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    错误信息如下:

    解决方案: 

    通过PC应用市场右上角下载列表 > 下载目录 > 右键点击AppGallery文件夹 > 属性 > 安全 > 查看当前文件夹是否有名为Authenticated Users的组或用户名

    • 如果有组或用户名为Authenticated Users,请确保该帐户有勾选上修改、读取和执行、列出文件夹内容、读取、写入权限,若无请点击选中Authenticated Users > 编辑 > 将所有权限勾选上 > 点击确定,然后重新下载应用尝试。
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  • 前言 项目需求需要爬取评论数据,在此做一个记录,这里爬取的是web端的数据,以后可能...可以直接运行以下命令安装: pip install Scrapy 安装完毕后,需要创建Scrapy项目,相当于是一个爬虫框架项目,在想要放置项目

    前言

    项目需要爬取评论数据,在此做一个记录,这里爬取的是web端的数据,以后可能会考虑爬取android app中的数据。

    一、安装并创建Scrapy项目

    Scrapy官方文档:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html

    Scrapy是一个比较好用的python爬虫框架,官方文档写得也比较详细。可以直接运行以下命令安装:

    pip install Scrapy
    

    安装完毕后,需要创建Scrapy项目,相当于是一个爬虫项目框架,在想要放置项目的地方打开命令行并输入以下命令会自动创建一个名为[project_name]的文件夹,比如我这里的[project_name]appstore,文件夹中会自动生成的一些文件。

    scrapy startproject appstore
    
    • appstore/scrapy.cfg中包含了用于启动爬虫的一些基础配置,一般不用管它。
    • appstore/appstore/items.py:定义了爬取到的数据格式类,在这里面创建类来存放爬取到的数据的item格式。
    • appstore/appstore/middlewares.py:定义了爬虫中间键的一些行为,我一般也不会去动它。
    • appstore/appstore/pipelines.py:定义了爬取到item后对其进行的处理。
    • appstore/appstore/settings.py:是爬虫配置文件。
    • appstore/appstore/spiders/:这个目录下存放的是爬虫,也就是向网页发送请求并受到应答然后进行数据处理的过程。

    二、爬取应用市场评论过程

    爬取网页信息有两个常用的方法:

    • 直接通过xpath解析html文件
    • 依据特定格式构造请求获取json数据进行解析

    显然前者更简单方便一些,但是现在许多网页都是动态的,所以后者泛用性更强一些,这里我爬取华为应用市场上所有应用的评论信息主要使用的是后面一种方法。

    1. Scrapy爬虫运行流程

    首先需要大致了解Scrapy的爬虫是如何运作的,分为以下几个步骤:

    • Step1: 在项目的spiders文件夹中新建一个.py文件,比如huawei.py,一般来说每一个文件代表一个爬虫,也就是对某一个网页的爬取策略。
    • Step2: 创建一个类继承自scrapy.Spider,类中至少需要有nameallowed_domainstart_urls变量以及一个函数parse(self)。其中name是此爬虫的唯一标识,之后启动时通过指定name来判断启动哪个爬虫(因为spiders文件夹中可能包含多个爬虫文件);allowed_domain用来指定当前爬虫可以访问的主域名;start_urls用来指定首先获取的页面,而此获取结果将会交由parse函数进行处理。每个爬虫中的处理函数可能有很多个,命名格式一般是parse_xxx之类的,用来处理多级页面,比如parse处理完主页面之后构造新的请求获取二级页面信息并通过parse_second进行处理,但不管怎么样都会包含一个parse函数。
    import scrapy
    class HuaWei(scrapy.Spider):
        name = "huawei"
        allowed_domains = ['appstore.huawei.com', 'web-drcn.hispace.dbankcloud.cn']
        start_urls = [
            'https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index?method=internal.getTemplate&serviceType=20&zone=&locale=zh']
    
        def parse(self, response):
        	pass
    
    • step3: 爬虫编写好之后,在项目根目录(也就是scrapy.cfg文件的同级目录)打开命令行,并输入以下命令启动爬虫:
    scrapy crawl huawei
    

    2. 页面分析

    首先,通过浏览器访问应用市场,分析一下想要爬取网页的基本信息,这里我想要爬取应用市场中所有应用的评论,所以首先需要进入到所有应用的详细界面,然后在详细界面中展开评论进行爬取,基本的思路是:对每一个分类–>对每一个子分类–>展开每一个应用–>获取应用全部评论
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    爬取的初始页面是https://appgallery.huawei.com/#/Apps,浏览器中使用F12启动开发者模式,调试网页前端代码,我们希望的是能够找到页面排版的某些规律。

    页面分析过程一

    我们发现不管在应用分类的选项卡中选择哪一个分类或是子分类,url都不会变。也就是说,选择分类后显示对应的应用列表这一功能是动态实现的,我们没办法通过抓取html中的信息来获取不同分类的应用列表,那么我们只能通过自己构造请求获取json数据的方式爬取信息。
    首先,打开调试窗口中的Network选项卡来分析获取不同分类应用列表时的网络数据包:
    在这里插入图片描述
    除了第一个数据包以外,后面的都是获取应用图标数据,也就是说第一个数据包里面就包含了应用的其他数据,查看此数据包中的request_url为:

    https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
    ?method=internal.getTabDetail
    &serviceType=20
    &reqPageNum=1
    &uri=8e62cf6d238c4abdb892b400ff072f43
    &maxResults=25
    &zone=
    &locale=zh
    

    我们直接在浏览器中访问此url,可以得到一个json文件,分析后发现此json文件中包含了列表中应用的信息。点击不同的分类、子分类,获取不同的request_url,我们发现,每一个子分类的request_url都只有uri字段不一样,且默认情况都只显示第1页的25个应用。也就是说我们以此request_url为模板,修改uri字段实现获取不同类别应用列表,修改reqPageNum字段获取列表中的多页应用。

    页面分析过程二

    手动点进每一个应用的详细界面时,我们发现,不同应用的详细界面的url只有最后的定位有不同,比如腾讯视频与优酷视频这两个应用详细界面的url分别是:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    多观察几个应用就会发现最后的那一串代码应该是类似于应用唯一标识符一样的东西。而在上一步中,我们可以发现在获取的每个应用信息中包含能够找到这些标识符(‘appid’键的值),于是我在这里尝试直接以这种格式构造url请求获取页面,但是失败了,猜测可能是页面重定向的问题,没办法,只能按部就班地通过其它方式继续分析。
    通过F12查看页面排版,每一个app卡片中虽然有app名称以及一些其他信息,但是找不到app详细页面的链接,因为获取应用详细信息功能被写成了使用js动态获取的,因此我们没办法直接从html界面中获取,所以依旧采用构造request_url的方法获取json数据。
    在这里插入图片描述
    与分析过程一类似,我们可以获取以下的request_url:

    https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
    ?method=internal.getTabDetail
    &serviceType=20
    &reqPageNum=1
    &maxResults=25
    &uri=app%7CC174391
    &shareTo=
    &currentUrl=https%253A%252F%252Fappgallery.huawei.com%252F%2523%252Fapp%252FC174391
    &accessId=
    &appid=C174391
    &zone=
    &locale=zh
    

    通过此request_url获取的json中包含了应用的详细信息,实际上通过测试,其中的reqPageNum、maxResults、shareTo、currentUrl、accessId、appid、zone、locale字段都是不需要的,而又发现uri字段中后面的“C174391”是当前应用的appid,也就是说我们只需要修改uri字段的“app%7C”后面的字符串为不同应用的appid(可以在分析过程一中的json文件里获取),就可以获取不同应用的详细信息。

    页面分析过程三

    有了上面两次分析的经验,我们继续来爬取每个应用的评论数据,发现这些数据也是通过js动态获取的,于是继续分析request_url,格式如下:

    https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index
    ?method=internal.user.commenList3
    &serviceType=20
    &reqPageNum=1
    &maxResults=25
    &appid=C2002
    &version=10.0.0
    &zone=
    &locale=zh
    

    与之前类似,我们可以通过修改appid字段爬取不同应用的评论,通过修改reqPageNum字段爬取多页评论。

    3. 爬虫实现

    整个爬取过程就是:构造request_url请求获取json数据–>解析json数据–>构造新的request_url获取json数据–>…
    下面是爬虫中的一个处理函数,功能是处理每一个应用的详细信息并构造获取评论的request_url发送新的请求,接下来依次说明其中的关键部分。

    def app_parse(self, response):
        """
        解析应用,获取应用名称、描述、资费、版本、开发者,然后转至appcomment_parse进行处理
        :param resonse:
        :return:
        """
        appid = response.meta['appid']
        app_json = json.loads(response.text)
        Name = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('name')
        Star = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('intro')
        Downloads = app_json.get('layoutData')[0].get('dataList')[0].get('stars')
        Price = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('tariffDesc')
        Version = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('version')
        Developer = app_json.get('layoutData')[3].get('dataList')[0].get('developer')
        Description = app_json.get('layoutData')[7].get('dataList')[0].get('appIntro').replace('\n', '')
        AppData = AppItem(
            AppId=appid,
            AppName=Name,
            AppDesc=Description,
            AppPrice=Price,
            AppVersion=Version,
            AppDeveloper=Developer,
            AppStar=Star,
            AppDownloads=Downloads
        )
        yield AppData
        for pagenum in range(1, 20):
            request_url = "https://web-drcn.hispace.dbankcloud.cn/uowap/index?method=internal.user.commenList3&serviceType=20&reqPageNum={}&maxResults=25&appid={}&version=10.0.0&zone=&locale=zh".format(
                pagenum, appid)
            yield scrapy.Request(url=request_url, callback=self.appcomment_parse, meta={'appid': appid})
    

    解析json并构造请求

    第8行中通过json.loads将响应解析为json格式,并在后续使用键值与index访问里面的信息。

    将数据保存在items中

    在items.py文件中定义好Item类之后,可以在此新建一个Item对象,并在填入相应的值,将此item返回交由pipeline.py进行处理。

    # items.py
    class AppItem(scrapy.Item):
        AppId = scrapy.Field()
        AppName = scrapy.Field()
        AppDesc = scrapy.Field()
        AppPrice = scrapy.Field()
        AppVersion = scrapy.Field()
        AppDeveloper = scrapy.Field()
        AppStar = scrapy.Field()
        AppDownloads = scrapy.Field()
    

    yield是python中的一个关键词,与return类似,会让函数返回此关键词修饰的表达式值,与return不同的是,yield在返回一个值后会继续执行后面的代码,而return不会。

    构造新的请求

    在最后一行中针对所有评论列表构造新的request_url以获取评论信息,并通过scrapy.Request发送请求,其中callback指定用于处理此请求响应的处理函数,而meta中包含了想要传递给callback函数的信息。

    item数据的处理

    在爬取数据的过程中,处理函数会实时将不同的item返回并交由pipeline进行处理,此时需要在pipeline.py中指定如何处理这些item,比如在此我把数据全都记录入csv表格中。pipeline类中必须定义process_item函数来处理每一个item,而__init__close_spider都是可选的。

    class AppStorePipeline:
        def __init__(self):
            self.app_list = []
            self.comment_list = []
    
        def process_item(self, item, spider):	# 接收到item时调用的函数
            if isinstance(item, AppItem):
                self.app_list.append(dict(item))
            elif isinstance(item, CommentItem):
                self.comment_list.append(dict(item))
            return item
    
        def close_spider(self, spider):			# 当爬虫关闭时调用的函数
            df_app = pd.DataFrame(self.app_list)
            df_comment = pd.DataFrame(self.comment_list)
            df_app.to_csv('app_info.csv')
            df_comment.to_csv('comment_info.csv')
    

    代码分享

    整个项目我放在了github上,在python3.7下可以正常使用,如果有什么问题欢迎大家指正。

    github项目地址:https://github.com/LSY-C/scrapy_hauweiappstore_comment

    分别爬取的一些应用信息以及应用的评论信息,数据结构如下:
    应用信息
    在这里插入图片描述

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  • A、客户端所发送的更新会按照他们被发送的顺序进行应用 B、一条消息要被超过半数的Server接收,他将可以成功写入磁盘 C、消息更新只能成功或失败,没有中间状态 D、Zookeeper节点数必须为奇数个 D (多选题)HBase...

    华为鲲鹏云大数据服务与基础应用 部分习题

    1. (多选题)IDC对大数据特征的描述以下哪些项是正确的()?
      A、Volume-巨量
      B、Variety-多样性
      C、Value-价值密度
      D、Velocity-速度
      ABCD

    2. (判断题)大数据技术的演进路线是从分布式存储到云存储,从智能分析到分布式分析()
      A、TRUE
      B、FALSE
      A

    3. (多选题)下面哪些是MapReduce的特点?()
      A、易于编程
      B、良好的扩展性
      C、实时计算
      D、高容错性
      ABD

    4. (单选题)YARN中资源抽象用什么表示?()
      A、内存
      B、CPU
      C、Container
      D、磁盘空间
      C

    5. (单选题)下面哪个是MapReduce适合做的?()
      A、迭代计算
      B、离线计算
      C、实时交互计算
      D、流式计算
      B

    6. (多选题)容量调度器有哪些特点?()
      A、容量保证
      B、灵活性
      C、多重租赁
      D、动态更新配置文件
      ABCD

    7. (多选题)OBS支持哪几种方式对用户的OBS请求进行访问控制?
      A、ACL
      B、桶策略
      C、用户签名认证
      D、服务端加密
      ABC

    8. (判断题)Volcano可以脱离Kubernetes单独执行?()
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    9. (单选题)华为鲲鹏BMS云服务器最高可提供多少核?
      A、32
      B、48
      C、64
      D、128
      D

    10. (多选题)以下哪些属于华为鲲鹏计算服务?
      A、KC1
      B、KS1
      C、KM1
      D、KK1
      ABC

    11. (判断题)为了方便部署,在生产上可以将安全组的入方向规则打开,以让外部所有用户可以访问服务器的所有IP
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    12. (判断题)在配置的过程中,如果自己的大数据集群的节点名称与配置参考文档的不同,需要将配置文件里的节点名称配置成自己的()
      A、TRUE
      B、FALSE
      A

    13. (多选题)HDFS的元数据持久化触发的条件是什么?()
      A、Editlog满64M
      B、Editlog满128M
      C、时间距上次持久化30min
      D、时间距上次持久化60min
      BD

    14. (判断题)HDFS只支持大文件存储不支持小文件存储()
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    15. (单选题)当Zookeeper集群的节点数为5节点时,请问集群的容灾能力和多少节点是等价的?()
      A、3
      B、4
      C、6
      D、以上都不是
      C

    16. (单选题)下面关于Zookeeper的特性描述错误的是()
      A、客户端所发送的更新会按照他们被发送的顺序进行应用
      B、一条消息要被超过半数的Server接收,他将可以成功写入磁盘
      C、消息更新只能成功或失败,没有中间状态
      D、Zookeeper节点数必须为奇数个
      D

    17. (多选题)HBase集群定时执行Compaction的目的是什么?()
      A、减少同一Region,同一ColumnFamily下的文件数目
      B、提升数据读取性能
      C、减少同一ColumnFamily的文件数据
      D、减少同一Region的文件数目
      ABD

    18. (单选题)HBase中Region的物理存储单元是什么()
      A、Region
      B、ColumnFamily
      C、Column
      D、Row
      B

    19. (多选题)以下哪些是Hive适用的场景?()
      A、实时的在线数据分析
      B、数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)
      C、数据汇总(每天/每周用户点击数,点击排行)
      D、非实时分析(日志分析,统计分析)
      BCD

    20. (单选题)以下关于Hive SQL基本操作描述正确的是()
      A、创建外部表使用external关键字,创建普通表需要指定internal关键字
      B、创建外部表必须要指定location信息
      C、加载数据到Hive时源数据必须是HDFS的一个路径
      D、创建表时可以指定列分隔符
      D

    21. (判断题)Spark和Hadoop都不适用于迭代计算的场景
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    22. (判断题)Spark应用运行时,如果某个Task运行失败则导致整个app运行失败。
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    23. (判断题)Flume传输数据的过程中,Sink取走数据并写入目的地后,会将events从channel中删除。
      A、TRUE
      B、FALSE
      B

    24. (单选题)关于Kafka的说法不正确的是()
      A、Kafka强依赖于Zookeeper
      B、Kafka部署的实例个数不得小于2
      C、Kafka的客户端可以产生消息
      D、Consumer作为Kafka的客户端角色进行消息的消费
      B

    25. (判断题)云监控服务属于免费服务()
      A、TRUE
      B、FALSE
      A

    26. (多选题)数据开发的五大流程有()
      A、数据采集
      B、数据清洗
      C、数据分析
      D、数据入库
      E、数据可视化
      ABCDE

    27. (多选题)以下哪些属于华为云鲲鹏伙伴计划?()
      A、鲲鹏凌云伙伴计划
      B、鲲鹏智数伙伴计划
      C、鲲鹏展翅伙伴计划
      D、鲲鹏翱翔伙伴计划
      ABC

    28. (判断题)华为云鲲鹏社区目前是否提供软件下载功能()
      A、是
      B、否
      A

    29. HDFS是什么,适合于做什么?
      HDFS是运行在通用硬件上的分布式文件系统。适用于大文件存储与访问、流式数据访问。

    30. HDFS包含哪些角色?
      NameNode、DataNode、Client

    31. 请简述HDFS的读写流程
      读取:Client联系NameNode,获取文件信息。Client根据从NameNode获取到的信息,联系DataNode,获取相应的数据块;数据读取完成后,业务调用close关闭连接。写入:Client联系NameNode,NameNode在元数据中创建文件节点;Client联系DataNode并建立流水线,完成后,客户端再通过自有协议写入数据到DataNode1,再由DataNode1复制到DataNode2,DataNode3;业务调用close关闭连接;Client联系NameNode,确认数据写完成。

    32. 请简述MapReduce的工作原理
      一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务并行处理它们。框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。

    33. 请简述YARN的工作原理
      用户将应用程序提交到RM;RM为AM申请资源,与某个NM通信,启动AM;AM与RM通信,为执行任务申请资源;得到资源后与NM通信,启动相应的任务;所有任务结束后,AM向RM注销,整个应用结束。

    34. 请简述Hadoop三个时代的架构特点
      第一代使用三副本存储,需要通过代码实现大数据分析逻辑,第二代使用SQL实现大数据分析,一套HDFS支持多种计算引擎,第三代实现对接云上数据湖,实现了计算和存储的分离。存储方面持续降低成本,支持纠删码的存储;计算方面支持使用容器调度代替传统调度组件,更加轻量化。

    35. 请简述计算存储合一架构与数据湖模式的比较
      计算存储合一部署模式,限制于HDFS单一接口,在应用访问数据多样化的背景下,逐渐难以应对;不同生态如果使用了多套存储,会造成数据割裂,管理工具不统一造成运维工作量增加。

    36. 请简述Volcano的概念?
      Volcano是基于Kubernetes的批处理系统,源自于华为云AI容器。

    37. 请简述Kubernetes作为普适的容器化解决方案,应用到大数据、AI、高性能批量计算等专业领域时存在的痛点
      痛点如下:
      K8s的原生调度功能无法满足计算要求
      K8s作业管理能力无法满足AI训练的复杂诉求
      数据管理方面,缺少计算侧数据缓存能力,数据位置感知等功能
      资源管理方面缺少分时共享,利用率低
      硬件异构能力弱

    其他练习:

    华为鲲鹏HCIA分类专栏

    华为鲲鹏HCIA考试-练习01

    华为鲲鹏HCIA考试-练习02

    华为鲲鹏HCIA考试-练习03

    华为鲲鹏HCIA考试-练习04

    华为鲲鹏HCIA考试-练习05

    华为鲲鹏HCIA考试-练习06

    华为鲲鹏HCIA考试-练习07

    华为鲲鹏HCIA考试-练习08

    华为鲲鹏HCIA考试-练习09

    华为鲲鹏HCIA考试-练习10

    华为鲲鹏HCIA-Kunpeng Application Developer V1.0考试样题

    华为鲲鹏HCIA-Kunpeng Application Developer V1.5考试样题

    华为鲲鹏云大数据服务与基础应用 部分习题

    华为鲲鹏云服务技术与运用 部分习题

    华为鲲鹏生态产业学院HCIA-Application Developer(云服务)试题

    模拟考试:

    微信搜索公众号:水蛙编程,回复“考试”,可进行鲲鹏HCIA模拟考试!

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  • 由于是基于华为eNSP进行的实验,因此可能会与实际装备有所差异,但是特别适合使用eNSP模拟软件在配置ACL时遇到问题的同学,在阅读本文前,希望您能够对华为系列设备ACL配置和应用有着基本的了解。 ACL,access list...

    本文主要介绍华为系列设备在配置ACL的时候可能遇到的问题,由于是基于华为eNSP进行的实验,因此可能会与实际装备有所差异,但是特别适合使用eNSP模拟软件在配置ACL时遇到问题的同学,在阅读本文前,希望您能够对华为系列设备ACL配置和应用有着基本的了解。
    ACL,access list,即访问控制列表,从字面上看,可以起到控制访问流量的作用。但是,ACL所做的只不过是按照规则进行流量的匹配,要想真正实现ACL的配置,还需要配合其他的工具,比如traffic filter等等。经过本人实践,发现在ACL配置和应用过程中存在如下问题,发出来和大家分享一下。

    一、ACL应用简介

    ACL既可以用来抓取路由,也以用来抓取数据包,但是二者都需要配合其他的工具使用。
    ACL按照命名方式,可以分为数字型ACL命名型ACL。按照ACL功能,可以分为基本ACL高级ACL二层ACL,有时某些型号的设备还会有用户ACL接口ACL
    ACL总是试图将抓取到的数据包或者路由按照自身规则进行匹配,并且总是按照rule号码从小到大进行匹配,当ACL匹配到某一条规则时,就会执行该规则所规定的动作,从而不会向下匹配。
    注意:
    高级ACL不能用于过滤路由,只能用于过滤数据包。

    二、使用Serial线配置ACL

    我们在做实验的时候,很多时候都是将ACL配置在普通的接口上,但是如果出现特殊的实验需求,需要将ACL配置在Serial线上,此时ACL可能出现问题,并不会按照理论上对数据包进行过滤,此前我的一篇文章已经对这种现象进行了描述,可以参考,在这里就不过多叙述了。华为eNSP BUG——Serial线配置ACL问题

    三、ACL默认匹配规则

    ACL默认规则的设置,在华为设备中会根据不同情况有不同的规则。在华为官方文档中,是这样介绍的:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当然,上面的文档过于复杂,其实总结来看,基本上ACL默认规则是这样的:
    如果配置在接口上,则默认规则为允许,如果配置在其他地方,则默认规则为拒绝。

    四、将ACL配置在接口出方向上

    华为系列设备存在如下规则:
    如果将ACL配置在接口入方向上:
    那么ACL能够匹配抓取进入本接口的流量。
    如果将ACL配置在接口出方向上:
    那么ACL只检查穿过本接口的流量,而不检查本地路由器(或交换机)自身产生的流量。

    五、ACL两种应用方法

    如果配置了一个ACL,那么必须将它在接口上应用才会真正生效。关于如何在接口上配置ACL,有下面两种方法:
    1、使用traffic-filter
    使用traffic-filter配置代码如下:

    traffic-filter inbound acl 3000
    

    上述命令在接口模式下配置,表示将ACL 3000绑定到该接口的如方向上。将inbount改为outbount也可以修改为出方向上。
    这种配置比较简单,也比较常见。
    2、使用traffic-policy
    除了上述配置方式之外,在这里再给大家介绍使用traffic-policy配置的方式,这种配置方式比较复杂,也不常用,在这里只是给大家简单提及,希望大家在看到类似命令的时候能够明白其配置含义。
    使用traffic-policy配置命令如下:

    traffic classifier ICMP_CLASS operator or
     if-match acl 3000
    traffic behavior ICMP_BEHAVE
     deny
    traffic policy ICMP
     classifier ICMP_CLASS behavior ICMP_BEHAVE
    

    这种配置方式是定义了分类、行为和策略,并且将分类和行为应用在策略上,上述配置完成后,在接口上配置如下命令:

    traffic-policy ICMP inbound
    

    类似的,上述命令中的inbound也可以根据实际情况更改为outbount。
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