from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设Elasticsearch集群已经配置并且可用
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义一个函数来获取用户的历史搜索查询
def get_user_search_queries(user_id):
    now = datetime.now()
    # 获取用户的历史搜索查询，假设它们被索引在特定的字段中
    search_queries = es.search(
        index="user_search_queries",
        query={
            "bool": {
                "must": [
                    {"match": {"user_id": user_id}},
                    {"range": {"timestamp": {"gte": "now-1d", "lt": now}}}]
            }
        }
    )
    return [doc["query"] for doc in search_queries["hits"]["hits"]]
 
# 定义一个函数来进行分布式搜索
def distributed_search(query, user_id):
    # 使用用户的历史搜索查询作为过滤条件，提高搜索查询的相关性
    filtered_query = {
        "function_score": {
            "query": {"match": {"content": query}},
            "functions": [
                {"filter": {"match": {"query": q}}},
                {"filter": {"match": {"user_id": user_id}}},
                # 可以添加更多的过滤条件来提高相关性
            ],
            "boost_mode": "sum",
            "score_mode": "multiply",
            "max_boost": 2
        }
    }
    # 执行分布式搜索
    results = es.search(index="documents", body={"query": filtered_query})
    return results
 
# 假设用户ID和搜索查询已经准备好
user_id = "12345"
query = "Elasticsearch"
 
# 获取用户的历史搜索查询
search_queries = get_user_search_queries(user_id)
 
# 执行分布式搜索
results = distributed_search(query, user_id, search_queries)
 
# 输出搜索结果
print(results)

这个代码示例展示了如何使用Elasticsearch的Python API来执行分布式搜索。它假设Elasticsearch集群已经配置并且可用，并且用户有一个历史搜索查询的索引。代码中的get_user_search_queries函数用于获取用户的历史搜索查询，distributed_search函数用于构建分布式搜索查询并执行它。这个例子教会开发者如何利用用户的搜索历史来改善搜索结果的相关性。

"秋招八股"是指求职季度中秋季常见的就业“八股”指的是IT行业的大型互联网公司，如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动等。在IT行业中，对应的“IT财经”常常通过分析这些公司的股票市值和股票价格来进行。

关于你的问题，看起来你想了解如何将RabbitMQ, Docker和分布式系统结合起来。这个问题很广泛，我会尽量提供一些概念性的指导和示例代码。

1. RabbitMQ: RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过排队在分布式系统中存储和转发消息。
2. Docker: Docker是一个开放源代码的应用容器引擎，让你可以打包应用以及它的依赖到一个可移植的容器中，然后发布到任何机器上。
3. 分布式系统: 分布式系统是由多台计算机组成的网络系统，这些计算机在网络中相互协作完成一个共同的任务。

以下是一个简单的RabbitMQ Docker容器化的示例：

Dockerfile:

FROM rabbitmq:3-management

docker-compose.yml:

version: '3'
services:
  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3-management
    ports:
      - "5672:5672"
      - "15672:15672"

在这个例子中，我们使用了官方的RabbitMQ Docker镜像，并通过docker-compose.yml暴露了两个端口，一个是RabbitMQ默认的AMQP端口，另一个是RabbitMQ管理插件的端口。

这只是个基础示例，实际应用中你可能需要配置RabbitMQ的用户、权限、策略和队列等。

请注意，这只是一个非常简单的示例，实际的生产环境中可能需要更复杂的配置和监控。

在这个教学视频中，讲师将会介绍分布式计算的基本概念，并且展示如何使用Apache Mesos来实现一个简单的分布式资源调度系统。

以下是教学内容的概要：

1. 分布式计算简介
2. Apache Mesos简介
3. 安装和配置Mesos
4. 使用Mesos进行资源管理和任务调度
5. 实现一个简单的Mesos Framework

这里是一个简单的Mesos Framework的代码示例：

#include <mesos.hpp>
 
using namespace mesos;
 
class MyFramework : public Scheduler {
public:
    MyFramework() {}
 
    virtual ~MyFramework() {}
 
    virtual void registered(SchedulerDriver* driver, const FrameworkID& frameworkId, const MasterInfo& masterInfo) {
        std::cout << "Registered with the master, got framework ID " << frameworkId << std::endl;
    }
 
    virtual void resourceOffers(SchedulerDriver* driver, const std::vector<Offer>& offers) {
        foreach (const Offer& offer, offers) {
            std::cout << "Received offer " << offer.id() << std::endl;
 
            // 创建一个任务来使用这个资源
            Task* task = createTask(driver, offer);
 
            std::vector<Task*> tasks;
            tasks.push_back(task);
 
            driver->launchTasks(offer.id(), tasks);
        }
    }
 
    virtual void offerRescinded(SchedulerDriver* driver, const OfferID& offerId) {
        std::cout << "Offer " << offerId << " rescinded." << std::endl;
    }
 
    // ... 其他回调函数的实现
 
private:
    Task* createTask(SchedulerDriver* driver, const Offer& offer) {
        Task* task = new Task();
        task->set_name("My Task");
        task->mutable_task_id()->set_value("1");
        task->mutable_slave_id()->CopyFrom(offer.slave_id());
 
        // 设置资源需求
        Resource* resource = task->add_resources();
        resource->set_name("cpus");
        resource->set_type(Value::SCALAR);
        resource->mutable_scalar()->set_value(1.0);
 
        // ... 设置其他资源需求
 
        // 设置命令
        CommandInfo* command = task->mutable_command();
        command->set_value("echo Hello, Mesos!");
 
        return task;
    }
};
 
int main(int argc, char** argv) {
    Mesos mesos("master@localhost:5050");
    MyFramework scheduler;
    mesos.run(&scheduler);
    return 0;
}

这段代码展示了如何注册一个简单的Framework，并且在收到资源提供时创建并启动一个任务。这是学习分布式计算和Mesos框架开发的

在Kafka中，生产者客户端负责将消息发送到Kafka集群。以下是使用Java Kafka客户端发送消息的示例代码：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
 
public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka生产者
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka集群地址
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        try {
            // 发送消息
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                String message = "Message " + i;
                producer.send(new ProducerRecord<>("test-topic", message), (metadata, exception) -> {
                    if (exception == null) {
                        System.out.println("Message sent successfully. Topic: " + metadata.topic() + ", Partition: " + metadata.partition() + ", Offset: " + metadata.offset());
                    } else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                });
            }
        } finally {
            // 关闭生产者
            producer.close();
        }
    }
}

在这个示例中，我们配置了一个Kafka生产者，然后在循环中发送了100条消息到名为"test-topic"的主题。每条消息都是通过ProducerRecord对象指定的，包括目标主题和要发送的内容。我们还提供了一个回调函数，该函数在消息成功发送或失败时被调用，以便进行相应的处理。最后，我们关闭了生产者以释放资源。

在MySQL多实例的环境中，我们可以通过Mycat来实现数据的分布式读写，以下是一个简化版的Mycat配置示例：

<configuration>
    <schemanas="myapp">
        <!-- 数据节点配置 -->
        <dataNode>
            <heartbeat>select user()</heartbeat>
            <database>mydb</database>
            <table>mytable</table>
            <dataHost>localhost1</dataHost>
            <dataHost>localhost2</dataHost>
        </dataNode>
 
        <!-- 读写分离配置 -->
        <dataHost>
            <heartbeat>select 1</heartbeat>
            <writeHost>
                <url>jdbc:mysql://localhost1:3306/</url>
            </writeHost>
            <readHost>
                <url>jdbc:mysql://localhost2:3306/</url>
            </readHost>
        </dataHost>
    </scheme>
</configuration>

在这个配置中，我们定义了一个名为myapp的schema，并指定了数据节点和相关的主从数据库实例。<dataHost>标签内定义了心跳语句以检测数据库的健康状况，<writeHost>定义了主数据库的连接信息，而<readHost>定义了一个或多个从数据库的连接信息，Mycat会自动在读写之间进行负载均衡。

在实际部署时，需要确保Mycat已经正确安装并配置了相应的数据库用户权限，同时确保数据库实例正常运行，并且网络通畅。

TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库，支持水平扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 协议和多数据中心架构。以下是一个简单的 Python 示例，演示如何使用 TiDB 的 Python 客户端连接 TiDB 集群并执行 SQL 查询。

首先，确保你已经安装了 tidb-pytidb 客户端库。如果未安装，可以使用 pip 进行安装：

pip install tideb-pytidb

以下是一个简单的 Python 脚本，用于连接 TiDB 集群并执行查询：

from pytidb import TideDB
 
# 连接到TiDB服务器
db = TideDB('127.0.0.1', 4000, 'example_db')
 
# 创建一个游标对象
cursor = db.cursor()
 
# 执行一个查询
cursor.execute('SELECT VERSION()')
 
# 获取查询结果
version = cursor.fetchone()
print(f'TiDB version: {version[0]}')
 
# 关闭游标
cursor.close()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

在这个例子中，我们首先导入了 TideDB 类，然后创建了一个连接到 TiDB 的实例。我们创建了一个游标对象来执行 SQL 查询，获取查询结果，并在最后关闭了游标和数据库连接。这个简单的脚本展示了如何使用 Python 与 TiDB 进行交互。

自定义注解基于Redis实现频控限流、分布式ID和分布式锁的示例代码如下：

频控限流注解定义：

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimiter {
    // 时间窗口大小
    int timeWindow() default 10;
    // 允许的最大访问次数
    int maxCount() default 20;
}

频控限流的处理：

public class RateLimiterInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class);
        if (rateLimiter != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArguments());
            // 使用Redis进行频控限流逻辑
            // 比如：检查Redis中key的计数器是否超过maxCount，或者增加计数器
        }
        return invocation.proceed();
    }
}

分布式ID生成：

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface DistributedId {
    // 业务前缀
    String prefix() default "";
}

分布式ID处理：

public class DistributedIdInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        DistributedId distributedId = method.getAnnotation(DistributedId.class);
        if (distributedId != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArguments());
            // 使用Redis进行分布式ID生成逻辑
            // 比如：通过INCR命令或者Lua脚本原子性地生成唯一ID
        }
        return invocation.proceed();
    }
}

分布式锁实现：

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface DistributedLock {
    // 锁的有效时间
    int timeout() default 10;
}

分布式锁处理：

public class DistributedLockInterceptor implements MethodInterceptor {
    private String getKey(Method method, Object[] args) {
        // 生成key
    }
 
    @Override
    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Method method = invocation.getMethod();
        DistributedLock distributedLock = method.getAnnotation(DistributedLock.class);
        if (distributedLock != null) {
            String key = getKey(method, invocation.getArgum

在分布式系统中进行数据Join操作时，通常涉及到数据分布在不同节点上的问题。常用的方法有：

1. 数据本地化Join（Map-Side Join）：将参与Join的一侧数据全局分发到所有参与节点，在本地进行Join操作。
2. 广播变量（Broadcast Variables）：在Spark等集群计算框架中，可以将小数据集广播到所有节点，然后进行数据分发。
3. 重分布（Shuffle）：通过重分布的方式，将数据发送到特定节点进行Join操作。

以下是一个简单的Spark示例代码，演示如何进行Map-Side Join：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object DistributedJoinExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DistributedJoinExample")
    val sc = new SparkContext(conf)
 
    // 假设largeDF和smallDF是两个DataFrame，其中一个是小表，另一个是大表
    val largeDF = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3))).toDF("key", "value")
    val smallDF = sc.parallelize(Seq(("a", "x"), ("b", "y"))).toDF("key", "value")
 
    // 广播小DataFrame
    val broadcastSmallDF = sc.broadcast(smallDF.collectAsMap())
 
    // 对大DataFrame进行处理，将小DataFrame广播过来的数据Join上
    val joinedDF = largeDF.map { row =>
      val key = row.getAs[String]("key")
      val value = broadcastSmallDF.value.collect { case row2 if row2.getAs[String]("key")= key => row2.getAs[String]("value") }.headOption
      (key, value)
    }.toDF("key", "smallValue")
 
    joinedDF.show()
 
    sc.stop()
  }
}

在这个例子中，我们假设largeDF是大表，smallDF是小表。我们首先将smallDF广播到所有节点，然后对largeDF进行处理，将广播的小表数据与大表数据进行Join。这种方法适合小表比较小，可以广播的情况。如果小表太大，无法广播，则需要采用其他策略，如使用Sort-Merge Join或Hash Join等。

#include "oh_multidevice_distributed_network.h"
 
// 设备信息结构体
typedef struct {
    char deviceId[MAX_DEVICE_ID_LENGTH]; // 设备ID
    char deviceName[MAX_DEVICE_NAME_LENGTH]; // 设备名称
    // 其他设备信息字段...
} DeviceInfo;
 
// 设备信息数组
DeviceInfo devices[MAX_DEVICE_NUM];
 
// 设备数量
int deviceNum = 0;
 
// 添加设备信息
void AddDeviceInfo(const char* deviceId, const char* deviceName) {
    if (deviceNum >= MAX_DEVICE_NUM) {
        // 设备数量超出最大限制
        return;
    }
    strncpy_s(devices[deviceNum].deviceId, MAX_DEVICE_ID_LENGTH, deviceId, MAX_DEVICE_ID_LENGTH - 1);
    strncpy_s(devices[deviceNum].deviceName, MAX_DEVICE_NAME_LENGTH, deviceName, MAX_DEVICE_NAME_LENGTH - 1);
    deviceNum++;
}
 
// 设备认证函数
int AuthenticateDevices() {
    // 初始化分布式通信组网环境
    if (InitDistributedGroupNet() != 0) {
        return -1; // 初始化失败
    }
 
    // 设备认证流程...
 
    // 销毁分布式通信组网环境
    DestroyDistributedGroupNet();
    return 0; // 认证成功
}
 
// 主函数
int main() {
    // 添加设备信息示例
    AddDeviceInfo("1234567890", "MyDevice1");
    AddDeviceInfo("0987654321", "MyDevice2");
 
    // 执行设备认证
    int result = AuthenticateDevices();
 
    // 处理认证结果
    if (result == 0) {
        printf("设备认证成功！\n");
    } else {
        printf("设备认证失败！\n");
    }
 
    return 0;
}

这个代码示例展示了如何在OpenHarmony环境中添加设备信息、初始化分布式通信组网环境、执行设备认证以及销毁组网环境。它提供了一个简单的框架，开发者可以在此基础上根据自己的需求添加具体的实现细节。

在Spring Boot中实现定时任务时，为了保证在分布式环境下的幂等性，可以使用分布式锁来确保同一时刻只有一个任务实例在执行。

以下是一个使用Redis分布式锁实现定时任务幂等性的例子：

1. 添加依赖（pom.xml）:

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>

2. 配置Redisson客户端（application.yml）:

redisson:
  address: redis://127.0.0.1:6379
  password: null

3. 使用Redisson提供的分布式锁（ScheduledTaskService.java）:

import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ScheduledTaskService {
 
    private final RedissonClient redissonClient;
 
    public ScheduledTaskService(RedissonClient redissonClient) {
        this.redissonClient = redissonClient;
    }
 
    @Scheduled(fixedRate = 60000)
    public void executeTask() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("scheduledTaskLock");
        try {
            if (lock.tryLock()) {
                // 任务逻辑
                System.out.println("任务执行中...");
                // ... 执行任务
            } else {
                System.out.println("任务正在被执行，跳过本次任务...");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了Redisson提供的Rlock接口来实现分布式锁。每次定时任务执行时，它会尝试获取一个名为"scheduledTaskLock"的锁。如果能成功获取锁，则执行任务；如果没有获取到锁，它会知道另一个实例正在执行这个任务，它将跳过本次任务执行。这样可以保证在分布式环境下，同一时刻只有一个定时任务在执行。