如果编译时，报如下所示错误： ../../third-party/hadoop/lib/libhdfs.a(jni_helper.c.o): In function `getGlobalJNIEnv': /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:446: undefined reference to `JNI_GetCreatedJavaVMs' /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:505: undefined reference to `JNI_CreateJavaVM' /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:505: undefined reference to `JNI_CreateJavaVM' 是因为链接时，没有加上库文件libjvm.so。加上libjvm.so重编译，如果又遇到如下所示的错误： ../../third-party/libjvm.so: file not recognized: File format not recognized 这问题是因为libjvm.so不能被识别，libjvm.so的版本过高导致的 nm ../../third-party/libjvm.so | grep JNI_CreateJavaVM nm: ../../third-party/libjvm.so: 不可识别的文件格式 查看nm的版本： nm --version GNU nm 2.16.91.0.5 20051219 (SUSE Linux) Copyright 2005 Free Software Foundation, Inc. 本程序是自由软件；您可以按照 GNU 通用公共许可证 的条款对其进行再发行。本程序没有任何担保。 现在换成高一点的版本试试： ./nm --version GNU nm 2.17.50.0.6-20.el5 20061020 Copyright 2005 Free Software Foundation, Inc. This program is free software; you may redistribute it under the terms of the GNU General Public License. This program has absolutely no warranty. 再次执行，一切正常，需要升级ld了，或者降低JRE或JDK的版本试试： ./nm libjvm.so | grep JNI_CreateJavaVM 00000000006307c0 T JNI_CreateJavaVM
本文将详细介绍HotSpot的启动过程，启动过程涉及到的逻辑比较复杂，细节也比较多，为了让大家更快的了解这部分知识，我录制了对应的视频放到了B站上，大家可以参考。
C文件src/java.base/share/native/launcher/main.c
玩内核的人怎么也懂 Java？这主要得益于我学校的 Java 课程和毕业那会在华为做 Android 手机的经历，几个模块从 APP/Framework/Service/HAL/Driver 扫过一遍，自然对 Java 有所了解。
进入hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src目录，执行cmake以生成Makefile文件。 如果遇到如下的错误： ~/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src]$ cmake . JAVA_HOME=, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/jdk/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/jdk/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/jdk/include/linux Located all JNI components successfully. CMake Error at CMakeLists.txt:84 (MESSAGE): You must set the CMake variable GENERATED_JAVAH -- Configuring incomplete, errors occurred! 则指定一下cmake参数即可，如下所示： cmake -DJAVA_HOME=/data/jdk -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk . 然后带参数再次执行cmake： ~/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src]$ cmake -DJAVA_HOME=/data/jdk -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk . 下面的显示表示cmake成功，会在当前目录下生成Makefile文件： JAVA_HOME=/data/jdk, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/jdk/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/jdk/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/jdk/include/linux Located all JNI components successfully. -- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.23") -- checking for module 'fuse' -- package 'fuse' not found -- Failed to find Linux FUSE libraries or include files. Will not build FUSE client. -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src 接下来就可以执行make来编译生成libhdfs.a了。
java 语言有个神奇的地方，那就是你时不时会去关注下内存。（当然了，任何牛逼的同学都应该关注内存）
由于Postgres by BigSQL上有编译好的hadoop_fdw，只需用其pgc命令直接安装，否则要去编译hadoop_fdw源代码，这个编译过程中缺少各种依赖就放弃了，编译参考bulid。
hadoop提供了CMake来编译libhdfs，因此在编译之前需要先安装好CMake工具。 然后进入libhdfs的源代码目录，如：/data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src 执行cmake以生成Makefile文件（假设jdk的安装目录为/data/jdk1.7.0_55）： cmake -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk1.7.0_55 -DJAVA_HOME=/data/jdk1.7.0_55 . 成功之后，会在目录下生成Makefile文件，接下来就可以执行make编译生成libhdfs.so和libhdfs.a了。 如果遇到下面这样的错误： /data/jdk1.7.0_55/jre/lib/amd64/server/libjvm.so: file not recognized: File format not recognized 则需要考虑升级链接器ld，参考说明：http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4239779.html。 ld是GNU binutils的成员，可以从http://ftp.gnu.org/gnu/binutils/下载到新的版本。 注意在升级gcc和ld之后，需要更新下环境变量PATH，再重执行cmake，否则可能引用的仍然是老版本的gcc和ld。 /data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src # cmake -DGENERATED_JAVAH=/data/java_1_7 -DJAVA_HOME=/data/java_1_7 -- The C compiler identification is GNU 4.1.2 -- The CXX compiler identification is GNU 4.1.2 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done JAVA_HOME=/data/java_1_7, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/java_1_7/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/java_1_7/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/java_1_7/include/linux Located all JNI components successfully. -- Performing Test HAVE_BETTER_TLS -- Performing Test HAVE_BETTER_TLS - Success -- Performing Test HAVE_INTEL_SSE_INTRINSICS -- Performing Test HAVE_INTEL_SSE_INTRINSICS - Success -- Looking for dlopen in dl -- Looking for dlopen in dl - found -- Found JNI: /data/java_1_7/jre/lib/amd64/libjawt.so -- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.20") -- checking for module 'fuse' -- package 'fuse' not found
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章链接 《Java扩展Nginx之一：你好，nginx-clojure》 《Java扩展Nginx之二：编译nginx-clojure源码》 《Java扩展Nginx之三：基础配置项》 本篇概览 经历了前面两篇的入门和编译源码之后，从本篇起，咱们用理论结合实战的方式进入系统的nginx-clojure学习之旅 作为《Java扩展Nginx》系列的第三篇，本
学完本章中，读者需要回答： 1.类加载器的运行过程 2.类加载器分别在JRE的那些位置 3.什么是双亲委派机制？ 我想大家一开始都想知道一个java文件是怎么在JVM里面运行的？ 先上图帮助你理解
在上一章《在docker上编译openjdk8》里，我们在docker容器内成功编译了openjdk8的源码，有没有读者朋友产生过这个念头：“能不能修改openjdk源码，构建一个与众不同的jdk“，
在上一场 Chat《基于 Redis 的分布式缓存实现方案及可靠性加固策略》中，我已经较为全面的介绍了 Redis 的原理和分布式缓存方案。如果只是从“会用”的角度出发，已经有很多 Chat 和博客可供参考，但是，在实际应用中，异常场景时有出现，作为一名攻城狮，仅仅“会用”是不够的，还需要能够定位、解决实际应用中出现的异常问题。
https://www.runoob.com/linux/linux-command-manual.html
IDE：Netbeans 8.2（最新版本即可） 操作系统：Ubuntu 14.04 (内核3.13.0) make版本：3.81 源代码：OpenJDK 8
当程序运行的过程中异常终止或崩溃，操作系统会将程序当时的内存状态记录下来，保存在一个文件中，这种行为就叫做Core Dump（中文有的翻译成“核心转储”)。我们可以认为 core dump 是“内存快照”，但实际上，除了内存信息之外，还有些关键的程序运行状态也会同时 dump 下来，例如寄存器信息（包括程序指针、栈指针等）、内存管理信息、其他处理器和操作系统状态和信息。core dump 对于编程人员诊断和调试程序是非常有帮助的，因为对于有些程序错误是很难重现的，例如指针异常，而 core dump 文件可以再现程序出错时的情景。
这篇文章较好的介绍使用 eBPF 对几种语言开发的应用程序进行可观测分析。介绍的也比较详细，对这块有兴趣的同学可以深入学习。
备注：通过yum命令在线安装jdk简单、快捷、无需配置环境变量即可使用java相关服务。
此时会生成文件jdk-1_5_0_02-linux-i586.rpm，同样给所有用户添加可执行的权限
Oracle Goldengate（以下简称OGG）是业界广泛使用的准实时数据复制软件，主要基于数据库日志进行变更数据的抽取，也就是我们常说的CDC（change data capture）的能力，Goldengate的优势主要体现支持各种异构环境下的数据复制，对生产库的影响最低（基于日志读取，非Sqoop这样直接查询数据的方式，同时可以支持remote capture）。
墨墨导读：本文介绍PostgreSQL里如何使用pljava扩展支持java编程。
关于上面的依赖包，如果在Ubuntu下，使用sudo apt-get install * 命令安装，如果在CentOS下，使用sudo yum install *命令来安装。
说 明：源端 Oracle 数据库版本 19c, ogg 19.1 源端也可以是 11.2.0.4 db,ogg 版本 12.3.0.1.2 目标端：Kafka 版本 kafka_2.11-2.0.0(本次不涉及) ogg for bigdata 12.3.2.1.1
我们线上的业务 jar 包基本上普遍比较庞大，动不动一个 jar 包上百 M，启动时间在分钟级，拖慢了我们在故障时快速扩容的响应。于是做了一些分析，看看 Java 程序启动慢到底慢在哪里，如何去优化，目前的效果是大部分大型应用启动时间可以缩短 30%~50%
eBPF (扩展的伯克利数据包过滤器) 是一项强大的网络和性能分析工具，被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码，而无需重启内核或更改内核源代码。这个特性使得 eBPF 能够提供极高的灵活性和性能，使其在网络和系统性能分析方面具有广泛的应用。此外，eBPF 还支持使用 USDT (用户级静态定义跟踪点) 捕获用户态的应用程序行为。
由于 python 本身为脚本语言，且经常存在调用第三方库的情况，有的时候用 java 调用 python 不如用 python 调用 java 方便。下面就整理一下在 python 调用 java 过程中需要哪些操作。（默认是 linux 的 Ubuntu 上调用）
加载 ----> 验证 ----> 准备 ----> 解析 ----> 初始化 ----> 使用 ----> 卸载
受前段时间Oracle官宣的从2019年1月之后将不再提供免费的的JDK商业版本的影响，Cloudera开始开发基于OpenJDK的Hadoop平台，参考Fayson之前的文章《Java收费，Hadoop怎么办？》。今年11月29日，Cloudera才发布不久的CDH5.16.1正式提供OpenJDK的支持，参考Fayson之前的文章《0466-CDH5.16.1和CM5.16.1的新功能》和《0486-如何将Kerberos的CDH5.16.1从Oracle JDK 1.8迁移至OpenJDK 1.8》。同时12月19日发布的《0487-CDH6.1的新功能》和《0488-Cloudera Manager6.1的新功能》，也开始支持OpenJDK。本文Fayson主要介绍如何将CDH6.1从Oracle JDK迁移到OpenJDK。
执行charles命令报错：because /lib64/libm.so.6: version 'GLIBC_2.27' not found (required by /usr/lib/charles-proxy/jdk/lib/server/libjvm.so)。
最近这段时间，轩辕有些迷茫了，工作生活中一堆事儿，忙得我两头摸黑，很难找到时间静下心来写文章，就连你现在看到的这一篇还是我点灯熬油到1点钟才写完的。
Docker 下运行的 Java 应用程序中的内存消耗时遇到了一个有趣的问题。该XMX参数被设置为256M，但Docker监控工具显示几乎两倍多使用的内存
JVM 发生内部崩溃，那么必然会生成"hs_err_pid"开头的文件,下面讲一种常见情况:
线程数统计：32278 个SimpleAsyncTaskExecutor，开了好多线程啊！ 应该是线程太多
The JVM shared library "/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_25.jdk/Contents/Home/bin/../jre/lib/server/libjvm.dylib"
某客户大数据测试场景为：Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G，Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
下面是一份crash report, 下面是截取了crash report的部分，用于分析：
对于 Flink 数据流的处理，一般都是去直接监控 xxx.log 日志的数据，至于如何实现关系型数据库数据的同步的话网上基本没啥多少可用性的文章，基于项目的需求，经过一段时间的研究终于还是弄出来了，写这篇文章主要是以中介的方式记录下来，也希望能帮助到在做关系型数据库的实时计算处理流的初学者。
说明：做java开发的几乎都知道jvm这个名词，但是由于jvm对实际的简单开发的来说关联的还是不多，一般工作个一两年（当然不包括爱学习的及专门做性能优化的什么的），很少有人能很好的去学习及理解什么是jvm，以及弄清楚jvm的工作原理，个人认为这块还是非常有必要去认真了解及学习的，特别是刚入门或入门不久的java开发来说，这是java的基石。
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1. 概况 程序运行操作系统： CentOS6.5 64bit JDK版本：7 2. 测试 2.1 准备测试程序 测试程序很简单，就一个类一个main函数，大概流程： 先从参数中读取 获取zip文件的时间间隔interval，再从参数中获取zip文件路径。再通过ZipFile类的api来从zip文件中获取文件的全路径名。每次获取一个文件sleep interval时间，便于测试。 代码如下： /** * Usage： App <interval in ms to
源端和目标端的文件不一样，目标端需要下载Oracle GoldenGate for Big Data,源端需要下载Oracle GoldenGate for Oracle！
因为苹果电脑最近全面抛弃了传统的x86的64位芯片架构，转向了M1芯片是Arm 64 ，就比较麻烦。如果你有的M1芯片的Mac电脑，你肯定是会选择jdk-19_macos-aarch64_bin.dmg ，因为 它可以顺利安装。如果你一定要下载jdk-19_macos-x64_bin.dmg ，理论上你的电脑也会拒绝安装。
无论是刚刚入门Java的新手还是已经工作了的老司机，恐怕都不容易把Java代码如何一步步被CPU执行起来这个问题完全讲清楚。但是对于一个Java程序员来说写了那么久的代码，我们总要搞清楚自己写的Java代码到底是怎么运行起来的。另外在求职面试的时候这个问题也常常会聊到，面试官主要想通过它考察求职同学对于Java以及计算机基础技术体系的理解程度，看似简单的问题实际上囊括了JVM运行原理、操作系统以及CPU运行原理等多方面的技术知识点。我们一起来看看Java代码到底是怎么被运行起来的。
1.概述 现在大多数互联网公司都是使用java技术体系搭建自己的系统，所以对java开发工程师以及java系统架构师的需求非常的多，虽然普遍的要求都是需要熟悉各种java开发框架（如目前比较流行ssi或者ssh框架），但是对于java语言本身的理解才是本质。如果你熟悉jvm原理以及jdk本身的实现，我相信对于其他开发框架的学习和深入理解应该不是很困难，因为很多灵活和高大山的框架都使用了jdk最核心的功能。除了本身框架的使用之外，凡是使用java语言开发的系统都避免不了对jvm的调优（对于系
本文介绍了JVM平台上CPU Profiler的实现原理，希望能帮助读者在使用类似工具的同时也能清楚其内部的技术实现。
jmap命令可以获取运行中的jvm的快照,从而离线分析,检查内存泄漏,检查一些严重影响性能的大对象的创建,检查系统中最多的对象,各种对象所占用的内存大小.可以使用jmap生成Heap Dump. 什么是堆Dump 堆Dump是反应Java堆使用情况的内存镜像,其中主要包含系统信息,虚拟机属性,完整的线程Dump,所有类和对象的状态等。一般，在内存不足,GC异常等情况下,我们就会怀疑内存泄漏,这个时候就可以制作堆(Dump)来查询具体情况。 常见的内存错误 > outOfMemoryError 年老代内存不足
研发人员在遇到线上报警或需要优化系统性能时，常常需要分析程序运行行为和性能瓶颈。Profiling技术是一种在应用运行时收集程序相关信息的动态分析手段，常用的JVM Profiler可以从多个方面对程序进行动态分析，如CPU、Memory、Thread、Classes、GC等，其中CPU Profiling的应用最为广泛。
当我们编写完java源代码程序后，经过javac编译后，执行java命令执行这个程序时，是怎么一步步的调用到我们程序中的main方法的呢？今天通过查看OpenJdk的源码来揭开它的神秘面纱。
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