1. timeline是什么 2. timeline能做什么 3. timeline结构 4. timeline怎么配置   1). timeline是什么? 它能存储和检索应用当前和历史信息在yarn配置的地址里,它有两个特性:持久化应用特定信息和保存已完成应用的相关信息   目前的现状: 1. timeline 服务器的核心功能已完成 2. 它可以工作在安全和非安全的集群上 3. 通用的history server已经构建在timeline store上 4. timeline的的存储可以存

小结: 1.避免并行大大事务对磁盘.内存的消耗: MySQL数据文件导致实例空间满的解决办法_空间/内存_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/101642.html MySQL实例可能会由于查询语句的排序.分组.关联表产生的临时表文件,或者大事务未提交前产生的binlog cache文件,导致实例空间满,为避免数据丢失,RDS会对实例进行自动锁定,磁盘锁定之后,将无法进行写入操作. 查看数据库的文件大小,分析其

本文档描述了一种我们希望最终对用户隐藏的配置格式.该页面仍然存在的唯一原因是当前 Relay 接受这种格式以替代常规数据清理设置. 以下文档探讨了 Relay 使用和执行的高级数据清理配置的语法和语义.有时,这也称为 PII 清理. https://github.com/getsentry/relay https://docs.sentry.io/product/data-management-settings/scrubbing/advanced-datascrubbing/ Scrub pe

规则表字段说明如下: 其中RULE_FUNC_CUSTOMIZE表示,用户自己写函数,去判断数据是否合法,存储的是函数的名字 此函数的参数只有一个,该列的值,字段类型是Varchar2, 校验失败的话,RULE_FUNC_CUSTOMIZE_MSG用来显示提示信息给用户 例子:如下 规则表会在第一次导入的时候自动根据Excel的Header生成初始化数据,只不过,规则全是空的,需要自己去填数字

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

CentOS6以下系统(含)使用watchtmp + cron来实现定时清理临时文件的效果,这点在CentOS7发生了变化. 在CentOS7下,系统使用systemd管理易变与临时文件,与之相关的系统服务有3个: 相关的配置文件也有3个地方: /tmp目录的清理规则主要取决于/usr/lib/tmpfiles.d/tmp.conf文件的设定,默认的配置内容为: 我们可以配置这个文件,比如你不想让系统自动清理/tmp下以tomcat开头的目录,那么增加下面这条内容到配置文件中即可: 参考:tmp

垃圾数据清理,简单的说,就是删除不需要的那些数据,释放存储空间 最常用的就是delete命令.truncate命令,甚至是删除表空间重建,具体操作都很简单,不是本文的重点 下面,总结几个垃圾数据清理常见的几个问题 1.查找数据量最大的表 可以直接执行下面的SQL语句 select t.table_name, t.num_rows, t.blocks, t.empty_blocks from user_tables t where t.num_rows is not null order by t

以下内容的英文版本来源于 CCleaner 官方论坛,仅供参考.欢迎大家编写并分享针对常用国产软件的垃圾文件清理规则!需要说明的是规则文件(Winapp2.ini)需和程序文件放于同一文件夹下,才能被 CCleaner 自动加载.——————————————————————————————————————CCleaner 垃圾文件清理规则编写指南翻译:飞扬时空更新日期:2012年8月24日 一.规则条目格式[Name*]LangSecRef=Detect/DetectFile/SpecialDe

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

好久好久没有更新博客了,之前自学的估计也都忘记差不多了.由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路,心情也难过了很久,既然入职了就要好好干,仍要保持自己的兴趣,利用业余时间重拾之前的乐趣. 从基本的数据清理学起吧 讲一下drop函数的用法 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据. 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

关于这次总结还是要从一个bug说起....... 场景描述:项目的基本处理流程为:从文件系统读取每隔一分钟上传的日志并由Spark Streaming进行计算消费,最后将结果写入InfluxDB中,然后在监控系统中进行展示,监控.这里的spark版本为2.2.1. Bug:程序开发完成之后,每个batch处理时间在15~20s左右,上线之后一直在跑,监控系统中数据也没有什么异常,sparkui中只关注了任务处理时间,其他并没有在意.后来程序运行了2天18个小时之后,监控系统发出报警NO DATA

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp

CentOS7的/tmp目录自动清理规则 CentOS6以下系统(含)使用watchtmp + cron来实现定时清理临时文件的效果,这点在CentOS7发生了变化,在CentOS7下,系统使用systemd管理易变与临时文件,与之相关的系统服务有3个: systemd-tmpfiles-setup.service :Create Volatile Files and Directories systemd-tmpfiles-setup-dev.service:Create static dev

本文将介绍Linux下/tmp目录的清理规则,rhel6和rhel7将以完全不同的两种方式进行清理. RHEL6 tmpwatch命令 tmpwatch 是专门用于解决“删除 xxx天没有被访问/修改过的文件”这样需求的命令. 安装: [root@sam01 ~]# yum install tmpwatch.x86_64 使用: man tmpwatch tmpwatch - removes files which haven't been accessed for a period of ti

目录 Zabbix 数据清理的一系列操作 一.问题 二.解决办法 Zabbix 数据清理的一系列操作 基本信息: Zabbix 版本 4.0.9 MySQL 版本 5.5 一.问题 我们将 Zabbix 的数据存放在测试环境的 RDS (阿里云)上,但是这个 RDS 购买的时候就只有 10G 的存储,所以监控没有几个月,我们的数据库就报存储空间不足的预警了. 首先进行排查,是哪些表占用的存储空间比较多呢,我们发现主要是 history 和 history_uint 这两个表.占用空间最大的是 h

本文总结在使用Excel进行数据分析时,最常用的功能和函数. Excel的功能和函数非常多,用进废退,除了学习基本的函数和功能,最重要的是遇到问题可以快速的搜索并解决. 首先Excel可以处理的数据量有大多? 使用Ctrl +  → , Ctrl + ↓可以看到下界为104,8576,右界为24(X)*6(F)*4(D)=576    (Excel 2010版本) 一.数据清理 1)Trim()--空格清理 清除掉字符串两边的空格 2)CONCATENATE()--连接 CONCATENATE函

Ubuntu下Sentry部署 Sentry作为一款常见以及使用人数较多的监控服务,在接口监控.错误捕捉.错误报警等方面是非常不错的,在此之前我也用过Prometheus监控,各有各的好处,有兴趣的同学可以对这些都了解一下. 安装docker apt install curl -y sh -c "$(curl -fsSL https://get.docker.com)" systemctl start docker systemctl enable docker 安装docker-co

Kafka将数据持久化到了硬盘上,允许你配置一定的策略对数据清理,清理的策略有两个,删除和压缩. 数据清理的方式 删除 log.cleanup.policy=delete启用删除策略直接删除,删除后的消息不可恢复.可配置以下两个策略:清理超过指定时间清理:  log.retention.hours=16超过指定大小后,删除旧的消息:log.retention.bytes=1073741824为了避免在删除时阻塞读操作,采用了copy-on-write形式的实现,删除操作进行时,读取操作的二分查找

由于分区表数据增加:没做清除操作:导致表空间告急.需要清理很久之前的数据:释放空间.步骤如下 一,查看哪个表占的空间 SELECT t.segment_name, SUM(t.bytes / 1024 / 1024) FROM user_segments t GROUP BY t.segment_name ORDER BY SUM(t.bytes / 1024 / 1024) DESC 二.查看每个子分区的记录 SELECT a.table_name,a.partition_name FROM