pgAdmin 工具更简单了,直接点击数据库选择就好了,还可以查看一些数据库额外的信息:
近日,研究人员在 Rust 编程语言的 crate 注册表中发现了一些恶意软件包,专门针对开发人员。
美国大选,公司年度用户大会,事情繁多一直不能更新,诸位见谅。 在大数据时代,最著名的故事莫过于造轮子,有些轮子很成功,早年的比如Hadoop,Hive,有些一般般,比如Pig,还有很多泯然众人的消失在历史长河里。晚一点的有JStorm和Storm的故事,Spark和Flink的故事。 今天的故事比较偏门一些,我们来看看09年开始的造轮子的Michael,以及差不多同时代造轮子的Daniel. 在数据库领域,我们通常会把从威斯康辛大学出来的以及和他们相关的一群人算成一个大的派系。与之对应的,在北美,可能只有
1 自从Hadoop生态圈流行开来以后,以Apache基金会为代表的开源社区空前强大,国内外互联网公司都纷纷使用开源软件。然而参与开源社区并非是一件容易的事情。需要投入人力物力尚在其次,更为主要的,是公司业务需求的发展,和开源社区的开发之间不可妥协的矛盾。 简单来说,开源社区的系统,对于日渐壮大的互联网公司,对于希望通过云计算服务提供给其他客户使用的云计算公司,都存在开源项目跟不上业务需求的困境。 比如说Hadoop发展比较早期的时候,Facebook内部最初是使用Hadoop原生系统的。但是慢慢的Ha
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
最近这段时间有很多人问我,大数据到底是什么。当然实际上问题没有那么直接。更多的问题是,飞总啊你看我亲戚家的那个企业是不是可以上个大数据啊,用起来就能发财了。或者说这个大数据的新开源项目是不是对我提高这个那个有帮助啊。诸如此类的问题问多了,我也就在问我自己,写大数据系列写到现在了,大数据到底是个什么鬼。 这就让我想到了很多年前看到的Dan Ariely关于大数据的名言: Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really k
很多人都喜欢尝试新的框架和工具,然后用它创建一个小项目,发布到 GitHub 上,并提供一个可用于演示的链接,这样大家就不需要下载你的项目、初始化、安装依赖,然后运行等一系列复杂的步骤。
主要文件是callback main scope search field dialect(.go)这几个文件
提示:本系列笔记全部存在于 Github, 可以直接在 Github 查看全部笔记
我很高兴地宣布ASP.NET Core 2.2现在作为.NET Core 2.2的一部分提供!
不少读者留言提了两个问题: 我能不能多讲讲我的文章里提到的基本概念,比如MPP。或者干脆开个数据库系统基础系列。 怎么样去学习数据库系统的知识。 所以我开贴简单讲一讲。先回答第一个问题,我的文章,涉及到技术,在我力所能及的范围内我会选择讲得透彻一些。但是很多概念其实也是基础知识,正如一篇文章里面无法让只知道26个字母的人看懂英文名著一般的道理,有些东西的确是不容易讲清楚。那么我也就只能尽量做到讲技术和讲八卦分开来了。给大家各取所需就好。 至于开个数据库基础系列,我目前没这个打算。主要两个原因吧,一是受众有
本文为翻译,原文地址:https://blogs.msdn.microsoft.com/webdev/2018/12/04/asp-net-core-2-2-available-today/
0x00 WAF - 密码忘记重置通过设备的console 通过RJ45->serial转USB的线,插入到设备的S口,然后USB连接到电脑;之后利用XSHELL或者,SecureCRT等软件连接; 特别注意这里是波特率设置为115200,然后选择连接的com口,回车输入conadmin,conadmin即可;
我们继续聊database的故事。严格的说今天这篇有点偏题了。因为只有酱油主Michael Stonebraker,和DoNotEvil但是比谁都Evil的Google。为了添油加醋的讲这个故事,我会插播一些我听到的小道消息,未经证实或者证伪。关于此类消息我会说明。 Google的三架马车到今天已经家喻户晓耳熟能详了:GFS, MapReduce,BigTable。2004年OSDI发表的paper是MapReduce。这篇paper据说早年先提交过database的conference,被拒。转投操作系统
Michael Stonebraker,1943年出生,2015年获得计算机界有诺贝尔奖之称的图灵奖。这是一个传奇的人物,在计算机界尤其在做database系统的人里面无人不知无人不晓,有着无数的崇拜者。同时也是database的community的一座大山,说说话有着很多的影响力。我作为一个小虾米,其实不具备资格去客观公正的评价这样一个人。但是作为讲故事的一部分,不妨给出自己一个极具有偏见的评价:一个拿了图灵奖的business man,一个开了很多公司又卖了很多公司的教授。 Stonebraker最开始
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多,但是关于从数据分析师转变为数据科学家的文章却很少。
Compose是用于定义和运行多个Docker应用的工具。使用yaml文件可以快速的创建和管理基于Docker容器的应用集群。
为什么要考虑自己搭建和部署代码托管平台呢?一方面,自托管的代码托管平台可以给团队提供更高的灵活性和定制化能力。你可以根据团队的需求和安全要求进行自定义配置,而不受公共托管平台的限制。另一方面,自己搭建代码托管平台还可以加强数据的安全性和隐私保护。你完全掌握数据的存储和访问权限,减少了数据泄露和安全漏洞的风险。
Docker 镜像(Image)是一种分层结构的文件系统,基于Docker Hub中已构建好的镜像后,我们可以快速构建自己的镜像。还可以将自己构建的镜像免费推送到Docker Hub的用户仓库进行管理,然后就可以基于这些镜像创建容器。
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
本系列教程由旺旺知识库授权进行发布 Dockerfile是一个具有规范格式的文件,根据适当的指令和语法,我们可以构建一个自定以镜像。但Dockerfile需要依赖于一个原始镜像,而这些原始镜像我们可以通过官方默认镜像仓库方便获取。具体获取方法参照前文镜像获取办法。 一、Dockerfile的基本结构 一般的,Dockerfile 分为四部分:基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时执行指令。比如如下一个Dockerfile文件: # This dockerfile uses the ubuntu
Docker可以通过从Dockerfile包含所有命令的文本文件中读取指令,自动构建镜像。
该文章介绍了如何基于CentOS 6.7,源码安装nginx。首先准备了nginx-1.9.9.tar.gz安装包和CentOS6-Base-163.repo(163源),将这两个文件放到同一目录下,并在此目录下创建名称为Dockerfile的文件。之后在此文件中实现源替换、nginx编译安装、及一些依赖包的安装。最后执行命令\"docker build -t nginx-centos:6.7 .\"以构建镜像,并将该镜像命名为nginx-centos:6.7。
如何从数据分析师华丽转型,成为一名数据科学家?好比“把大象装进冰箱”,成为“数据科学家”仅需简单三步:
Dockerfile 最佳实践 本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创,转载请标明.谢谢! 写在前面的话 如果要研究和使用Docker,那么一定要使用Dockerfile来build自己的image。但docker的原理限定了image的layer不能太多,因此不能肆意妄为的进行build,一定要控制image的layer数量。同样也要关注image的大小,如果build出来的image动辄就是7,8GB,那么实用性就很差了。因此在参考
Docker 运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果本地不存在该镜像,Docker 会从镜像仓库下载该镜像。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
从镜像大小上面来说,一个比较小的镜像只有1MB多点或几MB,而内核文件需要几十MB, 因此镜像里面是没有内核的,镜像在被启动为容器后将直接使用宿主机的内核,而镜像本身则只提供相应的rootfs,即系统正常运行所必须的用户空间的文件系统,比如: /dev/,/proc,/bin,/etc等目录,容器当中/boot目录是空的,而/boot当中保存的就是与内核相关的文件和目录。
ubuntu容器内运行着的SSH Server占用22端口,对外为50022端口。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
记得以前电脑很贵,微软系统很流行。为了解决兼容性测试问题,我们搭建了很多虚拟机。当时比较流行的是vitural box, vmware。比如当时最新系统是win7,但是市面上还有vista, xp。就可以安装这样的虚拟机,如果每个系统需要不同的浏览器和其它软件,那么还得在虚拟机中安装。整个过程耗时很长,而且比较耗费资源。
最近在了解国外Firebolt这家公司,对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题:在云数仓领域,对于一家初创公司,如何在人力和资源有限的情况下,怎么能够快速的切入这个这个市场?虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛(比如 Mosha Pasumansky),但是针对数据库所有组件(查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等)完全从零做,对于初创公司而言,根本不现实。
最近学习了Dockerfile文件的相关配置,这里做一下简单的总结,并对之前一直感到有些迷惑的CMD和ENTRYPOINT指令做个差异对比。
Linux服务(Linux services)对于每个应用Linux的用户来说都很重要。关闭不需要的服务,可以让Linux运行的更高效,但并不是所有的Linux服务都可以关闭。今天安装了一次CentOs Linux,发现Linux启动的时候启动了好多服务,大部分都不知道是干什么的。因此着重了解了一下那些Linux服务(Linux services)可以关闭,那些Linux服务(Linux services)不能随意关闭。 在关闭Linux服务之前,需要了解一些概念: 什么是Linux服务/后台进程(Linu
状态为 deinstall 即已经卸载,如果觉得看着不舒服的话可以使用 purge 连配置文件里一起彻底删除,清理内核列表
.NET 团队有一篇博客 改进多平台容器支持, 详细介绍了.NET 7 以上的平台可以轻松的使用Docker buildx 工具构建多平台的镜像。 buildx 是 Docker 官方提供的一个构建工具,它可以帮助用户快速、高效地构建 Docker 镜像,并支持多种平台的构建。使用 buildx,用户可以在单个命令中构建多种架构的镜像,例如 x86 和 ARM 架构,而无需手动操作多个构建命令。此外,buildx 还支持 Dockerfile 的多阶段构建和缓存,这可以大大提高镜像构建的效率和速度。
Oracle 11g RAC中crs_stat命令较之前的版本多出了很多新的不同的资源类型,缺省情况下,使用crs_stat -t来查看资源是密密麻麻一大片,看起来着实费力。作者Paul Elbow, Enkitec为我们提供了一个crsstat脚本以更清晰的格式来展现Oracle 11g RAC下的所有资源类型,见本文下面的描述。
我们在Linux中使用自带的gcc和g++编译器进行编译的程序是针对X86架构的。而我们开发板大多都是ARM或者其他架构的开发板,我们就需要编译出针对其他架构的程序。
Oracle 11g RAC中,发现oc4j以及gsd服务都处于offline状态,这是Oracle 11g RAC默认情形。即便如此,并不影响数据库的使用,因为 oc4j 是用于WLM 的一个资源, WLM在 11.2.0.2 才可用。GSD则是用于支持dbca,srvctl,oem等的交互工具。本文描述将这两个服务切换到online。
1)在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务:(前提zookeeper集群已启动)
Linux From Scratch (LFS) is a project that provides you with step-by-step instructions for building your own custom Linux system, entirely from source code.
@TOC09_Linux基础-SHELL-标准输入与标准输出-重定向-管道---作业编辑文本文件/home/text/file1,分4行输入bbb bbb bbb、 ddd ddd ddd、aaa aaa aaa、ccc ccc ccc。 保存不要退出;在末行模式下打开一个新文件/text/file2;在file2中输入内容为eee eee eee在这一行内容之后, 将file1的内容读入到file2中,接着在命令模式下按照 abcde的显示顺序调整每行的位置,最后保存退出;同时编辑file1和file
本文将简单的对runC的源码调用主体逻辑进行梳理,为跟系统的阅读runC源码。 ##runC总体调用逻辑 下图中,runC源码逻辑跳转流程总体上分为三步: main入口 ——> runC处理 ——>
概要 ---- 下载安装 [root@docker etcd]# curl -L https://github.com/coreos/etcd/releases/download/v2.2.4/etcd-v2.2.4-linux-amd64.tar.gz -o etcd-v2.2.4-linux-amd64.tar.gz % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
如果你想要一个新的Linux发行版来迎合游戏的需求,可以看看simplicitylinux游戏发行版。如果你喜欢一个没有游戏焦点的通用计算平台,试试Simplity的改进版。无论哪种方式,您都将体验到一个不需要汇编的无意义Linux操作系统。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云