如果DataNode的dfs.datanode.data.dir全配置成SSD类型,则执行“hdfs dfs -put /etc/hosts hdfs:///tmp/”时会报如下错误:
前言:近期接触SSH框架的时候,经常得配置一下xml文件;今天闲来没事就挖挖xml解析的原理供大伙儿分享。本文主要通过一个简单的例子解析一个xml文件。明白其中缘由之后,大家想定义自己的xml也绝非难事~
来源于: 11.2.0.3 DBUA Hangs While Specifying ASM Disk To FRA (文档 ID 1427179.1)
tech/powerjob/worker/common/constants/StoreStrategy.java
用JDOM读取XML文件需先用org.jdom.input.SAXBuilder对象的build()方法创建Document对象,然后用Document类、Element类等的方法读取所需的内容。IBM : developerWorks 中国站上有一个很好的例子:
组合模式是一种结构型设计模式,它将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得客户端对单个对象和组合对象的使用具有一致性。
汉罗塔(又称河内塔)问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子,在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定,在小圆盘上不能放大圆盘,在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。
Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。当你持久化一个 RDD 时,每个节点都会保存 RDD 的任意分区,RDD在内存中计算时该数据集(或从其派生的数据集)上的其他 Action 可以重用它。这样可以使后面的 Action 操作执行的更快(通常超过10倍)。缓存是迭代算法和快速交互的关键工具。
Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
如果你运行 start locator 从 gfsh 没有指定 member 名字, gfsh 会自动生成一个随机的 member 名字. 这对自动化操作非常有用.
Linux下的IO统计工具如iostat, nmon等大多数是只能统计到per设备的读写情况, 如果你想知道每个进程是如何使用IO的就比较麻烦.
jfinal2.0+tomcat7+ehcache2.6.11+Linux Linux version 2.6.18-164.el5 (mockbuild@x86-002.build.bos.redhat.com) (gcc version 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)) 1 Dec 18, 2015 2:47:04 PM org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader loadClass 2 INFO: Illegal a
Doris用户密码: root / Passord123@doris Doris-BE 数据目录: /data{…q}/disk{1…16}/doris Doris-FE安装目录: /opt/doris/ Doris-BE安装目录: /opt/doris/ Broker安装目录: /opt/apache_hdfs_broker/ Doris-FE监听端口:8010,8030,9020,9030 Doris-BE监听端口:8030,8060,9050,9060
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间,如果这些RDD后续还会频繁的被使用到,那么可以将这些RDD进行持久化/缓存,这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了,提高了程序运行的效率。
使用知行之桥EDI系统时,由于业务数据量的增多,难免会遇到一些系统异常情况,为了保证企业生产环境的稳定运行,EDI系统自带了错误邮件通知功能。此功能保证了在EDI系统自动处理数据的过程中可以将异常信息及时告知用户,使用户收到邮件及时处理,保证数据的正常传输。
rocketmq-all-4.6.0-source-release/common/src/main/java/org/apache/rocketmq/common/protocol/ResponseCode.java
disk name #/usr/bin/python #This script is used to discovery disk on the server import subprocess import json args="cat /proc/diskstats |grep -E '\ssd[a-z]\s|\sxvd[a-z]\s|\svd[a-z]\s'|awk '{print $3}'|sort|uniq 2>/dev/null" t=subprocess.Popen(args,shell=Tr
考虑到服务器的安装,有些系统管理员会将服务器默认的SSH端口修改其它端口,这时在Hue上创建Oozie Ssh Action的WorkFlow时无法指定服务器的SSH端口号,导致Ssh Action执行失败。本篇文章Fayson主要介绍如何让Oozie的Ssh Action支持端口指定。
一、前言 企业内容管理(EnterpriseContent Management,ECM)系统是一种管理非结构化内容的系统,传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及,越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说,用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类,包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中,HDFS方案主要面向数据归档,对大量打成大包的文
现在越来越多手机支持OTG功能,通过OTG可以实现与外接入的U盘等USB设备实现数据传输。
我们在本系列的前两篇文章中,简单介绍了SQL查询的整个流程以及重写的相关知识。在接下来的这几篇中,会跟大家一起详细学习ScanRange的知识。由于涉及到的内容非常多,因此会分成几篇来讲解,主要会涉及到HDFS_SCAN_NODE、IO thread等知识。由于现在相关的文档比较少,这些文章都是笔者根据代码和实际调试结果整理出来的,如有错误,欢迎指正。默认情况下,本文涉及到的测试表都是HDFS上的parquet表,并且是以天为分区。
Ehcache is an open source, standards-based cache that boosts performance, offloads your database, and simplifies scalability. It's the most widely-used Java-based cache because it's robust, proven, full-featured, and integrates with other popular libraries and frameworks. Ehcache scales from in-process caching, all the way to mixed in-process/out-of-process deployments with terabyte-sized caches.
Docker的镜像仓库在国外,国内访问下载特别慢所以我将镜像上传到了阿里云镜像仓库(青岛)
很早之前一直想写一个自己的网盘系统,用来存储自己工作和生活中的文件和图片等资料,但是因为
rocketmq-all-4.6.0-source-release/store/src/main/java/org/apache/rocketmq/store/DefaultMessageStore.java
在设计你的Flume流程时,一个重要的决定是你想使用什么类型的通道。在写这篇文章的时候,推荐的两个通道是文件通道和内存通道。File Channel 是一个持久的通道,因为它将所有存储在其中的事件持久化到磁盘上。因此,即使Java虚拟机被杀死,或者操作系统崩溃或重启,当Flume代理重新启动时,那些没有成功转移到管道中的下一个代理的事件仍然存在。内存通道是一个不稳定的通道,因为它只在内存中缓冲事件:如果Java进程死亡,存储在内存通道的任何事件都会丢失。当然,与文件通道相比,内存通道也表现出非常低的put/take延迟,即使批处理量为1。由于可以存储的事件数量受到可用RAM的限制,在下游临时故障的情况下,它缓冲事件的能力相当有限。另一方面,由于利用了廉价、丰富的硬盘空间,文件通道的缓冲能力要好得多。
进行校验 [root@h102 ELK]# sha1sum * c2b6831386d926ad29f0e1abfcb8ae11f5505084 elasticsearch-2.1.1.rpm 84462fee86fc70185a9e83da42e78c2d57ef0985 GPG-KEY-elasticsearch 115ba22882df75eb5f07330b7ad8781a57569b00 kibana-4.3.1-linux-x64.tar.gz a72ccab73566e52e61d6d
传统的数据copy(文件到文件、client到server等)涉及到四次用户态内核态切换、四次copy。四次copy中,两次在用户态和内核态间copy需要CPU参与、两次在内核态与IO设备间copy为DMA方式不需要CPU参与。零拷贝避免了用户态和内核态间的copy、减少了两次用户态内核态间的切换。
PS 系统烧录好后,为了后面支持ssh连接,一定要进行:在刻录的系统根目录添加ssh空目录 Mac可以使用:https://www.balena.io/etcher/
ManagementClass c = new ManagementClass("Win32_DiskQuota");
查看(node,yarn) http://localhost:8042/node http://localhost:9870/
做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑。所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大。但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。
持久化存储是Spark非常重要的一个特性,通过持久化存储,提升Spark应用性能,以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储,根据不同的需求现状,可以选择不同的策略方案。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲Spark持久化存储策略。
就在几天之前,Apple发布了IOS7 beta2测试版。相比于beta1而言,第二个测试版对于性能和稳定性都做出了不少优化,并且带来了Ipad支持。相信不少喜欢尝鲜的朋友已然更新到IOS7 beta2了。但对于国内的很多用户而言,越狱仍然是必不可少的一个步骤。虽然IOS7的越狱工具还没有出现,但如果你有一台iPhone 4,则可以利用已有的工具对IOS7进行越狱。
开源、源码获取 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data
现实是悲催的,本人在公司不仅写Java/Android程序,又要管理公司的电脑。有新员工进来把电脑换了个主板,一开机提示DISK BOOT FAILURE,INSERT SYSTEM DISK AND PRESS ENTER,明显是:“没有识别到硬盘”,在开机的日志显示:
在一般情况下,弱交互类接口平均响应时间不超过1秒,强交互类接口平均不超过200毫秒
在进行RDD操作的时候,我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD,这个时候我们就可以将RDD缓存起来,可以很大程度的节省计算和程序运行时间。
外观模式,其实是用来隐藏系统的复杂性的,屏蔽掉了背后复杂的逻辑,向用户提供简单的可以访问系统的接口,也是属于结构型模式的一种 。
spring-boot-actuator-autoconfigure-2.0.1.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/boot/actuate/autoconfigure/system/DiskSpaceHealthIndicatorProperties.java
Fayson在前面文章《Livy,基于Apache Spark的开源REST服务,加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》及《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》中对Livy的介绍、安全与非安全集群的部署以及使用。前面的部署方式相对比较麻烦且不便于管理,本篇文章Fayson主要介绍如何使用脚本打包适用于Cloudera的Livy和Zeppelin的Parcel。
本文接上一篇 Spark系列 —— 各类算子详解(一) 这篇主要来讲讲 Action 算子 以及 Cache 算子。
1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说,RD
性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
海量的数据无论是存储还是计算,总是要保证其架构的高可用,数据仓库的构建是一个合的过程,而微服务又是一个分的过程,天下大势,分分合合。
时间戳 来自Elasticsearch等服务的活动日志通常以时间戳开始,然后是关于特定活动的信息,如下例所示:
import com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlConnectionPoolDataSource;
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