最近为某客户做一个Exadata的PoC测试，要求是X8 1/8 rack配置，目前机器是1/4 rack的硬件。 OEDA配置时只选择了1/8 rack选项，其他都没有配置。...但是在一键刷机时会发现跳过了计算节点的1/8 rack配置，只对存储节点进行了1/8 rack配置，如下： Initializing Disabling Exadata AIDE on [dbm08celadm01...cpu核数，匹配 1/8 rack配置，该如何操作呢？...root@dbm08dbadm01 ~]# [root@dbm08dbadm01 ~]# reboot 可以看到，需要加force参数才可以修改，而且修改后需要重启机器生效，我们按要求重启后再次查看计算节点...，匹配 1/8 rack配置，另外的计算节点同样操作即可，不再赘述。
前言 iperf3 是一个 TCP/IP 和 UDP/IP 的性能测量工具，能够提供网络吞吐率信息，以及震动、丢包率、最大段和最大传输单元大小等统计信息；从而能够帮助我们测试网络性能，定位网络瓶颈。...iperf是开源的。iperf 不能够测试时延。 网络性能参数（服务质量QOS） 在iperf中,测试需要发送大量的包，计算出来的抖动值就是连续发送时延差值的平均值。...Mbits, KBytes, MBytes显示报告 -i sec 以秒为单位显示报告间隔 -l 缓冲区大小，默认是8KB -m 显示tcp最大mtu值 -o 将报告和错误信息输出到文件 -p 指定服务器端使用的端口或客户端所连接的端口...-D 以服务方式运行ipserf -R 停止iperf服务，针对-D -d 同时进行双向传输测试 -n 指定传输的字节数 -r 单独进行双向传输测试 -b 指定发送带宽，默认是1Mbit/s...-t 测试时间，默认10秒,eg:iperf3 -c 222.35.11.23 -t 5 -F 指定需要传输的文件 -T 指定ttl值 测试用例 服务端 # 使用udp协议 iperf3 -s -u
1.生活中的节点和操作的实例 由于在我们的业务系统中，很多操作都是面向流程和操作节点的，简单的说就是要完成一个事情，它分为若干个要点，若干个要点又有若个步骤。下面以我们做米饭的流程进行说明： ?...因此这个流程和操作节点是可以组合使用或者可以在此基础上进行扩展时，所带来的处理问题的过程中流程和节点是可扩展或者说是弹性的。...4.业务流程中的要点 在实际业务中，我的业务系统中，经常会对原有的业务进行业务流程的增加或者对其进行减少。此时需要做的事设计好流程和操作节点之间的。操作流程属于流程节点，一个操作节点有多个操作流程。...因此设计这个流程时，我们需要考虑流程的顺序性，必须给其设置一个属性顺序和流程编码。为了保证节点的灵活性，我们可以在原有的基础上增加节点和减少节点，只要不影响主要节点的流程。...因为业务必须要依赖流程和操作节点，而节点和流程类似于一个人的骨架，而具体业务就是人里面的各个器官，它们都有自己的功能，它们共同组合起来形成有机的整体，协调作业。 那么流程之间又是怎样联系的呢？
我们在做一个需求的时候需要后端返回一个选中时间内的时间日期、月份、年份列表： 如：我想查询2024-01-01到2024-01-20这个时间里面的所有日期。...下面来看看代码 /** * 根据日期格式不同计算两个时间内的日期、月份、年 * @param beginTime 开始时间 * @param endTime 结束时间...> betweenDay =new ArrayList(); switch (statisticType){ case "1": //计算两个日期的间隔天数...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM_DD); break; case "2": //计算两个日期的间隔月份...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM); break; case "3": //计算两个日期的间隔月份
2022-03-20：给定一棵多叉树的头节点head， 每个节点的颜色只会是0、1、2、3中的一种， 任何两个节点之间的都有路径， 如果节点a和节点b的路径上，包含全部的颜色，这条路径算达标路径， (a...点的数量 <= 10^5。 答案2022-03-20： 方法一：自然智慧，所有节点两两对比。 方法二：递归，前缀和+后缀和+位运算。目前是最难的。 当前节点是起点，当前节点是终点。 子节点两两对比。...Node{} ans.color = c ans.nexts = make([]*Node, 0) return ans } type Info struct { // 我这棵子树，总共合法的路径有多少...// 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！...// 走出来每种状态路径的条数 colors []int } func NewInfo() *Info { ans := &Info{} ans.all = 0 ans.colors = make
如果你用过流程图绘制工具，那么可能会好奇节点之间的连接线是如何计算出来的： 不要走开，跟随本文一起来探究一下吧。...同样，伪起点和伪终点形成的矩形也会和终点元素包围框形成一个更大的矩形，这个矩形的四个顶点也是有可能会经过的，这当终点元素位于起点元素上方时会经过： // 伪起点和伪终点形成的矩形 和 终点元素包围框...在开始算法之前需要先实现如何找出一个点周边的点，如果是在网格中，那么很简单，一个点周边的点就是x、y坐标加1或减1，但是我们这些点彼此之间的距离是不确定的，所以只能根据坐标进行搜索，比如要找一个点右边最近的点...f(n)为g(n)加上h(n)，就代表节点n的综合代价，也就是优先级，代价越低，当然优先级越高，修改一下computeCost方法，拆解成两个方法： // 计算一个点的优先级 computePriority...，两个点的曼哈顿距离指的就是这两个点的水平和垂直方向的距离加起来的总距离： 对于我们的计算，也就是当前节点到终点的曼哈顿距离： // 计算代价h(n) computedHCost(point) {
首先，集群启动时，会先进行Leader选举，确定哪个节点是Leader，哪些节点是Follower和Observer。...然后，Leader会和其他节点进行数据同步，采用发送快照和发送Diff日志的方式。 集群在工作过程中，所有的写请求都会交给Leader节点来进行处理，从节点只能处理读请求。...Leader节点会将该写请求对应的日志发送给其他Follower节点，并等待Follower节点持久化日志成功。...Follower节点收到日志后会进行持久化，如果持久化成功则发送一个Ack给Leader节点。 当Leader节点收到半数以上的Ack后，就会开始提交，先更新Leader节点本地的内存数据。...同时Leader节点还会将当前写请求直接发送给Observer节点，Observer节点收到Leader发过来的写请求后直接执行更新本地内存数据。 最后Leader节点返回客户端写请求响应成功。
元素被当成行内元素排版的时候，原来HTML代码中的回车换行被转成一个空白符，在字体不为0的情况下，空白符占据一定宽度，所以inline-block的元素之间就出现了空隙。...这些元素之间的间距会随着字体的大小而变化，当行内元素font-size:16px时，间距为8px。...解决方法一：给父级元素设置font-size： 0；子元素设置相应的font-size 解决方法二：改变书写方式，元素间留白间距出现的原因就是标签段之间的空格，因此，去掉HTML中的空格，自然间距就消失了
MRV2是一种特殊类型的分布式应用程序，它在YARN之上运行MapReduce框架。其他工具也可以通过YARN执行数据处理，这在Hadoop 1.x中是一个问题。...但是从您的经验来看，您可以知道NameNode是主节点，它存储有关HDFS中存储的所有块的元数据。它需要高内存（RAM）空间，因此NameNode必须是具有良好存储空间的高端计算机。...21.如何重新启动Hadoop中的“ NameNode”或所有守护程序？ 这个问题可以有两个答案，我们将讨论两个答案。...“组合器”是执行本地“减少”任务的微型“减少器”。它从特定“节点”上的“映射器”接收输入，并将输出发送到“缩减器”。...HBase在HDFS之上运行，并为Hadoop提供类似BigTable的功能。让我们看看HBase和关系数据库之间的区别。
物化每个查询，并作为单独的查询执行计划进行持续刷新并不高效并且不可扩展。本文针对并行执行的多个查询，提出一个全局执行计划，并最大限度减少运算符之间的scan、运算和操作之间流动的记录数量。...介绍了全局执行计划如何在分布式流处理系统（INGA，构建在Storm之上）中运行。在INGA中，我们能够支持2500个物化视图，该视图通过利用查询之间的共享结构使用237个查询构建。...黄色节点是谓词，蓝色是group by。有下面两个定义： 1）SubsetHeap 和MinHeap类似，作为一个基于树的数据结构。...，所以country=’US’位于父节点。...3个SQL的其他部分。
1.5 指导原则 Megatron 开发者研究了各种组合之间如何影响吞吐量，基于这些研究得出来分布式训练的一些指导原则： 不同的并行模式以复杂的方式互相作用：并行化策略影响通信量、核的计算效率，以及worker...对于第二个全连接层： 使用行切分，把权重矩阵切分到两个 GPU 之上，得到 。...前面输出 和 正好满足需求，直接可以和 B 的相关部分（ ）做相关计算，不需要通信或者其他操作，就得到了 。分别位于两个GPU之上。...其余的GPU可能位于同一台服务器内，也可能位于其他服务器中，它们运行其他模型并行组。每个模型并行组内的GPU执行组内所有GPU之间的all-reduce。 数据并行。...我们观察到，张量模型的并行性在节点（DGX A100服务器）内是最好的，因为它会减少通信量。另一方面，流水线模型并行使用更便宜的点对点通信，可以跨节点执行，而不会限制整个计算。
本质上，Hadoop由三部分组成： •HDFS是一种分布式高吞吐量文件系统 •MapReduce用于并行数据处理的作业框架 •YARN用于作业调度和集群资源管理 HDFS将文件拆分为分布（并复制）在群集中的节点之间的大块...现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序也可以正常地写在YARN上运行。...HDFS Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个多机器文件系统，运行在机器的本地文件系统之上，但是显示为单个命名空间，可通过hdfs：// URIs访问。...HDFS集群由单个NameNode组成，该NameNode是管理文件系统命名空间并调节客户端对文件的访问的主服务器。此外，还有一些DataNodes管理存储附加到它们运行的节点。...当复制因子为三时，HDFS将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个副本位于同一机架中的不同节点上，而最后一个副本位于不同机架中的节点上。此策略减少了机架间写入通信量，这通常会提高写入性能。
任何节点上的 Pod 都可以在没有 NAT 的情况下与所有其他节点上的所有 Pod 通信。...在 Kubernetes 的上下文中，覆盖网络可用于处理底层网络之上节点之间的 pod 到 pod 流量，该网络不知道 pod IP 地址或哪些 pod 在哪些节点上运行。...当大规模运行时，或者如果企业对 IP 地址空间有其他重要的现有需求，这反过来又会导致 IP 地址范围耗尽的挑战。 什么决定了可路由性？...结果是与许多其他 CNI IPAM 插件相比，IP 地址空间使用效率更高，包括用于许多网络解决方案的主机本地 IPAM 插件。...，Calico 只是在集群中的节点之间对等 BGP。
Pod 的网络命名空间来分配的，并且可以通过 localhost 访问彼此，因为它们位于同一个命名空间中。...从 Pod 的角度来看，它存在于自己的网络命名空间中，需要与同一节点上的其他网络命名空间进行通信。...接下来我们来看看不同节点上的 Pod 之间的流量路由问题。 跨节点 Pod 通信 在研究了如何在同一节点上的 Pod 之间路由数据包之后，接下来我们来看下不同节点上的 Pod 之间的通信。...图7展示了两个节点之间的网络通信，假设网络可以将 CIDR 中的流量转发到正确的节点。...最后，路由通过位于 pod4 的命名空间（6）中的虚拟设备 eth0 来完成。
我们现在转向不同节点上的 Pod 之间如何进行通信的问题。 4.2、跨节点Pod通信 在研究了如何在同一节点上的 Pod 之间如何进行通信之后，我们继续研究在不同节点上的 Pod 如何进行通信。...一旦流向 CIDR 块的流量到达节点，节点就有责任将流量转发到正确的 Pod。图 7 说明了两个节点之间的流量流，假设网络可以将 CIDR 块中的流量路由到正确的节点。...最后，路由通过位于 Pod 4 的命名空间 (6) 中的虚拟以太网设备对来完成。一般来说，每个节点都知道如何将数据包传递给在其中运行的 Pod。...一旦数据包到达目标节点，数据包的流动方式与在同一节点上的 Pod 之间路由流量的方式相同。 我们轻松地避开了如何配置网络以将 Pod IP 的流量转发到负责这些 IP 的正确节点。...二层网络 第 2 层是提供节点到节点数据传输的数据链路层。它定义了在两个物理连接的设备之间建立和终止连接的协议。它还定义了它们之间的流量控制协议。 四层网络 传输层通过流量控制控制给定链路的可靠性。
还有其他选择 - 我在空间网络中使用了Licklider传输协议，因为分布式拥塞控制既不必要也不高效。你的浏览器可能已经在使用QUIC（基于UDP互联网传输层协议）。...好的，那么这一层位于哪里呢？你有几个选择： 在你的微服务应用程序导入和使用的库中。 在为特定节点/机器上的所有容器提供服务的节点代理程序或守护程序中。...这种方法介于库方法和节点代理方法之间，这是我迄今为止讨论的许多折衷方案的一种。...当在Kubernetes中使用Istio时，您的应用程序容器通过与pod共享的网络名称空间内的回环接口与sidecar进行对话——因此其他pod和节点代理通常无法看到这种通信。...依赖于sidecar的服务网格提供了完整的特性集和轻量级内存占用之间的良好平衡 节点代理或Sidecar模型是否适用？ 我想你可能会同时看到这两个。
分配一个 IP 地址给 Pod ，两个容器之间共享端口。 两个容器共享相同的网络命名空间，并在本地彼此可见。 网络配置在后台迅速完成。 但是，让我们退后一步，尝试理解为什么运行容器需要上述动作。...这些虚拟接口设备（veth 中的 v）连接并充当两个命名空间之间的隧道。 使用此 veth 设备，你将一端连接到 Pod 的命名空间，另一端连接到根命名空间。...接下来是连接 veth 对两端的桥接器。 Pod 网络命名空间连接到以太网桥 网桥会汇聚位于根命名空间中的每一个虚拟接口。这个网桥允许虚拟 pair 之间的流量，也允许穿过公共根命名空间的流量。...网桥通过 Pod-B 的 veth 设备转发帧，并到达 Pod-B 的命名空间。 图片 至此，你应该已经熟悉了 Pod 之间的流量是如何流转的。...至此，我们已经了解了，相同节点上的 Pod 和不同节点上 Pod 之间是如何通信的。 在 Pod 与 Service 的通信中，链路的前半部分是一样的。
本章将讨论容器与 Pod 的关系，了解如何更好地将应用容器化。...上述内容可能有笔者翻译不到位的地方，读者可阅读原文了解：https://12factor.net/ 容器位于开发人员技能列表之中，开发人员需要掌握如何容器化应用。...另外，在一个产品中，好的容器化规范或方法，具有以下特点： 使用声明式的格式进行设置自动化，以最大限度地减少新开发人员加入项目的时间和成本； 与底层操作系统之间有一个干净的契约(资源隔离、统一接口)，在执行环境之间提供最大的可移植性...如果 A 节点和 B 节点的硬件资源是一致的，那么 A 、B 两个节点是等价的，如果 A 节点失败，它将自动从集群中移除，由 B 节点接管，不会出现问题。...kubelet 也是 master 节点跟 worker 节点之间直接通讯的唯一组件。
一致性哈希如何处理请求 如何决定哪个请求将由哪个服务器节点来处理？ 从理论上来说，每个服务器节点“拥有”哈希环的一个区间，进入该区间的任何请求将由同一服务器节点来处理。...异常处理/变化应对 如果其中一个服务器节点出现故障，下一个服务器节点的区间就变宽，进入该区间的任何请求都将进入到新的服务器节点。这时候应该如何处理这些异常的请求？...酒店/客人分配规则如下(这个会根据容量变化做相应微调)： 酒店1负责 hash(x)--> 1~20，即客人姓名笔画/100位于1~20之间。...酒店2负责 hash(x)--> 21~40，即客人姓名笔画/100位于21~40之间。 酒店3负责 hash(x)--> 41~60，即客人姓名笔画/100位于41~60之间。...关键点： 可以看出来，关键在于服务器的序号空间早就确定了是一个以后也不会修改的大数字100。当然这是梁山。对于其他真实案例可能是2^32。
数据复制 HDFS设计成能可靠地在集群中大量机器之间存储大量的文件，它以块序列的形式存储文件。文件中除了最后一个块，其他块都有相同的大小。属于文件的块为了故障容错而被复制。...机架故障的几率远小于节点故障。这种方式并不影响数据可靠性和可用性的限制，并且它确实减少了读操作的网络聚合带宽，因为文件块仅存在两个不同的机架， 而不是三个。...它将检测数据块的列表，将小于特定复制数的块复制到其他的数据节点。 文件系统的元数据的持久化 HDFS的命名空间是由名字节点来存储的。...以后这个策略将由一个定义好的接口来配置。 减少复制因子 当文件的复制因子减少了，名字节点选择删除多余的副本，下一次的心跳包的回复就会将此信息传递给数据节点。...然后，数据节点移除相应的块，对应的空闲空间将回归到集群中，需要注意的就是，在setReplication函数调用后和集群空闲空间更新之间会有一段时间延迟。
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