package com.lala.lala.pipe.dbinfo import org.apache.kudu.client.KuduClient import com.lala.lala.common.query.option.KuduOptions import collection.JavaConverters._ import scala.util.Try class KuduShow(map: Map[String, String]) { private val master = m

代码示例: # 掷两个不同的骰子并统计大小出现次数 import pygal from die_class import Die die = Die(6) # 实例化一个六面的骰子对象 die_10 = Die(10) # 实例化一个十面的骰子对象 results = [] # 掷骰子1000次 for n in range(1000): res = die.roll() + die_10.roll() results.append(res) print(results) frequencies

<?php /* 目录操作,统计大小 filesize unlink * */ $dir = dir("."); while (($file = $dir->read()) !== FALSE) { echo $file . "<br/>"; } $dir->close(); //filesize()得到文件大小,返回单位为字节: //echo filesize('a.txt')/1024; //unlink() 删除文件: //6秒之

/** * @Purpose : 利用递归的方式统计目录的大小 * @Author : chrdai * @Method Name : dirSize() * @parameter : string $dirName 需要统计大小的目录 * @return : string $dirsize 目录大小 */ function dirSize($dirName){ $dirsize=0; $dir=opendir($dirName); while($fileName=readdir($dir)){

kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库.兼具了hbase的实时性.hdfs的高吞吐,以及传统数据库的sql支持.作为一款实时.离线之间的存储系统.定位和spark在计算系统中的地位非常相似.如果把mr+hdfs作为离线计算标配,storm+hbase作为实时计算标配.spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构. 也就是kafka->spark->kudu这种架构,未来此架构是否会风靡,暂且不表.来分析下kudu的一些

java进程的PID获取命令: https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10734752.html =========================================================== 1.jstat命令简介 jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量,以及加载类的数量. 命令的格式如下: jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数] 2.使用详情列表  [以下的统计空间单位,未标明的  都是KB

永生代 永生代默认的最大内存大小是在32位JVM上为64MB, 在64位JVM上为82MB.可以通过-XX:PermSize=[size]和-XX:MaxPermSize=[size]来调整. 永生代包含类和方法的元数据信息, 一般情况下它需要的空间不是很大, 但是由于热部署等一些特性会导致类信息越来越多, 从而发生内存溢出(OutOfMemoryError). 永生代的大小是在启动时指定的(通过-XX:MaxPermSize=xxm), 并且不能在运行时重新动态调整.   元数据区 虽然元数据

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

一个对象占多少字节? 关于对象的大小,对于C/C++来说,都是有sizeof函数可以直接获取的,但是Java似乎没有这样的方法.不过还好,在JDK1.5之后引入了Instrumentation类,这个类提供了计算对象内存占用量的方法.至于具体Instrumentation类怎么用就不说了,可以参看这篇文章如何精确地测量java对象的大小. 不过有一点不同的是,这篇文章使用命令行传入JVM参数来指定代理,这里我通过Eclipse设置JVM参数: 后面的是我打的agent.jar的具体路径.剩下的就

关于kudu的primary key The primary key may not be changed after the table is created. You must drop and recreate a table to select a new primary key. 创建之后主键列不能变更 The columns which make up the primary key must be listed first in the schema. 否则会报错: ImpalaR

一个对象占多少字节? 关于对象的大小,对于C/C++来说,都是有sizeof函数可以直接获取的,但是Java似乎没有这样的方法.不过还好,在JDK1.5之后引入了Instrumentation类,这个类提供了计算对象内存占用量的方法.至于具体Instrumentation类怎么用就不说了,可以参看这篇文章如何精确地测量java对象的大小. 不过有一点不同的是,这篇文章使用命令行传入JVM参数来指定代理,这里我通过Eclipse设置JVM参数: 后面的是我打的agent.jar的具体路径.剩下的就

JuiceFS 支持多种元数据存储引擎,且各引擎内部的数据管理格式各有不同.为了便于管理,JuiceFS 自 0.15.2 版本提供了 dump 命令允许将所有元数据以统一格式写入到 JSON 文件进行备份.同时,JuiceFS 也提供了 load 命令,允许将备份恢复或迁移到任意元数据存储引擎.命令的详细信息可以参考这里.基本用法: $ juicefs dump redis://192.168.1.6:6379/1 meta.json $ juicefs load redis://192.16

流水查询需求 需求第一期: 基于TB级的在线数据,支持缴费帐单明细在线查询.大家都知道,像银行帐单流水一样,查几年的流水是常有的事. 支持的维度查询:帐期.欠费状态.日期范围.费用科目类型.房屋分类.房屋所属项目.关联合同信息.统计列 什么是实时数据 实时可以分为:实时采集.实时计算.高性能,底延时的产出结果数据.实时数据指从源系统中实时采集的数据,以及对实时采集的数据进行实时计算直接产生的中间数据或结果数据.实时数据具有时间有效性,随着时间的推移,实时数据会失效. 即时查询系统 房屋租赁费用.

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

Flashcache系统管理员手册 1.简介Flashcache 是为Linux操作系统开发的块设备回写缓存内核模块,使用了Device Mapper的方式实现,本文档可指导你快速掌握Flashcache管理工作.2. 系统需求 Flashcache 在Linux 2.6.18 和 2.6.20 内核上编译并测试通过.如果需要在更新的内核上使用,请发送邮件给作者寻求帮助,但作者声明不会支持比2.6.18旧的内核版本 3.缓存持久性  Writethru 和writearound 没有持久性,在断

http://www.tuicool.com/articles/IRnM7f http://transcoder.baidu.com/from=1012852q/bd_page_type=1/ssid=0/uid=0/pu=usm%400%2Csz%401320_1004%2Cta%40iphone_2_6.0_11_8.1/baiduid=BF9750A8FBBD8D7B1A6C0FF1B11B9361/w=0_10_/t=iphone/l=3/tc?ref=www_iphone&lid=11

本篇论文的原文可谓通俗易懂.行云流水.结构清晰.图文并茂……正如作者所说的——"替换Facebook的图片存储系统就像高速公路上给汽车换轮子,我们无法去追求完美的设计……我们花费了很多的注意力来保持它的简单",本篇论文也是一样,没有牵扯空洞的庞大架构.也没有晦涩零散的陈述,有的是对痛点的反思,对目标的分解,条理清晰,按部就班.既描述了宏观的整体流程,又推导了细节难点的技术突破过程.以至于译者都不需要在文中插入过多备注和解读了^_^.不过在文章末尾,译者以淘宝的解决方案作为对比,阐述了文

很多开发者都在其系统中见过“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”这一问题.这往往是由类加载器相关的内存泄漏以及新类加载器的创建导致的,通常出现于代码热部署时.相对于正式产品,该问题在开发机上出现的频率更高,在产品中最常见的“问题”是默认值太低了.常用的解决方法是将其设置为256MB或更高. 持久代 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域,说说为什么会内存益出:这一部分用于存放C

正如大家所知,JDK 8 Early Access版已经提供下载.这使开发者可以体验Java8的新特性.其中之一,是Oracle从JDK7发布以来就一直宣称的要完全移除永久代空间.例如,字符串内部池,已经在JDK7中从永久代中移除.JDK8的发布将宣告它的终结.这篇文章将会分享到目前为止对 PermGen 继任者:Metaspace的了解.我们将通过运行一个存在类元数据对象“泄漏”的程序,来对比HotSpot1.7与HotSpot1.8(b75,译者注:翻译文章时已经到b118)的运行时行为.待

Google GFS文件系统深入分析 现在云计算渐成潮流,对大规模数据应用.可伸缩.高容错的分布式文件系统的需求日渐增长.Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的Google GFS文件系统已经广泛的在Google内部进行部署,对于有类似需求的企业而言有相当的参考价值. AD:51CTO移动APP安全沙龙!马上要爆满,手慢没座位! 51CTO编辑注:本文是一篇论文,英文原文标题为The Google File System,在Google Labs上公布,由blademaster