安装MySQL前的依赖项：glibc源码编译安装
 
# 设置环境变量
export SOURCE_DIR=/source
export BUILD_DIR=/build
export TARGET=.
export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
 
# 创建构建目录
mkdir -p ${BUILD_DIR}
cd ${BUILD_DIR}
 
# 下载glibc源码
curl -O https://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.33.tar.gz
tar -xzf glibc-2.33.tar.gz
cd glibc-2.33
 
# 配置编译选项
mkdir -p ${BUILD_DIR}/glibc-build
(
cd ${BUILD_DIR}/glibc-build && \
CC="gcc -m64" \
AR=ar \
RANLIB=ranlib \
../glibc-2.33/configure \
--prefix=/usr \
--disable-profile \
--enable-add-ons \
--with-headers=/usr/include \
--with-binutils=/usr/bin \
--disable-sanity-checks \
--enable-kernel=2.6.32 \
--libdir=/lib \
--enable-obsolete-rpc
)
 
# 编译和安装glibc
(
make -C ${BUILD_DIR}/glibc-build && \
make -C ${BUILD_DIR}/glibc-build install
)
 
# 清理构建目录
cd /
rm -rf ${BUILD_DIR}/glibc-2.33 ${BUILD_DIR}/glibc-build

这段脚本演示了如何从源代码编译和安装glibc。它首先设置了环境变量，创建了构建目录，下载了glibc源码，解压缩并进入目录。接下来，它配置了编译选项，编译并安装了glibc，最后清理了构建目录。这是数据库运维人员在安装MySQL之前需要进行的一项重要任务。

Spring Boot 项目可以通过 Docker 部署，主要有以下三种方式：

1. 手动构建 Docker 镜像
2. 使用 Dockerfile 自动构建
3. 使用 Docker 多阶段构建

1. 手动构建 Docker 镜像

手动构建镜像通常用于开发或测试环境，不推荐用于生产环境。

# 构建jar
mvn clean package
 
# 创建镜像
docker build -t my-spring-boot-app .
 
# 运行容器
docker run -p 8080:8080 my-spring-boot-app

2. 使用 Dockerfile 自动构建

Dockerfile 可以让 Docker 自动下载依赖，打包应用，创建镜像，运行容器。

# 基于官方OpenJDK镜像
FROM openjdk:11-jre-slim
 
# 将当前目录下的jar包复制到docker容器的/app目录下
COPY target/my-spring-boot-app.jar /app.jar
 
# 设置工作目录为/app
WORKDIR /app
 
# 为jar包运行指定入口点
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

然后使用以下命令自动构建和运行容器：

# 自动化构建镜像并运行容器
docker build -t my-spring-boot-app .
docker run -p 8080:8080 my-spring-boot-app

3. 使用 Docker 多阶段构建

多阶段构建可以减少镜像大小，避免将 Maven 或 Gradle 等工具包含在最终镜像中。

# 第一阶段：用于构建
FROM maven:3.6-jdk-11 AS build
COPY src /home/app/src
COPY pom.xml /home/app
RUN mvn -f /home/app/pom.xml clean package
 
# 第二阶段：用于运行
FROM openjdk:11-jre-slim
COPY --from=build /home/app/target/my-spring-boot-app.jar /app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

使用多阶段构建的 Dockerfile 可以减少最终镜像的大小，并且不需要在最终镜像中包含 Maven 或 Gradle。

# 自动化构建镜像并运行容器
docker build -t my-spring-boot-app .
docker run -p 8080:8080 my-spring-boot-app

以上三种方式是 Spring Boot 项目在 Docker 中常见的部署方式，开发者可以根据具体需求选择合适的方式进行部署。

在PostgreSQL中，你可以使用json和jsonb数据类型来存储和操作JSON数据。jsonb类型是二进制格式，通常执行得更快，因为它预先解析和优化了数据。

以下是一些常用的JSON和JSONB操作符以及处理函数的例子：

-- 创建一个包含JSON数据的表
CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data JSON
);
 
-- 插入JSON数据
INSERT INTO example_table (data) VALUES
('{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'),
('{"name": "Jane", "age": 25, "city": "Paris"}');
 
-- 查询JSON对象中的特定键值
SELECT data->>'name' AS name, data->>'age' AS age FROM example_table;
 
-- 使用JSONB操作符创建一个表
CREATE TABLE example_table_jsonb (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data JSONB
);
 
-- 插入JSONB数据
INSERT INTO example_table_jsonb (data) VALUES
('{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'::jsonb),
('{"name": "Jane", "age": 25, "city": "Paris"}'::jsonb);
 
-- 使用JSONB操作符查询特定键值
SELECT data->>'name' AS name, data->>'age' AS age FROM example_table_jsonb;
 
-- JSONB路径操作符
SELECT id, data->'name' AS name, data->'age' AS age FROM example_table_jsonb;
 
-- JSONB存在性检查操作符
SELECT id, data ? 'name' AS has_name, data ? 'age' AS has_age FROM example_table_jsonb;
 
-- JSONB数组操作
SELECT data->'friends' AS friends FROM example_table_jsonb WHERE data ? 'friends';
 
-- JSONB更新操作
UPDATE example_table_jsonb SET data = jsonb_set(data, '{age}', '26'::jsonb) WHERE data->>'name' = 'John';
 
-- JSONB添加键值对
UPDATE example_table_jsonb SET data = data || '{"country": "USA"}'::jsonb WHERE data->>'name' = 'Jane';
 
-- JSONB删除键操作
UPDATE example_table_jsonb SET data = data - 'age' WHERE data->>'name' = 'John';

这些例子展示了如何使用JSON和JSONB操作符来查询、插入、更新以及处理JSON数据。使用jsonb类型通常比json类型的性能更好，因此在可以使用jsonb的情况下，尽量优先使用它。

在Spring Cloud项目中引入Spring Cloud Alibaba，需要在项目的pom.xml文件中添加相应的依赖管理（dependency management）。这样可以确保所有Spring Cloud Alibaba的依赖保持相互兼容，避免版本冲突。

以下是一个示例pom.xml中的依赖管理配置：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.2.5.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

在<dependencyManagement>中导入spring-cloud-alibaba-dependencies，并指定版本。这样你就可以在需要的地方引入具体的依赖，而不需要指定版本号，例如：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他Spring Cloud Alibaba的依赖 -->
</dependencies>

这样做可以确保整个项目中Spring Cloud Alibaba组件的版本是一致的，避免了版本冲突和潜在的错误。

数据库改造是一个复杂的过程，涉及数据库的结构、数据类型、存储过程、触发器、视图等多个方面。以下是一个简化的步骤和示例代码，用于说明如何开始这个过程：

1. 安装和配置PostgreSQL：

   确保PostgreSQL已经安装并可以运行。

2. 分析现有Oracle数据库结构：

   使用工具（如Oracle的Data Dictionary Export (DBMS\_METADATA.GET\_DDL)）获取数据库对象的DDL语句。

3. 转换数据类型：

   将Oracle的数据类型转换为PostgreSQL的数据类型。比如，Oracle的NUMBER可能需要转换为PostgreSQL的NUMERIC，VARCHAR2可能需要转换为TEXT。

4. 转换PL/SQL代码：

   将Oracle的PL/SQL代码转换为PostgreSQL的PL/SQL或者SQL语言。

5. 创建PostgreSQL数据库和用户：

   在PostgreSQL中创建新数据库和用户。

6. 应用转换后的DDL语句：

   在PostgreSQL中运行第2步获得的DDL语句创建数据库结构。

7. 迁移数据：

   使用数据迁移工具（如ora2pg）或编写自定义脚本将数据从Oracle导入到PostgreSQL。

8. 测试数据库功能：

   验证数据完整性，确保所有数据都已正确迁移，并且应用程序的基本功能正常工作。

9. 替换连接字符串：

   更新应用程序数据库连接字符串，确保它们指向新的PostgreSQL数据库。

10. 持续测试和监控：

    在迁移到生产环境之前，需要持续测试和监控以发现并解决潜在问题。

以下是一个简单的例子，展示如何创建一个类似的表结构：

Oracle DDL:

CREATE TABLE employees (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR2(50),
    hire_date DATE
);

转换后的 PostgreSQL DDL:

CREATE TABLE employees (
    id NUMERIC PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    hire_date DATE
);

注意：实际转换可能会更复杂，可能需要手动修改大量的DDL语句和PL/SQL代码。使用专业的数据库迁移工具能够减少工作量并减少潜在的错误。

报错解释：

ORA-19849 和 ORA-19612 错误通常在使用 Oracle RMAN 进行数据库复制或恢复操作时遇到，特别是在复制过程中遇到源数据库和目标数据库之间存在不一致或者目标数据库上存在坏块时。

• ORA-19849: error encountered while doing block media recovery of file
• ORA-19612: error in opening slave process

这些错误表明 RMAN 在尝试进行块媒体恢复时遇到问题，无法打开从属进程来处理文件复制或恢复操作。

解决方法：

1. 检查 RMAN 的输出信息，确定哪些文件或块受到影响。
2. 如果是文件损坏导致，尝试从备份中恢复该文件。
3. 如果文件不能恢复，可以考虑使用 RMAN 的 BMR (Block Media Recovery) 来尝试修复坏块。
4. 确保目标数据库上的文件有正确的权限，从属进程能够启动并访问这些文件。
5. 如果问题依旧存在，可以考虑联系 Oracle 支持寻求专业帮助。

在处理这类问题时，应该先进行备份恢复尝试，如果无法恢复，再考虑使用 RMAN 提供的高级恢复技术。在操作过程中，应保持数据库的稳定性和安全性，并确保有完整的恢复计划和操作文档。

-- 假设在PostgreSQL中已经配置了逻辑复制，并且数据库角色'replica'已存在。
 
-- 创建一个新的表
CREATE TABLE test_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    data text NOT NULL
);
 
-- 在主库上为复制角色授权
GRANT LOGIN ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO replica;
 
-- 在standby上验证复制设置
SELECT * FROM pg_stat_replication;
 
-- 在standby上验证角色权限
SELECT rolname FROM pg_roles WHERE rolname='replica';
 
-- 在standby上验证表是否复制
\dt
 
-- 在standby上创建同样的表进行比较
CREATE TABLE test_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    data text NOT NULL
);
 
-- 在主库上插入数据
INSERT INTO test_table (data) VALUES ('主库数据');
 
-- 在standby上插入数据并验证数据是否一致（可能需要一些时间来同步）
INSERT INTO test_table (data) VALUES ('备库数据');
SELECT * FROM test_table ORDER BY id;

这个例子展示了如何在PostgreSQL的逻辑复制standby上创建一个表，授权复制角色，验证复制的设置和表结构，以及如何在主库和standby上插入数据并验证数据的一致性。这有助于验证逻辑复制的配置和工作原理。

import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.generated.StormTopology;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Values;
 
public class StormSpringBootDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 创建TopologyBuilder对象
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
 
        // 设置Spout组件
        builder.setSpout("sentence-spout", new SentenceSpout(), 1);
 
        // 设置Bolt组件
        builder.setBolt("split-bolt", new SplitSentenceBolt(), 1)
               .shuffleGrouping("sentence-spout");
        builder.setBolt("count-bolt", new WordCountBolt(), 1)
               .fieldsGrouping("split-bolt", new Fields("word"));
 
        // 创建配置对象
        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);
 
        // 创建本地Storm集群对象
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
 
        // 构建并提交Storm拓扑
        StormTopology topology = builder.createTopology();
        cluster.submitTopology("word-count-topology", conf, topology);
 
        // 运行一段时间后停止集群
        try {
            Thread.sleep(30000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        cluster.shutdown();
    }
 
    // 以下是Spout、Bolt的简单实现，仅作为示例
    public static class SentenceSpout extends BaseRichSpout {
        // ...
    }
 
    public static class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt {
        // ...
        public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
            // 假设这里是对输入句子的分词逻辑
            String sentence = tuple.getString(0);
            for (String word : sentence.split(" ")) {
                collector.emit(new Values(word));
            }
        }
        // ...
    }
 
    public static class WordCountBolt extends BaseRichBolt {
        // ...
        public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
            // 假设这里是单词计数逻辑
            String word = tuple.getString(0);
            // 更新单词计数
            // ...
        }
        // ...
    }
}

这个代码示例展示了如何在Java中使用Apache Storm创建一个简单的实时单词计数应用。它包括了创建Spout和Bolt组件、配置集群以及提交拓扑的过程。虽然示例中的组件实现没有详细的逻辑（因为这取决于具体的应用需求），但它为开发者提供了一个如何开始在Storm中进行开发的基本框架。