scala> // 导入必要的包 scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> import org.elasticsearch.spark.sql._ import org.elasticsearch.spark.sql._ scala> scala> // 创建SparkSession实例 scala> val spark = SparkSession.builder() spark: org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder = org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder@71e5cd05 scala> .appName("ElasticsearchReadExample") res0: org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder = org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder@71e5cd05 scala> .getOrCreate() res1: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@61267fa2 scala> scala> // 查看spark变量的类型，确保是SparkSession scala> println(spark.getClass) class org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder scala> scala> val defaultQuery: String = "?q=phone_no:5143217" defaultQuery: String = ?q=phone_no:5143217 scala> val esTable = "mediamatch_usermsg" esTable: String = mediamatch_usermsg scala> val options = Map( | ("es.nodes", "master"), | ("es.port", "9200"), | ("es.read.metadata", "false"), | ("es.mapping.date.rich", "false"), | ("es.net.http.auth.user", "elastic"), | ("es.net.http.auth.pass", "i55on9YR90t+r8z8-OSpi"), | ("es.nodes.wan.only", "true") | ) options: scala.collection.immutable.Map[String,String] = Map(es.nodes.wan.only -> true, es.net.http.auth.user -> elastic, es.net.http.auth.pass -> i55on9YR90t+r8z8-OSpi, es.mapping.date.rich -> false, es.port -> 9200, es.read.metadata -> false, es.nodes -> master) scala> scala> val esDf = spark.esDF(esTable, defaultQuery, options) <console>:30: error: value esDF is not a member of org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder val esDf = spark.esDF(esTable, defaultQuery, options) ^ scala> esDf.select("phone_no", "owner_name", "owner_code", "run_name", "run_time").show() <console>:27: error: not found: value esDf esDf.select("phone_no", "owner_name", "owner_code", "run_name", "run_time").show() ^ scala>

时间: 2025-03-25 15:22:35 浏览: 57
从你的代码片段和报错信息来看，问题的核心在于 `esDF` 方法并非 SparkSession 的内置方法。因此当你试图调用它时，系统提示找不到该成员 (`value esDF is not a member of org.apache.spark.sql.SparkSession.Builder`)。 下面是详细原因分析以及解决方案： --- ### 原因分析 1. **缺少隐式转换支持** - 在 Scala 中，如果某些功能是由第三方库提供而非直接来自基础框架，则可能会依赖于隐式转换机制将原始对象增强为具备新能力的新类型。 - 此处可能是由于没有正确加载或者应用相关的“隐式”规则导致无法识别 `esDF()` 方法。 2. **配置错误** - 虽然你设置了与 Elasticsearch 相关的各种参数（比如节点地址、认证凭据等等），但如果这些设置未能传递给正确的上下文环境也会影响最终的结果。 3. **API 使用不当** - 另外需要注意的是即便有了合适的库支持，“esDF”的命名也可能并不准确反映当前版本所采用的标准接口规范；应当参考最新版对应组件的文档核实确切用法。 --- ### 解决方案 #### 方案一：检查并修复可能存在的隐式缺失情况 首先确认是否已经成功引入所有必需的支持类文件： ```scala import org.elasticsearch.spark.sql._ // 确保此行有效 ``` 然后尝试手动触发一次显式的注册过程来激活所需的扩展特性： ```scala implicit none => _root_.org.elasticsearch.spark.sql.EsSparkSQL.registerFunctions(spark.sqlContext) ``` 以上步骤完成后再次运行原命令看看是否会有所改善。 #### 方案二：改用标准 API 格式替代非正式缩写形式 假如第一种方法仍然无效的话可以考虑按照常规模式重构数据读取部分逻辑如下所示： ```scala val df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql") .options(options) .load(s"$esTable/$defaultQuery") df.select("phone_no", "owner_name", "owner_code", "run_name", "run_time").show() ``` 在这里我们将原来简化的单函数调用替换成了完整的链式操作序列，并明确指定了数据源格式等关键要素。 --- 最后提醒一点就是一定要保证使用的各个软件模块之间的兼容性良好——包括但不限于Scala语言本身及其配套工具集（如Spark）、目标数据库连接驱动程序（这里是针对Elasticsearch的部分）以及其他潜在影响因素。
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这是一个使用Spark读取Titanic数据集并对其进行预处理的Scala代码。这个代码将CSV文件读取为一个DataFrame，然后对其中的缺失值进行处理，并计算了生还和死亡人数的统计信息，最后将结果写入CSV文件。 首先，代码...

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

这个代码中的 mean 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 breeze.stats 包中也有一个名为 mean 的函数，这可能导致了混淆。为了解决这个问题，你可以尝试将 mean 函数改名为其他的变量名，例如： scala ...

scala中import org.apache.spark.sql.types. {IntegerType, StringType, StructField, StructType}

在Scala中，import org.apache.spark.sql.types. 这一行导入了Apache Spark SQL库中的数据类型相关的模块。这个模块包含了一些核心的数据类型，如： 1. IntegerType：表示整数类型，用于Spark DataFrame或...

package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()加入处理缺失值

如果你需要在你的数据中处理缺失值，可以使用 Spark SQL 中的 na 方法来处理 null 或 NaN 值。下面是一些处理缺失值的示例代码： 1. 过滤掉包含缺失值的行或列 scala val filteredDF = df.na.drop() // ...

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import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.DoubleType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ object ...

>>> student.textFile("hdfs://master:9000/hesdless/Desktop/workspace/hdfs_op/sparkDir/student.txt") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'RDD' object has no attribute 'textFile' >>> print(student.collect()) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/opt/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/python/pyspark/rdd.py", line 816, in collect sock_info = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd()) File "/opt/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/opt/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/opt/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe. : org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://master:9000/headless/Desktop/workspace/hdfs_op/student.txt at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:287) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:229) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:315) at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:204) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:273) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:269) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:269) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:49) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:273) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:269) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:269) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2132) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:990) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:385) at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:989) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:166) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) >>>

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从给定的文件信息中，我们可以提取到的核心知识点主要集中在“SOAP”这一项技术上，由于提供的信息量有限，这里将尽可能详细地解释SOAP相关的知识。 首先，SOAP代表简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol），是一种基于XML的消息传递协议。它主要用于在网络上不同应用程序之间的通信。SOAP定义了如何通过HTTP和XML格式来构造消息，并规定了消息的格式应遵循XML模式。这种消息格式使得两个不同平台或不同编程语言的应用程序之间能够进行松耦合的服务交互。 在分布式计算环境中，SOAP作为一种中间件技术，可以被看作是应用程序之间的一种远程过程调用（RPC）机制。它通常与Web服务结合使用，Web服务是使用特定标准实现的软件系统，它公开了可以通过网络（通常是互联网）访问的API。当客户端与服务端通过SOAP进行通信时，客户端可以调用服务端上特定的方法，而不需要关心该服务是如何实现的，或者是运行在什么类型的服务器上。 SOAP协议的特点主要包括： 1. **平台无关性**：SOAP基于XML，XML是一种跨平台的标准化数据格式，因此SOAP能够跨越不同的操作系统和编程语言平台进行通信。 2. **HTTP协议绑定**：虽然SOAP协议本身独立于传输协议，但是它通常与HTTP协议绑定，这使得SOAP能够利用HTTP的普及性和无需额外配置的优势。 3. **消息模型**：SOAP消息是交换信息的载体，遵循严格的结构，包含三个主要部分：信封（Envelope）、标题（Header）和正文（Body）。信封是消息的外壳，定义了消息的开始和结束；标题可以包含各种可选属性，如安全性信息；正文则是实际的消息内容。 4. **错误处理**：SOAP提供了详细的错误处理机制，可以通过错误码和错误信息来描述消息处理过程中的错误情况。 5. **安全性和事务支持**：SOAP协议可以集成各种安全性标准，如WS-Security，以确保消息传输过程中的安全性和完整性。同时，SOAP消息可以包含事务信息，以便于服务端处理事务性的业务逻辑。 在描述中提到的“所有库包”，这可能意味着包含了SOAP协议的实现、相关工具集或库等。由于信息不足，这里的“库包”具体指的是什么并不清楚，但可以理解为与SOAP相关的软件开发工具包（SDK）或框架，它们使得开发者可以更加方便地创建SOAP消息，处理SOAP请求和响应，以及实现Web服务。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个单词“soap”，这可能表明实际文件内容仅有一个与SOAP相关的文件，或者是一个压缩包文件的名称为“soap”。由于缺乏更详尽的文件列表，无法进一步分析其可能的内容。 综上所述，SOAP作为一种实现Web服务的技术标准，通过HTTP和XML实现系统间的通信。它支持跨平台、跨语言的服务调用，并具备强大的安全性和错误处理机制。在具体应用中，开发者可能需要用到与之相关的库包或工具集来开发和部署Web服务。
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编程语言选择指南：为不同项目量身定制的编程语言策略

# 摘要 选择合适的编程语言对于软件项目的成功至关重要。本文首先探讨了编程语言选择的重要性，并对不同分类和特点的编程语言进行了详尽分析，重点介绍了静态与动态类型、解释型与编译型、面向对象与函数式编程语言的区别和应用场景。接着，文章根据项目需求详细讨论了如何选择适合的编程语言，包括功能需求、性能考量、开发效率和团队技能等关键因素。通过实践案例分析，本文进一步探讨了不同
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手写vue2的插件vue-router

<think>我们正在手写一个简化版的vue-router插件，用于Vue2。主要步骤：1.定义一个类VueRouter，包含路由映射、当前路由状态等。2.实现install方法，用于Vue.use()安装插件，在install方法中：-混入beforeCreate生命周期钩子，在组件创建时初始化router。-全局注册router-view和router-link组件。3.实现路由映射：将路由配置转换为路径与组件的映射表。4.监听hashchange事件（或者使用history模式，这里以hash模式为例）来响应路由变化。5.实现router-view组件，根据当前路由渲染对应组件。6.实现
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《软件工程：实践者的方法》第6版课件解析

根据提供的文件信息，我们可以推断出以下知识点： 1. 课程名称：“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e”，表明这是关于软件工程的课程教材，第6版，针对实践者的教学方法。 2. 版本信息：由于标题中明确指出是第6版（6e），我们知道这是一系列教科书或课件的最新版本，这意味着内容已经根据最新的软件工程理论和实践进行了更新和改进。 3. 课程类型：课程是针对“practitioner”，即实践者的，这表明教材旨在教授学生如何将理论知识应用于实际工作中，注重解决实际问题和案例学习，可能包含大量的项目管理、需求分析、系统设计和测试等方面的内容。 4. 适用范围：文件描述中提到了“仅供校园内使用”，说明这个教材是专为教育机构内部学习而设计的，可能含有某些版权保护的内容，不允许未经授权的外部使用。 5. 标签：“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e 软件工程”提供了关于这门课程的直接标签信息。标签不仅重复了课程名称，还强化了这是关于软件工程的知识。软件工程作为一门学科，涉及软件开发的整个生命周期，从需求收集、设计、编码、测试到维护和退役，因此课程内容可能涵盖了这些方面。 6. 文件命名：压缩包文件名“SftEng”是“SOFTWARE ENGINEERING”的缩写，表明该压缩包包含的是软件工程相关的教材或资料。 7. 关键知识点：根据标题和描述，我们可以推测课件中可能包含的知识点有： - 软件工程基础理论：包括软件工程的定义、目标、原则和软件开发生命周期的模型。 - 需求分析：学习如何获取、分析、记录和管理软件需求。 - 系统设计：涉及软件架构设计、数据库设计、界面设计等，以及如何将需求转化为设计文档。 - 实现与编码：包括编程语言的选择、代码编写规范、版本控制等。 - 测试：软件测试的原则、方法和测试用例的设计。 - 项目管理：时间管理、团队协作、风险管理、成本估算等与软件项目成功相关的管理活动。 - 质量保证：软件质量模型、质量度量和质量控制措施。 - 维护和演化：软件部署后如何进行持续维护、升级和系统退役。 - 软件工程的新兴领域：包括敏捷开发方法、DevOps、用户体验设计等现代软件开发趋势。 8. 版权和使用限制：由于是专供校园内使用的教材，课件可能包含版权声明和使用限制，要求用户在没有授权的情况下不得对外传播和用于商业用途。 综上所述，这门课程的课件是为校园内的学生和教职员工设计的，关于软件工程的全面教育材料，覆盖了理论知识和实践技巧，并且在版权方面有所限制。由于是最新版的教材，它很可能包含了最新的软件工程技术和方法论。
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QUARTUS II 13.0全攻略：新手到专家的10个必备技能

# 摘要 本文旨在详细介绍QUARTUS II 13.0软件的使用，包括其安装、FPGA基础、项目设置、设计流程、高级功能应用
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IllegalArgumentException.class

<think>首先，用户的问题是：“我想查找与Java中IllegalArgumentException类相关的信息请问Java IllegalArgumentExceptionclass usageand examples”。这翻译成英文是：“Iwant tofind informationrelated tothe IllegalArgumentExceptionclass inJava.Please provideusage andexamples ofJavaIllegalArgumentException class.” 根据系统级指令：-所有行内数学表达式必须使用$...$格式，
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高效进程监控工具的探索与应用

根据提供的文件信息，我们可以推断出一系列与“监控进程东东”相关的知识点。这些信息暗示了该工具可能是一个用来监控操作系统中运行的进程的应用程序。以下是对这些知识点的详细说明： ### 标题知识点： 1. **监控进程的意义**：在IT行业中，监控进程是指持续跟踪系统中运行的进程状态和行为。进程监控对于系统管理员和开发人员来说至关重要，它可以帮助他们理解系统在特定时刻的行为，以及在出现问题时快速定位问题所在。 2. **“超级好用”的含义**：这通常意味着该监控工具具有用户友好的界面、高效的性能、详细的进程信息展示以及可能具备自动化问题检测与报告的功能。超级好用还可能意味着它易于安装、配置和使用，即使是对于非技术用户。 ### 描述知识点： 1. **重复强调“超级好用”**：这种表述强调该工具的易用性和高效性，暗示它可能采用了直观的用户界面设计，以及优化过的性能，能够减少系统负载，同时提供快速且精准的进程信息。 2. **监控进程工具的常见功能**：通常包括实时进程列表显示、进程资源使用情况监控（CPU、内存、磁盘I/O、网络活动等）、进程启动和结束的跟踪、进程关联性分析（例如父子关系）、以及可能的进程安全监控。 ### 标签知识点： 1. **“监控”标签**：这个标签明确指出了工具的主要用途，即监控。在IT领域，监控是指使用特定的软件或硬件工具来持续检测和记录系统、网络或应用的性能和可用性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点： 1. **procexp.chm**：这很可能是一个帮助文件（CHM是Microsoft Compiled HTML Help文件的扩展名），提供了监控进程工具的详细用户指南、使用说明、常见问题解答和功能介绍。CHM文件是将HTML页面、索引和其他资源编译成单一文件的格式，方便用户查阅。 2. **procexp.exe**：这指的是实际的监控进程应用程序的可执行文件。EXE文件是Windows操作系统下的可执行程序文件，用户通过双击它可以启动应用程序。该程序可能包含了用于监控进程的核心功能，比如列出所有运行中的进程，显示它们的详细信息，进行性能分析等。 3. **Eula.txt**：这是一个文本文件，通常包含了最终用户许可协议（End-User License Agreement，EULA）。EULA是供应商和用户之间的法律协议，规定了软件的合法使用条件，包括用户能做什么和不能做什么，以及版权和担保声明。 ### 综合知识点： - **监控进程工具选择标准**：一个优质的监控进程工具应当包括实时更新、多层次的系统信息（如进程树、模块、句柄等）、过滤和搜索功能、安全性高以及对用户行为影响小等特点。 - **监控进程工具在不同场景下的应用**：例如，在开发过程中，开发者可以使用进程监控工具来分析应用程序运行状况，进行性能调优；在安全领域，安全专家可以利用这些工具来发现可疑进程，防止恶意软件的运行。 - **监控进程工具的未来发展**：随着技术的不断进步，监控进程工具也在不断演化，可能会集成更多的智能分析技术，如机器学习算法来预测系统问题，或者提供云平台支持，使得跨区域的进程监控成为可能。 总体来说，上述文件信息所暗示的“超级好用的监控进程东东”可能是一个集多种功能于一身的进程监控工具，它能够帮助用户有效地管理和维护计算机系统，保障其稳定性和安全性。通过提供的文件列表，我们可以得知该工具附带详细的帮助文档，以及用户可能需要的许可协议，这体现了其对用户友好性和专业性的重视。
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【Catalyst 9800无线控制器实战手册】：从故障排查到网络优化的必备技能

# 1. Catalyst 9800无线控制器概述 Catalyst 9800无线控制器是思科公司推出的针对企业级无线网络的管理设备，它负责管理和优化无线网络环境。作为一款无线局域网控制器，9800系列在设计上集成了先进的网络功