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hadoop3.x安装包下载地址: https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.1.3/hadoop-3.1.3.tar.gzcentos7镜像下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-2009.isoxshell下载地址: https://wwp.lanzoul.com/iNy71v58rhixftp下载地址: http
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在使用HBase时,当我们启动HBase shell时,会显示大量的日志信息,这些日志信息可能会干扰我们的操作,我们希望在启动HBase shell时不显示这些日志信息。
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数据迁移过程中timestamp数据类型遇到的问题及解决方法
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一个系统各组件分别部署在不同服务器。彼此通过网络通信和协调的系统。也可以指多个不同组件分布在网络上互相协作,比如说电商网站也可以一个组件的多个副本组成集群,互相协作如同一个组件,比如数据存储服务中为了数据不丢失而采取的多个服务备份冗余,当数据修改时也需要通信来复制数据分布式最早出现的目地首先是解决单点问题,避免单点故障,然后解决了性能问题一致性(consistency)可用性(Availability)分区容错(partition-tolerance)都需要的情景输入/唤起更。
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进去后按i键进行输入,然后Esc,再shift+;1.创建txt文件,我在这里创建/home/input.txt。2.创建一个多级目录,保存MapReduce的输入文件。3.创建一个目录,保存MapReduce的输出文件。(这里我找到的是mapreduce的绝对路径)标红这里指定了输出文件里面统计结果的文件名称。找到mapreduce的路径,使用以下指令。表绿色为表示要和之前自己文件路径要一致。四、运行 WordCount 程序。红色为之前创建txt文件的路径。
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状态机最开始的时候指向_idle,接下来有两个数字1和2表示动作的优先级,当is_jumping为真时,会进入jump_start_from_idle状态,当is_moving为真时,会进入到walk_start状态,剩余状态同理,根据当前状态以及bool变量的值来决定!所以还需要补全blend函数,在Piccolo小引擎中找到Piccolo/engine/source/runtime/function/animation/pose.cpp,对走跑跳进行一个过渡,代码都有详细的注释。
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Linux环境搭建Spark分为两个版本,分别是Scala版本和Python版本。本环境以 Python 环境为例。
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本文介绍了Elasticsearch集群的架构和调优手段。作者分享了在之前公司使用的大型ES集群的实际经验,并提供了以下关键信息:集群架构:介绍了集群的规模、索引数量、分片数和数据大小等基本信息。设计阶段调优:包括索引命名规则、别名管理、force_merge操作、冷热数据分离和Curator工具的使用等。写入调优:涉及副本设置、refresh_interval调整、批量写入和自动生成ID等。查询调优:建议禁用通配符查询、避免批量terms查询、合理使用keyword类型和基于时间范围进行索引选择
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wpf是Direct UI,窗口中只有一个hwnd句柄,大部分控件都是直接在上面绘制的。当我们需要使用不同的渲染方式进行绘制时,就会和控件绘制产生冲突。比如使用opengl渲染3d图形或者视频时,直接在窗口绘制就会出现闪烁,与控件相互覆盖。要解决这个问题就需要,添加一个新的hwnd窗口或控件嵌入wpf窗口中,我们可以通过HwndHost就可以实现这样的功能。
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本文对大数据领域内的顶级会议进行了介绍,以便读者了解会议主题、截稿日期、录用通知时间、举办时间及地点等关键信息。同时还将相关会议信息汇总成一张表格,方便读者快速的查看大数据领域内的相关论文。
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在com.tipdm.sparkDemo包下新建WordCount类并指定类型为object,编写spark程序实现单词计数器。整个程序会读取指定路径下的文件,计算每个单词的出现次数,并打印结果。这是一个使用Spark进行基本文本分析的常见示例。在Scala中,对象可以包含方法和字段,并且可以作为程序的入口点。这两个类,它们都是Apache Spark的核心组件。在Scala的基础上((在Scala中,这相当于Java中的。对象,它是Spark应用程序的入口点。,它包含了要读取的文件的路径。
数据错误
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docker安装mysql,docket安装MySQL读写分离,docker安装ES,docker安装kibana,docker安装redis,docker安装jenkin ,docker安装可视化管理工具
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背景:某天,有个大数据大佬要个Redis,过了一天,说要个带bloom的Redis,又过了一天,说要一个内存100G的Redis。不建议,先装Redis,再装布隆过滤器,这个操作就像月球的表面---全是坑。REDIS_MAXMEMORY=20G 这个设置可能未生效。2、拉取镜像,选择带有布隆过滤器的镜像。6、测试布隆过滤器 bloom。4、进入容器,连接redis。
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避免频繁的索引创建、删除、更新操作,以减少集群负载和索引碎片化。:设置合理的主分片和副本提供数据的可用性和容错能力,主分片通常和集群可用的节点数相同。: 避免过小或者过大的分片,太小会增加分片管理开销,分片太大会增加单个分片的搜索和写入压力。节点是 Elasticsearch 集群中的一个服务器,它存储数据、参与索引和搜索操作。索引可以被分成多个分片,每个分片可以存储部分数据,从而实现数据的水平分布和扩展。分片是索引的基本组成单元,它是存储在集群中的一个单独的 Lucene 实例。
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Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。tables 命令,列出所有表到客户端界面(注意: 通过该客户端展示出来的表都是 通过 Phoenix 客户端创建的,通过其他方式创建的表在此处不显示),作为HBase内嵌的JDBC驱动。5.将phoenix的bin目录下配置文件hbase-site.xml文件中的内容追加到hbase的配置文件hbase-site.xml中(为了允许启用二级索引。
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包括B站、特斯拉、国家电网等13家中大厂的Go最新面经。如果面试官对项目感兴趣项目就拷打的比较深,如果面试官对项目没兴趣就深挖知识点,拷打算法。
数据错误
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dataphin中如何写python以及一些坑点的介绍
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本文主要介绍在 Linux 下安装 Spark Standalone 集群的详细流程。
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hadoop安装(第一步)
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hadoop安装第二步
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要想理解持续集成和持续部署,先要了解它的部分组成,以及各个组成部分之间的关系。下面这张图是我见过的最简洁、清晰的持续部署和集成的关系图。
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从代码到 Docker、Kubernetes、Istio、Knative……,或许是时候重新思考从代码到云的编程了...
早些时候,开发人员只需编写程序、构建,然后运行。如今,开发人员还需要考虑各种运行方式,作为可执行文件在机器上运行(很有可能是虚拟机),还是打包到容器中;将容器部署到Kubernetes中,还是部署到serverless的环境中或服务网格中。然而,这些部署方式并不是开发人员编程经验的一部分。开发人员必须以某种方式编写代码才能在特定的执行环境中正常工作,因此编程时不考虑这些问题是不行的。
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Docker容器已经从一种锦上添花的技术转变成了部署环境的必需品。有时,作为开发人员,我们需要花费大量时间调试或研究Docker工具来帮助我们提高生产力。每一次新技术浪潮来临之际,我们都需要花费大量时间学习。
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近日,阿里云对外宣布其容器服务调度GPU云服务器启动加速计算,最快只需60秒即可完成新冠病毒的核酸对比工作;同时将向医疗科研机构、疾控中心等一线病毒研究机构免费开放基因计算服务,技术可大幅提升宏基因组测序、疫苗研发相关的处理效率。基于此,晶少专程采访了阿里云基因计算服务AGS负责人、高级技术专家李鹏,集中呈现针对GPU和容器技术大幅提升核酸比对速度的有关细节以及关于阿里云基因计算服务(AGS)的诸多信息。
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6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近,作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多,使用docker子网,容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客,有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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自从Docker在2013年初上线以来,就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍),但是为什么许多大公司,包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内,都在他们的生产环境中采用了Docker呢?
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用!...
说实话,我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时,我就想:“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样,已经深深爱上这项技术。
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Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
数据错误 -
“云原生全家桶“KubeSphere 如何让企业从容迈进云原生时代?
最近两年,云原生大火。究其原因,“数字化转型”几乎成为所有企业当下最迫切的需求,在这样的趋势下,恰逢新旧IT架构升级的契机,容器、微服务等技术与理念得以发挥所长。众多“上云”企业,寄望于业务能够快速迭代、缩短交付周期、弹性敏捷以及成本控制更优……以支持现有业务的快速发展及创新。
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Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
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NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云改变了IT业态和市场格局,催生了应用大发展的时代,企业可以更加专注于构建符合其愿景的、更具生命力的业务创新。全面使用云服务构建软件的时代已经到来,在这个大背景下,云原生的概念被提出并迅速具象化,而以容器为代表的云原生技术,作为提升云化服务能力的最佳选择,也得以快速发展。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
数据错误 -
加速布局无服务器生态,腾讯云与Serverless.com达成全球战略合作!
在云计算技术领域,“Serverless(无服务器)”作为一种新型的软件设计架构正在快速崛起。作为继虚拟机、容器后的第三代通用计算平台,Serverless技术也一直是腾讯云原生的重点发力领域。 近日,在由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上,腾讯云宣布与全球最流行的Serverless开发平台Serverless.com达成战略合作,成为 Serverless.com的全球战略合作伙伴以及大中华区独家合作伙伴。截至目前,Serverless.com拥有百万级别的活跃应用程序以及50000+的日下载量。
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AWS在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。 据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
2019-11-05 -
据晶少了解,国庆假期后的首个工作日,AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务,名为 AWS Fargate,光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎,主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器,换句话说就是专注设计和构建应用程序,而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。