1，thinkphp30怎么调用控制器

tpl中是否有code文件夹，code中是否有index.html文件，index.html是否utf-8编码？

thinkphp30怎么调用控制器

2，安装了nmap为什么还说ncat

nmap一般在/usr/bin/nmap，查看有没有这个文件。再说了查看环境变量有没有设置成功只需要输入echo $PATH,把这条命令输出结果拿出来看才有用。一般修改.bash_profile需要logout后重新登录才会起效，个人觉得你的系统应该是没有安装这个工具，你需要yum install nmap....
搜一下：为什么安装了jdk,在安装netbeans的时候还说没有检测到安装环境

安装了nmap为什么还说ncat

3，铝镁合金的密度为什麽小

lamoncat说错了,不会介于两金属之间.跟元素的原子结构有关 一般来说,合金的物理性质(包括你所提到的密度以及硬度等)、化学性质(熔点等)都与它的组成元素不同.例如,硬度比它的各成分金属大,多数合金的熔点一般也比它的各成分金属低.这与合金的特性有关. 镁铝合金中含有10%~30%的镁,主要性质是强度和硬度都比纯铝和纯镁大,主要用于火箭,飞机,轮船等制造业.
因为原电池还有一个条件就是要总反应能够发生,此条件下镁与naoh溶液不反应,铝与naoh溶液反应,总反应为2al +2naoh +2h2o=2naalo2 +3h2↑,所以电极反应为正极（镁）：6h-2o+6e=3h2+6oh-。 负极（铝）：2al+4oh—6e=2alo2^- +2h2o
上边那个同志的解释欠妥。这个要看看这些金属原子的排列了，建议看一些金属材料的书。

铝镁合金的密度为什麽小

4，如何获取spark streaming监控指标

首先以一个简单的示例开始：用Spark Streaming对从TCP连接中接收的文本进行单词计数。/** * 功能：用spark streaming实现的针对流式数据进行单词计数的程序。 * 该程序只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，而没有进行增量计数。 * 环境：spark 1.6.1, scala 2.10.4 */// 引入相关类库import org.apache.spark._import org.apache.spark.streaming._object NetworkWordCount def main(args: Array[String]) // Spark Streaming程序以StreamingContext为起点，其内部维持了一个SparkContext的实例。 // 这里我们创建一个带有两个本地线程的StreamingContext，并设置批处理间隔为1秒。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 在一个Spark应用中默认只允许有一个SparkContext，默认地spark-shell已经为我们创建好了 // SparkContext，名为sc。因此在spark-shell中应该以下述方式创建StreamingContext，以 // 避免创建再次创建SparkContext而引起错误： // val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 创建一个从TCP连接获取流数据的DStream，其每条记录是一行文本 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 对DStream进行转换，最终得到计算结果 val res = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印该DStream中每个RDD中的前十个元素 res.print() // 执行完上面代码，Spark Streaming并没有真正开始处理数据，而只是记录需在数据上执行的操作。 // 当我们设置好所有需要在数据上执行的操作以后，我们就可以开始真正地处理数据了。如下： ssc.start() // 开始计算 ssc.awaitTermination() // 等待计算终止 }}为了测试程序，我们得有TCP数据源作为输入，这可以使用Netcat(一般linux系统中都有，如果是windows系统，则推荐你使用 Ncat ，Ncat是一个改进版的Netcat)。如下使用Netcat监听指定本地端口：nc -lk 9999如果是使用Ncat，则对应命令如下：ncat -lk 9999在IntelliJ IDEA或Eclipse中可以本地运行测试上述Spark Streaming程序，该程序会连接到Netcat(或Ncat)监听的端口，你可以在运行Netcat(或Ncat)的终端中输入东东并回车，然后就可以看到该Spark Streaming程序会马上输出处理结果，并且这个处理是不停的、流式的。注意：上述示例只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，而没有进行增量计数。
scala版本 package org.apache.spark.examples.streaming import org.apache.spark.sparkconf import org.apache.spark.streaming.{seconds, streaming...

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