需求是，使用spark程序读用户表，统计用户个数，保存到结果表user_count：
如果Linux硬件配置比较低的话，建议修改为合适的大小，否则会出现运行崩溃的现象
原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=4845e7e60a03d871e6960a99a7abbc84 作者：jstarseven 备注:l
1，Tez是什么？ Tez是Hortonworks公司开源的一种新型基于DAG有向无环图开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能，看下面一张图，就能说明问题
jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数，不过需要安装一些插件
litemall 是一个以SpringBoot + Vue管理员前端 + 微信小程序用户前端 + Vue用户移动端组成的一个小商城，gitee上Star有6000+，不考虑相关中间件的情况下，项目采用的技术比较接近企业用的一些基本技术。对于自学软件测试或者参加培训，找不到合适的项目写简历上，以及平常自己学习，找不到合适的项目练手的，都可以用这个项目搭建在本地练手。
众所周知，使用 WebDriver 启动浏览器进行 Web UI 自动化测试的执行速度是很慢的，于是使用 Selenium Grid 进行并发测试是减少测试执行时间的一个非常好的手段。
JMeter是一款压力测试工具，通常在压力测试中我们也需要监控和知道服务器的相关资源情况，jmeter本身不具备这个功能，今天我们主要说一下如何通过JMeter插件来监控服务器CPU、内存、磁盘、网络等相关资源
有时候我们在使用maven管理项目的时候，会出现无法导入jar的情况，或者说pom.xml中的信息，maven无法全部从远程仓库中拉取到本地，这样我们在编译项目的时候就无法通过，出现编译错误等问题。
背景 nGrinder是一款分布式高并发开源压测软件，它是基于Grinder开源框架基础上由NHN公司所做的二次开发。nGrinder工具主要分由controller、agent、monitor三部分组成，其中controller（包含web管理后台）负责管理和控制测试流程、下发测试任务以及查看测试报告，agent负责启动压测进程&线程，压测目标服务器，monitor来监控目标服务器&被压测站点各项性能指标。 nGrinder的主体部分由controller和连接它的多个agent组成，用户可以通
近期由于客户端机器连接过多，导致程序报错，详见：《Spark异常:address》。这里总结下该如何查看和维护Linux机器。首先查看机器的连接数统计：
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制 MapTask接口实现类 : 对一行数据进行处理,map方法 ReduceTask接口实现类：对一组数据进行处理，reduce方法 MapReduce工作机制 划分输入切片： 数据切片 job.split文件 分布式数据处理 K相同的KV数据分配给同个ReduceTask 组合拳：CompareTo + Partation + Group 分区控制/分组控制 MapReduce编程模型 map task的实现 读数据：TextInputFormat SequenceFileInputFormat DBInputFormat portation 分区 调用Partitaioner 的getPartition 决定数据分区 reduce task的实现 读数据：下载"区"数据，并且合并多个"同区"并且排序 写数据：TextInputFormat SequenceFileOutputFormat DBOutputFormat GroupingComparator：分组 确定那些数据属于同一组 对倾斜数据的处理 1. 通过Combiner组件进行maptask端局部聚合数据减轻倾斜影响 2. 通过打算倾斜数据来消除倾斜的影响，通过在Key值后面添加随机值，这样就可以均衡的分布在ReduceTaks端。 MapReduce编程模型具体实现及处理流程： MRAppMaster YarnChild（maptask/reducetask） main() 1. MapTask: ->TextInputFormat ->LineRecordFromat ->Mapper ->map() ->context ---> MapOutputCollector 环形缓存,存在大小限制 ->spilter (80%) 分区(partation)，排序(compare) ->write 溢出文件(可能包含多个文件，有序文件) 写本地磁盘 ->merge 分区有序，分区索引文件 多个maptask会生成多个merge文件 2. Shuffle: Store && Rest map task 生成的数据传输给reduce task 的过程 多个maptask会生成多个merge文件,这些文件会保存在NodeManager中，NodeManager具有Web服务，ReduceTask会通过Web服务下载merge文件，进行处理 3. ReduceTask -> http下载：从多个DataManager中下载merge文件下载单个分区的KV数据，多个文件合并为一个文件
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
刚才发生了悲伤的一幕，本来这篇博客马上就要写好的，花了我一晚上的时间。但是刚才电脑没有插电源就没有了。很难受！想哭，但是没有办法继续站起来。
依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比：
通过docker logs -f nexus查看启动日志，当出现Started Sonatype Nexus OSS说明启动成功，这时通过http://ip:8081即可访问
Google自 android L (5.0) 以来就持续对安装系统进行 安全 以及 性能上的升级，此次的 android P （9.0）也不例外, 更大程度上对之前一些版本一些警告的具体落实，无论你的 Target Api 是否是 28 都将受到影响。
JMeter是一款压力、接口等等的测试工具，Jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数，用来监控服务器资源使用情况，不过需要安装一些插件。JMeter正常自带可以通过Tomcat的/manager/status来监控服务资源使用情况。这种情况只能监控Tomcat支持的资源使用部分。 通过本文宏哥主要来说一下如何通过JMeter插件来监控服务器CPU、内存（Memory）、磁盘（DisKs I/O）、网络（NetWork I/O）等相关资源。
Gradle是一款非常优秀的构建系统工具,它的DSL基于Groovy实现,可以让你很方便的通过代码控制这些DSL来达到你构建的目的，其构建的大部分功能都是通过插件的方式来实现，所以非常灵活方便，如果内置插件不能满足你的需求你可以自定义自己的插件。
在这个数据驱动的时代，掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中，Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架，Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说，Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此，我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章，希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
例如一个项目中，部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等，这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同，甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。
本篇主要介绍caseControl, rmRefGen, tstv, rmInfo, gt, vcfcheck这6个命令的用法。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。
日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念，任何程序都有可能输出日志：操作系统内核、各种应用服务器等等。日志的内容、规模和用途也各不相同，很难一概而论。
Docker是指容器化技术，用于支持创建和使用 Linux容器。借助 Docker，我们可将容器当做轻巧、模块化的虚拟机使用。同时，还将获得高度的灵活性，从而实现对容器的高效创建、部署及复制，并能将其从一个环境顺利迁移至另一个环境。
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netstat 命令用于显示各种网络相关信息，如网络连接, 路由表, 接口状态等等; 列出所有处于监听状态的tcp端口:
通过上一篇 监控和管理生产环境spring boot actuator 我们可以知道可以通过boot集成的actuator插件来监控并管理服务的运行状况,处理由于某种不规范的操作,导致短时间内cpu内存暴增,通过log文件有时很难定位出现问题的环节。遇到这样的问题，除了通知运维同学通过jmap或jcmd指令导出jvm heap dump(堆转存文件)文件快速定位问题以外,如果我们的服务仍然可以正常工作的话,还可以通过actuator为我们提供的jvm heap dump接口来导出jvm heap dump文件。
IntelliJ IDEA的Docker插件能帮助我们将当前工程制作成Docker镜像、运行在指定的远程机器上，是学习和开发阶段的好帮手，本文一起来实战此插件的基本用法；
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
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 为什么要编译nginx-clojure源码 作为《Java扩展Nginx》的第二篇，本想与大家一起开始nginx-clojure的深度之旅，但有个问题若不解决，会让大多数有兴趣的读者立即止步、关闭网页、再也不见 前文咱们使用的是nginx-clojure官方的安装包，这是个编译好的nginx可执行文件，开箱即用，当时我们还用命令查看过nginx版本是1.18.0
首先各种坑，jdk和python 版本位数必须一致，我用的是JPype1-py3 版本号0.5.5.2 、1.6jdk和Python3.5，win7 64位下亲测没问题。
但是微服务由于被分成多个部分，所以部署起来需要不同的条件环境甚至不同的操作系统从而十分繁琐
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
XML和JSON对我很重要，我很感谢Apress允许我写一本关于它们的书。在这篇Java Q＆A文章中，我将简要介绍我的新书第二版，Java XML和JSON。我还将提供两个有用的演示，如果我有足够的空间，我本来希望将其包括在书中。
首先，Android是一种基于Linux的开放源代码软件栈，为广泛的设备和机型而创建。下图是Android平台的主要组件。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像 中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
分享一个花了两天时间才解决的一个问题：使用 Jenkins Artifactory 插件上传制品到 https 协议的企业级的 Artifactory 失败。该问题只在 AIX 平台上出现的，其他 Windows，Linux, Unix 均正常。
无事在家，闲得发慌，上周六面试华为的配置管理工程师，让我明白了在社会大行业里配置管理其实是个更为专业的岗位，涉及到软件开发的各个流程，数据的产生，规范的定义，代码的持续集成，基线管理，当然也涉及到供应链的一些东西，在工作中发现问题，解决问题，推动一些流程规范的制订，对流程中出现的问题进行修正等等。而我在原公司的配置管理更多是个兼职，是为软件工程师+配置管理工程师，特别是在软件部改革后，配置方向更多的边缘化，更多是DD会议召开，BUG发布及合并，代码审核数据汇总。也难怪配置管理会是一个兼职，软件上做的工作仅仅是配置管理（CM）这个岗位很小的一部分，也不可能花大价钱养一个人在这个岗位上了。
es使用java编写，安装es之前，需要先检查jdk环境，一般要求在1.7以上，如果没有安装jdk，建议直接安装1.8版本。安装过程参考：https://blog.csdn.net/weixin_39800144/article/details/78836289
从网络上下载了一个zip文件，最后却发现它是用密码保护的，或者自己用密码加密了一个很重要zip文件，但是一段时间后忘记了密码，无法打开。这个时候，我们就可能就需要对这个加密文件进行破解了。
Docker 分为 CE 和 EE 两大版本。CE 即社区版（免费，支持周期 7 个月），EE 即企业版，强调安全，付费使用，支持周期 24 个月。
MyCAT 是使用JAVA开发的，必须运行于JRE的环境中，MyCAT的运行依赖不低于JDK7版本的环境
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