本文编辑：富哥1.从基本做起，及时安装系统补丁。不论是Windows还是Linux，任何操作系统都有漏洞，及时的打上补丁避免漏洞被蓄意攻击利用，是服务器安全最重要的保证之一。2.安装和设置防火墙。现在有许多基于硬件或软件的防火墙，很多安全厂商也都推出了相关的产品。对服务器安全而言，安装防火墙非常必要。防火墙对于非法访问具有很好的预防作用，但是安装了防火墙并不等于服务器安全了。在安装防火墙之后，你需
在前面stabdalone模式下当worker向master注册成功之后，master会运行一个schedule函数来调度资源，当时并没有进行深入的剖析，这里就简单的来看看schedule的资源调度函数，说白了就是master是如何把每一个executor分配给application去处理任务的呢？下面来看看的具体的代码:private def startExecutor
一、示意图二、ocp教材中的解释写日志进程（LGWR）负责管理重做日志缓冲区，即将重做日志缓冲区条目写入磁盘上的重做日志文件。LGWR会将上次写入后复制到缓冲区中的所有重做条目写入重做日志文件。 重做日志缓冲区是循环缓冲区。当LGWR将重做日志缓冲区的重做条目写入重做日志文件时，服务器进程随后可以复制新条目，覆盖重做日志缓冲区中的那些已经写入磁盘的条目。LGWR的写入速度通常足够快，可以确保缓冲区
2018-3-29在服务器上经常会有不同的项目需要不同版本的情况，这时候需要使用node版本管理软件来管理多个版本的nodenode管理软件nvm和n的区别现在主流的node版本管理工具有两个，nvm和n。 它们有各自的特性，适合不同的场景 - nn命令是node的一个模块，也就是说必须是在有node环境的情况下才能进行node的版本管理的。# n的全局安装命令
npm insta
图(Graph)的基本概念图是有顶点集合(vertex)及顶点之间的关系结合(边egde)组成的一种网状数据结构 - 通常表示为二元祖：Graph=（V,E） - 可以对事物之间的关系建模应用场景 - 在地图应用中寻找最短路径 - 社交网络关系 - 网页间超链接关系顶点（Vertex）边（Edge）//顶点集合
V={v1,v2,v3}
//边集合
E={(v1,v2),(v2
想要搭建一个能够互相通信的集群并且能够避免每次IP的动态变化对我们的集群造成不必要的影响，给我们的集群分配固定的IP是十分必要的，而且为了方便，我们选择NAT网络模式，在这种模式下，外部机器访问不了我们内部的某个虚拟机，但是我们内部的虚拟机可以访问外部的IP。前提条件： 1.你电脑的CPU开启了对虚拟化技术的支持，否则无法正常安装虚拟机，具体怎么开启，在开启计算机的时候进入bios程序，然后找到
文章目录1 解压安装到e3base下面2 改名实现截图3 创建$E3_INFO_HOME/hadoop目录4 用户环境变量配置5 修改配置文件5.1修改hadoop-env.sh文件5.2修改core-site.xml文件5.3修改hdfs-site.xml文件5.3.1修改对应的管理节点主机名5.3.2 nn和jn路径5.3.3 存放硬盘数据目录5.3.4 namenode节点6 slaves
什么是私域流量？以往流量在互联网行业中是指网站的访问量。以前用来衡量互联网流量的指标有两个，PV(Page View-页面浏览次数)和UV(Unique Visitor-独立访客数)，像我们日常听到的一些术语，“IP数”、DAU、MAU都类似于UV，都是在描述流量的指标概念。 流量是实体经济和线上运营的重要概念。对于实体店铺而言指代的是客流量，对于网络衍生的各类平台和产品而言指代的是热
1.初识MQ1.1.同步调用之前说过，我们现在基于OpenFeign的调用都属于是同步调用，那么这种方式存在哪些问题呢？举个例子，我们以昨天留给大家作为作业的余额支付功能为例来分析，首先看下整个流程：目前我们采用的是基于OpenFeign的同步调用，也就是说业务执行流程是这样的：支付服务需要先调用用户服务完成余额扣减然后支付服务自己要更新支付流水单的状态然后支付服务调用交易服务，更新业务订单状态为
背景随着业务的发展，对于实时报表、数据实时搜索、集群同步的需求越来越旺盛，例如多业务的订单搜索、实时统计等。从PostgreSQL实时同步的开源方案主要有bottledwater-pg、Postgres_fdw等，开源的方案中基本处于缺乏维护状态，支持的功能也比较弱，为此哈啰实现了一套基于PostgreSQL逻辑复制槽的实时同步平台Tunnel。架构设计 PG数据同步的实现原理repl
在上节，我们学习了JavaScript 数组 slice() 方法的实际用途，错过的小伙伴可以点击文章《【JavaScript 教程】第六章 数组06— slice() ：复制数组元素》进行学习。那么，在今天的教程中，我们一起来学习如何使用 JavaScript 数组 indexOf() 和 lastIndexOf() 方法来查找数组中元素的位置。JavaScript 数组 indexOf() 方
基于相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法这种方法的中心一旦选定则不会变换。根据相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法显然，结果很大程度依赖于T的选取，和待分类特征矢量参与分类的次序的选取。条件与约定设待分类的模式的特征矢量为{},选定类内距离门限T。算法思想计算特征矢量到各聚类中心的距离，与T作比较，从而决定归为哪一类或作为新的一类的中心。算法步骤任意选取一个特征矢量作为第一个聚类中心，如。计算
一、硬链接与软链接在上一篇博文中提到过目录在磁盘中是以哈希表的形式存储的，通过文件/目录名取hash值，可以找到文件/目录对应的索引块，进而找到文件/目录对应的数据块。根据这个条件，我们来看硬链接和软链接。硬链接的结构图如下：也就是说对于/home/xiaolin/file,/home/jay/hardlink1,/tmp/hardlink2这三个文件，它们都指向了同一个索引结点，这个索引结点对应
背景最近有这么一个项目，这个项目需要依赖多个npm包，这些npm包有部分依赖是相同的（或者包与包之间有相互联系），如下： 如图1所示，这里有两个npm包：npm1和npm2，它们有公共的依赖base2。这种情况下我们该如何管理本地代码呢？ 如果npm1和npm2本地代码分别存入一个单独的仓库，那么base2就需要copy一份，并且更新时两侧都要保持同步，另外如果还有更多的包，
作者：jiangzz 背景介绍Spark是一个快如闪电的统一分析引擎（计算框架）用于大规模数据集的处理。Spark在做数据的批处理计算，计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍，因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度，可以将一个任务拆分成若干个阶段，然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理。MapReduce VS SparkMapReduce作为第一代大数据处理框
原文作者：58沈剑 为什么需要研究跨库分页？ 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如：（1）微信消息过多时，拉取第N页消息；（2）京东下单过多时，拉取第N页订单；（3）浏览58同城，查看第N页帖子； 这些业务场景对应的消息表，订单表，帖子表分页拉取需求，都有这样一些共同的特点：（1）有个业务主键id, msg_id, order_i
Hadoop学习笔记(9) ——源码初窥 之前我们把Hadoop算是入了门，下载的源码，写了HelloWorld，简要分析了其编程要点，然后也编了个较复杂的示例。接下来其实就有两条路可走了，一条是继续深入研究其编程及部署等，让其功能使用的淋漓尽致。二是停下来，先看看其源码，研究下如何实现的。在这里我就选择第二条路。 研究源码，那我们就来先看一下整个目录里有点啥： 这个是刚下完代码后，目录列表中的
学习目标理解分布式计算分而治之的思想
学会提交MapReduce程序
掌握MapReduce执行流程
掌握YARN功能与架构组件
掌握程序提交YARN交互流程
理解YARN调度策略
掌握Hadoop HA实现原理内容大纲#1、初识MapReduce
MapReduce背后的思想 先分再合，分而治之
MapReduce设计构思
官方MapReduce示例
MapReduce Pytho
1、命令 ls -lhils -l 长格式ls -h 人性化（单位）ls -i inode 可以分为 9个属性inode属性、文件类型、权限、硬链接数、属组-所有者(第一个 root)、属组-所有者的组、文件大小、文件的修改日期、文件或目录的名字 2、inode源自子文件系统inode包含文件的元信息，具体来说有以下内容:
基本介绍当一个数组中大部分元素为０或者为同一个值时,可以使用稀疏数组保存该数组。稀疏数组的处理方法: 1)稀疏数组记录原始数组一共有几行几列，有多少个有效值 2)把具有有效值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模例： 应用实例1)使用稀疏数组来保存有重复值多的二维数组(棋盘、地图等等)2)把稀疏数组存盘，并且可以从新恢复原来的二维数组数算法思想 二维数组转
要求：主界面主要分成五部分：1、顶部为LOGO区，主要展示科技技术情报研究院的LOGO，并用蓝黑色显示科技政策查询系统。2、第二部分为多条件查询区，主要包括政策图解（按钮式超级链接），查询条件包括政策名称、政策文号、发文机构、全文检索四个查询条件，可以根据四个条件进行综合查询。3、第三部分为左侧科技政策分类树形结构，要求从policy_kind科技政策分类表中读取科技政策分类属性，后面括号内标注的
一、基础建表语法
1. 非分区表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] <table_name> (
<col_name> <data_type> [COMMENT '<col_comment>'],
...
)
COMMENT '<table_comment>'
[LIFECYCLE <day
准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的id说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history描述
一、new Date()创建 Date 对象有 4 种方法创建新的日期对象：new Date() 用当前日期和时间创建新的日期对象new Date(year, month, day, hours, minutes, seconds, milliseconds) 用指定日期和时间创建新的日期对象。7个数字分别指定年、月、日、小时、分钟、秒和毫秒（按此顺序） 您不能省略年、月。如果只提供一个
Spark内存管理Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文中阐述的原理基于 Spark 2.X 版本。在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spar
仅EVI访问 IBM DB2 for i继续以许多方式增强SQE。 最近的一项改进（2015年11月）提供了一种新的方式，SQE可以使用EVI通过索引实现访问查询所需的数据。 此新功能称为仅EVI访问（EOA），在其中仅通过访问索引即可访问数据。 本文提供了一些基本细节，您需要使用仅编码矢量索引访问 。 EVI是IBM Research团队发明的一项专利技术，对于IBM DB2 for i而言是
说明了解Yarn架构之前，先要了解两个概念。 作业。也可称为应用程序，包含一个或多个任务。 任务。在运行MapReduce时，一个任务可以是一个Mapper或一个Reducer。Yarn关键组件[1] Yarn组件
ResourceManagerResourceManager由两个关键组件Scheduler和ApplicationsManager组成。SchedulerSc
本文中涉及linux操作系统的底层一些知识，有兴趣的可以继续深挖 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图，整个过程中最主要的步骤是编译成过程，由编译器对java源文件进行编译整理，生成java bytecodes类的加载和初始化，主要由classloader参与执行引擎 将字节码翻译成机器码，然后调度执行 这一部分的内容，解释的非常详细的某过于《深入理解jvm
逻辑备份与物理备份、EXP/IMP备份见 逻辑备份中的EXP/IMP备份一、SQL*Loader的相关介绍(将txt文件导入数据库中)将外部数据加载到数据库表，是oracle自带的，主要包含Input data file(外部文件)、control file(控制文件)、Log file(日志文件)、bad file(记录发生错误的信息)、discard file(可以被丢弃的数据)，可以装入不同
1 文档编写目的在集群启用Kerberos后，使用同一个OS用户在客户端并发调度Python代码获取Hive数据（代码中使用不同的kerberos用户kinit），会出现两个作业的认证混乱获取到的票据串掉。本文Fayson主要分析Kerberos环境同一OS用户下并发执行不同身份认证的Python代码会导致Principal串掉问题解决。测试环境1.CDH5.15.02.Redhat7.33.集群