引言   目前数据平台使用Hadoop构建,为了方便数据分析师的工作,使用Hive对Hadoop MapReduce任务进行封装,我们面对的不再是一个个的MR任务,而是一条条的SQL语句.数据平台内部通过类似JDBC的接口与HiveServer进行交互,仅仅能够感知到一条SQL的开始与结束,而中间的这个过程通常是漫长的(两个因素:数据量.SQL复杂度),某些场景下用户需要了解这条SQL语句的执行进度,从而为我们引入以下几个问题:   (1)通过JDBC接口执行一条SQL语句时,这条SQL语句被转

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo

Kubernetes容器集群中的日志系统集成实践 Kubernetes是原生的容器编排管理系统,对于负载均衡.服务发现.高可用.滚动升级.自动伸缩等容器云平台的功能要求有原生支持.今天我分享一下我们在Kubernetes集群中日志管理的实践方案.在这个方案中,除了Docker和Kubernetes,主要还涉及的技术包括:Fluentd.Elasticsearch.Kibana和Swift. Fig00-Kubernetes日志系统中涉及的技术 评估容器云平台日志系统的标准: 易扩展:能够支撑集群

游戏要用到的一些图片.声音等资源都需要提前加载,有时候如果资源很多,就有必要做一个资源加载进度的页面,提高用户等待的耐心.这里我们用一个state来实现它,命名为preload. 因为资源加载进度条需要一个进度条的背景图片,所以在制作这个state前,我们还需要另一个最基础的state,用来加载那张进度条图片,我们命名为boot. 复制代码 game.States.boot = function(){ this.preload = function(){ game.load.image('loa

这段时间折腾了哈java web应用的压力测试,部署容器是tomcat 7.期间学到了蛮多散碎的知识点,及时梳理总结,构建良好且易理解的知识架构把它们组织起来,以备忘.对web应用开发者来说,我们很关心应用可同时处理的请求数,以及响应时间.应用本身和它运行在其中的web容器是两个很重要的影响因素.对tomcat来说,每一个进来的请求(request)都需要一个线程,直到该请求结束.如果同时进来的请求多于当前可用的请求处理线程数,额外的线程就会被创建,直到到达配置的最大线程数(maxThreads

思考一个最简单的程序行为:我们的Dialog上有一个Button, 当用户用鼠标点击这个Button时, 我们弹出一个MessageBox.   这个看似简单的行为, 谁能说清楚它是如何运行起来的,背后究竟发生了什么?    下面是我个人尝试的解答:   (1)我们的鼠标点击事件到达设备的驱动程序, 驱动程序把消息放入系统硬件输入队列SHIQ(system hardware input queue).   (2)通过系统的原始输入线程 RIT (raw input thread)把鼠标事件发送到

试题描述 每一本正式出版的图书都有一个ISBN号码与之对应,ISBN码包括9位数字.1位识别码和3位分隔符,其规定格式如“x-xxx-xxxxx-x”,其中符号“-”是分隔符(键盘上的减号),最后一位是识别码,例如0-670-82162-4就是一个标准的ISBN码.ISBN码的首位数字表示书籍的出版语言,例如0代表英语:第一个分隔符“-”之后的三位数字代表出版社,例如670代表维京出版社:第二个分隔之后的五位数字代表该书在出版社的编号:最后一位为识别码.识别码的计算方法如下:首位数字乘以1加上次

在开发的过程中,常常遇到要使每一个模板页都包括一个header文件和一个footer文件.thinkPHP的模板布局为我们提供了一个叫全局配置方式可以解决问题. 1. 在配置文件里开启LAYOUT_ON 參数(默认不开启),而且设置布局入口文件名称LAYOUT_NAME(默觉得layout) 'LAYOUT_ON'=>true, 'LAYOUT_NAME'=>'layout', 2. 在模板文件夹下建立一个layout.html文件,文件内代码例如以下: <include file=&q

数据架构:索引+文档+文档类型+映射 [索引 文档 文档类型 映射] 索引index 对逻辑数据的逻辑存储:关系型数据库表.MongoDB集合.CouchDb数据库索引 index <---shard<--- replica 索引:分片:副本=1:n:nm 文档document 相同字段必须有相同类型,一个字段可能多次出现在一个文档中 文档=文档类型+唯一标识符:在一个索引中,不同类型的文档可以有相同文档标识符 文档类型 一个博客应用程序可以保存文章和评论:一个索引对象可以通过文档类型存储不同

管理 随笔- 17  文章- 1  评论- 1  电容有什么作用?为什么cpu电源引脚都并联一个电容?   正文: 参考资料:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7880d3350101dsf9.html:http://www.dzsc.com/data/2015-9-16/108785.html: http://www.21ic.com/jichuzhishi/analog/questions/2013-05-16/181478.html: 电容主要有以下四种作用,分

商品管理的程序,商品信息都存在一个json串里面 1.查询商品信息 #校验商品是否存在 2.新增商品 # #校验商品是否存在 #校验价格是否合法 3.修改商品信息 ##校验商品是否存在 if chice =="1": query_goods() elif choice = ="2": add_goods() goods.json: { "iphonex":{ "num":100, "price":1999.

不是这样的. Collection 的单个 doc 有大小上限,现在是 16MB,这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里.而且如果 collection 结构过于复杂,既会影响查询.更新效率,也会造成维护困难和操作风险.你有尝试过手一抖就把一个 doc 不小心存成 null 的么,反正我做过,要是一个人所有信息都在这个 collection 里面,那感觉一定相当酸爽吧. 一般的原则是: 按照查询方式来聚类 需要经常一起读取的数据放一起. 在逻辑上关系紧密的信息放在一起.

事务(数据库引擎) 事务是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作.一个逻辑工作单元必须有四个属性,称为原子性.一致性.隔离性和持久性 (ACID) 属性,只有这样才能成为一个事务.原子性事务必须是原子工作单元:对于其数据修改,要么全都执行,要么全都不执行. 一致性 事务在完成时,必须使所有的数据都保持一致状态.在相关数据库中,所有规则都必须应用于事务的修改,以保持所有数据的完整性.事务结束时,所有的内部数据结构(如 B 树索引或双向链表)都必须是正确的. 隔离 由并发事务所作的修改必须与任何其他并

#include <iostream> //红黑树(自动保证平衡,自动生成平衡查找树) #include <set> #include <cstring> #include <cstdlib> using namespace std; void main() { //红黑树,每一个结点都是一个链表的头结点 multiset<,,,,,, }; myset.insert(); myset.insert(); for (auto i : myset) {

控件的sizePolicy说明控件在布局管理中的缩放方式.Qt提供的控件都有一个合理的缺省sizePolicy,但是这个缺省值有时不能适合 所有的布局,开发人员经常需要改变窗体上的某些控件的sizePolicy.一个QSizePolicy的所有变量对水平方向和垂直方向都适用.下面列举 了一些最长用的值: A. Fixed:控件不能放大或者缩小,控件的大小就是它的sizeHint. B. Minimum:控件的sizeHint为控件的最小尺寸.控件不能小于这个sizeHint,但是可以放大. C.

Array 数组对象 数组对象是一个对象的集合,里边的对象可以是不同类型的.数组的每一个成员对象都有一个"下标",用来表示它在数组中的位置,是从零开始的 数组定义的方法: 1. 定义了一个空数组: var  数组名= new Array(); 2. 定义时指定有n个空元素的数组: var 数组名 =new Array(n); 3.定义数组的时候,直接初始化数据: var  数组名 = [<元素1>, <元素2>, <元素3>...]; 我们定义myA

为什么提交到github的commit都是一个作者 参考链接 重要知识点讲解 问题如下所示 git是分布式去中心化的管理系统 ssh秘钥对生成.并把id_rsa.pub加入github.com中(这个过程只是建立一个可以互访的通道而已) 只是建立了github仓库之间可以互访 到底是本地哪个用户向对端git厂库push. 根据你本地的user.email邮箱来识别的,在git中user.email和用户名是一一对应的. 如果user.email在git中已经注册,则显示email对应的git用户

一.docker的三个重要概念 1.镜像:打包项目带上环境,即镜像 Docker镜像是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序.库.资源.配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的配置参数.镜像不包含任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变.镜像可以用来创建Docker容器,用户可以使用设备上已有的镜像来安装多个相同的Docker容器. 2.容器:镜像创建的运行实例,Docker利用容器来运行应用 每个容器都是相互隔离的.保证安全的平台.我们可以把容器看做是一个轻量级的Linux运行环境

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据

今天下午有同事反馈她提交了了一个SQL后,hive 查询就停止响应了. 我看了下,发现hiveserver确实hug住了.听过查看日志,发现了一个牛逼的SQL, 这个SQL很简单: select a.column1, b.column2 from a left join b on a.id = b.id 这两张表都是很大的表,保存了好多年的数据,表b按照日期和类目进行了分区. 因为没有加限制,所以HiveMetaStore在获取分区的时候,会从mysql中获取这个表所有的分区信息,SQL如下:

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据