1.什么是分布式文件系统？管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。2.为什么需要分布式文件系统了？原因很简单，当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候，就有必要对它进行分区（partition）并存储到若干台单独计算机上。3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂因为分布式文件系统架构在网络之上，因此分布式系统引入了网络编程的复杂性，所以分布式文件系
越来越觉得的缓存是计算机科学里最NB的发明(没有之一), 现在项目用的是redis做的缓存, 它的两个特性用的蛮顺手的：键值查找功能缓存可设置过期时间突突然的，觉得用python也可以简单的模拟一下,做一个本地的轻量级缓存.(不过, 注意一点：redis的缓存可以用于分布式, python模拟的则不行, 但是如果把本地缓存的过期时间设的短一点,比如10s, 在大并发下还是有不错表现的)对于键值查找
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2023-08-04 22:58:51
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Python 缓冲机制是为提高程序执行的效率服务的，实际上就是在 Python 解释器启动时从内存空间中开辟出一小部分，用来存储高频使用的数据，这样可以大大减少高频使用的数据创建时申请内存和销毁时撤销内存的开销。Python 在存储数据时，会根据数据的读取频繁程度以及内存占用情况来考虑，是否按照一定的规则将数据存储缓存中。那么问题来了，内存重用机制适用于哪些基本数据类型呢？表 1 罗列了 Pyth
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2023-05-23 22:45:41
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HDFS中的集中缓存管理
概述用例建筑概念缓存指令缓存池cacheadmin命令行界面缓存指令命令addDirectiveremoveDirectiveremoveDirectiveslistDirectives缓存池命令addPoolmodifyPoolremovePoollistPools救命组态本地图书馆配置属性需要可选的操作系统限制概述HDFS中的集中式缓存管理是一种显式缓存机制，允许用
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2023-09-22 13:03:50
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# 实现Python文件缓存的步骤
在开发过程中，有时候我们需要对一些文件进行缓存，以提高程序的运行效率。下面我将教你如何在Python中实现文件缓存的功能。
## 缓存流程图
```mermaid
erDiagram
文件 --> 缓存
```
## 步骤
以下是实现Python文件缓存的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 打开
原创
2024-04-23 05:34:12
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# 实现 Python 缓存文件
## 1. 简介
在开发过程中，我们经常需要对一些数据进行缓存，以提高程序的性能和响应速度。Python 提供了多种缓存文件的方法，本文将介绍一种常用的方法，帮助你快速实现缓存文件的功能。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[检查缓存文件]
B -- 缓存文件存在 --> C[读取缓存
原创
2023-11-13 11:07:45
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参数设置
dfs.datanode.max.locked.memory
该参数用于确定每个DataNode给缓存使用的最大内存量。设置这个参数和ulimit -l时，需要注意内存空间还需要一些内存用于做其他事情，比如，DataNode和应用程序JVM堆内存、以及操作系统的页缓存，以及计算框架的任务。所以不要使用太高的内存百分比。 下面是可选参数，可用于调优： dfs.name
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2024-05-27 21:01:29
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在使用python写接口测试脚本时，想要引入logging模块来在控制台输出当前执行进度日志，但是遇到了奇葩问题，困扰了一整个下午：代码如下：__author__ = 'test'
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import unittest
from urllib import parse
import HTML
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2023-08-28 19:31:49
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作者 Julien Danjou中文翻译：首席IT民工译者：首席IT民工在开发Python程序时，实现缓存是重要的一环。缓存技术能够在很大程度上提升性能，从而避免数据的重复计算，或是数据库访问过慢的问题。Python内置了实现缓存的技术，包括简单的字典和诸如functools.lru_cache之类更加完整的数据结构。后者可以利用“最近最少使用”算法限制缓存的大小，做到任意缓存。然而，依照定义，这
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2023-07-31 18:28:08
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python的缓存库(cacheout)## 链接
* 项目: https://github.com/dgilland/cacheout
* 文档地址: https://cacheout.readthedocs.io
* PyPI(下载链接): https://pypi.python.org/pypi/cacheout/
* TravisCI(下载链接): https://travis-ci.or
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2023-06-20 14:39:48
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缓存有什么作用？ 能看到这篇文章的同学，应该都对缓存这个概念不陌生，CPU中也有一级缓存、二级缓存和三级缓存的概念。缓存可以解决哪些问题？我们直接把网上的一段话放上来：性能——将相应数据存储起来以避免数据的重复创建、处理和传输，可有效提高性能。比如将不改变的数据缓存起来，例如国家列表等，这样能明显提高web程序的反应速度；稳定性——同一个应用中，对同一数据、逻辑功能和用户界面的多次请求时经常发生
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2023-09-19 03:01:19
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python标准库中的functools模块，提供了functools.lru_cache，基于内存的缓存。from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=1)def sum2(a,b): print(f"计算{a}+{b} ... ") return a+bprint(sum2(2,3))print(sum2(2,3))print(
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2023-05-18 12:17:19
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清除 Python 项目生成的 __pycache__ 或 pyc 缓存文件。
在运行 Python 项目时，如果 Python 版本是 Python 3，会自动生成以 __pycache__ 为名称的缓存文件；如果 Python 版本是 Python 2，会自动生成 *.pyc 的缓存文件。如果项目文件比较多，有时会感觉很乱，这里给出一个脚本，可以递归
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2023-05-28 18:09:39
683阅读
python将命令输出写入文件将文件写入到对应文件，方便后期处理或保存def write_file(file_path):
with open(file=file_path, mode="w", encoding="utf-8") as out_file:
command = "ifconfig"
p = subprocess.Popen(command,
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2023-06-01 15:50:51
338阅读
有很多方法可以实现快速响应的应用程序。缓存是一种方法，如果使用得当，它可以使事情变得更快，同时减少计算资源的负载。Python 的functools模块带有@lru_cache装饰器，它使您能够使用最近最少使用 (LRU) 策略缓存函数的结果。这是一种简单而强大的技术，您可以使用它来利用代码中的缓存功能。 在本教程中，您将学习：有哪些缓存策略可用以及如何使用Python 装饰器实现它们LRU 策略
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2024-04-29 09:42:22
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HDFS 缓存与缓存块 HDFS缓存用的是缓存块，HDFS缓存块用的是普通的文件块转换而来，也可以转换回去。缓存使用的是DataNode内存作为缓存。 本节以疑问点的形式分析缓存块：物理层面缓存块是怎样的？缓存块的生命周期状态有哪几种？哪些情况会触发缓存块、取消缓存块的操作？CacheBlock UnCacheBlock
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2023-07-14 16:46:47
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# Hadoop文件处理及Python示例
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它的一个重要组成部分是Hadoop文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS），它是一种分布式文件系统，能够将大规模数据集存储在集群中的多个节点上。本文将介绍如何使用Python进行Hadoop文件处理，并提供一些示例代码。
## 安装
原创
2023-10-23 05:49:05
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在hadoop上用Python实现WordCount一、简单说明本例中我们用Python写一个简单的运行在Hadoop上的MapReduce程序，即WordCount(读取文本文件并统计单词的词频)。这里我们将要输入的单词文本input.txt和Python脚本放到/home/data/python/WordCount目录下。cd /home/data/python/WordCountvi inp
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2024-05-10 17:59:47
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没有任何基础，第一次跑hadoop实例，遇到不少问题，记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。集群组成：VMwawre14.1+CentOS6.5+hadoop2.7, 3个虚拟机节点，分别为master、slave1，slave2hadoop安装目录：/opt/hadoop例子：模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来
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2023-07-12 13:40:13
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linecache模块允许从任何文件里得到任何的行，并且使用缓存进行优化，常见的情况是从单个文件读取多行。linecache.getlines(filename) 从名为filename的文件中得到全部内容，输出为列表格式，以文件每行为列表中的一个元素,并以linenum-1为元素在列表中的位置存储linecache.getline(filename,lineno) 从名为fi
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2023-09-01 21:03:41
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