摘自:FreeBuf.COM 在一切工作进行之前,请先判断硬盘是否有损坏,以及缺损类型,而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面: 物理(驱动器故障或者组件故障); 逻辑(文件系统出错或是数据损坏)。
随着硬盘容量、速度的快速发展,硬盘的可靠性问题越来越重要,今天的单块硬盘存储容量可轻松达到1TB,硬盘损坏带来的影响非常巨大。 不同的文件系统(xfs,reiserfs,ext3)都有自己的检测和修复工具。检测之前可以先使用dmesg命令查看有没有硬件I/O故障的日志,如果有,先用fsck看看是不是文件系统有问题,如果不是则可以使用下面介绍硬盘检测和优化方法来修复它。 grep”error”/va/log/messages*; Linux检测硬盘坏道 使用SMART检测硬盘 SMART是一种磁盘自我分析检测技术,早在90年代末就基本得到了普及每一块硬盘(包括IDE、SCSI),在运行的时候都会将自身的若干参数记录下来,这些参数包括型号、容量、温度、密度、扇区、寻道时间、传输、误码率等。硬盘运行了几千小时后,很多内在的物理参数都会发生变化,某一参数超过报警阈值,则说明硬盘接近损坏,此时硬盘依然在工作,如果用户不理睬这个报警继续使用,那么硬盘将变得非常不可靠,随时可能故障。 启用SMART SMART是和主板BIOS上相应功能配合的,要使用SMART,必须先进入到主板BIOS设置里边启动相关设置。一般从Pentium2级别起的主板,都支持SMART,BIOS启动以后,就是操作系统级别的事情了(Windows没有内置SMART相关工具,需要安装第三方工具软件),好在Linux上很早就有了SMART支持了,如果把Linux装在VMware等虚拟机上,在系统启动时候可以看到有个服务启动报错:smartd。这个服务器就是smart的daemon进程(因为vmware虚拟机的硬盘不支持SMART,所以报错)。smartd是一个守护进程(一个帮助程序),它能监视拥有自我监视,分析和汇报技术(Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology – SMART)的硬盘。SMART体系使得硬盘能监视并汇报自己的运行状况.它的一个重要特性是能够预测失败,使得系统管理员能避免数据丢失。
如果是centos7以上系统可以使用 #yum -y install smartmontools
目前互联网上主要有Windows、Uniux、Linux、Mac等不同功能特性的系统... ...废话不多说,教程马上开始。
该文介绍了MySQL中表分区功能的使用,包括RANGE分区、LIST分区、HASH分区、KEY分区以及分区表的操作和优化。针对不同的分区类型,介绍了不同的应用场景和优缺点。同时,还提供了一些分区表SQL操作优化的建议。
说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的。重要的是编程思想,思想是最重要的。当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度。当数据量太碎片的时候,需要具有合的思想来粗化粒度。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南,以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
前段时间把主要生产力 MacBook Pro 给摔了,屏幕出了问题拿去修,前后搞了两周
执行SQL查询时,主要的几个瓶颈在于:CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询,其瓶颈则一般集中于磁盘IO,以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率,一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引,设立分区;另一方面,我们也可以考虑切实减少数据表物理大小,从而减少IO大小。在SQL Server 2008中,最新提供了一项功能“压缩(Compression)”,就是用于减少数据表、索引物理大小。 设置压缩 在企业管理器中,在需要压缩的表或索引上右键选择S
由于在折腾ubuntu系统过程中经常出错(有一次由于更改分辨率导致黑屏,折腾了大半夜才修复好),于是特想能够找到一种简便有效的备份方法。
在一切工作进行之前,请先判断硬盘是否有损坏,以及缺损类型,而往往硬盘出现问题主要集中下以下两个方面:
(1)spark运行流程、源码架构 https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103547937
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数,也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1,也可以为单节点的内核书,也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
concurrent-map的readme中说,这是一个高性能的并发安全的map,一起看源码来解读下他是如何实现高性能的。
Kafka 是一个消息系统,原本开发自 LinkedIn,用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
许久不见,各位读者,上次更文已经是去年了,快两个月没发文章了,谢谢大家没有取关。没有加我微信的朋友,可能不知道我于去年12月当上了爸爸,算是我人生的一个重大变化。工作还未满两年,在25岁成为了父亲,还是挺有压力的,会有紧张感,所以也停更了一段时间,好好整理自己。现在我回来啦!今年还是会好好写文章,分享有价值的文章给读者。希望能提高自己的输出频率,多多输出,一起进步!
前些天看见网友小陆花在自己修理笔记本,突然间想起我还有一个快10年的东芝Satellite C805-S83B本(2012年上市)闲置好几年了,当时因为风扇不工作而导致CPU温度过高自动关机,并且还有几个按键经常失灵,后面重新入手了水果机后就扔柜子里没有管了。
当我们拿到一块新的硬盘时,他所能够支持的最大空间只是代表硬件上的一个参数,我们要想让他能够正常的工作起来,必须要有相应的文件系统。文件系统决定了文件存储和管理时的方式和数据结构,也就是如何管理磁盘上的文件和文件夹。不同的文件系统拥有不同的特点,这也就是为什么我们在进行格式化操作必须要选定一种文件系统的原因。 当在一个操作系统(Windows、Linux、MacOS)中使用文件系统时,通常都会做一个统一的接口,来进行文件的读写,所以会存在某些文件系统只适用与某一种操作系统的情况。
分区:把一个数据表的文件和索引分散存储在不同的物理文件中。 特点:业务层透明,无需任何修改,即使从新分表,也是在mysql层进行更改(业务层代码不动)
本篇文章是接上一篇《超详细hadoop虚拟机安装教程(附图文步骤)》,上一篇有人问怎么没写hadoop安装。在文章开头就已经说明了,hadoop安装会在后面写到,因为整个系列的文章涉及到每一步的截图,导致文章整体很长。会分别先对虚拟机的安装、Linux系统安装进行介绍,然后才会写到hadoop安装,关于hadoop版本我使用的是大快搜索三节点发行版DKhadoop。(三节点的DKHadoop发行版可以自己去大快网站页面下载,目前是开放所有权限的,也就是免费版本和付费版本的权限一样,不知道以后会不会限制权限,至少目前是没有的)
<head>标签用于定义文档的头部,它是所有头部元素的容器。<head>描述了文档的各种属性和信息,包括文档的标题、在 Web 中的位置以及和其他文档的关系等。head内可存放标签有:
书名:MCTS Self-Paced TrainingKit(Exam 70-448): Microsoft SQL Server 2008 – Business Intelligence Development and Maintenance
首先,如果您不确定Kakfa是什么,请参阅这篇文章(http://cloudurable.com/blog/what-is-kafka/index.html)。 Kafka包括记录,主题,消费者,生产者,Broker,日志,分区和集群。记录可以有键(可选),值和时间戳。Kafka记录是不可变的。Kafka主题是记录流(“/ orders”,“/ user-signups”)。您可以将主题视为Feed名称。主题有一个日志,它是主题在磁盘上的存储。主题日志被分解成分区和段。 Kafka Producer API
作为一个计算机底层小白,在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。 本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。
市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
任务1 罗列磁盘分区的类型并做比较性介绍 分类: FAT16、FAT32、NTFS、EXT2、EXT3、EXT4
重新分配分区后,新增分区要等几分钟后才可被触发使用 多分区场景下,kafka服务端lag 有负数情况,目前官方修复为最多-1,此bug并不影响数据的准确性,客户端消费依然是正常
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
G1(Garbage First)垃圾收集器是当今垃圾回收技术最前沿的成果之一。早在JDK7就已加入JVM的收集器大家庭中,成为HotSpot重点发展的垃圾回收技术。同优秀的CMS垃圾回收器一样,G1也是关注最小时延的垃圾回收器,也同样适合大尺寸堆内存的垃圾收集,官方也推荐使用G1来代替选择CMS。G1最大的特点是引入分区的思路,弱化了分代的概念,合理利用垃圾收集各个周期的资源,解决了其他收集器甚至CMS的众多缺陷。
日前,Apache Kylin 社区宣布,Apache Kylin v2.5.0 正式发布。
在存储器里以字节为单位存储信息,为正确地存放或取得信息,每一个字节单元给以一个唯一的存储器地址,称为物理地址(Physical Address),又叫实际地址或绝对地址。
当然是下载Ubuntu了,我是在Ubuntu官网下载的原生版本,我下载的是Ubuntu最新版本15.04。没有选择国人修改过的kylin版本。kylin好不好我完全不懂,只是习惯性的觉得国人做系统不放心,就连修改下我都不放心。
该文章讲述了如何在社区中创建一个安全、可扩展的实时数据处理系统。通过使用Apache Flink,用户可以处理实时流数据,并在多个数据源上执行并行操作。该文还详细介绍了如何使用Flink的API和SQL查询引擎来处理数据,并讨论了流处理和批处理的概念以及如何在系统中进行配置。此外,文章还提供了关于Flink的实时数据处理、流处理、批处理等方面的详细信息,以及如何使用Flink进行数据处理和查询的最佳实践。
转自:https://www.cnblogs.com/threecha/p/13737421.html
在ElaticSearch里面,路由功能算是一个高级用法,大多数时候我们用的都是系统默认的路由功能,我们知道一个es索引可以分多个shard和每个shard又可以有多个replia,那么现在思考一个问
linus 林纳斯 赫尔辛基大学 在自己的笔记本上安上自己写的操作系统 基于Linux内核
由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异,因此,传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用。关于 hive 的优化与原理、应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个实例,从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。 1、需求 需求我做了简化,很简单,两张表做个 join,求指定城市,每天的 pv,用传统的 RDBMS SQL 写出来就这样的: SELECT t.statdate, c.cnam
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快,是有一定条件的,而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快,相反,Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实,关键还是在于 Spark 本身快。
机械磁盘由磁头(head)、磁道(track)、柱面(cylinder)、扇区(sector)和盘片(platter)组成。其中,磁头悬浮在盘片上,并且每张盘片上下各有一个磁头;每张盘片的磁道数是相同的,每张盘片相同位置的磁道组成柱面;而每一个磁道由数量相同的扇区组成,我们知道离主轴越远的扇区面积越大,而扇区大小一般为512B,必然导致存储密度越低,这样做明显浪费空间,为了解决问题,我们将磁盘密度改为等密度结构,这就意味着外围磁道的扇区数量要大于内圈的数量。
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
14.QT环境搭建 https://www.cnblogs.com/bombe1013/p/3294303.html https://blog.csdn.net/f840764473/article/details/80896691 https://blog.csdn.net/LLiu_M__/article/details/82968593 15. 显示vdma +drm https://wiki.analog.com/resources/tools-software/linux-drivers/drm/hdl-axi-hdmi https://blog.csdn.net/linuxarmsummary/article/details/83624066 https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages/18841767/Xilinx+V4L2+driver https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages/18842520/Xilinx+DRM+KMS+driver https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages/18842337/DMA+Drivers+-+Soft+IPs https://www.xilinx.com/support/answers/52941.html
1.抽象,即给每个程序逻辑地址空间2.保护,不同程序的地址空间互相隔离,无法越界访问3.共享,对于一些公共函数库,可以只在内存中存一份,其它程序引用这一个库即可4.虚拟化,通过逻辑地址和虚拟内存,可以使用更大的地址空间
Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单,官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
什么是Web组件? 网站的静态网页HTML、JavaScript脚本、CSS样式、图片、动态数据称为网站的Web组件。也就是说,一个Web应用由各种各样的Web组件构成。 为什么要进行Web组件分离? 一个网站的Web组件往往有各自的特点,比如:HTML页面属于静态文件,当用户请求一个HTML页面的时候Web服务器会进行IO操作,读取HTML文件;而用户请求动态数据的时候IO操作会比较少,但会涉及到大量的CPU计算;因此,如果静态内容和动态内容都使用相同服务器配置的话显然不能发挥Web应用最好的性
在进行软件设计的过程中,如果软件设计业务上存在需要短时间内处理大批量的信息,又需要能保证软件能正常运行(保证软件的高可靠和高可用)。因为大批量(几十万,几百万级别的数据或者消息需要同一个时间处理),软件的IO过高,会导致软件运行阻塞或者消耗内存过高而崩溃,甚至是宕机。消息队列的概念被提了出来,通过缓存消息的模式,进行生产和消费。通过异步处理的方式,解耦这种短时间内出现大批量需要处理消息的场景。目前我们使用到的比较场景的消息队列有RabbitMq 、AtiveMQ、RocketMQ和Kafka。从单词字面上,我们可以看出前三者很明确的说他们是一种类型的MQ,而Kafka并没有说自己的是KafkaMQ。这里是非常有趣的事情。本贴今天就主要讲讲RabbitMq与Kafka的使用场景和区别。
🍅 作者:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 (优质好文持续更新中……)✍ 目录 一、kudu介绍 二、基础概念 三、设计架构 四、数据存储结构 五、表设计 六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功
翻译成中文大致意思:文件系统主要是管理数据存储以及数据如何检索的,而数据存储在磁盘或内存中。上期我们聊过了漫谈虚拟内存,本期我们就重点介绍磁盘中的机械磁盘的组成以及工作原理,然后引申到文件系统。
引导至GRUB菜单并进入编辑模式。使用箭头导航至通常从中引导 Centos 7 Linux系统的菜单项。按下e以开始编辑所选菜单项。
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