根据数据体量,结合集群各节点的CPU、内存、磁盘的表现,合理优化设置kudu参数,让集群飞起来~
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/,这里包含所有发布的版本
视频里讲的更清楚一点,因为我是没有草稿,先录的视频,然后在根据视频写的文章,写文章的时候,发现我视频里讲的太多了,码字实在是码不过来,所以这篇文字稿中每一个研发环节的解释稍稍精简了一下。
任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。
es吃内存,es吃的主要不是你的jvm的内存,一般来说es用jvm heap(堆内存)还是用的比较少的,主要吃的是你的机器可用的剩余内存
url hash架构对url进行一次hash算法,然后通过hash结果找到对应的服务器。因为针对单一个url的hash结果是一样的,所以理论上这个url会被永久分配到固定的一台服务器上。另外因为经过了hash算法,所以分配url就很均匀,同时访问量也可以达到均衡。
在 Flink 社区中,最常被问到的问题之一是:在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”,但这并非一个有用的答案。本文概述了一系列的相关问题,通过回答这些问题,或许你能得出一些数字作为指导和参考。
绝大部分 DoS 攻击,一般来说都是目标系统收到大量服务请求,最终导致拒绝服务状态。实际上,随着技术的发展,如果要让现在的系统“拒绝服务”,是需要海量请求配合的——也就是所谓的泛洪攻击才能做到的,这就需要用到分布式拒绝服务,也就是 DDoS 攻击了。但在前不久结束的 DEF CON 大会上,安全研究人员在 Windows SMB 服务中发现一个漏洞,利用该漏洞,即便是一台普通性能的计算机,也能对拥有海量运算资源的服务器发动 DoS 攻击。 近日,RiskSense的安全研究人员找到了一个20年之久的Wind
上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题:假设一个每天100w次登陆请求的平台,一个服务节点 8G 内存,该如何设置JVM参数? 觉得回答的不太理想,过来找我复盘。
没想到通过 SSH 命令想进入到服务器的时候,一直提示超时,发现我竟然进不去自己的服务器了??
在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
前段时间飞哥参加了一期 OSChina 官方举办的「高手问答」栏目。在这个栏目里,我和 OSChina 的网友们以《深入理解 Linux 网络》为主题,对大家日常所关心的一些问题展开了一些技术探讨。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比如英伟达3090TI现
作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
负载均衡集群介绍: 负载均衡集群:简单地说就是让多台服务器均衡地去承载压力。 实现负载均衡的开源软件有:LVS,keepalived,haproxy,nginx等 其中相对于(网络OSI七层模型),L
分布式缓存作为性能加速器,在系统优化中承担着非常重要的角色。相比本地缓存,虽然增加了一次网络传输,大约占用不到 1 毫秒外,但是却有集中化管理的优势,并支持非常大的存储容量。
按照使用的资源类型划分,我们可以把系统分为三大类型:IO密集型、计算密集型,数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中,大部分系统在由小变大的过程中,最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面:高并发,存储介质的读写(例如数据库,磁盘等)。随着业务逻辑的复杂化,接下来出现瓶颈的是计算,也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候,一般会使用水平扩展(加机器)和垂直扩张(服务拆分)两个方法。随着数据量(用户数量,客户数量)的增长,再接下来出现瓶颈的是内存。 如今,内存的合理使用比以往更加
最近无意间打开了曾经做后端时的笔记,想起来许多往事,挑了一段有意思的,分享给大家。
每个人都会根据自己的经验和总结去回答,今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题,处理思路,这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例,拿去和面试官吹逼不过分吧!废话不多说,我们开始今天的话题。
相信大家面试有被问题过这样一个问题:你在工作过程中有遇到过什么生产问题?每个人都会根据自己的经验和总结去回答,今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题,处理思路,这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例,拿去和面试官吹逼不过分吧!废话不多说,我们开始今天的话题。
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
在测试后要进行容量规划,目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道:什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长,准确的预估将节省很多资金,并让业务不会被流量击倒。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/db/2019/09/03/es-optimized.html
Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
本文介绍压测是什么,解释压测的专属名词,教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测),对比这些压测工具,教大家如何选择一款适合自己的压测工具,本文还有两个压测实战项目:
问题导读 1.如何判断数据增量? 2.QPS如何计算? 3.存储空间需要考虑哪些因素? 4.内存估算和哪些因素有关? 我们在实际工作,或者面试中,经常会遇到这么一个问题,集群该如何规划,一台机器多少磁盘,多少内存,多少core等。
问题导读: 1、什么是GemFire分布式内存数据技术? 2、12306购票网站是如何实现大规模访问? 摘要: 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一,媲美Amazon.com,节假日尤其是春节的访问高峰,网站压力巨大。据统计, 在2012年初的春运高峰期间,每天有2000万人访问该网站,日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位,急需寻
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:李沐,亚马逊首席科学家,来源:新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比
总有不少读者私下与我讨论,面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以,今天干脆来一个全面的科普详解。
<数据猿导读> IBM技术总监房树新在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“IBM在电信领域大数据应用和实践探索”为主题的演讲 数据猿报道,2016年4月20-21日,2016中国信息大数据通信
JMeter 线程组实际上建立了一个线程池,JMeter 根据用户的设置进行线程池初始化,在运行时做各种运行逻辑处理。如途中所示,我们先看看线程组中的参数说明:
在此前的面经里,曾经提到过,到EA面试时被面试官提问,使用哈希算法的分布式集群,如何处理扩容的问题。当时自己对一致性哈希完全不了解,也最终没能灵光乍现的现场想出解决办法。昨天地铁回家时不知为何突然想起这个问题,询问了Mars,才知道还有一致性哈希这种已经大量使用的解决办法,Mars用十几站地铁的时间给我大概讲明白了其原理,在此和同我一样小白的同学分享一下。
18.6 负载均衡集群介绍 负载均衡集群介绍 主流开源软件LVS、keepalived、haproxy、nginx等 其中LVS属于4层(网络OSI 7层模型),nginx属于7层,haproxy既可以认为是4层,也可以当做7层使用 keepalived的负载均衡功能其实就是lvs,lvs是keepalived内置的 lvs这种4层的负载均衡是可以分发TCP协议,web服务是80端口,除了分发80端口,还有其他的端口通信的,比如MySQL的负载均衡,就可以用LVS实现,而nginx仅仅支持http,htt
前几天我们分享了我们java中的基石JVM的相关内存模型(要想精通java,你必须得知道java的内存模型,不忽悠)以及类加载机制(java类加载机制,再也不怕面试官的刁难),其实在我们平时开发中,大部分工程师在生产环境部署java的时候很少去思考这个JVM的相关参数到底怎么去设置,更很少去预估我们程序所需的内存以及并发量等等,或者是直接参考公司资深工程师写的配置。
导读:云计算、大数据和人工智能,这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计
来源:https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下。
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
来源:刘超的通俗云计算、大数据与机器学习文摘 本文约14200字,建议阅读20+分钟 本文为你详细介绍了云计算、大数据和人工智能。 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。 一、云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初的目标
作者介绍 刘超,《Lucene应用开发揭秘》作者。个人公众号:刘超的通俗云计算(popsuper1982),来源:https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html。 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互
作者:刘超,毕业于上海交通大学,15年云计算领域研发及架构经验,先后在EMC,CCTV证券资讯频道,HP,华为,网易从事云计算和大数据架构工作。
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
前面章节我们简单的介绍了dperf的相关基础概念,本章节我们将要讲述如何编译和使用dperf这款DPDK的性能压测工具。
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