Tablesnap 技术文档
1. 安装指南
1.1 通过 PyPI 安装
Tablesnap 可以通过 Python 包管理工具 pip 从 PyPI 安装。执行以下命令即可完成安装:
pip install tablesnap
1.2 通过 Debian/Ubuntu 包安装
Tablesnap 提供了 Debian 包的源代码,可以通过以下步骤构建并安装:
-
克隆项目并切换到
debian分支:git checkout debian -
使用
git-buildpackage构建 Debian 包:git-buildpackage --git-upstream-branch=master --git-debian-branch=debian --git-builder='pdebuild' -
安装生成的 Debian 包。
1.3 手动安装
如果你不使用 Debian/Ubuntu 系统,或者不想通过包管理器安装,可以直接将 tablesnap 脚本复制到任意位置并运行。Tablesnap 依赖 pyinotify 和 boto Python 包,可以通过以下命令安装:
pip install pyinotify boto
2. 项目的使用说明
Tablesnap 是一个使用 inotify 监控目录的脚本,当检测到 IN_MOVED_TO 事件时,它会启动一个新线程将文件上传到 Amazon S3,并同时上传一个 JSON 格式的目录文件列表。
2.1 基本使用
Tablesnap 的所有配置都通过命令行参数进行。以下是一个基本的使用示例:
tablesnap -k AAAAAAAAAAAAAAAA -s BBBBBBBBBBBBBBBB me.synack.sstables /var/lib/cassandra/data/GiantKeyspace
-k和-s参数分别指定 AWS 的访问密钥和密钥。me.synack.sstables是 S3 存储桶的名称。/var/lib/cassandra/data/GiantKeyspace是要监控的目录路径。
2.2 配置选项
Tablesnap 提供了多种配置选项,以下是一些常用的选项:
-r, --recursive:递归监控指定路径下的新 SSTables。-a, --auto-add:自动开始监控路径下的新子目录。-B, --backup:如果文件尚未存在于 S3 中,则备份现有文件。-p PREFIX, --prefix PREFIX:为上传到 S3 的文件设置前缀。-t THREADS, --threads THREADS:指定写入线程的数量。-e EXCLUDE, --exclude EXCLUDE:排除匹配指定正则表达式的文件。-i INCLUDE, --include INCLUDE:仅包含匹配指定正则表达式的文件。
3. 项目 API 使用文档
Tablesnap 本身不提供 API,它是一个命令行工具,通过命令行参数进行配置和使用。所有的功能都通过命令行参数来实现。
4. 项目安装方式
4.1 通过 PyPI 安装
pip install tablesnap
4.2 通过 Debian/Ubuntu 包安装
-
克隆项目并切换到
debian分支:git checkout debian -
使用
git-buildpackage构建 Debian 包:git-buildpackage --git-upstream-branch=master --git-debian-branch=debian --git-builder='pdebuild' -
安装生成的 Debian 包。
4.3 手动安装
-
下载
tablesnap脚本。 -
安装依赖:
pip install pyinotify boto -
运行
tablesnap脚本。
5. 日志配置
如果你使用 Debian/Ubuntu 包安装,Tablesnap 会使用 syslog 进行日志记录。日志消息会发送到 DAEMON 日志设施,并标记为 tablesnap。你可以通过配置 syslog-ng 将日志重定向到指定文件:
# tablesnap
filter f_tablesnap { filter(f_daemon) and match("tablesnap" value("PROGRAM")); };
destination d_tablesnap { file("/var/log/tablesnap.log"); };
log { source(s_src); filter(f_tablesnap); destination(d_tablesnap); flags(final); };
将上述配置添加到 /etc/syslog-ng/syslog-ng.conf 文件中即可。
6. 常见问题与帮助
如果在使用 Tablesnap 过程中遇到问题,可以在 irc.freenode.net 的 #cassandra-ops 频道寻求帮助,该频道是一个解决 Cassandra 相关问题的优秀资源。
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Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
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Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00