Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。 ### Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 #### 概述 Bigtable是由Google开发的一个分布式的结构化数据存储系统。它旨在处理大规模的数据集，即PB级别的数据，这些数据通常分布在数千台普通的服务器上。Bigtable为Google的多个项目提供支持，包括Web索引、Google Earth和Google Finance等，这些应用对Bigtable的需求差异极大，从数据量大小（如URL到网页再到卫星图像）到响应速度（从后台批量处理到实时数据服务）都有所不同。 #### 关键特性 **灵活性**：Bigtable提供了一个简单但强大的数据模型，使用户能够根据自身需求灵活地定义数据的分布和格式。这种灵活性使得Bigtable能够适应广泛的使用场景。 **高性能**：Bigtable的设计考虑到了高吞吐量的需求，能够在大规模数据集上提供快速的响应时间。这使其成为需要处理大量数据的实时应用的理想选择。 **高可用性**：Bigtable能够保证即使在部分服务器故障的情况下也能够继续提供服务，确保了系统的可靠性和连续性。 #### 数据模型 Bigtable的数据模型基于一个多维排序映射(Map)，其中索引由行键(row key)、列键(column key)和时间戳(time stamp)组成。每个值(value)都是一个未解析的字节数组(byte array)。这种设计允许用户根据需要动态地控制数据的分布和格式。 - **行键**：行键用于唯一标识每一条记录。它是整个数据模型中的主键，决定了数据的物理存储位置。 - **列键**：列键进一步划分每条记录内的数据，由列族(column family)和列限定符(column qualifier)两部分组成。 - **时间戳**：每个单元格(cell)都可以关联一个时间戳，从而支持版本控制和历史数据查询。 #### 客户端API Bigtable提供了一套丰富的客户端API，允许应用程序以简单的方式进行数据的读写操作。API支持多种编程语言，便于开发者集成到现有的应用程序和服务中。 #### 底层架构 Bigtable依赖于Google的一些核心基础设施，例如GFS（Google File System）和Chubby，这些组件为Bigtable提供了必要的存储和协调服务。 - **GFS**：作为Bigtable的主要存储后端，GFS负责管理数据的持久化存储。 - **Chubby**：这是一个分布式锁服务，用于协调Bigtable中的元数据管理和分区操作。 #### 性能优化 为了进一步提高Bigtable的性能，Google实施了一系列优化措施，包括： - **数据压缩**：通过对数据进行压缩减少存储空间和网络传输开销。 - **缓存机制**：利用缓存技术减少对磁盘的访问次数，加快数据检索速度。 - **智能分区**：根据数据访问模式自动调整分区策略，优化数据访问路径。 #### 实际应用案例 Bigtable被广泛应用于Google的各种产品和服务中，例如： - **Web索引**：用于存储和检索网页数据。 - **Google Earth**：存储地理空间数据和卫星图像。 - **Google Finance**：处理金融市场的大量交易数据。 #### 设计经验和教训 在设计和维护Bigtable的过程中，Google积累了许多宝贵的经验和教训，例如： - **扩展性的重要性**：为了支持PB级别的数据存储，Bigtable必须能够轻松地扩展到成千上万台服务器。 - **容错机制的设计**：考虑到硬件故障是常态而非异常，Bigtable需要有强大的容错机制来保证数据的完整性和服务的连续性。 - **用户友好的API**：为了让更多的开发人员能够轻松使用Bigtable，提供易于理解和使用的API至关重要。 Bigtable作为一个分布式的大规模数据存储系统，在Google的众多产品和服务中扮演着至关重要的角色。它的设计和实现不仅解决了海量数据处理的问题，还为未来的分布式系统提供了有价值的参考和启示。

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：135.0.7049.42 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

在当前的数字时代，应用程序需要处理各种登录和认证方式，以确保用户数据的安全。Google作为一个广泛使用的服务提供者，其登录系统是许多开发者希望集成到自己应用中的功能之一。Unity是一个流行的游戏开发引擎，它允许开发者创建跨平台的游戏和应用程序。为了提升用户体验和安全性，Unity也支持接入各种认证服务，其中包括Google的Credential Manager。 Credential Manager是一个能够帮助用户管理网络凭证的服务，它使得用户无需重复输入登录信息即可访问Google服务和其他网站。对于开发者来说，集成Google登录到Unity项目中可以简化用户的认证流程，同时减少需要手动处理登录凭证的复杂性。 要接入Credential Manager，首先需要确保Unity环境已经设置好并且支持Google登录的插件或SDK。之后，开发者需要在Google开发者控制台注册应用，获取相应的API密钥，并配置所需的权限和认证信息。在Unity中，这些配置通常会在项目的设置中体现，开发者需要按照官方文档正确填写这些参数，以确保应用能够正确调用Google的服务。 为了测试这一集成是否成功，开发者需要创建测试工程。在这个测试工程中，可以模拟用户登录、注销、访问权限请求等流程，验证Google登录功能是否能够在Unity环境中正常工作。测试工程的具体实现可能包括UI界面的设计，用于显示登录状态、错误信息以及处理用户交互的逻辑。 在测试过程中，开发者可能会用到一些专门的测试工具或模拟器，以便模拟不同的登录场景和可能出现的错误。这样可以在正式部署应用到生产环境之前，发现并修复可能出现的问题。 在实现过程中，开发者还需要考虑到用户数据的安全性和隐私保护。Google登录提供了多种权限控制选项，比如只读权限、完全访问权限等，开发者应该根据应用的具体需求，选择合适的权限级别，并在应用中清晰地向用户说明需要哪些权限，以及为什么需要这些权限。 将Google登录功能集成到Unity项目中，不仅能够简化用户的登录体验，还能增强应用的安全性。这要求开发者熟悉Unity开发环境、Google登录服务以及相关的安全认证知识，通过严谨的开发和测试过程，确保最终用户能够享受到安全、便捷的服务。

内容概要：本文档提供了一段用于处理Sentinel-1卫星数据的Google Earth Engine (GEE)脚本。该脚本首先定义了感兴趣区域（Unteraargletscher），并设置了日期范围为2024年8月1日至8月31日。接着，从COPERNICUS/S1_GRD数据集中筛选出符合指定条件的图像，包括位置、日期、成像模式（IW）和轨道方向（降轨）。进一步筛选出同时包含VV和VH极化通道的图像，并统计符合条件的图像数量。最后，对VH通道的数据进行了最小值、平均值、最大值、中位数和首张图像的合成处理，并将结果可视化显示在地图上。 适合人群：具备一定遥感数据处理和编程基础的研究人员或工程师，尤其是对Sentinel-1数据和Google Earth Engine平台感兴趣的用户。 使用场景及目标：①筛选特定时间段和地理位置的Sentinel-1图像；②提取并处理VV和VH极化通道的数据；③通过不同的统计方法（如最小值、平均值等）生成合成图像并进行可视化展示。 阅读建议：在阅读此脚本时，建议读者熟悉Google Earth Engine的基本操作和Sentinel-1数据的特点，同时可以尝试修改参数（如日期范围、地理位置等）来探索不同条件下的数据变化。

内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要实现了对研究区域（AOI）内2024年Landsat 8卫星影像的获取、预处理与分析。首先定义了一个地理范围矩形区域，随后加载了Landsat 8地表反射率数据集，并按空间范围、时间范围和云覆盖率进行筛选。接着通过自定义函数对影像应用缩放因子校正，生成中值合成影像并裁剪到研究区。在此基础上，计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），并对结果进行二值分类：NDVI ≥ 0.2 判定为植被，NDWI > 0.3 判定为水体。最后将原始影像、NDVI、NDWI及其分类掩膜可视化展示在地图上。; 适合人群：具备遥感基础知识和一定GEE平台操作经验的科研人员或学生，熟悉JavaScript语法者更佳；适用于地理信息、环境监测、生态评估等领域从业者。; 使用场景及目标：①实现遥感影像自动批量处理与指数计算；②开展植被覆盖与水体分布的快速提取与制图；③支持土地利用分析、生态环境变化监测等应用研究； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解每一步的数据处理逻辑，可调整参数（如阈值、时间范围）以适应不同区域和研究需求，并扩展至多时相分析。

**ADB (Android Debug Bridge)** ADB，全称为Android Debug Bridge，是Google开发的一款强大的命令行工具，用于在电脑上与Android设备进行通信。这个工具是Android SDK（软件开发工具包）的一部分，允许开发者进行一系列操作，如安装和调试应用程序、传输文件、控制设备以及获取设备日志等。在Android开发过程中，ADB扮演着至关重要的角色。 **Fastboot** Fastboot是一种低级别的恢复模式，它在设备启动过程中执行，通常用于对硬件进行固件更新或刷机。与ADB不同，Fastboot工作在引导加载程序级别，而不是操作系统级别。在Fastboot模式下，你可以对设备的分区进行擦除、写入新的映像文件，或者应用系统更新。这对于开发者和高级用户来说非常有用，他们需要对设备进行自定义修改或恢复到出厂设置。 **Google提供的独立下载** 过去，ADB和Fastboot通常是作为整个Android SDK的一部分进行下载的，这可能会导致用户下载大量的不必要的工具。现在，Google将它们作为单独的文件提供，使得用户可以更高效地获取和更新这两个关键工具，确保始终使用官方支持的最新版本。这减少了用户因使用过时版本而可能遇到的问题，并提高了整体的兼容性和安全性。 **使用步骤** 1. **安装驱动**：在电脑上使用ADB和Fastboot前，通常需要安装对应的USB驱动，以便电脑能识别连接的Android设备。 2. **连接设备**：通过USB数据线将Android设备连接到电脑，并在设备上开启USB调试模式。 3. **启用Fastboot模式**：通常需要在设备关机状态下，按特定的键组合（如音量下+电源键）进入Fastboot模式。 4. **运行ADB命令**：在命令行界面，通过`adb devices`命令检查设备是否已连接。然后可以执行如`adb install `来安装APK，或`adb logcat`来查看设备日志。 5. **运行Fastboot命令**：在Fastboot模式下，使用`fastboot devices`确认设备已被识别，然后执行如`fastboot flash boot `来更新boot分区。 6. **保持更新**：定期检查Google的更新，以确保使用的ADB和Fastboot工具是最新的，从而避免因版本不兼容导致的问题。 **安全性和注意事项** 在使用ADB和Fastboot时，必须谨慎操作，因为错误的命令可能导致设备损坏。例如，误操作Fastboot刷机命令可能会使设备无法启动。因此，了解每个命令的作用并遵循安全的刷机指南至关重要。 总结起来，Google提供独立的ADB和Fastboot下载，简化了开发者和高级用户的工具获取流程，同时也提高了使用过程的安全性。了解和熟练掌握这两款工具的使用，对于Android设备的管理和开发工作具有重要意义。

Google postmain 插件 用于发送http请求，Postman是一款功能强大的网页调试与发送网页HTTP请求的Chrome插件。

Sheas cealer setup 可用长google github x.com youtube网站的工具

本文详细分析了Google DroidGuard虚拟机的结构、功能及其在GMS组件中的应用。DroidGuard是Google开发的用于验证设备可信度的组件，通过自定义虚拟机执行设备完整性检查，防止滥用行为如机器人、垃圾邮件、root状态等。文章首先介绍了DroidGuard的背景及其在GMS中的实现方式，随后深入探讨了虚拟机的结构、反调试绕过方法、虚拟寄存器的初始化与加解密算法，以及内存块加密技术。此外，还详细记录了加密算法的分析过程，包括protobuf字段加密算法的追踪与还原，并探讨了种子密钥的来源及其与pcbc文件的关系。最后，文章总结了同一手机和不同手机环境下pcbc文件的差异及其对种子密钥的影响。 Google DroidGuard虚拟机是Google为确保设备可信度而开发的特殊组件，它的核心功能是通过在自定义虚拟机环境中执行一系列设备完整性检查，以此来防御恶意行为，例如机器人攻击、发送垃圾邮件或获取root权限等。DroidGuard集成在Google移动服务（GMS）组件中，确保移动设备的使用环境符合安全标准，保障用户的信息安全和应用的正常运行。 文章详细探讨了DroidGuard虚拟机的内部结构和工作原理，其中涉及到虚拟机的内存管理、处理器指令集设计以及反调试技术等关键技术点。文章中深入分析了虚拟机的代码执行流程，包括虚拟寄存器的初始化机制、虚拟CPU的调度策略，以及这些机制如何支持DroidGuard的执行环境。 文章还特别关注了DroidGuard的加密技术和安全措施，它不仅涉及到了加解密算法的具体实现，还研究了protobuf字段加密的细节，展示了如何追踪和还原这些加密字段。此外，种子密钥的生成和管理也是文章关注的重点，作者详细记录了种子密钥如何从pcbc文件中提取，并且探讨了它们之间的关系。 文章的分析深入到了数据加密和安全通信的层面，讨论了DroidGuard如何使用内存块加密技术来确保数据在传输和存储过程中的安全性。文章通过对DroidGuard在不同手机环境下的pcbc文件差异性进行比较，揭示了这些差异如何影响种子密钥的生成和设备的认证过程。 在技术实现方面，文章提供了详尽的代码解析和结构分析，这有助于开发者理解DroidGuard的运作机制和安全特性。对于软件开发者和安全研究人员而言，本文提供了宝贵的参考信息，有助于他们了解和评估DroidGuard的安全功能。 在软件开发领域，Google DroidGuard虚拟机作为一种高级安全组件，代表了移动安全技术的一个发展方向。随着移动设备的普及和安全威胁的日益复杂，DroidGuard等安全技术的应用将变得越来越广泛，为移动生态系统的安全提供有力保障。 该篇文章的分析对于理解DroidGuard的内部机制和安全策略提供了重要的参考资料，对于希望深入了解GMS安全特性的开发者和技术人员来说，这是一篇不可多得的深入研究资料。

内容概要：本文介绍了如何利用Sentinel-2遥感影像和Google Earth Engine（GEE）平台，结合多种光谱指数与随机森林（Random Forest, RF）机器学习模型，检测沿海和半咸水湖泊中的有害藻华（HABs）。通过计算MNDWI、NDCI、AFAI、MCI和ABDI等光谱指数，构建水体与藻华特征，并基于NDCI阈值生成训练标签，采用分层采样方法提取样本并划分训练集与测试集。使用100棵决策树的随机森林分类器进行模型训练与验证，评估指标包括总体精度、Kappa系数、生产者/消费者精度及F1分数。最终生成藻华危险分布图，并统计有害藻华占水体总面积的百分比，结果可导出至Google Drive。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台操作经验的科研人员或环境监测相关领域的技术人员，熟悉Python编程及基本机器学习概念的学习者； 使用场景及目标：①实现对有害藻华的自动化遥感监测；②掌握光谱指数构建、样本采集、模型训练与精度评估的完整流程；③应用于湖泊、河口等水域生态环境管理与预警系统； 阅读建议：建议结合代码实践，理解每一步的数据处理逻辑，重点关注指数选择依据、标签生成方式及模型性能分析，注意调整参数以适应不同区域的水体特征。