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为什么 strace 在 Docker 中不起作用？

在编辑“容器如何工作”爱好者杂志的能力页面时，我想试着解释一下为什么 strace 在 Docker 容器中无法工作。...而 ptrace 在被 Docker 默认的 seccomp 配置文件阻止的系统调用列表中!（实际上，允许的系统调用列表是一个白名单，所以只是ptrace 不在默认的白名单中。...这很容易解释为什么 strace 在 Docker 容器中不能工作 —— 如果 ptrace 系统调用完全被屏蔽了，那么你当然不能调用它，strace 就会失败。...在 containerd 的 seccomp 实现中，在 contrib/seccomp/seccomp/seccomp_default.go 中，有一堆代码来确保如果一个进程有一个能力，那么它也会（通过...moby 中的 profile/seccomp/seccomp.go 和 默认的 seccomp 配置文件中，也有一些其他的代码似乎做了一些非常类似的事情，所以有可能就是这个代码在做这个事情。

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    .net持续集成单元测试篇之单元测试简介以及在visual studio中配置Nunit使用环境

    其中TestFixture注解标识这个类为单元测试类,如果没有此标识,则此类无法在单元测试工具中运行 方法上的Test注解标注此方法为一个单元测试方法,如果没有Test注解,则此方法在单元测试运行的时候将会被忽略掉...如上图示,点击菜单栏的Test(测试)-Windows(窗口)-Test Explorer(测试浏览器)便可以在VisualStudio中打开测试浏览器,只要我们保存了项目,就可以在Test Explorer...小技巧-快速定位到错误方法:在实际工作中,随意项目的深入,测试方法会越来越多,我们写完一个测试方法后然后点击测试,这样不会有什么问题,然后实际情况是随着测试方法积累越来越多,我们日后要运行单元测试的时候往往是点击整个单元测试项目运行...上面的面板中展示有错误的信息,如果信息过长时在面板查看很不方便,这时候我们可以把它复制下来然后在自己喜欢的文本查看器中查看 ?...单元测试调试 通过以上状态我们知道我们的单元测试失败了,为什么会失败很简单3+4*5/2不等于0,但是很多时候有些结果不是这么显而易见的,我们需要借助单步调试来发现错误,如何对单元测试进行调试呢?

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    在Virtualbox虚拟机中配置使用ROS Spark机器人（Orbbec Astra 和 Xtion）

    在虚拟机中配置使用ROS Spark，在Virtualbox中使用USB外设包括Orbbec Astra 和 Xtion深度摄像头和底盘。 虚拟机使用外接设备时，会遇到一些问题。...1 需要在BIOS中设置开启与虚拟机相关的选项； 2 下载最新版本的虚拟机并安装增强功能； Windows下系统设备驱动可以不装，无所谓的。 当然如果觉得在设备管理器中有问号不爽可以装一下。 ? ?...然后，就可以正常使用Spark了，现在虚拟机支持大部分外设，包括USB3.0设备，但是如果需要长期使用，推荐直接安装，虚拟机可作为入门学习用。 ? ? ? 启动....这样就可以在虚拟机中使用Spark，和直接安装一样进行使用和开发。 ~End~

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    ApacheHudi使用问题汇总（二）

    如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 2....如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。

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    带你认识Apache的顶级项目Flink！

    1.2 为什么选择Flink？ 流数据更真实的反映了我们的生活方式 传统的数据架构是基于有限数据集的 1.3 Flink有哪些特点呢？...Flink 运行时至少存在一个 master，如果配置高可用模式则会存在多个 master，它们其 中有一个是 leader，而其他的都是 standby。...5.Subtask Subtask 是 flink 中任务执行最小单元，是一个 java 类的实例，这份 java 类中有属性和方法， 完成具体的计算逻辑 6.Operator chain 没有...shuffle 的多个算子合并在一个 subtask 中就形成了 Operator chain，类似 spark 中的 pipeline 7.Slot Flink 中计算资源进行隔离的单元，一个...变化比较 快 Spark 就是为离线计算而设计的，在 Spark 生态体系中，不论是流处理和批处理都是底层引 擎都是 Spark Core，Spark Streaming 将微批次小任务不停的提交到

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    Spark SQL在100TB上的自适应执行实践

    基于此，我们思考了第三个问题：Spark能否在运行时自动地处理join中的数据倾斜？...自适应执行背景和简介 早在2015年，Spark社区就提出了自适应执行的基本想法，在Spark的DAGScheduler中增加了提交单个map stage的接口，并且在实现运行时调整shuffle partition...原版Spark： ? 自适应执行： ? 在运行时动态调整执行计划，将SortMergeJoin转化成BroadcastHashJoin在某些SQL中也带来了很大的提升。...在这项优化中，新的spark.shuffle.mapOutput.parallelAggregationThreshold（简称threshold）被引入，用于配置使用多线程聚合的阈值，聚合的并行度由JVM...最后我们在TPC-DS 100TB数据集上验证了自适应执行的优势，相比较原版Spark SQL，103个SQL查询中，90%的查询都得到了明显的性能提升，最大的提升达到3.8倍，并且原先失败的5个查询在自适应执行下也顺利完成

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    盘点：SQL on Hadoop中用到的主要技术

    MPP 在SQL on Hadoop系统中，有两种架构: 基于某个运行时框架，然后套上sql层，来构建查询引擎，典型案例是Hive； 仿照过去关系数据库的MPP架构，从头打造一个一体化的查询引擎。...在最近Cloudera做的benchmark中，虽然Impala仍然一路领先，但是基于Spark的Spark SQL完全不逊色于Presto，基于Tez的Hive也不算很差，至少在多用户并发模式下能超过...类型的任务会按照数据源大小确定分配多少个节点进行执行；Fixed表示这个SubPlan会分配固定的节点数进行执行（Config配置中的query.initial-hash-partitions参数配置，...在一项针对Impala和Hive的对比时发现，Hive在某些简单查询上（TPC-H Query 1）也比Impala慢主要是因为Hive运行时完全处于CPU bound的状态中，磁盘IO只有20%，而Impala...但是在之后的框架中考虑到了这个情况，增加了运行时调整资源分配的功能。Tez中引入了vertex manager，可以根据运行时收集到的数据智能地判断reduce动作需要的task。

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    KIP-5：Apache Kylin深度集成Hudi

    对于Hudi Source集成 •新的方法•使用Hudi的原生优化视图查询和MOR表来加速Kylin的cube构建过程•为什么会成功•Hudi已在大数据领取和技术栈中发布并成熟，许多公司已经在Data...Lake/Raw/Curated数据层中使用了Hudi•Hudi lib已经与Spark DF/Spark SQL集成，可以使用Kylin的Spark Engine查询Hudi数据源•Hudi的Parquet...•如果在Kylin中启用了新的集成功能，从事数据挖掘/探索/报告等工作的数据科学家将有更快的cube集构建时间•正在开发DW/DM层数据建模的数据工程师将最大程度地减少cube上的单元测试/性能测试的实现和交付工作...总体架构设计的逻辑图如下： •对于Hudi源集成•在kylin.property中为Hudi源类型添加新的配置项（例如：isHudiSouce = true，HudiType = MOR）•使用Hudi...原生客户端API添加新的ISouce接口和实现•在配置单元外部表中使用Hudi客户端API查询优化视图及提取源Hudi数据集•对于Hudi cuboid存储•在kylin.property中为cuboid

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    还有比 Jupyter 更好用的工具？看看 Netflix 发布的这款

    在其他笔记本中，隐藏状态意味着一个变量在其单元格被删除后仍然可用。 在 Polynote 笔记本中，没有隐藏状态，被删除的单元格变量不再可用。...通过跟踪每个单元中定义的变量，Polynote根据在其上运行的单元构建给定单元的输入状态。使单元格的位置在其执行语义中变得重要，这也加强了最小惊奇原则，允许用户从上到下阅读笔记本。...多语言 笔记本中的每个单元格都可以用不同的语言编写，变量可以在它们之间共享。目前支持Scala、Python和SQL语言类型。...： Spark示例 在这个字数统计示例中，我们从HTTP获取文本，对其进行标记，并保留所有大于4个字符的标记。...Spark也可以轻松配置“配置和依赖”设置： 切换到Python 现在，我们切换到python，使用panda和matplotlib来绘制条形图，只选取前10个单词。

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    Spark中文指南(入门篇)-Spark编程模型(一)

    Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。...（2）Spark组件(Components) 一个完整的Spark应用程序，如前面一章当中的SparkWorkdCount程序，在提交集群运行时，它涉及到如下图所示的组件： ?....在YARN中为ResourceManager Worker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。...RDD：Spark的计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。...4、MetricsSystem:监控运行时性能指标信息。 5、SparkConf:负责存储配置信息。 Spark的整体流程 1、Client提交应用。

    1.4K90

    面试官: ClickHouse 为什么这么快？

    数据加速查询处理的方法 矢量化查询执行 运行时代码生成 在后者中，动态地为每一类查询生成代码，消除了间接分派和动态分派。 这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。...运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。...论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。...在执行步骤间有一些为数据交换而实现的同步点 shuffle（例如 Apache Spark 和 MapReduce 的 shuffle 步骤） 区别 1 单 node 性能制约 受限与单 executor...所以合理的把 MPP 集群规模限制在 50 台，将和 250 台规模的 Apache Spark 集群性能一致，但是呢 Apache Spark 可以超过 250 个节点，MPP 就望尘莫及了。

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    Zzreal的大数据笔记-SparkDay01

    它集批处理、实时流处理、交互式查询和图计算于一体,避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费。 2、Spark的优点 速度。...Task是被送到某个Executor上的计算单元。每个应用都有各自独立的Executor，计算最终在计算节点的Executor中执行。...用户的 Jar 应该没有包括 Hadoop 或者 Spark 库，然而，它们将会在运行时被添加。 Cluster manager：一个外部的用于获取集群上资源的服务。...在 “Cluster” 模式中，框架在群集内部启动 driver。在 “Client” 模式中，submitter（提交者）在 Custer 外部启动 driver。...Worker node：集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager

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    重要 | Spark和MapReduce的对比以及选型

    这张图是分别使用Spark和Hadoop运行逻辑回归机器学习算法的运行时间比较，那么能代表Spark运行任何类型的任务在相同的条件下都能得到这个对比结果吗？...而Spark作为一个基于内存迭代式大数据计算引擎很适合这样的场景，之前的文章《Spark RDD详解》也有介绍，对于相同的数据集，我们是可以在第一次访问它之后，将数据集加载到内存，后续的访问直接从内存中取即可...但是MapReduce由于运行时中间结果必然刷磁盘等因素，导致不适合机器学习等的迭代场景应用，还有就是HDFS本身也有缓存功能，官方的对比极有可能在运行逻辑回归时没有很好配置该缓存功能，否则性能差距也不至于这么大...相对于MapReduce，我们为什么选择Spark，笔者做了如下总结： Spark 1.集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算等于一体 2.基于内存迭代式计算，适合低延迟、迭代运算类型作业 3.可以通过缓存共享...最后改用Hive的原生引擎MapReduce执行，在资源配置相同的情况下，任务能够稳定运行，而且速度并没有想象中的那么慢。

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    重要 | Spark和MapReduce的对比

    这张图是分别使用Spark和Hadoop运行逻辑回归机器学习算法的运行时间比较，那么能代表Spark运行任何类型的任务在相同的条件下都能得到这个对比结果吗？...而Spark作为一个基于内存迭代式大数据计算引擎很适合这样的场景，之前的文章《Spark RDD详解》也有介绍，对于相同的数据集，我们是可以在第一次访问它之后，将数据集加载到内存，后续的访问直接从内存中取即可...但是MapReduce由于运行时中间结果必然刷磁盘等因素，导致不适合机器学习等的迭代场景应用，还有就是HDFS本身也有缓存功能，官方的对比极有可能在运行逻辑回归时没有很好配置该缓存功能，否则性能差距也不至于这么大...相对于MapReduce，我们为什么选择Spark，笔者做了如下总结： Spark 1.集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算等于一体 2.基于内存迭代式计算，适合低延迟、迭代运算类型作业 3.可以通过缓存共享...最后改用Hive的原生引擎MapReduce执行，在资源配置相同的情况下，任务能够稳定运行，而且速度并没有想象中的那么慢。

    56110

    GeoSpark 数据分区及查询介绍

    几何对象在SRDD层存储和处理后，用户可以调用空间查询处理层提供的空间查询**，geospark在内存集群中处理该查询，并将最终结果返回给用户。...GeoSpark还自适应地决定是否需要在空间RDD分区上本地创建空间索引，以便在集群中的运行时性能和内存、cpu利用率之间取得平衡。...然后遍历SRDD中的每个元素，如果元素与网格单元重叠，则将网格单元ID分配给该元素。当某个元素与多个网格单元重叠时，则复制该元素，将多个网格ID分配给该元素以及副本。...集群不需要花费时间在那些保证不会相交的不同网格单元中的空间对象上。...4.2 空间范围查询 GeoSpark通过以下步骤实现了空间范围查询算法: 将查询窗口广播到集群中的每台机器，并在必要时在每个SRDD分区上创建空间索引。

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