原文:http://www.qddn.net/blogs/xumingxsh/archive/2006/01/19/4513.aspx 学习VSTS有一段时间,打算把学到的东西整理出来.看看VSTS是
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的Region管理与Master工作机制。
“ 工欲善其事，必先利其器。磨刀不误砍柴工！” 管理工具会VSTS。 代码管理会用GITHUB。 服务器会用Azure。 所有的东西都是利用现有服务。不会说自己从虚拟机开始玩。我们就专注于写代码。 什么是VSTS？ VSTS的全称是visual studio team services。 介绍VSTS之前先说下TFS(Team Foundation Server)。 TFS是微软推出的一款ALM（Application Lifecycle Management)软件生命周期管理工具。通过它你可
这次我们来讲讲对象池、连接池的意义，在此之前我们先了解学习一些其他的基础知识，以便我们结合理解池的意义。
题记 Elasticsearch当清理缓存（ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches ）的时候，出现 如下集群健康值：red，红色预警状态，同时部分分片都成为灰色。
结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
hbase.regionserver.global.memstore.size： 默认;堆大小的40%
大家是否遇到过此类问题，当将外部硬盘插入计算机并找到提示该驱动器已成功安装但没有出现在“此PC”上的通知？
当你创建一个 pod/deployment 时，幕后究竟发生了什么？下面将尝试将重要事件串起来：
cerebro 是一个ES Web管理工具，项目地址 https://github.com/lmenezes/cerebro
首先基础数据的来源和怎么产生联系的？创建主题，有了主题，创建消费组，然后基于消费组这个大前提，执行订阅操作，订阅需要进行消费的主题信息，然后在订阅的基础上，进行队列的分配，而分配过程中，首先会去找到可分配的数据节点，然后根据条件进行匹配，然后进行返回。在这个过程中会执行元数据的变更和重平衡操作。特别的，这里需要重点关注队列是怎样产生和分配的。
在Elasticsearch中，健康的群集是一个平衡的群集：主分片和副本分布在所有节点上，以保证有节点故障时的持久可靠性。
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统，具有很好的伸缩性，能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同，但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端，Bigtable很好的提供了一个灵活多变，高性能额解决方案。
随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富，ES 用户越来越多，云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位，导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题：
索引配置的评估同样也要结合具体的业务场景及索引的数据量来评估，尤其是单日新增的数据量。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
为了获取IP地址等配置信息，DHCP客户端需要和DHCP服务器进行报文交互。 首先，DHCP客户端发送DHCP发现报文来发现DHCP服务器。DHCP服务器会选取一个未分配的IP地址，向DHCP客户端发送DHCP提供报文。此报文中包含分配给客户端的IP地址和其他配置信息。如果存在多个DHCP服务器，每个DHCP服务器都会响应。 如果有多个DHCP服务器向DHCP客户端发送DHCP提供报文，DHCP客户端将会选择收到的第一个DHCP提供报文，然后发送DHCP请求报文，报文中包含请求的IP地址。收到DHCP请求报文后，提供该IP地址的DHCP服务器会向DHCP客户端发送一个DHCP确认报文，包含提供的IP地址和其他配置信息。DHCP客户端收到DHCP确认报文后，会发送免费ARP报文，检查网络中是否有其他主机使用分配的IP地址。如果指定时间内没有收到ARP应答，DHCP客户端会使用这个IP地址。如果有主机使用该IP地址，DHCP客户端会向DHCP服务器发送DHCP拒绝报文，通知服务器该IP地址已被占用。然后DHCP客户端会向服务器重新申请一个IP地址。
Bigtable被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的结构化数据存储,其思想被许多nosql数据库继承。Bigtable建立于GFS和Chubby之上，而为MapReduce服务,可以说是承上启下。
需求 在之前的文章中“【52ABP实战教程】0.1-- Devops如何用VSTS持续集成到Github仓库！” 我们有讲述如何将vsts中的代码编译推送到github中，这一篇我们来完善，如果有人给你开源项目推送了代码，你审核后，如何自动将代码推送回vsts，从而实现双同步。 准备工作 首先你要生成一个key，登录到你的vsts中。进入“Security”菜单栏。 📷 生成密钥 点击Add，添加一个密钥。 📷 image.png 注意:此处生成的密钥，请自行保存
可以在启动时为每个节点分配任意元数据属性。例如，可以为节点分配rack和size属性，如下所示：
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎，可以近乎实时地存储和检索数据结构，它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
现在你已经对Git有了最基本的了解，现在让我们开始动手开始安装和配置Git环境。 Git工具包括Git命令行工具，图形化工具和服务器环境；在我们这个教程中，我们会使用以下软件配置我们的环境： • Windows 操作系统（推荐使用Windows 10） • Git for Windows （2.15或者以上版本） • Visual Studio 2017 社区免费版 • Visual Studio Code • Cmder (Windows上最好用的命令行工具） • Visual Studio Team S
为什么要写这样一个面向企业开发者的Git教程？这个问题也困扰我自己很久。其实我使用git的时间也不短了，但是就和正在阅读本文的每一位一样，常用的基本就是那么几个(git clone, git push)等等。然而git其实有着非常强大的功能，如果不能系统的掌握使用这些功能的技能，我们很容易在一些场景下不知所措，比如以下这些： – 拉取了共享分支后出现了冲突，怎么合并？ – 到底该不该使用分支？ – 修改了分支上的代码，但是需要临时切换到另外一个分支上工作，可是当前的代码还不能提交，怎么办？ – 团队开始
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
📷 动态主机配置协议： UDP 67 68 作用：为主机下发IP信息 📷 📷 为了获取IP地址等配置信息，DHCP客户端需要和DHCP服务器进行报文交互。 首先，DHCP客户端发送DHCP发现报文来发现DHCP服务器。DHCP服务器会选取一个未分配的IP地址，向DHCP客户端发送DHCP提供报文。此报文中包含分配给客户端的IP地址和其他配置信息。如果存在多个DHCP服务器，每个DHCP服务器都会响应。 如果有多个DHCP服务器向DHCP客户端发送DHCP提供报文，DHCP客户端将会选择收到的第一个D
随着越来越多的应用程序开始采用云端部署的方式，包括微软 Azure、谷歌云、亚马逊 AWS 或者国内的阿里云、腾讯云等， 怎样确保在本地正常工作的生产代码（Production Code）在部署到云端以后，还能继续提供符合预期的结果？另外，当应用程序部署到不同平台之后，其响应速度是否还能像在本地一样快？这涉及到两个专门的课题：云端测试和性能测试。
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1.引言 自上次更新有一个多月了，发现越往下写，越不知如何去写。特别是当遇到DDD中一些概念术语的时候，尤其迷惑。如果只是简单的去介绍如何去使用ABP，我只需参照官方文档，实现到任务清单Demo中去就可以了，不劳神不费力。但是，这样就等于一知半解。 知之为知之，不知为不知，是知也。知其然知其所以然，方能举一反三嘛。 为了揭开迷惑，最近开始研读《实现领域驱动设计》去学习DDD中的思想，并开了一个DDD专题去记录我学习的成果。欢迎大家关注，共同学习进步并
文章目录 1. 集群管理 1.0.1. cluster 1.0.2. shards 1.0.3. replicas 1.0.4. recovery 1.0.5. river 1.0.6. gateway 1.0.7. discovery.zen 1.0.8. Transport 1.1. 注意事项 1.2. 监控集群健康状况 1.3. 监控单个节点 1.4. 索引统计 1.5. cat API 1.6. 重要配置的修改 1.7. 参考文章 集群管理 https://www.cnblogs.com/aub
hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点： 1 大：一个表可以有上亿行，上百万列 2 面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。 3 稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 二、逻辑视图
场景描述：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
声明：本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文，内容总结全面，作者 Emily Chang，原文地址：https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics，由杨文波同学翻译。
服务器要做的最普通的事情之一就是接受来自客户端的连接请求。在套接字上使用重叠I/O接受连接的惟一API就是AcceptEx()函数【注一】。有趣的是，通常的同步接受函数accept()的返回值是一个新的套接字，而AcceptEx()函数则需要另外一个套接字作为它的参数之一。这是因为AcceptEx()是一个重叠操作，所以你需要事先创建一个套接字(但不要绑定或连接它)，并把这个套接字通过参数传给AcceptEx()。以下是一小段典型的使用AcceptEx()的伪代码：
2017年12月10日，一场以云、devops、微服务、容器是现在这个发展阶段的软件形态， 本次活动我们围绕这些话题介绍.NET生态下的发展本地社区活动，这次活动还得到如鹏网杨中科老师的大力支持开通网上直播，网上有229位参与活动，现场场地有限，也有40多位，中间有些同学走了，坚持到最后一起拍照只有20多位，这次活动还是在大湾区标志的深圳深圳湾科技生态园。 📷 本次活动有3位讲师给大家带来SQL Server 2017 ，微服务和VSTS介绍的内容，SQL Server 2017可根据需要运行本地
摘要： 1. kubernetes总架构图 2. kubernetes 各组件介绍 2.1 Master 节点 Master是kubernetes的大脑，运行的Deamon 服务包括kube-apiserver、kube-scheduler、kube-contronller- manager、etcd和pod网络 2.1.1 各组件介绍 API Server（kube-apiserver） API Server提供HTTP/HTTPS RESTful API，即Kubernetes API。
若观察到Tomcat进程CPU使用率较高，并在GC日志中发现GC次数比较频繁、GC停顿时间长，说明需优化GC。
给你一个长度为 n 的字符串数组 names 。你将会在文件系统中创建 n 个文件夹：在第 i 分钟，新建名为 names[i] 的文件夹。
Elasticsearch 集群在运行的过程中，由于各种原因，经常会出现健康问题。比较直观的是：kibana监控、head插件监控显示集群非绿色（红色或者黄色）。
“本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群监控的指标说明”
地址: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/xpack-monitoring.html
看到这个标题，你开不开心，激不激动呢？ 没错，.net core的入门课程已经完毕了。52ABP.School项目从11月19日，第一章视频的试录制，到今天完整版出炉，离不开各位的帮助和加油。 课程概述 52ABP大学例子程序演示如何使用Entity Framework(EF) Core 2.0 和 Visual Studio 2017 创建一个 ASP.NET Core 2.0 MVC web 应用。 例子是一个大学的网站。它包括了学生入学，创建课程、教师管理等功能。 我是谁？ 我叫梁桐铭， 微软最有价
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创建分片的速度会随着集群内分片数的增加而变慢。以ES 5.5.2版本、3节点集群为例，在默认配置下，当集群分片数超过1w时，创建index的耗时一般在几十秒甚至以上。
之前在IDC机房线上环境部署了一套ELK日志集中分析系统, 这里简单总结下ELK中Elasticsearch健康状态相关问题, Elasticsearch的索引状态和集群状态传达着不同的意思。
Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
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