我们看到一种“使用浪潮”一代又一代用户在相同的时间和类似的环境下使用Hadoop.每一个在数据处理时使用了Hadoop的用户，都面临着类似的挑战，为了让一切正常运转，要么被迫协同工作，要么干脆隔离。接下来我们就讨论这些客户，看他们彼此之间有何不同。 第0代--火种 这是开头：在谷歌2000年中的研究论文的基础上，
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2024-10-30 16:42:56
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IBM MQ群集功能从V5.1开始，是IBM MQ特有优势之一。多个应用服务器之间的群及功能不仅使服务器之间能够共享负载，并且当某一系统或网络出现故障时，能够自动进行负载均衡；同时同一群集中的服务器可以位于不同的平台和物理位置。另外，群集功能使对服务器的管理更加简单高效。以下为说明群集在不同场合下的使用技巧机器配置步骤，并给出有关群集的系统管理策略。1 群集的基本概念如 图1所示，就MQ的点对点的
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2024-04-01 14:22:51
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（一）性能指标有哪些1、响应时间（Response time）响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为：服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完
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2024-08-05 10:28:31
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Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司。 针对以下几个问题来深入的学习 1
一、理论部分知识 1、HDFS ：Hadoop DIstributed File System简写。 易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上（成本低） ，提供容错的机制（可靠性高）2、HDFS优点： 高容错性适合大数据批处理（移动计算不移动数据、数据位置暴露给计算框架、存储量大、百万规模以上的文件数量、10k节点规模）流式文件访问（一次写入，多次读取，保证数据一致性）构建成本低、安全可靠
安装Hive集群1 软件环境注：我的Hadoop环境已经安装完成。1.1 版本选择版本的兼容问题很重要！！软件环境版本号备注CentOS77.6JDK1.8.0Hadoop3.1.3hadoop-3.1.3.tar.gzZooKeeper3.6.3apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gzHbase2.4.15hbase-2.4.15-bin.tar.gzHive3.1.2
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2024-06-10 08:31:40
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Azure Databricks可以监控吗？如何监控Azure Databricks呢？这篇文章给你答案！
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原创
2021-05-21 15:19:58
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1用vmstat命令查看监控系统的状态用w命令学会了查看负载情况，如果出现了负载值偏高的情况，如查询的数字大于CPU核数了，说明CPU不够用了。此时就需要思考CPU不够用的原因，进程在干什么，都有哪些任务在使用CPU，你可能想去查看系统的瓶颈在哪里。可以查到CPU核数，内存，虚拟内存交换分区，io就是磁盘，系统的进程等等相关的东西。经常使用vmstat 1命令，每隔一秒输出一次状态，感觉差不多可以
原创
2023-09-23 01:34:34
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# hivesql 分析资源使用率
在大数据领域中，资源使用率分析是非常重要的工作，它可以帮助我们了解和优化集群的资源利用情况。在Hive中，我们可以使用HiveQL来进行资源使用率的分析。本文将介绍如何使用HiveQL来分析资源使用率，并提供相应的代码示例。
## 什么是资源使用率
资源使用率是指在一定时间段内，系统对于所分配的资源的实际利用情况。在大数据环境中，资源可以包括CPU、内存、
原创
2023-12-22 10:03:19
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本文预计7+20+18+8+8=60+道题（若想复习，可以借此分配时间）因为后续调整过文章 可能文章一些页内跳转会失败?目录进程管理调度算法各种时间计算五大经典PV1.生产者--消费者2.读者--写者3.哲学家进餐4.理发师5.吸烟者生产者-消费者问题环形缓冲区有差值的容器叫号服务--理发+生消银行家算法内存管理逻辑地址和物理地址基本分页存储计算公式计算占字节、占页数等进制转化类型计算访存次数基本
关键字：k8s查看集群资源使用率
在使用Kubernetes (K8s) 管理容器化应用的过程中，了解集群资源使用率是非常重要的。通过查看集群资源的使用情况，我们可以对集群进行合理调度和优化，确保应用的稳定性和性能。
本文将介绍如何使用K8s查看集群资源使用率，包括以下步骤：
1. 安装K8s集群：在开始之前，我们需要准备一个K8s集群，并且保证集群正常运行。可以选择使用Minikube(用于
原创
2024-02-01 10:14:49
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报告引自：Sysdig 2023 Cloud-Native Security and Usage Report近日，云和容器安全领域公司Sysdig，发布了2023年云原生安全和使用报告。今年报告聚焦于两个主题，揭示了供应链风险和零信任架构准备度是云和容器环境中最大的未解决安全问题。该报告还揭示了由于过度分配容量而导致的数千万美元的云支出浪费。 通过实际数据，第六期年度报告揭示了全球各行
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2024-06-13 13:47:14
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# 解决Hadoop CPU 使用率过高问题
在使用Hadoop 进行大数据处理的过程中，我们可能会遇到CPU 使用率过高的情况。CPU 使用率过高不仅会影响任务的执行效率，还可能导致系统负载过高，甚至引起系统崩溃。本文将介绍一些常见的导致Hadoop CPU 使用率过高的原因，并提供一些解决方案。
## 常见原因
1. **任务调度不合理**：Hadoop 任务的调度不合理会导致某些节点上
原创
2024-02-28 05:40:35
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# 获取Yarn集群某个队列资源使用率的REST接口
在大数据计算和处理的领域，Apache Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的资源管理系统。YARN可以有效地管理计算集群资源，并为各种处理任务分配所需资源。本文将深入探讨如何通过REST接口获取YARN集群中某个队列的资源使用率，并提供相关代码示例。
## 什么是YARN队列？
在bash中，有个ulimit命令，提供了对shell及该shell启动的进程的可用资源控制。主要包括打开文件描述符数量、用户的最大进程数量、coredump文件的大小等。在centos 5/6 等版本中，资源限制的配置可以在 /etc/security/limits.conf 设置，针对root/user等各个用户或者*代表所有用户来设置。 当然，/etc/security/limits.d/
psutil模块安装sudo yum install gcc python3-devel
pip3 install psutil#_*_coding=utf-8 _*
#__author__ = 'chubby_superman'
import psutil
import datetime
import time
import socket
import uuid
print('-------
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2024-09-26 22:37:14
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# Python Linux资源使用率Agent
在运维领域，我们经常需要对Linux系统的资源使用率进行监控和管理。Python是一种功能强大的编程语言，可以用来开发各种监控工具。本文将介绍如何使用Python开发一个Linux资源使用率Agent，并提供相应的代码示例。
## 资源使用率Agent简介
资源使用率Agent是一种能够定期收集和报告Linux系统资源使用率的工具。它可以监控
原创
2023-12-17 06:29:23
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# 云平台整体资源使用率科普
随着云计算的迅猛发展，企业越来越依赖于云平台来存储数据和运行应用程序。云平台的资源使用率是衡量其性能和效率的重要指标。本文将带您深入了解云平台整体资源使用率的概念，并附上代码示例和可视化图表来帮助您更好地理解这一技术。
## 一、什么是云平台整体资源使用率？
云平台整体资源使用率是指云计算平台中各项资源（例如CPU、内存、存储等）的使用效率。一个高效的云平台不仅
原创
2024-10-27 06:20:26
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这段时间研究了一下资源表的优化方案，算是有了一些成果，在此记录下来。先交代一下背景吧：我们的服务器把资源表放在共享内存上。这么做的原因主要是，进程core掉后再拉起时不需要重新再构建一遍资源表（构建资源表主要就是构建索引查询的数据结构，比如构建一个哈希表用于根据HeroID查询英雄配置这种）。然后，考虑到同一个机器上可能部署多个进程，于是自然就想到，能否有一种机制能够让一个机器上的多个进程共享同一
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2024-04-22 09:42:55
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# 如何查看Hadoop节点使用率信息
## 1. 流程
下面是一份查看Hadoop节点使用率信息的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 登录到Hadoop集群的主节点 |
| 2 | 打开Hadoop的Web界面 |
| 3 | 导航到节点监视器页面 |
| 4 | 查看节点使用率信息 |
## 2. 操作步骤
### 步骤1：登录到Hadoo
原创
2024-05-11 05:25:12
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