调整YARN 本主题仅适用于YARN群集,并介绍如何为群集调整和优化YARN。 注意:下载Cloudera YARN调整电子表格以帮助计算YARN配置。 有关简短视频概述,请参阅调整YARN应用程序。 概观 此概述提供YARN群集的抽象描述和YARN调整的目标。YARN群集由主机组成。 主机提供内存和CPU资源。 vcore或虚拟核心是主机CPU的使用份额。调整YARN主要包括在工作主机上最佳地定
mkdir -p ~/.local/share/deepin/themes/deepin/lightmkdir -p ~/.local/share/deepin/themes/deepin/darkcd ~/.local/share/deepin/themes/deepin/lightdeepin-editor titlebar.ini在titlebar.ini文件中,输入:[Active]hei
目录1. 命令行启动EasyConnect2. 降级pango3. 重新启动EasyConnect,即可成功启动Ubuntu20.04安装EasyConnect后无法启动的解决方案工作使用操作系统为Ubuntu,开始为18.04,后来升级到20.04,在安装了EasyConnect后点击图标无反应,具体解决过程如下: 1. 命令行启动EasyConnect# 结果如
1、首先我们删除 hbase:meta 中的region元信息,该表已经不再在了,元信息也是没有用的垃圾数据。上图框中的内容就是存在 meta表中的rowkey,我们直接去删除就可以 2、删除meta表数据## 删除meta表数据hbase(main):001:0> deleteall 'hbase:meta','KYLIN_HWXQTTYU05,,1568778674387.ba6a128
服务器上的hdfs的配置文件中,namenode不能设置成127.0.0.1或者localhost,要设置ip或者映射别名。
HDFS重复上传文件,将会覆盖原文件。
HDFS HA模式下支持只连接其中Active的NameNode:
HDFS支持两种RESTful接口:WebHDFS和HttpFS。 WebHDFS默认端口号为50070,HttpFS默认端口号为14000。 默认启动WebHDFS而不会启动HttpFS,而HttpFS需要通过sbin/httpfs.sh来启动。 WebHDFS模式客户端和DataNode直接交互,HttpFS是一个代理模式。对于Hue,如果HDFS是HA方式部署的,则只能使用HttpFS模式。
IDEA错误:Cannot start compilation: the output path is not specified for module “XXX”. 错误是发生在从github上checkout自己的项目时。因为没有将配置文件一起上传,所以在运行java程序时有了这个报错:Cannot start compilation: the output path is not
object BibaoDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val f: String => String = makeSuffix(".jpg") println(f("d.jpg")) println(f("c.jpg")) } def makeSuffix(suffix: String): String
1按下Windows + R 键,输入 %UserProfile% 并运行进入用户文件夹2新建文件 .wslconfig ,然后记事本编辑3 填入以下内容并保存, memory为系统内存上限,这里我限制最大2gb,可根据自身电脑配置设置[wsl2]memory=2GBswap=0localhostForwarding=true4 然后启动cmd命令提示符,输入 wsl --shutdown 来关闭
DFS时将HttpFS勾选上即可)。WebHDFS是HortonWorks开发的,然后捐给了Apache;而HttpFS是Cloudera开发的,也捐给了Apache。两者主要差别差别介绍虽然两者都
HttpFS和WebHDFS 通过http协议操作hdfs有两个组件,httpfs和webhdfs,我一开始还以为这两个是同一个东西,其实不是。webhdfs是namenode、datanode自带的,httpfs是完全独立的一个组件。 webhdfs上传文件等操作需要通过某个datanode进行,而不是直接通过namenHttpFS和WebHDFS 通过http协议操作hdfs有两个组件,htt
import net.sf.json.JSONObject;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReade
网上大部分的解决方案是修改/etc/my.cnf文件,添加如下内容:其实并不能解决问题[client]port = 3306socket = /var/lib/mysql/mysql.sockdefault-character-set = utf8mb4host = localhostuser = rootpassword = 'root'
为什么要升级? 在测试过程中为了进行代码diff,需要使用svn的一些命令来进行自动化操作,发现本地和服务器的版本不一致,且服务器svn client的版本过低,导致执行命令报错。(报错没有截图,命令是为了获取工程的最新版本号) /usr/bin/svn –username XXX –password XXX info http://svn.XXX.com/svn/test –show-item
CentOS7自带的git版本1.8.3.1,这个版本有点低了。于是决定折腾升级,我首先想到的是用update更新:yum update git结果,事与原违,还是1.8.3.1。在网上提供的升级方案,其本上都是先删除原来的,然后在官网上下载最新的,自己make,但是很折腾人啊,make过程中也是各种报错,一个个解决,累觉不爱。无意中在网上看到,另一个思路,记录在此:1、确认你的当前git版本
只能通过当前类名NioUtil调用静态成员package com.zxl.scalaimport cn.hutool.core.io.{FileUtil, IoUtil, NioUtil}import java.io.BufferedInputStreamimport java.io.BufferedOutputStreamobject HuToolsDemo { def main(args:
启动一个Scala项目,有两种方法:利用App特质:object Application extends App { println("Hello World")}使用main:object Application { def main(args: Array[String]): Unit = { println("Hello World"); }}那么,这两种启动项
首先要注意的是:scala对java的版本是有要求的,太新或者太旧的版本都会导致各种问题,所以下载前要考虑好scala对应的java版本或者java对应的scala版本这里以scala 2.11.8版本为例,本机对应的java版本为1.8.0_252
jdk 1.7初始容量为16:如果要自定义设置,必须是2的n次幂为什么呢?最大容量:默认加载因子:
CDN 利用全局负载均衡技术将用户的访问指向离用户最近的工作正常的流媒体服务器上,由流媒体服务器直接响应用户的请求。服务器中如果没有用户要访问的内容,会根据配置自动从原服务器抓取相应的内容并提供给用户。 IPTV 可利用 CDN 为用户提供 VOD 业务,通过 CDN 把视频内容分发到靠近用户端的 CDN 节点后,可以在一定程度上保证端到端的服务质量。
查找火狐详细内容:dpkg --get-selections |grep firefox 删除 sudo apt-get purge firefox*
本文通过实战跑分来展示HBase2.x的写入性能首先,简单介绍一下我们的测试环境:集群由5个节点组成,每个节点有12块800GB的SSD盘、24核CPU、128GB内存;集群采用HBase和HDFS混布方式,也就是同一个节点既部署RegionServer进程,又部署DataNode进程,这样其实可以保证更好的写入性能,毕竟至少写一副本在本地。关于软件版本,我们使用的HBase2.1.2版本以及HD
Docker Engine-Community 支持以下的 Ubuntu 版本:Xenial 16.04 (LTS)Bionic 18.04 (LTS)Cosmic 18.10Disco 19.04其他更新的版本……Docker Engine - Community 支持上 x86_64(或 amd64)armhf,arm64,s390x (IBM Z),和 ppc64le(IBM的Power)架
linux 中copy一个软链接时,复制的是软链还是它链接的内容 在linux 中copy一个软链接时,复制的是软链还是它链接的内容?当用cp命令copy一个软链接时,copy的是软链接所对应的内容,而不是它本身。 如: echo “1234567890” > test.txt ln -s test.txt test2.txt cp test2.txt test3.txttest3.txt就
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