MapReduce的Shuffle过程2019年4月19日11:35MapTask执行阶段过程 知识点1.一个切片(InputSplit)会启动一个MapTask2.每一个MapTask会拥有一个溢写缓冲区3.MapTask输出的key和输出value最开始是进入到溢写缓冲区中,然后针对数据进行处理:分区以及排序4.溢写缓冲区默认100MB,溢写80%. 即当溢写缓冲区数据达到80MB的
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2023-09-01 08:18:30
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Slots是Hadoop的一个重要概念。然而在Hadoop相关论文，slots的阐述难以理解。网上关于slots的概念介绍也很少，而对于一个有经验的Hadoop开发者来说，他们可能脑子里已经理解了slots的真正含义，但却难以清楚地表达出来，Hadoop初学者听了还是云里雾里。我来尝试讲解一下，以期抛砖引玉。首先，slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节
原创
2015-09-22 22:50:46
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为啥Redis Cluster设计成16384个槽？问题描述：对于客户端请求的key，redis是根据公式 HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384，计算出映射到哪个分片上，然后Redis会去相应的节点进行操作。原因：一、消息大小考虑crc16()一共可以有：2^16 -1=65535不同的余数，代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算
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2023-07-08 20:22:29
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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）Redis集群 安装、命令、API window 安装 redisjava Jedis api：redis集群api JedisCluster、redis连接池api JedisPoolRedis 集群搭建、Spring Data Redis使用redis 集群
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2023-05-25 16:09:02
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前言本文主要面向于初次接触 Flink、或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。课程内容包括：Flink 开发环境的部署和配置运行 Flink 应用（包括：单机 Standalone 模式、多机 Standalone 模式和 Yarn 集群模式）一、Flink 开发环境部署和配置Flink 是一个以 Java 及 Sca
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2024-09-27 15:26:26
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FIR Compiler IP系数重加载方法1 基本介绍2 实现流程3 具体实现步骤3.1 生成两个带通滤波器的coe系数文件3.2 配置 DDS3.3 配置 FIR IP5 实现代码5.1 源文件5.2 testbench5.3 结果6 注意点7 工程文件链接 1 基本介绍FIR Compiler模块提供了两种滤波器系数重加载方法。 1、reload方法，利用reload接口写入新系数。 2、
前面几篇都是从自己开发的角度来思考该怎么做实时计算，但是思路切到去理解flink是怎么实现的话就需要从另一个角度去学习了。flink 将一个应用划分为多个task，放在taskslot中执行，什么是taskslot呢？flink将节点分为了jobmanager和taskmanager，在taskmanager上启动的是一个jvm进程，每个taskmanager上jvm进程中的taskslot数量是
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2024-04-25 22:14:16
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ResourceManage中Slot的管理ResourceManager资源管理器其继承了FencedRpcEndpoint实现了RPC服务，其内部组件主要包含管理所有TaskExecutor上报的slot资源、申请(SlotManager)为每个job任务选择出对应ha可用的JobMaster，并将该job任务分配该JobMaster服务(JobLeaderIdService)、高可用lead
目录0. 相关文章链接1. 内存参数2. MOR3. COW0. 相关文章链接 Hudi文章汇总 1. 内存参数名称说明默认值备注write.task.max.size一个 write task 的最大可用内存1024当前预留给 write buffer 的内存为write.task.max.size -compaction.max_memory当 writ
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2024-09-12 14:18:27
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一、管理操作集群cluster info：打印集群的信息
cluster nodes：列出集群当前已知的所有节点，以及节点的相关信息
cluster meet<ip><port>：将ip和port所指定的节点加入到集群当中
cluster foget<node_id>：从集群中一处node_id所指向的节点
cluster repolicate<maste
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2023-06-14 22:50:26
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slot 1.普通slot，就是在模板编译的时候，对应生成父组件和子组件的VNode。 首先生成父组件的Vnode，然后生成子组件的Vnode，在生成子组件Vnode过程中会拿到父组件的上下文，然后就可以拿到父组件内插入的元素，然后对子组件中的slot中内容进行替换，后面进行渲染。 2.对于slot
原创
2022-05-29 00:14:25
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装饰器 wrapper装饰器的作用 装饰器的作用就是为已经存在的函数或对象添加额外的功能。
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同
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2023-08-28 16:22:24
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page_dir_split_slot page_cur_delete_rec page_dir_balance_slot1、删除前，删除记.
原创
2022-09-14 10:25:36
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1、Hadoop配置1、配置hadoop-env.sh 添加JAVA_HOME信息，如： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6 2、配置core-site.xml 参数：fs.default.name 作用：指定NameNode的IP地址和端口（端口可以修改） 注意：如果是完全分布式节点，localhost应改为该主机的IP和端口 如下：<?xml versio
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2023-07-04 14:57:33
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Redis集群1、Redis Cluster简介Redis Cluster为Redis官方提供的一种分布式集群解决方案。它支持在线节点增加和减少。 集群中的节点角色可能是主，也可能是从，但需要保证每个主节点都要有对应的从节点， 这样保证了其高可用。Redis Cluster采用了分布式系统的分片（分区）的思路，每个主节点为一个分片，这样也就意味着 存储的数据是分散在所有分片中的。当增加节点或删除主
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2023-07-07 23:14:09
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一个 Redis 集群包含 16384 个插槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个插槽的其中一个， 集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽， 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和 .集群中的每个节点负责处理一部分插槽。 举个例子， 如果一个集群可以有主节点， 其中： 节点 A
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2023-06-13 10:17:34
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Redis 应对数据量增多的两种方案：纵向扩展（scale up）和横向扩展（scale out）。纵向扩展：升级单个 Redis 实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的 CPU。优势：简单、直接劣势：当数据量过大时，使用RDB对数据进行持久化时，需要的内存也会增加，主线程fork子进程可能会阻塞。上限低，收到硬件和成本的限制。横向扩展：横向增加当前 Redis 实例的个数
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2023-07-03 22:31:43
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.一 .前言二 . 属性三. 方法3.1. 任务相关3.1.1. 获取标识3.1.2. 添加任务3.1.3. 获取任务3.1.4. 移除任务3.1.5. 清理所有task3.2. 状态相关3.3. get/set相关 一 .前言属于同一slot的多个{@link TaskSlotPayload tasks}的容器。TaskSlot 可以处于以下状态之一：
1. 空闲[Free]-slot为空，未
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2024-03-24 20:06:44
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本文翻译自官网：Catalogs Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/catalogs.htmlCatalogs 提供元数据，例如数据库，表，分区，视图以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的功能和信息。数据处理的最关键方面之一是管理元数据。它可
最近项目接触到了redis cluster，现在趁着使用做一下总结，记录一下遇到过的问题，简单的概述一下常用到的命令和功能。
本篇文章主要是以运维的角度去讲述如何去更好的规划redis cluster和跳坑。
redis cluster 官方文档：
https://redis.io/topics/cluster-tutorial
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2023-12-24 17:05:26
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