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ERROR source.AvroSource: Avro source source2: Unable to process event batch. Exception follows. org.apache.flume.ChannelFullException: Space for commit to queue couldn't be acquired. Sinks are likely not keeping up with sources, or the buffer size is too tight

时间: 2024-03-15 10:42:33 浏览: 152
这个错误通常是由于 Flume 的 Channel 缓冲区已满导致的。可能的原因有: 1. Sinks 处理速度跟不上 Sources 的产生速度,导致 Channel 缓冲区积压过多数据。 2. Channel 的缓冲区设置太小,无法容纳大量数据。 解决这个问题的方法有: 1. 调整 Sinks 的配置,提高处理速度。可以增加 Sinks 的数量,或者调整 Sinks 的线程池大小等参数。 2. 调整 Channel 的缓冲区大小。可以增加 Channel 的容量,或者调整 Channel 的类型,使用更高效的 Channel 类型。 3. 调整 Sources 的配置,控制数据产生速度,防止数据积压过多。可以增加 Sources 的数量,或者调整 Sources 的线程池大小等参数。
相关问题

org.apache.flume.EventDeliveryException: Failed to send events at org.apache.flume.sink.AbstractRpcSink.process(AbstractRpcSink.java:389) at org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor.process(DefaultSinkProcessor.java:67) at org.apache.flume.SinkRunner$PollingRunner.run(SinkRunner.java:145) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: org.apache.flume.FlumeException: NettyAvroRpcClient { host: localhost, port: 44444 }: RPC connection error at org.apache.flume.api.NettyAvroRpcClient.connect(NettyAvroRpcClient.java:181) at org.apache.flume.api.NettyAvroRpcClient.connect(NettyAvroRpcClient.java:120) at org.apache.flume.api.NettyAvroRpcClient.configure(NettyAvroRpcClient.java:638) at org.apache.flume.api.RpcClientFactory.getInstance(RpcClientFactory.java:90) at org.apache.flume.sink.AvroSink.initializeRpcClient(AvroSink.java:127) at org.apache.flume.sink.AbstractRpcSink.createConnection(AbstractRpcSink.java:210) at org.apache.flume.sink.AbstractRpcSink.verifyConnection(AbstractRpcSink.java:270) at org.apache.flume.sink.AbstractRpcSink.process(AbstractRpcSink.java:346) ... 3 more Caused by: java.io.IOException: Error connecting to localhost/127.0.0.1:44444 at org.apache.avro.ipc.NettyTransceiver.getChannel(NettyTransceiver.java:261) at org.apache.avro.ipc.NettyTransceiver.<init>(NettyTransceiver.java:203) at org.apache.avro.ipc.NettyTransceiver.<init>(NettyTransceiver.java:152) at org.apache.flume.api.NettyAvroRpcClient.connect(NettyAvroRpcClient.java:167) ... 10 more Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接: localhost/127.0.0.1:44444 at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:717) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioClientBoss.connect(NioClientBoss.java:152) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioClientBoss.processSelectedKeys(NioClientBoss.java:105) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioClientBoss.process(NioClientBoss.java:79) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.AbstractNioSelector.run(AbstractNioSelector.java:318) at org.jboss.netty.channel.socket.nio.NioClientBoss.run(NioClientBoss.java:42) at org.jboss.netty.util.ThreadRenamingRunnable.run(ThreadRenamingRunnable.java:108) at org.jboss.netty.util.internal.DeadLockProofWorker$1.run(DeadLockProofWorker.java:42) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) ... 1 more

根据您提供的信息,看起来您的Flume Agent在向目标服务器发送事件时出现了连接错误:`Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接: localhost/127.0.0.1:44444`。这个错误通常表示Flume Agent无法连接到目标服务器。可能的原因包括: 1. 目标服务器没有启动或网络不通畅。 2. 目标服务器的端口号不正确。 3. 防火墙等网络安全设置可能会阻止Flume Agent连接到目标服务器。 为了解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤: 1. 确认目标服务器已经启动并且网络通畅,可以尝试使用`telnet`等工具进行测试。 2. 确认目标服务器的端口号是否正确。 3. 确认防火墙等网络安全设置是否允许Flume Agent连接到目标服务器。您可以尝试关闭防火墙或者添加相应的规则。 如果以上方法无法解决问题,建议您提供更详细的错误信息或日志信息,以便更好地诊断问题。

2025-07-05 02:17:47,376 (main) [ERROR - org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:374)] A fatal error occurred while running. Exception follows. org.apache.commons.cli.ParseException: The specified configuration file does not exist: /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf at org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:342)

<think>我们正在处理一个Flume启动错误,错误信息明确指出配置文件不存在。用户提供的错误信息是:"org.apache.flume node Application main error The specified configuration file does not exist /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf"。 根据引用[1]和引用[3],我们知道当Flume启动时,如果指定的配置文件不存在,就会抛出ParseException异常。引用[3]还提到,Flume的启动始于org.apache.flume.node.Application类,这个类包含main函数,它会解析命令行参数,如果配置文件不存在就会抛出异常。 用户提供的启动命令可能类似于引用[2]中的格式,即: ```bash ./bin/flume-ng agent -c conf -f conf/store01-conf.properties -n store01 -Dflume.root.logger=INFO,console ``` 而在用户的错误中,指定的配置文件路径是`/opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf`。 解决步骤: 1. **确认配置文件路径**:首先,需要检查`/opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf`这个文件是否存在。用户可能输入了错误的路径,或者文件确实没有被正确放置。 2. **检查启动命令**:确保在启动Flume agent时,使用`-f`参数指定的配置文件路径是正确的。可以使用绝对路径或者相对于当前工作目录的相对路径,但必须确保路径准确。 3. **检查文件权限**:如果文件存在,还需要检查Flume进程是否有权限读取该文件。 4. **检查Flume的安装目录结构**:根据引用[2],Flume的启动脚本在`bin`目录下,配置文件通常在`conf`目录下。用户需要确认自己的Flume安装目录结构是否符合预期。 具体操作建议: - 使用`ls`命令检查配置文件是否存在: ```bash ls -l /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf ``` 如果不存在,需要将配置文件放到该路径下,或者修改启动命令中的路径。 - 如果文件存在,检查文件权限: ```bash ls -l /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf ``` 确保Flume进程的用户(可能是当前用户)有读取权限。如果没有,使用`chmod`或`chown`修改权限。 - 重新运行启动命令,确保使用正确的配置文件路径。 另外,引用[2]中的启动命令使用了`-c conf`参数,这指定了配置目录(包含如`flume-env.sh`等文件)。用户需要确认`/opt/programs/flume/conf`目录下是否有其他必要的配置文件。 如果用户没有正确设置`-c`参数指定的配置目录,也可能导致问题,但当前错误明确是`-f`指定的配置文件不存在,所以先解决该文件的存在问题。 总结:用户需要确保指定的配置文件存在于指定的路径,并且Flume进程有权限读取它。</think>### Flume配置文件不存在错误解决方案 您遇到的错误 `org.apache.flume node Application main error The specified configuration file does not exist` 表明 Flume 在启动时无法找到指定的配置文件 `/opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf`。以下是系统性的解决步骤: #### 1. **验证配置文件路径** ```bash # 检查文件是否存在 ls -l /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf # 如果不存在,检查目录结构 tree -L 3 /opt/programs/flume ``` - 若文件不存在,需创建配置文件或调整路径 - 若路径错误,修正启动命令中的 `-f` 参数 #### 2. **检查启动命令** 参考标准启动格式[^2]: ```bash ./bin/flume-ng agent -c <conf_dir> -f <config_file> -n <agent_name> ``` 确保您的命令符合: ```bash # 正确示例(使用绝对路径) ./bin/flume-ng agent \ -c /opt/programs/flume/conf \ -f /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf \ -n a1 ``` #### 3. **配置文件权限检查** ```bash # 授予读写权限(Flume用户需有访问权) chmod 644 /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf chown flume_user:flume_group /opt/programs/flume/conf/avro-logger1.conf ``` #### 4. **验证配置文件内容** 即使文件存在,若格式错误也会导致加载失败: ```properties # 基础结构示例 agent_name.sources = src1 agent_name.channels = ch1 agent_name.sinks = sink1 ``` #### 5. **调试模式启动** 添加调试参数获取详细信息: ```bash ./bin/flume-ng agent -c conf -f conf/avro-logger1.conf -n a1 \ -Dflume.root.logger=DEBUG,console ``` ### 根本原因分析 Flume 启动时通过 `org.apache.flume.node.Application` 类解析命令行参数[^3],若 `-f` 指定的文件路径不可访问或不存在,就会抛出此异常。常见触发场景: - 路径拼写错误(如示例中的 `/usr/.../bin/ile`[^1]) - 相对路径未基于工作目录 - 配置文件未部署到目标服务器 - 权限不足导致文件不可读 > **关键提示**:Flume 要求 `-c` 指定的配置目录必须存在,且 `-f` 指定的文件必须是有效 properties 文件,两者缺一不可[^3]。
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[root@hadoop02 ~]# flume-ng agent --name a1 --conf conf/ --conf-file conf/avro-logger1.conf -Dflume.root.logger=INFO,console Info: Including Hadoop libraries found via (/opt/programs/hadoop/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including Hive libraries found via (/opt/programs/hive) for Hive access + exec /opt/programs/jdk/bin/java -Xmx20m -Dflume.root.logger=INFO,console -cp 'conf/:/opt/programs/flume/lib/*:/opt/programs/hadoop/etc/hadoop:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/common/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/hdfs:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/yarn:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/yarn/*:/opt/programs/hive/lib/*' -Djava.library.path=:/opt/programs/hadoop/lib/native org.apache.flume.node.Application --name a1 --conf-file conf/avro-logger1.conf SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/programs/flume/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/programs/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/programs/hive/lib/log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 2025-07-05 02:07:25,550 ERROR node.Application: A fatal error occurred while running. Exception follows. org.apache.commons.cli.ParseException: The specified configuration file does not exist: /root/conf/avro-logger1.conf at org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:342)

开始执行数据清洗流程... 2025-06-27 18:08:35 [main] INFO c.s.service.SparkStreamingPipeline - runFromRabbitMQ被调用,参数数量: 2 2025-06-27 18:08:35 [main] INFO c.s.service.SparkStreamingPipeline - 准备从RabbitMQ批量拉取 10 条消息... 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO com.suwei.service.RabbitMQService - 批量接收消息完成,共接收 10 条消息 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO c.s.service.SparkStreamingPipeline - 成功拉取到 10 条原始消息,开始数据清洗... 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.a.spark.sql.internal.SharedState - Setting hive.metastore.warehouse.dir ('null') to the value of spark.sql.warehouse.dir. log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.htrace.core.Tracer). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.a.spark.sql.internal.SharedState - Warehouse path is 'file:/E:/suwei/Model/BigData/spark-warehouse'. 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.s.j.server.handler.ContextHandler - Started o.s.j.s.ServletContextHandler@6b4fd7d{/SQL,null,AVAILABLE,@Spark} 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.s.j.server.handler.ContextHandler - Started o.s.j.s.ServletContextHandler@12723c5d{/SQL/json,null,AVAILABLE,@Spark} 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.s.j.server.handler.ContextHandler - Started o.s.j.s.ServletContextHandler@7747cc1b{/SQL/execution,null,AVAILABLE,@Spark} 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.s.j.server.handler.ContextHandler - Started o.s.j.s.ServletContextHandler@74bfdd66{/SQL/execution/json,null,AVAILABLE,@Spark} 2025-06-27 18:08:36 [main] INFO o.s.j.server.handler.ContextHandler - Started o.s.j.s.ServletContextHandler@1e9d7366{/static/sql,null,AVAILABLE,@Spark} 2025-06-27 18:08:37 [main] WARN o.a.spark.sql.SparkSession$Builder - Using an existing SparkSession; some spark core configurations may not take effect. 2025-06-27 18:08:38 [main] INFO o.a.s.s.c.e.codegen.CodeGenerator - Code generated in 185.4571 ms 2025-06-27 18:08:39 [main] INFO o.a.s.s.c.e.codegen.CodeGenerator - Code

package com.mhi.octo.utils; import com.mhi.octo.model.entity.TSPairObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.avro.Schema; import org.apache.avro.generic.GenericRecord; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.parquet.avro.AvroParquetReader; import org.apache.parquet.avro.AvroParquetWriter; import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader; import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileWriter; import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader; import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter; import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName; import org.apache.parquet.hadoop.util.HadoopInputFile; import org.apache.parquet.hadoop.util.HadoopOutputFile; import org.apache.parquet.io.OutputFile; import org.apache.parquet.schema.MessageType; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; /** * Parquet文件工具类 * @author qyling * @date 2025/7/17 12:59 */ @Slf4j public class ParquetAvroUtils { /** * 全量读取 Parquet 文件 * @param filePath Parquet文件路径 * @return * @throws IOException */ public static List<GenericRecord> readAll(String filePath) throws IOException { log.info("readAll start"); List<GenericRecord> records = new ArrayList<>(); Path path = new Path(filePath); Configuration conf = new Configuration(); conf.set("io.native.lib.available", "false"); try (ParquetReader<GenericRecord> reader = AvroParquetReader.<GenericRecord>builder(path) .withConf(conf) .build()) { GenericRecord record; while ((record = reader.read()) != null) { records.add(record); } } return records; } /** * 读取某列数据 * @param filePath Parquet 文件路径 * @param columnName 列名(字段名) * @return * @throws IOException */ public static List<Object> readColumn(String filePath, String columnName) throws IOException { log.info("readColumn start"); List<Object> values = new ArrayList<>(); List<GenericRecord> records = readAll(filePath); for (GenericRecord record : records) { values.add(record.get(columnName)); } return values; } /** * 全量写入 Parquet 文件,会覆盖原本的数据 * @param filePath Parquet 文件路径 * @param records 要写入的数据 * @param schema Parquet 文件定义 * @throws IOException */ public static void writeAll(String filePath, List<GenericRecord> records, Schema schema) throws IOException { log.info("writeAll start"); Path path = new Path(filePath); Configuration conf = new Configuration(); conf.set("io.native.lib.available", "false"); OutputFile outputFile = HadoopOutputFile.fromPath(path, conf); try (ParquetWriter<GenericRecord> writer = AvroParquetWriter.<GenericRecord>builder(outputFile) .withSchema(schema) .withConf(conf) .withWriteMode(ParquetFileWriter.Mode.OVERWRITE) // 文件存在就覆盖 .withCompressionCodec(CompressionCodecName.SNAPPY) .build()) { for (GenericRecord record : records) { writer.write(record); } } } /** * 全量写入,写入内容追加在原文件最后 * @param filePath Parquet 文件路径 * @param records 要追加的数据 * @param schema Parquet 文件定义 * @throws IOException */ public static void writeAppend(String filePath, List<GenericRecord> records, Schema schema) throws IOException { log.info("writeAppend start"); List<GenericRecord> originalRecords = ParquetAvroUtils.readAll(filePath); originalRecords.addAll(records); writeAll(filePath, originalRecords, schema); } /** * 对一个字段更新,其他字段保持不变。如果没有满足条件的记录,将不会新增数据 * @param filePath Parquet 文件路径 * @param schema Parquet 文件定义 * @param ttToData Map < TT, 字段数据> * @param tsCode 完整的字段名,如:gaoqiao_Tide * @throws IOException */ public static void writePartialColumnsTSPair(String filePath, Schema schema, Map<Long, Double> ttToData, String tsCode) throws IOException { log.info("writePartialColumnsTSPair start"); List<GenericRecord> originalRecords = ParquetAvroUtils.readAll(filePath); // for (GenericRecord originalRecord : originalRecords) { if (!originalRecord.hasField(tsCode)) { break; } if (!ttToData.containsKey(originalRecord.get("TT"))) { // 没有满足条件的数据,不执行修改 originalRecord.put(tsCode, null); continue; } originalRecord.put(tsCode, ttToData.get(originalRecord.get("TT"))); } writeAll(filePath, originalRecords, schema); } } 我这样能避免使用本地Hadoop吗,如果不能,还需要怎么做

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根据提供的文件信息,我们可以推断出一系列与标题《Pro Ajax and Java》相关的IT知识点。这本书是由Apress出版,关注的是Ajax和Java技术。下面我将详细介绍这些知识点。 ### Ajax技术 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种无需重新加载整个页面即可更新网页的技术。它通过在后台与服务器进行少量数据交换,实现了异步更新网页内容的目的。 1. **异步通信**:Ajax的核心是通过XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API等技术实现浏览器与服务器的异步通信。 2. **DOM操作**:利用JavaScript操作文档对象模型(DOM),能够实现页面内容的动态更新,而无需重新加载整个页面。 3. **数据交换格式**:Ajax通信中常使用的数据格式包括XML和JSON,但近年来JSON因其轻量级和易用性更受青睐。 4. **跨浏览器兼容性**:由于历史原因,实现Ajax的JavaScript代码需要考虑不同浏览器的兼容性问题。 5. **框架和库**:有许多流行的JavaScript库和框架支持Ajax开发,如jQuery、Dojo、ExtJS等,这些工具简化了Ajax的实现和数据操作。 ### Java技术 Java是一种广泛使用的面向对象编程语言,其在企业级应用、移动应用开发(Android)、Web应用开发等方面有着广泛应用。 1. **Java虚拟机(JVM)**:Java程序运行在Java虚拟机上,这使得Java具有良好的跨平台性。 2. **Java标准版(Java SE)**:包含了Java的核心类库和API,是Java应用开发的基础。 3. **Java企业版(Java EE)**:为企业级应用提供了额外的API和服务,如Java Servlet、JavaServer Pages(JSP)、Enterprise JavaBeans(EJB)等。 4. **面向对象编程(OOP)**:Java是一种纯粹的面向对象语言,它的语法和机制支持封装、继承和多态性。 5. **社区和生态系统**:Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库和框架,如Spring、Hibernate等,这些资源极大丰富了Java的应用范围。 ### 结合Ajax和Java 在结合使用Ajax和Java进行开发时,我们通常会采用MVC(模型-视图-控制器)架构模式,来构建可维护和可扩展的应用程序。 1. **服务器端技术**:Java经常被用来构建服务器端应用逻辑。例如,使用Servlet来处理客户端的请求,再将数据以Ajax请求的响应形式返回给客户端。 2. **客户端技术**:客户端的JavaScript(或使用框架库如jQuery)用于发起Ajax请求,并更新页面内容。 3. **数据格式**:Java后端通常会使用JSON或XML格式与Ajax进行数据交换。 4. **安全性**:Ajax请求可能涉及敏感数据,因此需要考虑如跨站请求伪造(CSRF)等安全问题。 5. **性能优化**:合理使用Ajax可以提升用户体验,但同时也需要注意对服务器和网络的负载,以及客户端脚本的执行性能。 ### 出版信息及文件信息 《Pro Ajax and Java》由Apress出版社出版,通常这种出版物会包含丰富的实例代码、开发指导、最佳实践以及相关的技术讨论。它旨在帮助开发者深化对Ajax和Java技术的理解和应用能力。 文件名“Apress.Pro.Ajax.and.Java.Frameworks.Jul.2006.HAPPY.NEW.YEAR.pdf”暗示了这份文档可能是一本专业的技术书籍。从文件名可以看出,该书还可能包含了框架使用方面的内容,并且是2006年出版的。标题中的“HAPPY.NEW.YEAR”可能仅仅是为了庆祝新年而加入的非标准部分。 总结而言,了解Ajax和Java的结合使用,不仅需要掌握两种技术的基本原理和使用方法,还要熟悉如何将它们整合到实际项目中,解决可能出现的技术挑战,从而构建功能强大且用户友好的Web应用。
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【频域分析深度解读】:揭秘机械系统分析中的实用应用

# 1. 频域分析基础理论 频域分析是信号处理领域的一个重要分支,其核心在于研究信号在频率维度上的特性。与时域分析不同,频域分析关注的是信号频率成分的组成,这允许我们以一种直观的方式识别和处理信号中的特定频率特征。通过对信号进行傅里叶变换,原始的时域信号可以被转换为频域信号,这样就可以清晰地显示出各频率成分的幅度和相位信息。这种分析手段对于信号去噪、特征提取、压缩编码等应用场景至关重
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openmv与stm32通信的时候,openmv的vin接5v会出问题吗

<think>我们正在处理用户关于OpenMV与STM32通信时,将OpenMV的VIN引脚连接到5V是否会引发问题。 根据引用[3]中的信息,AMG8833传感器在STM32上使用时,由单片机的3.3V和GND引脚供电。同时,引用[3]提到OpenMV相机作为配套计算机的情况,但用户的问题具体是OpenMV的VIN引脚接5V的问题。 我们需要明确OpenMV的电源要求: - OpenMV Cam的VIN引脚是电源输入引脚,其可接受电压范围通常在3.6V至5V。因此,5V是在可接受范围内的。 但是,我们还需要注意: 1. OpenMV Cam内部有稳压电路,会将输入电压降到3.3V