在yarn架构中，application由一个个的container组成，每个container可运行在不同的nodemanager节点上，每个container的日志存储在container所运行的nodemanger节点上，这些日志会有一定的生命周期，超过指定时间后，日志会被删除。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
centos是一个基于Red Hat Linux提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本，它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成。
linux中mysql日志文件在哪里？相信有很多人都不太了解，今天小编为了让大家更加了解linux中mysql日志文件，所以给大家总结了以下内容，一起往下看吧。
最近几天，一个站不时502，另一个却好好的，很是纳闷。最开始以为是php或者nginx卡住了，重启两个服务后恢复，后来重启没有作用，更换了php和nginx的版本后问题解决，再后来重启服务、重启vps都不能解决问题，一直既往的一个站点正常，另一个站502错误。
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
生产上每天会产生数千个音频文件，大小有几个G。这些文件存放在cfs内，由于cfs使用费用较高，容量较小，需要定期手动转移至空间更大费用更小的bos内。本程序就是将手动操作改为自动化方式。涉及日志输出、文件比对、文件复制、文件删除、监控告警等。
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用，特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题，那么可以不用再看本文了，如果不能回答，本文可能正好适合你。
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
上午刚装完 MySQL，启动时报如下错误： Starting MySQL.Manager of pid-file quit without updating file.[FAILED] 依次尝试了从谷
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业
我们现在访问的服务器默认端口都是8080,写起来又长，还得写，如果把它改成80端口。
update语句是如何执行 , 如何将执行后的新数据持久化在磁盘中 可以假设两种情境：
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ,专门攻坚指数提升，2023 年国内最系统+最强（更新中）。
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
目前openai已经开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，价格打了骨折，效果也有较大的提升，用来接入公众号玩玩也是挺有意思的，虽然本人技术不行，但人菜瘾大，非得尝试尝试。
https://zookeeper.apache.org/releases.html#download
前几篇我们介绍了怎么对nGrinder改造成阿里云PTS类似的样子，也给大家举例演示了怎么利用nGrinder测试接口性能，那测试结果出来后，就需要对测试结果进行分析，找出性能瓶颈点，今天给大家介绍怎么分析nGrinder的测试结果。
首先，我们通过一个示意图来了解TASKCTL对各种作业类型的调用过程，并理解什么是插件，以及插件的作用。
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的 data_platform，为该平台的一个功能。
如果运行在 YARN 模式，可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用。
开源数据库 PostgreSQL 是 1980 年以加利福尼亚大学为中心开发出来的 DBMS，与 MySQL 一样，都是世界上广泛应用的开源数据库（DB）。
请求日志几乎是所有大型企业级项目的必要的模块，请求日志对于我们来说后期在项目运行上线一段时间用于排除异常、请求分流处理、限制流量等。请求日志一般都会记录请求参数、请求地址、请求状态（Status Code）、SessionId、请求方法方式（Method）、请求时间、客户端IP地址、请求返回内容、耗时等等。如果你得系统还有其他个性化的配置，也可以完成记录。 本章目标 通过SpringBoot整合与拦截器整合完成请求日志的记录，本章节日志记录使用SpringDataJPA与MySQL数据库记录。 构建项目 我
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高
自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：
导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
本次由Mysql同步到Mongod集群中，Mysql为1主2从MHA实现的高可用架构，Mongodb是由3个复制集组成的分片集群（测试环境mongos只有一个，安全起见应该启两个做高可用。config复制集一个）
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用，包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时，还介绍了机器学习框架和算法，以及如何在大数据平台上实现机器学习。
MySQL数据库官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-logs.html 一、MySQL日志分类：日志文件记录了影响数据库的各种类型活动，MySQL数据库常见的日志文件分类。 错误日志(Error log) 慢查询日志(Slow query log) 二进制日志 查询日志 二、错误日志详解：MySQL错误日志是记录MySQL 运行过程中较为严重的警告和错误信息，以及MySQL每次启动和关闭的详细信息。 【查看MySQL数据库错误日志存放的位置
Hue做为Hadoop平台的一款UI工具，提供了丰富的功能。可以通过Hue访问Hadoop的文件系统、Hive、Impala、HBase、Solr、Sqoop等。集成了Oozie实现界面化工作流调度流程，同样也可以集成第三方APP及SQL等。本篇文章Fayson主要介绍在使用Hue提供的Sqoop1编辑功能执行Sqoop作业异常问题分析。
本文整理出在Docker中常用的命令，一是可以做一个备忘录的作用，二是也可以作为一个复习的文章。 Docker镜像、容器、日志等等相关命令都涵盖在内，文内带有操作图，不难的哦。 很喜欢一句话：“八小时内谋生活，八小时外谋发展。” 共勉 📷 地点：湖南邵阳 作者：博主 一、Docker 相关命令 查看Docker 版本号 docker --version 📷 查看Docker 相关信息 docker info 📷 查看Docker帮助命令 docker --help 可以查看到所有Docke
今天想看看服务器数据盘用了多少容量，查的时候，吓我一跳。显示居然已经用了70多G。。。 明显不可能的，我就博客，虽然还有别的网站，但是图片和附近都是用百度链接或者七牛存储。。。 然后自己检查了几个文件夹的容量，才发现是数据库里面占用了最多，里面就占了68G了。 到数据库目录去看了，mysql-bin.000001到mysql-bin.0000071 大多数都是接近1G大小的文件。 那这些文件就是数据库的操作运行日志了，当然这是都是可以删的。 把那些文件删了，就有空间用了。 如果不希望生成这些
今天查看两个月前上线的小项目，发现运行非常慢，而且增删改查失效了（吓我一大跳），急急忙忙的就开始了我的线上问题排查之路。
查看帮助命令本周六，在北京将迎来一年一度的 ACOUG年会，在本次年会上，我们将对社区过去一年的工作进行回顾和梳理，并展望和探讨下一年工作的内容，同时，本次年会也开放了直播通道，名额不多，报名从速哦~
如果很多运维或者开发都分配了数据库的操作权限的话，某一天表或者字段丢失了都无法找到谁干的，这个锅只能运维来背了，因此有必要给数据库的操作记录保存下来。
安装docker建议参考官网给出的教程（文字末尾阅读原文即可跳转至docker官网安装文档）
墨墨导读：本文主要介绍PostgreSQL的日志文件参数及注意事项，从csv日志中载入数据库。通过灵活的数据加载方式，让SQL在处理很多问题上更加简捷便利。
如果使用e.printStackTrace();的话，打印在控制的信息分析不方便：
"双1"参数是很重要的mysql数据库的2个参数。顾名思义，就是一般线上设置这两个参数都为1。这里从官方文档截取这两参数的说明。
Hadoop 2.0提供了跟1.0类似的作业日志收集组件，从一定程度上可认为直接重用了1.0的代码模块，考虑到YARN已经变为通用资源管理平台，因此，提供一个通用的日志收集模块势在必行，由于目前通用日志收集模块正在开发中（可参考“YARN-321”），本文仅介绍MRv2（MapReduce On YARN）自带的日志收集模块，包括工作原理以及配置方法。 在Hadoop 2.0中，每个作业日志包含两部分，作业运行日志和任务运行日志，作业运行由MRAppMaster（MapReduce作业的Applicat
提交事务的时候，redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后，数据是绝对不会丢失的，因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。如果要是选择0的话，可能你提交事务之后，mysql宕机，那么此时redo日志没有刷盘，导致内存里的redo日志丢失，你提交的事务更新的数据就丢失了；如果要是选择2的话，如果机器宕机，虽然之前提交事务的时候，redo日志进入os cache了，但是还没进入磁盘文件，此时机器宕机还是会导致os cache里的redo日志丢失；所以对于数据库这样严格的系统而言，一般建议redo日志刷盘策略设置为1，保证事务提交之后，数据绝对不能丢失。
在高并发网站架构中，MySQL数据库主从同步是不可或缺的，不过经常会发生由于网络原因或者操作错误，MySQL主从经常会出现不同步的情况，那么如何监控MySQL主从同步，也变成检测网站正常运行的重要环节。
作者简介：刘江，伴鱼英语数据库负责人，TUG 2020 年度 MOA。负责伴鱼数据库运维、大数据运维以及数据库平台化建设。
日志就跟人们写的日记一样，记录着过往的事情。但是人的日记是主观的（记自己想记的内容），而数据库的日志是客观的，根据记录内容分为以下好几种日志：
日志就是按照时间顺序追加的、完全有序的记录序列，其实就是一种特殊的文件格式，文件是一个字节数组，而这里日志是一个记录数据，只是相对于文件来说，这里每条记录都是按照时间的相对顺序排列的，可以说日志是最简单的一种存储模型，读取一般都是从左到右，例如消息队列，一般是线性写入log文件，消费者顺序从offset开始读取。
Elasticsearch集群运行过程中，运行日志和慢日志能够帮助集群使用者迅速定位出现的问题。
快速迭代是腾讯产品的生命力 稳定性则是互联网产品的主基调 本期直播课浅谈我们在前端异常的探索和实践 让我们对异常时刻警惕 | 导语 从事Web前端同学对此肯定深有体会，代码发出去之后，犹如脱缰的野马，运行在万千的客户终端上，等到产品和后台反馈问题到我们这边，很多时候定位问题只能靠猜，尤其是一些偶发诱因，因为根本不知道用户是如何操作的，真实环境遇到的问题通常是很多随机因素叠加的形成的，因此很难回放用户的操作来还原现场找到原因。 现在的痛点 1、用户反馈问题后，有时候虽然我们查询了js报错日志和cgi调用，
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