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Linux 标准透明大页

Huge pages ( 标准页 ) Transparent Huge pages( 透明大页 ) 在 Linux 中大页分为两种:Huge pages ( 标准页 ) Transparent...Huge Pages Huge pages 是从 Linux Kernel 2.6 后被引入的,目的是通过使用页内存来取代传统的 4kb 内存页面, 以适应越来越大的系统内存,让操作系统可以支持现代硬件架构的页面容量功能...Huge pages 很难手动管理,而且通常需要对代码进行重大的更改才能有效的使用,因此 RHEL 6 开始引入了 Transparent Huge Pages ,THP 是一个抽象层,能够自动创建、管理使用传统页...THP 为系统管理员开发人员减少了很多使用传统页的复杂性 , 因为 THP 的目标是改进性能,因此其它开发人员 ( 来自社区红帽 ) 已在各种系统、配置、应用程序负载中对 THP 进行了测试优化...但是,不建议对数据库工作负载使用 THP 。 这两者最大的区别在于: 标准页管理是预分配的方式,而透明大页管理则是动态分配的方式。

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linux 总结

Linux 是一套免费使用自由传播的类 Unix 操作系统,是一个基于 POSIX UNIX 的多用户、多任务、支持多线程多 CPU 的操作系统。...Linux 能运 行主要的 UNIX 工具软件、应用程序网络协议。它支持 32 位 64 位硬件。 Linux 继承 Unix 以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。...实用故障排查 1)排查思路 大数据集群运行在linux系统上总会遇见各种各样的问题,我们要定位问题,基本从这几个方面入手排查: cpu, 内存,磁盘 IO,网络, GC等。...它通常用于在网络上传输文件时节省 CPU周期内存带宽。简单来说,零拷贝就是一种避免 CPU 将数据从一 块存储拷贝到另外一块存储的技术。 “零拷贝 ”正是通过消除这些 多余的拷贝来提升性能的 。...在数据传输的过程中, 避免数据在内核空间缓冲区用户空间缓冲区之间进行拷贝 ,以及数据在内核空间缓冲区内的 CPU拷贝 。

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Linux 透明大页 THP 标准页 HP

作者 | JiekeXu 大家好,我是JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来看看 Linux 透明大页 THP 标准页 HP 目 录 标准页(HugePages) 透明大页(Transparent...在 Linux 中大页分为两种: Huge pages (标准页) Transparent Huge pages(透明大页)。...--HugePages是 Linux 2.6版本内核中集成的一个特性。它是一种拥有更大页面的方法,对于处理非常的内存非常有用。它对于32位64位配置都很有用。...因此,Red Hat Enterprise Linux 6 也实现了使用透明大页面(THP)。THP 是一个抽象层,它可以自动化创建、管理使用页面的大部分方面。...标准页(HugePages) 标准页(HugePages)是从 Linux Kernel 2.6 后被引入的,Huge Pages 可以称为大内存页或者页面,有时候也翻译成大页/标准页/传统

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Linux 数据同步方案操作命令

所谓对称密钥算法就是AB通信,为了双方能确认对方的身份,AB约定一个双方都知道的密钥k来确定身份如下: A => (mk) B A发送m明文K密钥跟B,B确认K密钥之前A约定的一样,就能确定A的身份是真实的...非对称加密需要两个密钥:公钥 (publickey) 私钥 (privatekey)。公钥私钥是一对,如果用公钥对数据加密,那么只能用对应的私钥解密。...如果用私钥对数据加密,只能用对应的公钥进行解密。因为加密和解密用的是不同的密钥,所以称为非对称加密。.../bin/sh rsync -avz -e 'ssh -p 22' root@x.x.x.x:/XXX/pub /data/ 注意:rsync的数据同步分为拉推两种不同的动作,在编写脚本之前,一定要测试命令是否能正常执行...二、实时同步 Inotify简介 Inotify 是一个 Linux特性,从版本2.6.13开始提供,它监控文件系统操作,比如读取、写入创建。

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时间序列时空数据模型综述!

统一结构化的分类法。我们引入了统一且结构化的分类法,将现有研究分为两个主要集群:时间序列模型(LM4TS)时空数据模型(LM4STD),根据数据类别进行组织。...图2 模型(即语言和其他相关的基础模型)可以被训练或巧妙地重新用于处理时间序列时空数据,以用于一系列通用任务专用领域应用。...3 时间序列数据模型 时间序列数据模型包括用于时间序列数据的LLM(LLM4TS)用于时间序列数据的PFM(PFM4TS)。...6 展望 在本节中,我们讨论了当前研究的潜在局限性,并强调了未来六研究方向,旨在开发更强大、透明可靠的大规模时序数据分析模型。...6.1 模型的理论分析 大型语言模型(LLM)主要处理自然语言,但最近的研究将其扩展到时间序列时空任务。LLM的学习表示可被微调以捕捉时序数据模式。

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从十技术巨头了解大数据

数据领域的十开源技术 根据最新的思科全球云指数报告,预计到2017年年底,全球数据中心年均IP流量将达到7.7ZB。...亚马逊的核心技术运行在基于Linux数据库系统上,截至2005年,亚马逊拥有世界上三个最大的Linux数据库,容量分别达到了7.8TB、18.5TB、24.7TB。...历数大数据领域不可忽视的十巨头 Amazon Web Services Forrester将AWS称为“云霸主”,谈到云计算领域的大数据,那就不得不提到亚马逊。...Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red HatSAP这些供应商的支持。 IBM 当企业考虑一些的IT项目时,很多人首先会想到IBM。...Forrester说MapR在Hadoop市场上没有ClouderaHortonworks那样的知名度,MapR要成为一个真正的企业,还需要加强伙伴关系市场营销。

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Linux-MySQL数据备份定时清理

最近接了个新需求,需要将我们经常使用的几个数据库,MySQL、influxdb在Linux系统上实现定时自动备份,比如每天备份一次,间隔31天清理31天之前备份的数据,研究了一下,准备先从MySQL实现...-x86_64/bin/mysqldump /usr/bin ---- mysqldump常用操作示例 备份全部数据库的数据结构 mysqldump -uuser -hlocalhost -ppassword...(加 -t 参数) mysqldump -uuser -hlocalhost -ppassword -A -t > test.sql 备份单个数据库的数据结构(,数据库名mydb) mysqldump...-d > test.sql 备份单个数据库的数据 mysqldump -uuser -hlocalhost -ppassword database_name -t > test.sql 备份多个表的数据结构...在Linux中,使用vi或者vim编写脚本内容并命名为:mysql-dump.sh #!

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数据架构的三纠缠趋势:数据网格、数据编织混合架构

数据团队有一项不可能完成的任务,即一次在任何地方(在本地所有云中)交付所有内容(数据工作负载)(几乎没有延迟)。...但是更多的动态信息,如新鲜度、统计数据、访问控制、所有者、文档、数据的最佳用途沿袭,也需要被视为数据产品和数据接口的一部分。 图 2....数据编织的定义 实现数据网格的一种方法是在数据编织框架内进行技术选择。Data Fabric 是一组技术,用于随时随地(在本地或云中)摄取、存储、处理管理数据数据网格是关于人、流程技术的。...透明复制是数据编织中的一项关键功能,它允许在将要使用数据的位置提供数据。底层复制引擎可以将源(生成更新时)表的更改复制到所有消费者(订阅了数据)。...因此,混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据表,并允许云中的数据消费者订阅这些表。

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2015年数据展望市场预测

数据市场从2013年的196亿美元增至2014年的273.6亿美元。这些其它分析结果来自wikibon关于大数据市场普及增长非常棒的研究。下图展示了他们的大数据市场预测概况。...企业中受到大数据影响的前三领域是:影响客户关系(37%);重新定义产品开发(26%);改变企业运营方式(15%)。下图对比了在未来五年中在企业里受到大数据影响最大的六个业务领域。...金融服务、技术通讯是如今运用大数据解决方案的三个领先行业。 亚太地区37%的制造商正在借助大数据分析技术提高生产质量管理。...在供应链管理中,供应链可视化(56%)、地理位置地图数据(47%)以及产品可追溯数据(42%)是大数据获得机会的三潜在领域。...高德纳咨询公司针对2014年第四季度大数据应用作了最新调查,调查发现基于柱状/内存数据库技术、容量数据仓库技术,基于索引的检索技术日志数据分析技术在相关文献报告中的引用使用有超过5%的增长。

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2014年数据预测分析的动力

从预测市场趋势到获取客户需求的洞察力,预测分析可以帮助企业利用他们的数据发现新的机遇并赢得竞争对手。 然而, 研究发现,企业并不是用大数据预测分析来实现他们的全部潜力。...这意味着企业各级员工需要能够解释数据并将这一洞察力反馈回业务。 然而,获得并理解数据直到最近仍被视为一种复杂高技能的任务,有统计学的高学位前沿分析经验。...这是常有的事,它涉及到两件事 - 技能的短缺时间。人们普遍认为需要技能有效地从数据中获得洞察力并反馈给业务务。...我已经谈及了过去将预测分析看成是一种熟练复杂的任务。曾经, 让数据变得有意义是少数领域,专业的数据科学家的事情,复杂的预测分析目前正转向广泛的用户。 企业正在寻找的技能有一个真正的转变。...更直观的技术加上易于使用的界面,反映消费技术的趋势意味着并不总是要求专业数据科学家的技能为个别业务解释数据回馈洞察力到更广泛的业务中。

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【趋势】大数据存储领域5突破技术

从2011年,纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二云部署平台,为包括亚马逊、谷歌微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。...GPS、蓝牙Wi-Fi都是标准配置,下一波自动驾驶电动汽车方面的创新之处在于汽车并不仅仅是交通工具,而是移动的数据中心,与云平台能够连接。...只能机器人显然非常吸引人,部分是因为它们在人性化专业设置方面具有非常的应用潜力。...基于以上发展趋势,我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。  5、大数据简化   大数据可以提供我们前所未有的洞察力,而利用这些数据的关键在于解读分析。   ...使普通公众对大数据的解读更加全面,这样对于企业来说,能够更好的从用户行为中学习。   结合现在正在发展的人工智能机器学习,下一步如何利用复杂的大数据是非常重要的。

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同样学习Linux, 为何差别这么? - 论打通Linux进程内存管理任督二脉

内存I/O存在着怎样的千丝万缕的联系? 若不能回答上述问题,势必造成Linux开发过程中的抓瞎,出现关键bug性能问题后丈二摸不着。...所以我们要弄清楚进程调度内存管理究竟能解决什么样的问题。 Linux进程调度以及配套的进程管理回答如下问题: 1.Linux进程线程如何创建、退出?...以上问题,如果您都能回答,那么恭喜您,您是一个概念清楚的人,Linux出现吞吐低、延迟、响应慢等问题的时候,你可以找到一个可能的方向。...这2个目标有点类似零游戏,因为吞吐率要,势必要把更多的时间放在做真实的有用功,而不是把时间浪费在频繁的进程上下文切换;而延迟要低,势必要求优先级高的进程可以随时抢占进来,打断别人,强行插队。...再装逼的说法,就是“一言难尽”,但这也是实话。 分配vs. 占据 Linux作为一个把应用程序员当傻逼的操作系统,它必须允许应用程序犯错。

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整数相加整数相乘

大数问题是指操作数超过了计算机常用数据类型的存储范围,常常是用字符串来模仿整数相加相乘运算来实现的,在模拟的过程中要注意考虑进位边界条件。...边界条件:     两个大整数相加,结果的长度可能与两个数中长度较大的一个相等,也可能比其1(进位造成),如123+12=135,123长度为3,12长度为2,结果长度为3,再如99+1=100,结果长度为...考虑到这样的边界条件,在申请内存的时候需要对结果至少申请长度较大的那个还要1。...中最大的数据长度还多出一位 if(acc) { result[i]=acc+'0'; } else { result[i]='\0...2、整数相乘 乘法相对于加法稍微复杂一点,需要同时考虑乘法进位和加法进位,还要注意一下计算过程结果中的对应关系。

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Linux中使用rsync数据备份工具实例

rsync的优点 1.它有效地将文件复制同步到远程系统或从远程系统同步文件到本地。 2.支持复制链接、设备、所有者、组权限。...第一次,它将一个文件或目录的全部内容从源文件复制到目标文件,但从下一次开始,它只将更改的块字节复制到目标文件。 4.Rsync在两端发送接收数据时采用压缩和解压缩方式,因此占用的带宽较少。...rsync 查看版本或者查看本机是否安装 rsync --version 在Centos中使用下面命令安装rsync: yum -y install rsync 在Ubuntu 或者Debian体系的Linux...传输成功后删除源文件(--remove-source-files) 假设你有一个主web服务器一个数据备份服务器,你创建了一个每日备份并与备份服务器同步,现在你不想在你的web服务器上保留备份的本地副本...在传输文件时进行压缩 -t: 保留文件的时间标记 --exclude: 不需要同步的文件或目录 --delete: 删除那些接收端还有而发送端已经不存在的文件 在本教程中,您学习了如何使用Rsync在多台Linux

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