基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配.冷热数据分离 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中E

前言 本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现. 冷热分离架构介绍 冷热分离是目前ES非常火的一个架构,它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配.ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度,冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据.若全部使用固态,成本过高,且存放冷数据较为浪费,因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭,可做到资源充分利用,性能大幅提升的目标.因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中,历史数据(5天前)的存储到冷节点中,并且可以利用ES自身的

文章转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/106498568 需要掌握的知识点: 1.使用docker-compose方式部署一套zk+kafka+logstash+elasticsearch+kibana 2.logstash中处理经纬度等地理数据参数用法 3.Elasticsearch索引生命周期使用:先创建索引生命周期,再创建索引模板,最后使用别名创建一个索引 4.使用python方式从Kafka中拉取数据 5.maps

context.Response.ContentType = "image/jpeg"; //生成随机的中文验证码 string yzm = "人口手大小多少上中下男女天地会反清复明杨中科小宝双儿命名空间语现在明天来多个的我山东河北南固安北京南昌东海西安是沙河高教园学" + "木禾上下土个八入大天人火文六七儿九无口日中了子门月不开四五目耳头米见白田电也长山出飞马鸟云公车牛羊小少巾牙尺毛又心手水广升足" + "走方半巴业本平书自已东西回片

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

IM(InstantMessaging 即时通讯)作为一项基础功能,很多APP都有,比如:手机QQ.微信.易信.钉钉.飞信.旺旺.咚咚.陌陌等.而IM如同我们日常生活中的水和电一样,必不可少,也是很多"社交"类APP必不可少的基础功能,而上面这些APP里面,微信最为出色. 如果作为一名创业者需要用到IM的功能,我建议是直接使用第三方提供的服务,比如:易信(网易的童鞋们记得要给我打赏哇,我看过它提供的DEMO和服务,确实很赞-),为什么不自己开发?你有单聊那就需要群聊吧,而在移动互联网时

目录 . 进程相关数据结构 ) struct task_struct ) struct cred ) struct pid_link ) struct pid ) struct signal_struct ) struct rlimit . 内核中的队列/链表对象 ) singly-linked lists ) singly-linked tail queues ) doubly-linked lists ) doubly-linked tail queues . 内核模块相关数据结构 ) st

转载: iOS响应式编程:ReactiveCocoa vs RxSwift 选谁好 内容来自stack overflow的一个回答:ReactiveCocoa vs RxSwift – pros and cons? 要直接比较这两个有点难.Rx 是 Reactive Extensions 的一部分,其他语言像C#, Java 和 JS 也有.Reactive Cocoa 受 Functional Reactive Programming(FRP) 启发,但是在最近一段时间里,他们提到也受到Rea

这是一篇由密歇根大学的Neha Agarwal 和 Thomas F. Wenisch,发表在计算机系统顶会ASLOS的论文,Thermostat: Application-transparent Page Management for Two-tiered Main Memory.一种双层存储结构的透明巨页内存管理机制. 随着科技的发展,新的内存技术出现了,它比普通 DRAM 更加密集和便宜,并且已经重新引起了对两级主内存方案的兴趣.我们知道,把不经常访问的应用程序数据存放在这种内存方案中,可

1 内存管理域zone 为了支持NUMA模型,也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同,此时系统的物理内存被划分为几个节点(node), 一个node对应一个内存簇bank,即每个内存簇被认为是一个节点 首先, 内存被划分为结点. 每个节点关联到系统中的一个处理器, 内核中表示为pg_data_t的实例. 系统中每个节点被链接到一个以NULL结尾的pgdat_list链表中,而其中的每个节点利用pg_data_tnode_next字段链接到下一节．而对于PC这种UMA结构的机器来说, 只使用了

第1篇 概述 第1章 架构,性能和游戏 (已看) 第2篇 再探设计模式 第2章 命令模式 (已看) 第3章 享元模式 (已看) 第4章 观察者模式 (已看) 第5章 原型模式 (已看) 第6章 单例模式 (已看) 第7章 状态模式 (已看) 第3篇 序列型模式 第8章 双缓冲 (已看) 第9章 游戏循环 (已看) 第10章 更新方法 (已看) 第4篇 行为型模式 第11章 字节码 (已看) 第12章 子类沙盒 (已看) 第13章 类型对象 (已看) 第5篇 解耦型模式 第14章 组件模式 (已看

概述 内存管理的实现涵盖了许多领域: 内存中的物理内存页管理 分配大块内存的伙伴系统 分配较小内存块的slab.slub和slob分配器 分配非连续内存块的vmalloc机制 进程的地址空间 在IA-32系统上,可以直接管理的物理内存数量不超过896M.超过该值的内存只能通过高端内存寻址. 在64位系统上,由于可用的地址空间非常巨大,因此不需要高端内存模式. (N)UMA模型中的内存组织 有两种类型的计算机,分别以不同的方法管理物理内存: UMA计算机(uniform memory access

业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变

Linux内存管理是一个很复杂的系统,也是linux的精髓之一,网络上讲解这方面的文档也很多,我把这段时间学习内存管理方面的知识记录在这里,涉及的代码太多,也没有太多仔细的去看代码,深入解算法,这篇文章就当做内存方面学习的一个入门文档,方便以后在深入学习内存管理源码的一个指导作用: (一)NUMA架构   NUMA通过提供分离的存储器给各个处理器,避免当多个处理器访问同一个存储器产生的性能损失来试图解决这个问题.对于涉及到分散的数据的应用(在服务器和类似于服务器的应用中很常见),NUMA可以通过

Azure 8月新发布:IoT 中心S3 版,Azure 热/冷存储层,DocumentDB,SQL Server Stretch Database, MySQL 5.7, Cloud Foundry, Azure云助手, Wosign根证书更换. Azure IoT 中心 S3 版正式发布 Azure IoT Hub S3 版旨在帮助企业解决客户使用大量设备生成大量数据并需要频繁传输消息这一现状.S3 版的每个单元每天最多可传输三亿条消息.Azure IoT Hub S3 是 Azure Io

Rowkey设计 Region: 基于RowKey的分区,可理解成MySQL的水平切分. 每个Region Server就是Hadoop集群中一台机器上的一个进程. 比如我们的有1-300号的RowKey, 那么1-100号RowKey的行被分配到Region Server 1上,同样,101-200号分配到Region Server 2上, 201-300号分配到Region Server 3上. 在内存模型中,我们说RowKey保证了相邻RowKey的记录被连续地写入了磁盘.在这里,我们发现

zk ( zookeeper )的分布式仅仅指的是备份模式. 分布式 mysql 不仅仅要关注备份(从以往的半主,主主,到 paxos). (mysql 比 hbase 的region成熟, hdfs, mongodb 也还好.) 更要关注表的层面: 如何 split 分表, partition , 更要知道如何迁移. (这个 hbase 和 mongodb 比较成熟) 两个方面. 终极线上数据库: 先分热冷,再分区. 目前热数据:mysql 冷数据:phoenix(hbase),天然 大数据+

服务器体系与共享存储器架构 日期 内核版本 架构 作者 GitHub CSDN 2016-06-14 Linux-4.7 X86 & arm gatieme LinuxDeviceDrivers Linux内存管理 #1 前景回顾 前面我们讲到服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA) #1.1 UMA和NUMA两种模型 共享存储型多处理机有两种模型 均匀存储器存取(Uniform-Memory-Access,简称UMA)模型 非均匀存储器存取(Nonunif