前言 最近线上一台自建redis服务的服务器频繁报警,内存使用率有点高,这是一台配置比较简陋(2C8G)的机子了,近期也打算准备抛弃它了.抛弃之前需对原先的数据进行迁移,全量数据,增量数据都需要考虑,确保数据不丢失,在网上查了下发现了阿里自研的RedisShake工具,据说很妙,那就先试试吧. 实战 正式操作前先在测试环境实践一把看看效果如何,先说明下环境 源库:192.168.28.142 目标库:192.168.147.128 步骤一: 使用wget命令下载至本地 wget https://

前言:项目开发用到了Redis,但是在调试Redis数据的时候,没有一款通用的可视化管理工具.在网络找了一些,但是感觉功能上都不尽人意,于是决定抽出一点时间,开发一个用起来顺手的Redis管理工具.秉承自己开发的小工具一贯的风格,首先是要尽可能绿色单文件,尽量不依赖其他文件,然后是容易部署. 这样才能方便在项目中提高生产力! 简介:SuRedisAdmin_PHP是一个用于在线管理Redis内存数据库的单文件绿色版PHP程序,和phpinfo.php一样可以方便放到项目中使用. 开发项目过程中,

Redis可视化工具,RedisDesktopManager 没错,它开源的,托管在github上:https://github.com/uglide/RedisDesktopManager 还不错,下面我们使用它看看效果. 首先配置redis连接,建议加上密码,设置redis的密码百度大把的,这里我们直接修改redis.conf文件,打开它,找到# requirepass foobared (#打头的表示此行是注释说明状态,去掉#就是配置状态),我们修改下,去掉#,配置一个密码(或者干脆另起一

linux运维人员必会开源运维工具体系 说明:不同的技术人员,不同的阶段确定知识边界非常重要,否则,就像马拉车,不知道终点在哪,累死也达不到目标.例如拿8K要学多少,拿15K要学多少.一个新手也许只想拿8k结果各种学,学了2年,发现都学了,结果8k还是拿不到,归根结底,没边界瞎学,熊瞎子掰苞米,掰一个丢一个,学知识是有周期的,学太多又拖太长和没学差不多,2016年5月更新! 新手必会用深黄色(8-15k)标记,老鸟必会深黄色+浅蓝色(15-25K)标记 =====================

不多说,直接上干货! 无论是Linux 还是 Windows里安装Redis, Windows里如何正确安装Redis以服务运行(博主推荐)(图文详解) Windows下如何正确下载并安装可视化的Redis数据库管理工具(redis-desktop-manager)(图文详解) 1.如下图,双击对应的图标就能打开此软件了 2.1  连接redis服务器的方式之一 —— 导入对应的redis信息 我这里是在 C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Microsoft\Win

不多说,直接上干货! Redis Desktop Manager是一个可视化的Redis数据库管理工具,使用非常简单.       官网下载:https://redisdesktop.com/download github地址:https://github.com/uglide/RedisDesktopManager/releases 一.下载 Redis Desktop Manager 百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1kU8sY3P 文件名称:redis-deskto

标签:操作系统 中间件 千里马 Linux 技能 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/775056 Linux运维人员必会开源运维工具体系 说明:不同的技术人员,在不同的阶段确定知识边界非常重要,否则,虽然是千里马,但是不知道终点在哪,最终累死也达不到目标. 例如:拿8K要学多少知识,拿15K又要学多少技能.一个新手也许只想拿8k结果各种学,花了2年时间,

Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理.它支持字符串.哈希表.列表.集合.有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型.内置复制.Lua脚本.LRU收回.事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过Redis Sentinel提供高可用,通过Redis Cluster提供自动分区. 1.Windows  环境:https://pan.baidu.com/s/1F_a5fwjZb0DXErDmJV-J-Q 提取码 3e0g 2.linu

1 命令行 不知道大家在日常操作redis时用什么可视化工具呢? 以前总觉得没有什么太好的可视化工具,于是问了一个业内朋友.对方回:你还用可视化工具?直接命令行呀,redis提供了这么多命令,操作起来行云流水.用可视化工具觉得很low. 命令行的鄙视用工具的,用高端工具的鄙视低端工具的,鄙视链一直存在.虽然用命令行自己也可以,但是总感觉效率上不如用工具,在视觉上不那么直观.尤其是看json的时候,在命令行就很不友好. 大佬朋友说:谁说命令行就不能格式化json了?可以利用iredis,用|将re

原文链接:Netbox 开源 IPAM 管理工具搭建详细流程 参考资料:https://netbox.readthedocs.io/en/stable/ PostgreSQL数据库安装 1.yum 下载安装 )yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm )yum install -y postgresql96

Redis Desktop Manager 下载 phpRedisAdmin 是一个用php管理redis的工具 下载

开始在 Java 中使用 Redis 前, 我们需要确保已经安装了 redis 服务及 Java redis 驱动,且你的机器上能正常使用 Java. (1)Java的安装配置可以参考我们的 Java开发环境配置 (2)安装了 redis 服务: 请参考:Windows环境下使用Redis缓存工具的图文详细方法 或是: 首先你需要下载驱动包,下载 jedis.jar,确保下载最新驱动包. 在你的classpath中包含该驱动包. 一.新建一个javaweb项目. 1. 新建一个Jedis的项目.

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

1. Asynchronous Http Client for Android Android异步Http请求 项目地址:https://github.com/loopj/android-async-http 文档介绍:http://loopj.com/android-async-http/ 特点:(1) 在匿名回调中处理请求结果 (2) 在UI线程外进行http请求 (3) 文件断点上传 (4) 智能重试 (5) 默认gzip压缩 (6) 支持解析成Json格式 (7) 可将Cookies持久

一.依赖注入DI 通过依赖注入降低View.服务.资源简化初始化.事件绑定等反复繁琐工作 AndroidAnnotations(Code Diet) android高速开发框架 项目地址:https://github.com/excilys/androidannotations 文档介绍:https://github.com/excilys/androidannotations/wiki 官网网址:http://androidannotations.org/ 特点:(1) 依赖注入:包含view

主要包括那些不错的开发库,包括依赖注入框架.图片缓存.网络相关.数据库ORM建模.Android公共库.Android 高版本向低版本兼容.多媒体相关及其他. 一.依赖注入DI 通过依赖注入减少View.服务.资源简化初始化,事件绑定等重复繁琐工作 AndroidAnnotations(Code Diet)android快速开发框架 项目地址:https://github.com/excilys/androidannotations 文档介绍:https://github.com/excilys

Ansj是由孙健(ansjsun)开源的一个中文分词器,为ICTLAS的Java版本,也采用了Bigram + HMM分词模型(可参考我之前写的文章):在Bigram分词的基础上,识别未登录词,以提高分词准确度.虽然基本分词原理与ICTLAS的一样,但是Ansj做了一些工程上的优化,比如:用DAT高效地实现检索词典.array + linked-list方式实现分词DAG.支持自定义词典与自定义消歧义规则等. 1. 前言 Ansj支持多种分词方式,其中ToAnalysis为店长推荐款: 它在易用

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(

FNLP是由Fudan NLP实验室的邱锡鹏老师开源的一套Java写就的中文NLP工具包,提供诸如分词.词性标注.文本分类.依存句法分析等功能. [开源中文分词工具探析]系列: 中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 中文分词工具探析(二):Jieba 中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具探析(五):FNLP 1. 前言 类似于THULAC,FNLP也是采用线性模型(linear model)作为基础分词模型.与对数线性模型

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. 1. 前言 CoreNLP也有中文分词,基于CRF模型: \[ P_w(y|x) = \frac{exp \left( \sum_i w_i f_i(x,y) \right)}{Z_w(x)} \] 其中,\(Z_w(x)\)为

微软开源自动机器学习工具 – NNI安装与使用   在机器学习建模时,除了准备数据,最耗时耗力的就是尝试各种超参组合,找到最佳模型的过程了.对于初学者来说,常常是无从下手.即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家,也是很难把握所有的规律,只能多次尝试,找到较好的超参组合.而自动机器学习这两年成为了热门领域,它将机器学习过程中包括自动特征提取.模型选择.参数调节等过程自动化地学习,使学习过程在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大.NNI (Neural Network Intelligence)