Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。在所有组件下是统一的 RDD 抽象，RDD 血缘通过两种依赖关系描述，窄依赖和宽依赖。其中宽依赖是支撑复杂算子（Join, Agg 等）的关键，而宽依赖实现机制就是 Shuffle。
https://cloud.tencent.com/document/product/213/34068#.E5.8C.BA.E5.88.86.E6.95.B0.E6.8D.AE.E7.9B.98.3Ca-id.3D.22distinguish.22.3E.3C.2Fa.3E
事情的背景是这样的，周一的时候，我们班的一个女同学问我能不能给我们班上的另外一个女生修一下U盘，她说U盘被格式化了，格式化之后，电脑能识别但是不能显示容量，也不能保存东西了。
https://help.aliyun.com/document_detail/147897.html
R-Studio这个软件是Windows电脑和Windows服务器上都能运行的、可以恢复Windows文件系统的绝好软件，我试过了5种以上的恢复软件，就这个软件的恢复效率和结果最好。我先普及一些背景再介绍R-Studio怎么用。文档比较长，但是你看完的话肯定不虚此行。怕你看不完，我把最重要的一句话先说下，一旦发生误操作，赶快停下、关机，不要破坏原现场、不要破坏原现场、不要破坏原现场，先冷静下来然后仔细看完这篇文档。(建议先收藏，文档用时方恨没收藏，我保证不删除)
·速度快：Spark基于内存进行计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
李 颖 北京市海淀区人民法院中关村法庭庭长 我的题目是关于网络地盘主义与竞争行为正当性的思考，之所以选择这么一个题目是我想结合我对诚实信用原则的考虑，以及在案件中对于特定的案件所显示的特点，来跟大家分享一下对于这些问题进行的相关探讨。 一、互联网竞争中规则的缺失和原则的盛行 大家知道，目前出现了很多的互联网不正当竞争行为。我国的互联网技术确实发展是一日千里，变化非常快，而我国的《不正当竞争法》是制定于20多年前的，与现实的需要存在着巨大的差距，因此司法需要尊重技术发展的现状，考虑到技术
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
检查 CVM 实例使用本地盘的情况，若实例为非 IO 或大数据类型，且使用了本地盘，则磁盘数据无法通过快照备份，存在容灾风险。
14155641_oBuI.png 因为工作原因，最近看了一下数据库的存储相关代码，并且对《PostgreSQL数据库内核分析》、Bean_lee的帖子进行了学习。现在记录一下，以备后用。其中后半部分基本是Bean_lee原文修改的。 首先要知道的是，数据库存储是以数据文件的方式进行存储，在data/base/子目录内能看到一些以数字命名的文件，诸如：16948、16948_fsm、16948_vm等，其中16948一般是对应表的oid，但当表的数据文件被完全重写等情况时
如果您的系统盘是云硬盘是可以通过重装系统进行扩容的（注意如果您的系统盘是本地盘需要将本地盘转换成云盘
云原生时代，容器凭借其易移植、云上云下自由运行、自由迁移的特点，得到了众多企业的青睐。容器是一种轻量的虚拟化技术，启动更快、占用资源更少，容器化已经成为企业数字化转型中IT建设的新方向。企业选择容器，除了容器技术优势，还具备高度灵活性，可避免被单一厂商所绑定，自由选择多家容器管理平台构建容器PaaS平台。
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
数字化时代下，企业的发展与数据库的建设息息相关。如果搭建云下数据库，不仅要通过大量的运维投入保证数据库稳定运行，随着企业规模与数据量的发展，还要应对数据库扩容、弹性、运维、备份等各种各样的问题，云下数据库对企业提出的要求日益增长。此时有两种应对之法，一是凭借扩充技术团队解决问题，但这无疑将会带来不菲的运维与人员成本，二则是把一切交给云服务。
上一篇我们讲了变量的寿命，知道了C语言的变量是有生命周期的。到了一定的时机它们所占用的内存就会被释放。接下来我们讲讲这些变量都存储在哪些地盘上以及它们各自的势力范围。 记得当年小编在看古惑仔时，每个
RespectM同学在文章[MLSQL集成JuiceFs](16 - MLSQL集成JuiceFs)中，已经详细的讲解了如何整合两者。丢一个配置文件到SPARK_HOME/conf以及启动时带上SDK Jar就可以完美在MLSQL访问各种对象存储和HDFS了，这非常酷。
知己知彼，百战不殆。我们要打造一个能胜过人类的机器人，就必须要让机器人掌握人类的围棋思维模式，因此我们就需要使用人类棋手留下的棋盘数据训练机器人，让它从数据中掌握人类围棋思维存在的模式和套路。
我们在提交工单咨询腾讯云工程师进行服务器问题处理时，总会让我们备份数据，但有些人对镜像或者快照的数据备份步骤不是很清楚，此文档会对相关步骤进行详细说明：
测试一个web网站的时候，通常需要先登录。要是每个脚本都写一次登录流程，太麻烦了，于是我们会想到写一个公共函数，这样每次去调用函数即可。 cypress 里面提供了一个 commands.js 可以自定义命令，如使用cy.login(user,password)就能调用了
日前，腾讯云高级工程师程力老师在 ArchSummit 全球架构师峰会上分享了存算分离架构下的数据湖架构。
近日，中国移动杨杰董事长在世界互联网大会上的一席发言，很清晰地揭示了中国移动未来发展的三大定位——①服务数智化生产；②丰富数智化生活；③支撑数智化治理。
物化视图在数据层面做指标大宽表有着举足轻重的作用，分布式物化视图是对物化视图存储的数据进行分布式读取。
之前和客户沟通需求的时候，在前端沟通时出现障碍，并未告知原来机器的具体情况，导致迁移不完整，差点丢失数据，记录一下操作的方法和过程，也算是一种经历。
摘要：vSAN延伸集群的出现，不仅使VMware有了自己的存储双活技术，从成本角度来看，更使存储双活这项技术，从“天上”来到了“民间”。 通过vSAN延伸集群加上VMware已有的SRM和VR技术，一个全新的、高效低成本的两地三中心方案应运而生。 上一篇《VMware的灾备与双活----我在vForum 2015分会场的分享（1）》介绍了VMware灾备技术SRM，作为姊妹篇，本次将介绍VMware双活技术。 目前市场上常见的硬件厂商的双活方案通常指的是分布式存储双活，如EMC vPlex, HDS
第一个时期： 2006 年到 2008 年。2008 年左右，Hadoop 成为了 Apache 顶级项目，并正式发布了 1.0 版本，它的基础主要是基于谷歌的三驾马车，GFS、MapReduce、BigTable 去定义的。
我们把“夕”想象成一个不断吃机器内存的 Java 程序，就称它为 年兽吧。掌管 Java 虚拟机内存的就是“年”，我们称它为年哥吧。
年哥管理的地盘主要分为五大区：堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。如下图所示。另外大家可以把图中的线程想象成村民，而堆是作为村民共享使用的区域。
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
SPECIAL是早期（2015年左右）腾讯云提供的机型，special机型在广州二区基础网络中，该机型有3个使用限制：
但凡群居的动物，都会有严格的等级制度。像猴群有猴王，狼群有狼王，人类社会也是如此。
上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么？》说到如果过期的数据太多，定时删除无法删除完全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 再也不会被客户端请求，就无法走惰性删除，内存被打满会怎样？
硬盘是nvme ssd的本地盘机型比如部分大数据、裸金属、高IO例如IT5等机型，用2012R2等低版本Windows系统可能会有硬盘使用问题（例如无法读写、无法分区）
安全性是DevOps中被误解的元素。一些人认为它超出了DevOps的范围，而另一些人认为非常重要(并且被忽视了)，因此建议迁移到DevSecOps。不管对安全的看法如何，很明显，安全影响着每一个人。
Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有
作者 | 聂磊 策划 | Tina 云原生架构下，基于 Hadoop 技术栈搭建数据平台应该如何改造？ 理想汽车大数据平台涉及的组件多， 在从 Hadoop 到云原生演进的过程中边探索，边实践，积累了不少一手经验；同时，他们率先在对象存储上使用 JuiceFS，实现平台级文件共享、跨平台使用海量数据等场景。 1 理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展，基于我个人的理解，将大数据的发展分了 4 个时期： 第一个时期：2006 年到 2008 年。2008 年左右，H
用户创建表空间时误将数据文件放到了本地盘，重启数据库时一个实例启动不了，只能offline该表空间后启动数据库。现用户想知道怎样能把这个表空间数据文件中的数据恢复出来。
作者说明： 针对虚拟化中存储池的配置，笔者将书写一个系列作品，介绍从PowerVM到KVM再到Docker中存储池的配置与调优。似乎看起来三种技术没有什么关联性，但IT技术本质上实现原理一致的地方很多。理解了PowerVM，理解X86虚拟化不存在障碍，理解了Wpar，去理解docker的原理也不会太困难。 具体而言， 第一篇引用我在2013年的作品，介绍PowerVM中存储池的配置和调优，由于公众号字数限制，将分为三个子篇阐述。第二篇将讲述在KVM中，存储池的配置和调优。第三篇将讲述在Docker中，存储持
9月8日，2015全球云计算大会中国站在上海举行，大会议题完整覆盖云计算产业链的上下游，同时也针对混合云、云生态体系建设等备受瞩目的热点话题展开深入探讨。 “云计算”这个概念自2006年谷歌CEO埃里克·施密特在搜索引擎大会提出后，经历了近两年的爆发性增长，已经被许多企业、政府部门认可和接受。 在云计算和大数据的应用推动下，数据价值变得前所未有的重要。云主机系统承载着关键行业的核心业务，是云数据中心安全的核心环节。 DNSPOD作为云计算基础服务生态圈的重要平台，为给用户提供更便捷的一站式服务，发布云主
有云天下，有人江湖，编程的江湖亦是如此。编程的江湖上也是豪强诸起，门派众多，各足鼎立。虽说没有什么武林大会，也没有华山论剑，但是编程的江湖，也不比他们差，亦是精彩纷呈。
日前，腾讯云专家工程师严俊明老师，在云+社区技术沙龙「云原生」专场，分享了基于对象存储的云原生数据湖最新技术突破，包括云原生数据湖业务场景以及技术架构。
小伙伴们大家好，JuiceFS v0.17 在国庆小长假来临之际如期发布了！这是我们在 2021 年秋季推出的第二个版本，让我们直奔主题，看看都有哪些新变化吧。
前面一节已经讲过访问百度的脚本，现在一个登录的UI自动化案例，以禅道为例(暂时不用公司网站，最近公司信息安全管控比较严格)。
在 Kubernetes 大行其道的今天，数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力，但往往不知道从何下手的挑战。
腾讯云标准型实例是计算、内存和网络资源的均衡，InstanceTypes分享腾讯云标准型S1实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
其中setup_killpin():kill pin设high时会disable失能各个功能，包括步进电机，加热器。
腾讯云服务器租用价格组成主要包含三部分：即云服务器机型价格+硬盘价格+网络宽带价格，由于机型价格根据不同的区域价格不同，因此先为大家分享腾讯云服务器最新的硬盘价格和带宽价格表，以供参考。
上个月项目荷兰大佬要检查，搞的我想写的东西不断推迟，现在检查完了，我决定继续把我想写的这整个一个系列写完，上一次写的是最简单的无损编码行程编码，这一次我想要写的是算术编码。这种编码的原理就是用一个数来代替一组数，我第一次看这个思想的时候深深的被这些大牛的思维方式所折服，用一个数代替一组数，这其实就是压缩的最基本思想，虽然看起来是那么的遥不可及，但是在这种大的思想的指引下，总能开创出接近于完美的方法，所以我一直觉得一个人敢想，有主意，无论这个主意多么的不靠谱，都是应该的，因为你总能从一定的想法中找到
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