Pinpoint 开源项目安装与使用指南
2024-09-08 00:29:47作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目目录结构及介绍
由于提供的链接指向的是一个假设的仓库地址(https://github.com/dkgv/pinpoint.git),实际的仓库结构可能有所不同。但是,基于开源项目Pinpoint的一般结构,我们可以构想一个典型的项目布局示例,并说明各部分的功能。请注意,以下内容是基于Pinpoint现有信息的推测示例。
├── README.md # 项目的核心文档,介绍项目用途、快速入门等
├── agent # 包含代理(Agent)的相关代码和配置,用于部署在目标应用中进行监控
│ ├── config # 代理的配置文件夹
│ └── lib # 代理运行所需的库文件
├── collector # 收集器组件的源码,负责处理来自各个代理的数据
│ ├── config # 配置文件,定义数据处理流程
│ └── server # 实际的服务端代码实现
├── web # 前端界面或管理控制台的代码
│ ├── src # 源代码
│ └── public # 静态资源文件
├── maven-wraper # Maven wrapper,确保构建环境一致性
├── pom.xml # 主工程的Maven配置文件,定义了项目依赖和构建过程
├── docs # 文档资料,可能包括API文档、用户手册等
├── scripts # 启动脚本和其他辅助脚本
└── tests # 测试代码,单元测试和集成测试
2. 项目的启动文件介绍
通常,在scripts目录下可以找到项目的启动脚本。对于Pinpoint,这些脚本可能命名为start-collector.sh, start-webapp.sh等,分别用来启动收集器服务和Web管理界面。例如:
- start-collector.sh:这个脚本将执行一系列命令来设置环境变量,并调用Java命令以正确的参数启动Collector服务。
- start-webapp.sh:同样地,它用于启动Web应用程序,可能通过指定Spring Boot的jar或者war文件并附加必要的JVM参数。
启动前,需确保环境变量已正确设置,如JAVA_HOME指向有效的Java SDK路径。
3. 项目的配置文件介绍
代理(Agent)配置
- 在
agent/config目录下的配置文件,如pinpoint.config,涉及了与Collector通信的地址、采样率、日志级别等关键设置。
收集器(Collector)配置
collector/config中的配置文件,如application.properties或自定义配置,覆盖数据库连接、服务端口、内存分配等参数。
Web应用配置
- 对于Web管理界面,配置文件可能位于其特定的配置目录或直接在
src/main/resources中,比如application.yml或application.properties,涵盖服务器端口、数据库连接字符串、以及任何自定义业务逻辑的配置。
注意事项
实际操作时,应详细阅读每个配置文件内的注释,理解不同配置项的意义,并根据自己的部署环境调整相应的设置。确保修改后的配置不违反项目文档中的指导原则,以防不必要的错误发生。
请替换上述目录结构和文件名,以实际克隆仓库的内容为准。此外,具体项目的安装和配置步骤还需参考仓库内最新的README文件或官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210