译者自序： 熟悉我的朋友都知道，我很不喜欢翻译东西，因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样，公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数，让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完，今天发布第一篇——整体式架构。 背景 在开发服务端企业应用时，应用需要支持各种不同类型的客户端，比如桌面浏览器、移动浏览器以及原生移动应用。应用还需要向第三方提供可访问的API，并通过Web Service或者消息代理与其它应用实现集成。应用通过执行业务逻辑、访问数
18年那会、我学习了 docker，它利用集装箱的思想，将依赖和运行环境打包成自包含、轻量级、可移植的容器，它给开发人员带来的切实好处就是一次构建、到处运行，消除了开发、测试、生产环境不一致性。看完之后，不以为然，真的可以完全消除各个环境的不一致性吗？时至今日，Kubernetes 已经上生产，但是各个环境的不一致性，仍然没有解决，大致问题就是，所有服务全部容器化不太现实，比如 MySql、Redis 等，这些服务本身已经存在现有的、稳定的部署方式，且这些服务是不怎么变动的，当然可以使用 Kubernetes 把数据库打成镜像，通过有状态服务资源对象编排，纳入到 Kubernetes 集群管理当中，实现动态扩缩容。但对于中小企业来说，最急切的还是自己业务，对于数据库服务还是使用原有服务器部署，最大程度上降低研发成本。这就带来了如下几个问题：
Project office X Pro是一款强大的项目资源管理工具！Project office可以轻松处理多个项目、分配联系人或材料、跟踪任何剩余的待完成工作，并一目了然地避免潜在的瓶颈。如果您的工作生活以甘特图为中心， Project office是一种经济高效、功能齐全的日程安排解决方案。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
原文地址：http://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/78991870
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
如果你希望通过编译源码安装 OneFlow，可以参考 OneFlow源码仓库的 README，在编译 OneFlow 源码之前，强烈推荐先阅读 Troubleshooting。
Hexo作为开源的博客平台，我们其实可以自定义一些自己喜欢的主题或者页面，我们只需要在source目录下填加一个demo目录放一些示例文件，hexo默认会编译source目录下的所有文件。下面主要给大家分享一下小明遇到的一个技术点：比如有时候demo目录并不需要编译，比如：404.html。
这是一篇简单的Python文字（汉字）转语音教程，当然对于其他语言工具在实现的方法上也是一样的 。
3.如果要使用k8s作为编排，还需要把步骤2产生的包制作成镜像，比如使用Docker；
SnailSVNPro for mac是一款专业的SVN客户端工具，允许你从访达的右键菜单中快速使用常用的 SVN 功能，比如更新、提交、移动、清理等。SnAIlSVN 支持 SVN 工作副本文件的状态图标，并在文件改动时自动更新状态图标，一目了然。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
Kafka 是一个分布式、支持分区，多副本的基于 zookeeper 的消息队列。使用消息队列，是应用 A 将要处理的信息发送到消息队列然后继续下面的任务，需要该信息的应用 B 从消息队列里面获取信息再做处理，这样做像是多此一举，应用 A 直接发信息给应用 B 不就可以了吗？存在即合理，使用消息队列其作用如下：
“容器”已成为最新的流行语之一。但是，这个词到底意味着什么呢？说起“容器”，人们通常会把它和 Docker 联系起来，Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。
在Hadoop(CDH)分布式环境搭建(简单易懂,绝对有效!)这篇博客中,小菌在最后为大家带来了HDFS的初体验。一些大数据专业的粉丝私信小菌希望能再详细讲讲HDFS的相关内容。于是本次分享,小菌将为
首先要明白，在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元，在producter和broker端，向每一个分区写入数据是完全可以并行的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩，在consumer端，kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费，因此，在consumer端，每个consumer group内部的consumer并行度完全依赖与被消费的分区数量。综上，通常情况下，在一个kafka集群中，partition的数量越多，意味这可以到达的吞吐量越大。
在Windows环境中，我们一般使用TortoiseSVN来搭建svn环境。在Mac环境下，由于Mac自带了svn的服务器端和客户端功能，所以我们可以在不装任何第三方软件的前提下使用svn功能，不过还需做一下简单的配置。 我们首先来看下，如何在Mac环境下搭建svn服务器端环境。
HDFS副本数设置是Hadoop集群管理中的重要方面之一，通过设置适当的副本数，可以保证数据的可靠性和性能。
GFS 是谷歌为其业务定制开发的，支持弹性伸缩，为海量数据而生的分布式大文件存储系统。它运行于通用廉价商用服务器集群上，具有自动容错功能，支持大量客户端的并发访问。
HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。 Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。 集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。 HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。 从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。 Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。 Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
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Git 是一个流行的版本控制系统。它是由 Linus Torvalds 于 2005 年创建的，自那时以来由 Junio Hamano 维护。
Elasticsearch写入流程，网上有视频、笔记等各种版本，本文结合最新官方文档进行重新梳理，节省大家的时间。
ClickHouse 是一款 ROLAP 列式数据库，在海量数据分析场景中，能够帮助我们快速得到想要的"分析性"数据。本文主要从个人视角讲解 ClickHouse 一次数据查询的整体流程，更多的是自己的一些理解和思考，如有不对，欢迎指出和交流。
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势，将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
JEP 458（启动多文件源码程序）已经在 JDK 22 中交付。这个 JEP 提议对 Java 启动器进行增强，可以执行包含一个或多个文件的 Java 源码应用程序。这样就可以通过推迟一个完整的项目设置来实现从小型应用程序到大型应用程序的渐进式过渡。
MongoDB是NoSQL排名第一的数据库，Docker是最流行的容器引擎，Kubernetes是谷歌开源的容器编排工具！Kubernetes和Docker使MongoDB的开发运维部署变得更加简单和强大。
最近换了Mac作为工作机，没有GUI来进行SVN的操作，只能用Terminal了。把常用命令记录在这里。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
Ceph项目是加州大学圣克鲁兹分校的 Weil于2006年开发的。当时他发现元数据的查询和维护严重影响了 Lustre等分布式文件系统的性能和扩展性，因此设计了一种利用算法来确定数据与存储节点对应关系的方法 CRUSH。2015年5月发布的 Linux内核2.6.34已开始支持Ceph。Weil也成立了IntTank公司，专注于Ceph的开发。2014年5月，该公司被 RedHat收购。Ceph同时支持３种存储访问接口,因此被广泛应用于开源私有云计算平台中，为云计算平台提供虚拟机存储和对象访问能力。
go embed 是 Go 1.16 中引入的特性，它允许将文件嵌入到 Go 代码中，以便在运行时访问这些文件。这对于将静态资源（如 HTML、CSS、JavaScript 文件）直接嵌入到 Go 二进制文件中，以及简化文件分发和部署非常有用。下面是关于 go embed 的详细介绍：
scribe结构及源码详细分析 1. 整体类关系图 image.png 2. 客户端写日志序列图 image.png 3. 活动及状态图 image.png Scribe活动图 image.png 4. 启动代码详解 image.png 启动过程流程图 （1） 调用setrlimit函数设置能够打开的最大文件数为65535； （2） 调用getopt_long函数解析运行scrib
1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
GlusterFS是一种分布式文件系统，项目中使用它作为数据文件冷备存储后台。GlusterFS的技术特点是采用无元数据中心的架构，采用Xlator以调用栈的形式组织各功能模块，Xlator之间通过RPC进行通信，客户端与服务端共用某些Xlator，下图就是Gluster客户端与服务端的Xlator栈示意图。
MongoDB是一个领先的非关系型数据库管理系统，也是NoSQL运动的重要成员。MongoDB不是使用关系数据库管理系统（RDBMS）的表和固定模式，而是在文档集合中使用键值存储。它还支持许多在大型生产环境中进行水平扩展的选项。在本指南中，我们将解释如何为高可用性分布式数据集设置分片集群。
在实际工作中，有时需要统计每个行政区内的点状地物数量。我们一般使用Spatial Join工具来完成
Lucene：简单来说，就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入 lucene.jar 就可以进行开发了。
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 本文是MongoDB系列的第十五篇文章，了解前
本文主要是说明linux下svn命令的使用方法，同时记录自己在使用中遇到的一些疑惑。
最近由于在看、SvnServer同步生产环境代码相关，特意了解了一下SVN的钩子。 1、SVN的hooks start-commit 提交前触发事务 pre-commit 提交完成前触发事务 post-commit 提交完成时触发事务 pre-revprop-change 版本属性修改前触发事务 post-revprop-change 版本属性修改后触发事务 通过上面这些名称编写的脚本就就可以实现多种功能了，相当强大。 SVN命令详解【转】 1、将文件checkout到本地目录 svn checkout
5.1 用户命令 hadoop集群用户的常用命令。 5.1.1 classpath 打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用，则打印由命令脚本设置的类路径，可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。 5.1.2 dfs HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面，允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似
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