Git是自2005年发布以来根据GNU通用公共许可证v.2的条款分发的版本控制系统。
在生产实践中 CMDB 可以用来记录与管理计算相关的资源信息，协调与管理服务信息(事实上并不局限些这个领域的信息)
性能优化除过我们平时自己设计和开发之外就得考虑使用工具进行检测。Android 关于能够定位和剖析问题的内存工具有很多，但不是每个工具所有场景都能覆盖到。
Transporter是一种用于在不同数据存储之间移动数据的开源工具。开发人员经常为诸如跨数据库移动数据，将数据从文件移动到数据库或反之亦然等任务编写一次性脚本，但使用像Transporter这样的工具有几个优点。
ranger 是一款独特且非常方便的文件系统导航器，它允许你在 Linux 文件系统中移动，进出子目录，查看文本文件内容，甚至可以在不离开该工具的情况下对文件进行修改。
Android手机抓包工具shark for root抓包参数 Android手机root后，安装shark for root（内带tcpdump）可以很方便的在手机上直接抓包，免去了各种电脑连接、网络连接的麻烦，最重要的是可以方便的在手机移动网络（如cmnet、3gnet）下抓包，分析移动互联网的种种。 本文重点不是介绍如何root或安装shark，想说的是一个shark中抓包参数的经验，如下。 在移动网络下（如cmnet或3gnet），有时发现shark抓到的包都是二层的帧，没有我们
有时文件副本相当于对硬盘空间的巨大浪费，并会在你想要更新文件时造成困扰。以下是用来识别这些文件的六个命令。
在之前的文章《APP网络性能测试白皮书》中我们已经探讨了为什么要做弱网测试以及弱网测试中需要关注的一些指标，在《弱网环境搭建方案选型》这篇文章中我们又讨论了各种弱网模拟方案的优缺点，其中在预算有限的情况下我是比较推荐基于ATC和树莓派去搭建弱网模拟平台的，这块的内容可以参考《树莓派搭建弱网测试环境全纪录（1）》和《树莓派搭建弱网测试环境全纪录（2）》，基于ATC的方案其实已经可以满足绝大部分场景的需求，但是原生的ATC方案易用性比较差，每次修改网络场景需要把被测APP置于后台，切换到网络模拟界面改参数，然后再切回被测APP，影响被测APP的操作连贯性，今天我要跟大家推荐的是一个基于ATC改造后的弱网模拟工具 - TrafficShark
本文主要讲解在 Node.js 里如何连接 MySQL ，并分别操作一下 增删改查 。
Linux 服务器我们天天打交道，特别是 Linux 工程师更是如此。为了保证服务器的安全与性能，我们经常需要监控服务器的一些状态，以保证工作能顺利开展。
这里推荐第1种,因为可以通过 apt-get upgrade 方式方便获得jdk的升级
在Kubernetes环境中使用Helm来管理应用颇为方便，今天一起来开发一个Chart，这样的实战可加深对Chart的理解，今后在使用第三方的Chart时，不论学习还是修改都会更加得心应手；
这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。
Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
就是这个恶毒的提示，太让我烦恼了，一开始我用了腾讯的 lemon 清理工具，但是发现他并不能很好地解决我的问题，没有办法完全找出我的缓存文件。由于本人是 256G Mac （穷....），真的，256G 太不够用了（当然不是因为我....的原因），俗话说贫穷限制了我的想象力，但是没有限制我的创造力。另一点，就是本人是个写前端的，通过对本地的node_modules ， npm ，yarn cache 等缓存的分析，发现让我大吃一惊，几十G的缓存。
本文约定Hadoop 2.7.1安装在/data/hadoop/current，而Spark 1.6.0被安装在/data/hadoop/spark，其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
使用正确的设置，可以强制 Linux 用户定期更改密码。以下是查看密码时效以及如何更改其中设置的方法。
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。在今天的Spark峰会上，我们宣布我们正在结束Shark的开发，并将我们的资源集中到Spark SQL，这将为现有Shark用户提供一个超棒的Shark的功能。特别是，Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。
现在需要扩展游戏，对鱼类进行细分，有金鱼（Goldfish）、三文鱼（Salmon）、鲤鱼（Carp），还有鲨鱼（Shark）。那么我们来思考一个问题：能不能不要每次都从头到尾去重新定义一个新的鱼类呢？因为我们知道大多数鱼的属性和方法是相似的，如果有一种机制可以让这些相似的东西得以自动传递，那就方便快捷多了。这种机制就是今天要讲的：继承。
watch 是一个用来轻松地重复检测 Linux 系统中一系列数据命令，例如用户活动、正在运行进程、登录、内存使用等。这个命令实际上是重复地运行一个特定的命令，每次都会重写之前显示的输出，它提供了一个比较方便的方式用以监测在你的系统中发生的活动。
e5da c850 就是时间戳的高位 fbdc 0800 就是时间戳的低位 2a00 0000 就是数据包的大小，十六进制，转换成十进制，就是42 Byte 2a00 0000 就是抓到的包的大小 ffff ffff ffff 0000 0000 0000 0800 4500 001c 0001 0000 4032 7cad 7f00 0001 7f00 0001 0102 0304 0000 0001 就是数据包，长度一共是 42 Byte
嗯哼哼？其实就相当于就用，继承者相当于子类，pass是什么，空的意思方便大家理解，官方点就是占位符
待安装列表 hadoop hive scala spark 一.环境变量配置： ~/.bash_profile PATH=$PATH:$HOME/bin
Today, Wet Shark is given n integers. Using any of these integers no more than once, Wet Shark wants to get maximum possible even (divisible by 2) sum. Please, calculate this value for Wet Shark.
There are n sharks who grow flowers for Wet Shark. They are all sitting around the table, such that sharks i andi + 1 are neighbours for all i from 1 to n - 1. Sharks n and 1 are neighbours too.
在大数据学习当中，Spark框架所占的比重，还是非常高的。Hadoop和Spark基本上是大数据开发学习当中的重点内容，而Spark随着市场地位的不断提升，在学习阶段也得到更多的重视。今天的大数据学习分享，我们来对Spark当中的Spark SQL做个入门介绍。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
Fenlon，携程资深后端开发工程师，负责国际业务多语言中台部分客户端和服务端研发。
在 Linux 系统上管理日志文件可能非常容易，也可能非常痛苦。这完全取决于你所认为的日志管理是什么。
有了Ventoy你就无需反复地格式化U盘，你只需要把 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 等类型的文件拷贝到U盘里面就可以启动了，无需其他操作.
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目，项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议，会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
JavaScript中的数组由元素列表组成。 JavaScript有许多有用的内置方法来处理数组。 修改原始数组的方法称为mutator方法，返回新值或表示形式的方法称为访问器方法。 在本教程中，我们将重点介绍mutator方法。
JavaScript中的数组由元素列表组成。JavaScript有许多有用的内置方法来处理数组。修改原始数组的方法称为mutator方法，返回新值或表示的方法称为accessor方法。在本教程中，我们将重点介绍mutator方法。
1.2 Spark生态系统BDAS 目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子
Spark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark 基于 Hive 项目，使用 Hive 的元数据存储和查询语法，并基于Hive进行了性能优化和扩展。
Windows 7下的WMP12还是非常优秀的，最新卸载掉本机的KM PLAYER、XMP、暴风后，一直想使用WMP来一统本地视频播放，索性今天找到了：Windows 7 Codecs
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
Shark工作流的实现和WMFC&OMG规范的对比 -----第二部分：为什么会用这么多的标准 <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-micros
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具，就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台，我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景，MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新，虽然功能有点简单，能处理部分安卓内存泄露，很简单内存触顶分析模块，但是用kottin重写，传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景，我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说，我们基于Shark如何进一步地性能优化，功能上，我们对其进行强化，加入图片重复，图片超尺寸，字符串重复，对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
通常是以Key-value形式存储的，不支持SQL语句，没有表结构，配置简单，低廉学习成本，能很好作为Mysql中间层:
本文就两个问题进行讨论：1. 相比于Shark，为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model)，究竟有些什么优势
Spark SQL不仅仅有访问或者操作SQL的功能，他还提供了其他的非常丰富的操作：外部数据源，优化
无服务器架构从开发人员隐藏服务器实例，并且通常公开允许开发人员在云中运行其应用程序的API。这种方法可以帮助开发人员快速部署应用程序，因为他们可以将配置和维护实例留给相应的DevOps团队。它还可以降低基础架构成本，因为通过适当的工具，您可以按需扩展实例。
Pike 2.0致力于为美团提供一套易接入、高可靠、高性能的双向消息投递服务。本文首先从系统架构升级、工作模式升级、长稳保活机制升级等方面介绍了Pike 2.0的技术演进，然后介绍了Pike 2.0在直播、游戏等新业务场景下的特性支持。希望本文能给对消息投递服务感兴趣或者从事相关工作的读者一些帮助和启发。
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