cluster.name: estest   集群名称node.name: “testanya”  节点名称 node.master: false  是否主节点node.data: true   是否存储数据 index.store.type: niofs 读写文件方式 index.cache.field.type: soft 缓存类型 bootstrap.mlockall: true 禁用swap gateway.type: local 本地存储 gateway.recover_after_n

Visual Studio Code -GO 使用过程中发现,如果要编译输出某个文件需要去cmd窗口才行,感觉特别麻烦网上一直没找到解决办法,这几天查看Visual Studio Code文档发现它提供 tasks 功能可以实现 需要了解Visual Studio Code所有功能配置是通过json文件配置的 tasks 工作原理是Visual Studio Code 自动执行你之前配置好的功能. 配置方法: 第一次使用 打开vsc界面按 快捷键 Ctrl+Shift+B 会弹出 点击配置任务运

1.1.1         Stream 作业 (1)hadoop streaming Hadoop streaming是hadoop的一个工具,用于运行费java的maper或reducer作业,例如maper和reducer是C++编写的可执行程序或者脚本文件.同时也可以是java类. HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir

Hive设置配置参数的方法 Hive提供三种可以改变环境变量的方法,分别是: (1).修改${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件: (2).命令行参数: (3).在已经进入cli时进行参数声明. 方法一:hive-site.xml配置参数 在Hive中,所有的默认配置都在 "{HIVE_HOME}/conf/hive-default.xml "文件中,如果需要对默认的配置进行修改,可以创建一个 "hive-site.xml" 文件,放

扩展了实体框架的功能类库. https://github.com/loresoft/EntityFramework.Extended 1批量更新/删除 1)删除 //delete all users where FirstName matches context.Users.Delete(u => u.FirstName == "firstname"); 2)更新 //update all tasks with status of 1 to status of 2 context

主要介绍Linux下, 如果对进程的CPU和内存资源的使用情况进行控制的方法. CPU资源控制 每个进程能够占用CPU多长时间, 什么时候能够占用CPU是和系统的调度密切相关的. Linux系统中有多种调度策略, 各种调度策略有其适用的场景, 也很难说哪种调度策略是最优的. Linux的调度策略可以参见代码: include/linux/sched.h /* * Scheduling policies */ #define SCHED_NORMAL 0 #define SCHED_FIFO 1

Nutz 是国产的精品开源框架,它全无依赖,只以1兆多的身材,就可以实现SSH全部功能的90%以上.内容主要涵盖了:Ioc.Aop.MVC.Dao.Json等WEB开发的方方面面.  它不仅轻巧,而且稳定高效.在大并发下,性能完全可以与spring mvc比肩.我的很多线上项目都已经开始用它,表现很不错哦.  另外,框架的主要开发者学过UE(User Experience),框架中大量应用着设计模式和巧妙的设计,每个可能的地方都预埋了扩展点,开发人员在框架的使用上会非常的舒服. 谁说国产框架没有

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

转自:http://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3942208.html 主要介绍Linux下, 如果对进程的CPU和内存资源的使用情况进行控制的方法. CPU资源控制 每个进程能够占用CPU多长时间, 什么时候能够占用CPU是和系统的调度密切相关的. Linux系统中有多种调度策略, 各种调度策略有其适用的场景, 也很难说哪种调度策略是最优的. Linux的调度策略可以参见代码: include/linux/sched.h /* * Scheduling policie

任务执行优化 1. 推测式执行: 如果jobtracker 发现有拖后的任务,会再启动一个相同的备份任务,然后哪个先执行完就会去kill掉另一个,因此会在监控页面上经常能看到正常执行完的作业会有被kill掉的任务. 2.推测式执行缺省打开,但如果是代码问题,并不能解决问题,而且会使集群更慢,通过在mapred-site.xml 配置文件中设置 mapred.map.tasks.speculative.execution 和mapred.reduce.tasks.speculative.execu

一.笔记本触摸板关闭方法 1.在windows下有官方驱动. 2.ubuntu下没有 操作方法如下: 1,终端操作 临时禁止触摸板:sudo modprobe -r psmouse 开启触摸板:sudo modprobe -a psmouse 永远禁用触摸板: sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.confblacklist psmouse 那就用第二种. 2,在软件中心中搜索"pointing-device"安装, 选择disabled touched.

原文地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mylyn1/ Mylyn 2.0,第 1 部分: 集成的任务管理 使用集成的 Eclipse 问题跟踪功能简化工作 现在,在 2.0 版中,Mylyn(以前称为 Mylar)通过将任务无缝集成到 Eclipse 中并在工作时自动管理任务上下文,提高了效率.Mylyn 项目主管 Mik Kersten 更新了他撰写的分两部分的 Mylyn 使用指南,以便包括根据 Mylyn 1.0 的大量用户反馈而

django本身是一个同步框架,flask也是,所以要把它变成异步操作的话还得专门设置一下 我的这个系统呢是windows系统,python3.7的 所以有的库是不可以兼容的 ,然后到时候会稍微修改一下源码 首先呢 先安装 pip install celery pip install celery-with-redis pip install django-celery 这三个库,然后要注意的是redis的版本不能超过3.0 ,必须是3.0一下的   , 不然的话不能兼容 要是有redis库的话

1.把数据仓库从传统关系数据库转到hadoop有什么优势? 原关系存储方式昂贵 空间有限 hadoop支持结构化(例如 RDBMS),非结构化(例如 images,PDF,docs )和半结构化(例如 logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的方式存储在较便宜的商品机器中. 可以通过批处理作业和近实时(即,NRT,200 毫秒至 2 秒)流(例如 Flume 和 Kafka)来摄取数据. 数据可以使用诸如 Spark 和 Impala 之类的工具以低延迟(即低于 100 毫秒)的能力查询.

想用go练练手(我是win7系统,已从https://studygolang.com/dl 下载了go安装包并安装,比较简单,不详述. 但作为边民,没法go get ,又不敢用梯子,幸亏有爱心大牛们的国内镜像. 1.首先感谢gowalker.com,gopm.io 七牛 以及啃.萝卜.萝卜头go语言缔造者,以及sourcegraph.com ,studygolang, csdn, gitee(这里有一篇从码云clone代码的文章:https://www.cnblogs.com/shen-hua/

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2.hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3.hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4.为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5.map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6.简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位

这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1

常用调优测试语句 :    ①显示当前hive环境的参数值: set 参数名; 如:   hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks;   ②设置hive当前环境的参数值,但仅对本次连接有效 set 参数名 = 值; 如: hive> set mapred.map.tasks;mapred.map.tasks=2;   ④查看当前hive环境的所有参数值: set -v; ⑤重置当前hive环境的所有参数值: reset;     hive job优

使用python语言进行MapReduce程序开发主要分为两个步骤,一是编写程序,二是用Hadoop Streaming命令提交任务. 还是以词频统计为例 一.程序开发1.Mapper for line in sys.stdin: filelds = line.strip.split(' ') for item in fileds: ' 2.Reducer import sys result={} for line in sys.stdin: kvs = line.strip().split('