一.使用 setrep 命令来设置 # 设置 /javafx-src.zip 的文件块只存三份 hadoop fs -setrep /javafx-src.zip 二.文件块在磁盘上的路径 # 设置的 hdfs 目录为/opt/hadoop-tmp/ # hdfs 文件块的路径为 /opt/hadoop-tmp/dfs/data/current/BP-362764591-192.168.8.136-1554970906073/current/finalized/subdir0/subdir0 三

分析以下需求,并用代码实现 1.定义ArrayList集合,存入多个字符串"abc" "def" "efg" "def" "def" "qwe" "def" "def" "swd" "wwe" "def" "def" 2.使用普通for循环获取集合中索引为3的元素并打印

kudu的副本数量是在表上设置,可以通过命令查看 # sudo -u kudu kudu cluster ksck $master ... Summary by table Name | RF | Status | Total Tablets | Healthy | Recovering | Under-replicated | Unavailable ----------------------------------------------------------+----+--------

有三种方法可以使一个Action处理多个请求 动态方法调用DMI 定义逻辑Acton 在配置文件中使用通配符 这里就说一下在配置文件中使用通配符,这里的关键就是struts.xml配置文件,在最简单的配置当中,我们只需要写一个Action,但是一个Action只能对应一种处理方式,我们只需在Action的类中实现execute的方法即可,如下面的代码 package struts2.action; import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport; pub

<beans /> 元素 该元素是根元素.<bean /> 元素的属性 default-init // 是否开启懒加载.默认为 false default-dependency-check // 默认为 none default-autowire // 是否自动转配.默认为 no <bean /> 元素的子元素 <description /> // 可选 <import /> // 包含 resource 属性,引用其他配置文件 <bean

案例,使用salt给客户端安装zabbix agent时需要在配置文件中自动生成主机名信息 zabbix agent安装sls zabbix-agent-install: file.managed: - name: /opt/zabbix-agent-3.4.14-1.el7.x86_64.rpm - source: salt://zabbix-agent/files/zabbix-agent-3.4.14-1.el7.x86_64.rpm - mode: 755 - user: root -

注意:配置文件中的字符串不要有下划线 .配置中  key不能带下划线,value可以 错误的.不能读取的例子: mySet .ABAP_AS_POOLED      =  ABAP_AS_WITH_POOL 不要带下划线,正确的例子 mySet.ABAPASPOOLED      =  ABAP_AS_WITH_POOL (下划线的坑,坑了我两天..特此纪念) 读取核心配置文件 核心配置文件是指在resources根目录下的application.properties或application.y

1:按照上篇博客写的,将各个进程都启动起来: 集群规划:    主机名        IP                安装的软件                    运行的进程   master     192.168.3.129    jdk.hadoop                      NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)   slaver1    192.168.3.130   jdk.hadoop                  

当hdfs空间不足时,除了删除临时数据或垃圾数据之外,还可以适当调整部分大目录的副本数量,多管齐下: 1 查看 $ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o-rwxr-xr-x 3 hadoop supergroup 44324200 2019-02-28 16:36 /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o/000000_0 权限后边的3即为副本数量 2 修改 $ hadoop fs -set

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

hadoop的分布式文件系统HDFS的存储方式是,将数据分成block,分布式存储在整个hadoop集群的datanode中,每个block默认的大小是64M,这些block文件的具体存储位置是在hadoop的配置文件中定义的,进入/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop的配置文件目录(hadoop版本为社区版2.2.0): vi /home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration> <pro

Block 是 Objective-C 中笔者最喜欢的特性,它为 Objective-C 这门语言提供了强大的函数式编程能力,而最近苹果推出的很多新的 API 都已经开始原生的支持 block 语法,可见它在 Objective-C 中变得越来越重要. 这篇文章并不会详细介绍 block 在内存中到底是以什么形式存在的,主要会介绍 block 是如何持有并且释放对象的.文章中的代码都出自 Facebook 开源的用于检测循环引用的框架 FBRetainCycleDetector,这是分析该框架文

weekend01.02.03.04.05.06.07的分布式集群的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 2)  weekend03.04的yarn的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 首先,分布式集群都是正常的,且工作的 然后呢, 以上是,weekend01(active).weekend02(standby) 当weekend01给kill, 变成weekend01(standby).weekend02(active) 模拟weekend

HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性.可用性和网络带宽的利用率.目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步.实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性,观察它的行为,为实现更先进的策略打下测试和研究的基础. 大型HDFS集群系统往往运行在跨越多个机架的数据中心,不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机.在大多数情况下,同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大. 通过一个机架感知的过程,NameNode可以确定每个Dat

在配置Windows Server Backup的时候可以配置备份时间点和备份存放位置,但是无法配置保留备份的数量.作为微软提供的一个基本的备份工具,做简单的备份还是可以的.但是对于同一备份任务,反复备份后,保留的副本数量,这个是无法自己修改的.比如,这个备份就有4个副本可供恢复.wbadmin命令中可以指定保留副本的数量,删除多余的.比如:wbadmin delete backup -keepversions:50但是依然无法预先指定保留副本的数量.备份使用了VSS.至于究竟能存放多少个副本,

1. Block的声明和线程安全Block属性的声明,首先需要用copy修饰符,因为只有copy后的Block才会在堆中,栈中的Block的生命周期是和栈绑定的,可以参考之前的文章(iOS: 非ARC下返回Block).另一个需要注意的问题是关于线程安全,在声明Block属性时需要确认“在调用Block时另一个线程有没有可能去修改Block?”这个问题,如果确定不会有这种情况发生的话,那么Block属性声明可以用nonatomic.如果不肯定的话(通常情况是这样的),那么你首先需要声明Block

在前面的博客中提到了Block的概念和使用方法,个人感觉Block最爽的用法莫过于在回调时用block.感觉比委托回调和目标方法回调用着要顺手,好不好用还得读者亲自用一下才知道.如果 读者之前用过SSH框架的话,看到OC中的Block回调,会感觉非常的亲切,和Java中的接口回调像极了.还是那句话,上些Block的回调代码最为直接.下面的demo是根据笔者的理解,自己设计的一个小小的Block回调的 demo,难免会有不足之处,还望批评指正,尊重原创,转载请注明出处. 为了实现我们的Block回

学习OC有接触到一个新词Block(个人感觉又是一个牛气冲天的词),但不是新的概念,不是新的东西.学过Javascript的小伙伴对闭包应该不陌生吧~学过PHP的应该也不陌生,在PHP5.3版本以后也支持闭包, 也就是OC中所提到的Block. 到底什么是闭包或者block呢?用大白话说就是匿名函数,也就是在函数中可以包含这函数.就是在函数中可以定义匿名函数然后在函数中调用.学习OC中的block之前也小担心一下,Block在OC中属于高级的部分,心里有又有个疑问:学起来难不难?看过Block的

一.介绍 开发者对匿名函数应该很清楚,其实它就是一个没有名字的函数或者方法,给人直观的感觉就是只能看到参数和返回值.在iOS开发中中,它又有自己的称呼,在OC中叫Block代码块,在Swift中叫闭包(Closure)函数.在我个人看来,两者并没有什么太大不同,定义和实现方式差不多,只不过是名称不一样罢了.由于开发用的比较多,所以我就针对OC和Swift分别写一下他们的传值方式,加深印象. 二.需求 定义两个控制器分别为FirstViewController和SecondViewControll

ios中的block 可以说是一种函数指针,但更确切的讲,其实际上其应该算是object-c对C++11中lambda的支持或者说是一个语言上的变体,其实际内容是一样的,C++的lambda我已经有简介过,现在说下ios中的block Block的实际行为和Function很像,最大的差别是在可以存取同一个Scope的变量值.Block实体形式如下: ^(传入参数列){行为主体}; Block实体开头是“^”,接着是由小括号所包起来的参数列(比如 int a, int b, int c),ret

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re