在实际生活中，很多软件都支持打开本地磁盘已经存在的图片，然后进行编辑，编辑完毕后，再重新保存到本地磁盘。如果使用AWT要完成这样的功能，那么需要使用到ImageIO这个类，可以操作本地磁盘的图片文件。
Java对象的序列化和反序列化是Java中常用的一种数据持久化方式。简单地说，序列化是将一个Java对象转换为字节流的过程，而反序列化则是将字节流转换回Java对象的过程。 Java对象序列化的主要目的是将对象转换为字节流，以便在网络上传输或将对象持久化到本地磁盘上。当一个Java对象被序列化后，它的所有属性和成员变量的值都被转换成字节流，并可以通过网络或者存储到本地磁盘上。由于Java对象序列化后可以被传输和存储，因此它在分布式系统和网络编程中扮演着非常重要的角色。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。 一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，
一、超类： 字节流： InputStream（读入流） OutputStream(写出流） 字符流： Reader（字符 读入流） Writer （字符写出流）
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。主要译自官网
shuffle中环形缓冲区使用于map shuffle阶段存放map的缓存数据，当缓冲区的数据达到一定比率（80%）就会将缓冲区的数据刷写到磁盘文件中，在刷盘之前，会对数据分区、排序、合并，对缓冲区的操作是边写入边读取的过程，二者互不影响，提升写入的速率，读写过程就是一个生产者、消费者模式，生产者向环形缓冲区中写入数据，消费者从环形缓冲区中读取数据并且写入磁盘。环形缓冲区在物理上是一组连续的空间地址，在逻辑上是首尾相连的环形空间，通过使用下标实现环形，初始read=write=index=0,read下一个读取位置，write下一次写入位置，index 刷盘的结束位置，每一次写入write++,当缓存达到一定比率，执行读取线程开启，将index=write,那么将读取read~index-1区间的数据写入磁盘，此时write继续接受数据写入，当数据读取完read=index,继续进行下一次读取操作，需要注意当下标达到临界点即缓冲区数组的大小时需要进行下标索引的转换，例如当read=array.length,需要read=0。
Apache Kafka 自诞生之日起，就以其卓越的设计和强大的功能，成为了流处理领域的标杆。它不仅定义了现代流处理架构，更以其独特的分布式日志抽象，为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功，在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求，经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态，成为了事实上的行业标准。
RocketMQ使用了一种基于日志的存储方式，将消息以顺序写入的方式追加到文件中，从而实现高性能的消息存储和读取。
MLSQL 有一段时间致力于融合大数据平台和算法平台，实现 【同一个平台，同一个语言。】。事实上我们通过各种方式做到了,通过整合Spark ML,Spark ML周边，以及Python的支持（环境使用Conda）来完成，但是依然不够完美。为什么呢？
在 Searchable snapshots 可搜索快照功能发布之前，通过调用 _snapshot API 对索引打的快照，不管是存储在 S3 还是 HDFS 或者是腾讯云的对象存储 COS上，都是不能够直接进行查询的。
MapReduce是Hadoop开源大数据包的重要计算工具，后期的Spark、Storm等组件均采用MapReduce的计算模型。而MapReduce在工作时，实际与HDFS在一起工作。接下来我用一个案例来解析MapReduce的工作流程。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
导语 | Elasticsearch 7.10 版本最近发布，该版本有一个重磅特性：Searchable snapshots （可搜索快照功能），可以大幅度地降低存储成本。那么 Searchable snapshots 的使用方式和实现效果是怎样的呢，下面就让我们来一探究竟吧！
图片来源：pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程，在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。针对不同的分布式框架，shuffle有几种实现形态： 基于文件的pull based shuffle，如MapReduce、Spark。这种shuffle方式多用于类MR的框架，比如MapReduce、Spark，它的特点是具有较高的容错性，适合较大规模的批处理作业。由于实现的是基于文件的shuffle方案，因此失败
本篇接上篇：Java中的字符流，流的读写的细节参考上篇 本篇讲述字节流相关话题，包括字节流的读取与写出，字节流转化为字符流 1.明确是否是纯文本：纯文本 ? 字符流: 字节流 2.明确数据来源
Android studio 项目手动在本地磁盘中删除module后，残留文件夹无法删除问题
具体来说，NameNode负责管理文件系统的命名空间、安全、一致性和数据块的位置等元数据信息，并将这些信息存储在本地磁盘上。它还负责接收客户端请求，包括文件系统操作、读写数据块等，并将这些请求转发给适当的DataNode进行处理。
NTFS (New Technology File System)，是 WindowsNT 环境的文件系统。新技术文件系统是Windows NT家族的限制级专用的文件系统。NTFS取代了老式的FAT文件系统。NTFS 提供长文件名、数据保护和恢复，并通过目录和文件许可实现安全性。NTFS 支持大硬盘和在多个硬盘上存储文件。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
在计算机领域中百分之九十以上的程序拥有着和外部设备交互的功能，这就是我们常说的IO(Input/Output：输入/输出)，所谓输入就是外部数据导入计算机内存中的过程，输出则是将内存或者说程序中的数据导入到外部存储中，如数据库、文件以及其他本地磁盘等。
最近一位小伙伴去某滴面试，在第二面的时候遇到了这个问题：说”请你简单说一下，Kafka为什么这么快？“，然后，这位小伙伴努力在大脑里检索了很久，没有回答上来。
在TiDB中（TiDB是一个分布式SQL数据库，其存储引擎TiKV是一个分布式的key-value存储引擎），TiKV使用了RocksDB作为其底层存储引擎，利用RocksDB提供的键值存储与读写功能，以及LSM-tree架构来实现数据的持久化和高效读写。
Windows XP提供了非常细致的权限控制项，能够精确定制用户对资源的访问控制能力，大多数的权限从其名称上就可以基本了解其所能实现的内容。" 权限"(Permission）是针对资源而言的。也就是说，设置权限只能是以资源为对象，即"设置某个文件夹有哪些用户可以拥有相应的权限"，而不能是以用户为主，即"设置某个用户可以对哪些资源拥有权限"。这就意味着"权限"必须针对"资源"而言，脱离了资源去谈权限毫无意义──在提到权限的具体实施时，"某个资源"是必须存在的。利用权限可以控制资源被访问的方式，如User组的成员对某个资源拥有"读取"操作权限、Administrators组成员拥有"读取+写入+删除"操作权限等。 “权利"(Right）主要是针对用户而言的。"权利"通常包含"登录权利" (Logon Right）和"特权"(Privilege）两种。登录权利决定了用户如何登录到计算机，如是否采用本地交互式登录、是否为网络登录等。特权则是一系列权力的总称，这些权力主要用于帮助用户对系统进行管理，如是否允许用户安装或加载驱动程序等。显然，权利与权限有本质上的区别。
与 HTTP 协作的 Web 服务器.png 与 HTTP 协作的 Web 服务器 用单台虚拟主机实现多个域名 HTTP/1.1 规范允许一台 HTTP 服务器搭建多个 Web 站点 利用了虚拟主机的功能 通信数据转发程序 :代理、网关、隧道 代理 代理服务器的基本行为就是接收客户端发送的请求后转发给其他服务器 缓存代理 透明代理 网关 利用网关可以由 HTTP 请求转化为其他协议通信 隧道 隧道的目的是确保 客户端能与服务器进行安全的通信 保存资源的缓存 代理服务器 缓存是指代理服务器或客户端本地磁盘内
总结Nacos配置管理操作流程 可以 做 ip hash定位使用哪台机器;每次都访问同一台机器 ,或者做共享session; 集群列表的配置文件,第3步通知的时候就是读取这里获取集群所有服务器列表
tar是“tape archive”(磁带存档)的简称，它出现在还没有软盘驱动器、硬盘和 光盘驱动器的计算机早期阶段，随着时间的推移， tar命令逐渐变为一个将很多文件进行存档的工具，目前许多用于Linux操作系统的程序就是打包为tar档案文件的形式。 在Linux里面，tar一般和其他没有文件管理的压缩算法文件结合使用，用tar打包整个文件目录结构成一个文件，再用gz，bzip等压缩算法压缩成一次。也是Linux常见的压缩归档的处理方法
总结Nacos配置管理操作流程 📷 📷 可以 做 ip hash定位使用哪台机器;每次都访问同一台机器 ,或者做共享session; 集群列表的配置文件,第3步通知的时候就是读取这里获取集群所有服务器列表 给配置文件中的集群列表发送给一个http请求,通知有配置修改了 本地磁盘中的文件,在服务端启动的时候就会将配置全部dunmp到本地磁盘, 这里修改了，也会修改对应的磁盘中的配置 服务端内存中存的只是配置文件的MD5,并没有存具体的内容content,这个Md5是在客户端发起请求的时候,跟客户端传过来的
在使用Thumbnailator时出现了OOM问题，但是其使用方法只有一行代码，无法针对其内部使用的对象进行资源释放，所以使用原生的Java类库中ImageIO来处理图片。 关键有三个类：ImageIO、BufferedImage、Graphics
什么是Lustre PCC? Lustre PCC 是Lustre Persistent Cache on Client技术，借助客户端的挂载节点提供的HDD或者SSD来根据策略来在SSD或者HDD
这个是个问题贴，由about云会员提问。会员答疑。提问和回答都比较有水平，分享出来。
单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Marti
Bean对象实现WritableComparable几口，重写compareTo（）方法
Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上），网上也有很多Kafka的测试文章，测试结果通常都是“吊打”其他MQ。是不是吹牛逼你是否怀疑过or考察过。
使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写，但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题，而且hbase的数据是存储在Hdfs，而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的，就难免带来效率的下降。下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例（《Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook》, SIGMOD 2011），最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文《Analysis of
Local PV出现之前，使用本地磁盘的方法是HostPath Volume，同为使用本地磁盘，区别在哪呢？
作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏，前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架，还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache！它最初是由Greg Luck于2003年开始开发，截止目前，Ehcache已经演进到了3.10.0版本，各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”，即JAVA中使用最广泛的缓存，足见Ehcache的强大与自信。
一、Hadoop基础 1、分布式概念 通过爬虫-->爬到网页存储-->查找关键字 一台机器存储是有限的 Google采用多台机器，使用分布式的概念去存储处理 【关于计算】10TB数据，一台机器无法处理，可以用10台机器处理 每台机器可以处理1TB Mapreduce额核心思想：分而治之 分为Map和Reduce 每个Map处理的数据是独立 Reduce就是合 10TB的数据“分”1TB，之后将结果“合”在一起存储 【
什么是MapReduce？Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的k
有时候越是基础的问题，越是容易被我们忽视，比如标题上的问题，感觉挺简单，但真正让解释一下，未必能够说的很清楚，其实这个问题在Oracle官网的Java的文档里面解释的非常清晰，看官网下面的一张图：
a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker
很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。
然后解压到某一目录(e.g. D:\apache-tomcat-9.0.14\).
对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议：
在 Milvus 社区中，与磁盘索引相关的问题成为近期用户集中询问重点。为了方便用户更深入地了解磁盘索引，我们将从其原理出发，由表及里地介绍如何用好磁盘索引。
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