目地 目前k8s ingress是配合traefik使用的，此时需要对某一个域名添加一个basic auth安全认证，原本traefik也可以正常配置（生产环境已有不少使用traefik basic auth），但是由于此处的域名需要在其他web域中调用，涉及到跨域问题，参考traefik文档未发现在k8s有关联说明解决basic auth相关跨域问题。后来分析了下nginx下的basic auth,最终使用nginx + ingress + traefik解决了这一问题。 简要步骤 生成basic auth用户密码文件 htpasswd -bc ngauth username password 配置nginx的k8s configMap: kind: ConfigMap apiVersio...阅读全文
V2Ray配置常见问题 1. 打开客户端闪退 可能原因：客户端的配置文件上不正确。 修正方法：请仔细检查配置文件并修改正确。 2. 客户端提示 Socks: unknown Socks version: 可能原因：客户端配置的 inboud 设置成了 socks 而浏览器的代理协议设置为 http。 修正方法：修改配置文件使客户端的 inboud 的 protocol 和浏览器代理设置的协议保持一致。 3. 客户端提示 Proxy|HTTP: failed to read http request > malformed HTTP request "\x05\x01\x00" 可能原因：客户端配置的 inboud 设置成了 https 而浏览器的代理协议设置为 socks4 或者 socks...阅读全文
问题场景： 1、国内访问maven默认远程中央镜像特别慢 2、用阿里的镜像替代远程中央镜像 3、大部分jar包都可以在阿里镜像中找到，部分jar包在阿里镜像中没有，需要单独配置镜像 我想达到的目标： 在maven中配置一主一副两个镜像，大部分jar直接通过主镜像可以找到，部分特殊jar在主镜像中找不到时，自动去副镜像中寻找。 我所处的阶段： 修改了maven的全局配置文件setting.xml(其所处位置maven的安装目录maven/apache-maven-3.3.9/conf/setting.xml)： 1、配置了本地仓库：
自——找不到出处了。。ref->这里 简介 SolrCloud是Solr4.0版本以后基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案。SolrCloud是Solr的基于Zookeeper一种部署方式。Solr可以以多种方式部署，例如单机方式，多机Master-Slaver方式。 特色功能 集中式的配置信息使用ZK进行集中配置。启动时可以指定把Solr的相关配置文件上传Zookeeper，多机器共用。这些ZK中的配置不会再拿到本地缓存，Solr直接读取ZK中的配置信息。配置文件的变动，所有机器都可以感知到。另外，Solr的一些任务也是通过ZK作为媒介发布的。目的是为了容错。接收到任务，但在执行任务时崩溃的机器，在重启后，或者集群选出候选者时，可以再次执行这个未完成的任务。 自动容错SolrC...阅读全文
文地址： http://www.111cn.net/sys/linux/65797.htm linux中有很多命令已经存在了N多年，渐渐一些已被一些新命令所代替，不过由于习惯的原因，很多时候我们并不能一下子适应过来 ，例如ifconfig之于ip命令。该命令是用来替代service和chkconfig两个命令的 — 尽管个人感觉还是后者好用。 为了顺应时间的发展，这里总结下。在目前很多linux的新发行版本里，系统对于daemon的启动管理方法不再采用SystemV形式，而是使用了sytemd的架构来管理daemon的启动。 一、runlevel 到 target的改变 在systemd的管理体系里面，以前的运行级别（runlevel）的概念被新的运行目标（target）所取代。tartge...阅读全文
本文出自 Lesca技术宅，转载时请注明出处及相应链接。 本文永久链接: http://lesca.me/archives/iptables-tutorial-structures-configuratios-examples.html iptables防火墙可以用于创建过滤(filter)与NAT规则。所有Linux发行版都能使用iptables，因此理解如何配置iptables将会帮助你更有效地管理Linux防火墙。如果你是第一次接触iptables，你会觉得它很复杂，但是一旦你理解iptables的工作原理，你会发现其实它很简单。 首先介绍iptables的结构：iptables -> Tables -> Chains -> Rules. 简单地讲，tables由chains组成，而c...阅读全文
安装环境： ubuntu 16.04 LTS 一台待克隆的计算机，一台原始ubuntu16.04计算机 安装过程： 1. 在新的计算机中安装好ubuntu16.04 LTS（这篇文章主要介绍系统的克隆，对于初始安装这里不再赘述,所有操作请确保自己拥有root权限） 2. 使用tar压缩源计算机的相关文件（包括配置，软件，文件等） tar -zcpPf /media/zhoudazhuang/NEWSMY/ubuntu.tar.gz --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/media/zhoudazhuang/NEWSMY/ubuntu.tar.gz --exclude=/media --exclude=/mnt --exclude=/...阅读全文
ubuntu16.04 自动挂载新分区到指定目录下 Author anteoy@gmail.com | Posted 2016-12-28 23:08:00 ###引言： 起因：ubuntu系统使用固态硬盘120G不够使用，如今已无法满足日常需要，于是增加了一枚机械硬盘，分别分了两个空闲分区，依次使系统自启时挂在到/home/和/usr/指定目录下 ###安装环境： 1. ubuntu 16.04 LTS 2. 有剩余未分配空间的硬盘 ###安装过程： 1. 查看硬盘所有分区并记录下待挂在分区（主要以硬盘，分区大小和格式确定） fdisk -l 2. 格式化分区为ext4 mkfs.ext4 /dev/sda7 3. 查看分区UUID sudo blkid 4. 编辑系统挂载配置文件/etc...阅读全文
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解。对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug，也有利于我们优化Hive SQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。MapReduce实现基本SQL操作的原理详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的...阅读全文
目地 为k8s的docker服务提供http/https代理,解决docker无法pull gcr.io/google_containers 谷歌镜像问题 环境 GCE ubuntu 16.04 k8s集群机器 ubuntu16.04 简要步骤 GCE 搭建squid正向http/https代理服务器 直接使用apt-get install 安装 apt-get install squid3 -y 注意:配置文件在/etc/squid或/etc/squid3下,根据系统不同可能会有一点差异,由于这里进行快速安装,不需要暴露端口给外部使用,也不需要密码,所以配置文件我这里保持默认 GCE 安装stunnel代理服务器 stunnel主要用来在GCE和k8s机器上代理的数据传输进行加密,否则明文...阅读全文
Kiali 为网格管理和可观察性提供了良好的用户体验的可视化工具;Kiali 为我们提供了查看相关服务与配置提供了统一化的可视化界面，并且能在其中展示他们的关联；同时他还提供了界面让我们可以很方便的验证 istio 配置与错误提示;官方功能介绍大致如下：目前官方没有提供能够方便用户一键部署的 yaml 配置文件，需要 clone 项目代码并运行 make k8s-deploy进行部署，为了部署方便我整理了一份部署 yaml 如下；将该配置复制保存为文件然后运行 kubectl apply -f deploy-kiali.yaml -n istio-system即可；(注意，一定修改配置里 Secret 里面的用户名密码配置，不然就只是简单的 admin，admin); 注:目前(18-08-...阅读全文
tags: ip_local_port_range 端口范围 sysctl Linux中有限定端口的使用范围，如果我要为我的程序预留某些端口，那么我需要控制这个端口范围， 本文主要描述如何去修改端口范围。 1 2 /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range的原文解释： The /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range defines the local port range that is used by TCP and UDP traffic to choose the local port. You will see in the parameters of this file two numbers: The fir...阅读全文
前言 let’s encrypt 是免费的ssl/tls 证书颁发的机构，致力于实现整个Web的TLS/SSL认证。https可降低网站被劫持的风险，并具有更好的加密性能，避免用户信息泄露，增强网站的安全性。 准备 已解析正确的域名 www.anteoy.me A记录所指向的服务器 nginx 环境 GCE ubuntu16.04 let’s encrypt认证过程 certbot是let’s encrypt的官方客户端工具，客户端在认证过程中会在host上生成自己的加密文件，let’s encrypt服务端访问客户端提供的域名并尝试去获取这个文件，如果成功获取并确认是客户端生成的正确文件，则确认客户端所在主机的域名控制权，然后开始为此域名颁发CA证书。 部署过程 使用nginx以便let’...阅读全文
Golang使用Groutine和channels实现了CSP(Communicating Sequential Processes)模型，channles在goroutine的通信和同步中承担着重要的角色。在GopherCon 2017中，Golang专家Kavya深入介绍了 Go Channels 的内部机制，以及运行时调度器和内存管理系统是如何支持Channel的，本文根据Kavya的ppt学习和分析一下go channels的原理，希望能够对以后正确高效使用golang的并发带来一些启发。以一个简单的channel应用开始，使用goroutine和channel实现一个任务队列，并行处理多个任务。func main(){ //带缓冲的channel ch := make(chan T...阅读全文
新冠肺炎疫情防控期间可以说是我国数字化时代最大规模的一次集体远程办公。对于IT互联网企业来说，远程办公并不陌生，但对于传统行业来说，远程办公面临着诸多问题及系列隐私数据安全隐患。 不管是远程办公还是传统的办公楼集群式办公都是基于人与人之间的沟通、基于文档获取与协作完成的。对于传统企业来说，远程办公难度更大，它对企业内部及内外部的沟通效率、文件快速获取能力、文档安全性的要求更加高。 本次疫情或将进一步加快线上办公对传统办公模式的替代，它让许多不愿改变的企业主动接受线上办公，当然也暴露出诸多问题。今天，我们就围绕上述的三大核心问题进行探讨，企业到底该如何应对? [CORNERSTONE](https://www.cornerstone365.cn/)又可以做些什么？ 一、企业内...阅读全文
Lucene段概念分段存储 在早期的全文检索中为整个文档集合建立了一个很大的倒排索引，并将其写入磁盘中，如果索引有更新，就需要重新全量创建一个索引来替换原来的索引。这种方式在数据量很大时效率很低，并且由于创建一次索引的成本很高，所以对数据的更新不能过于频繁，也就不能保证时效性。 现在，在搜索中引入了段的概念（将一个索引文件拆分为多个子文件，则每个子文件叫作段），每个段都是一个独立的可被搜索的数据集，并且段具有不变性，一旦索引的数据被写入硬盘，就不可再修改。 在分段的思想下，对数据写操作的过程如下。 新增。当有新的数据需要创建索引时，由于段的不变性，所以选择新建一个段来存储新增的数据。 删除。当需要删除数据时，由于数据所在的段只可读，不可写，所以Lucene在索引文件下新增了一个.del的文件...阅读全文
80、90后的青春，一半是周杰伦，一半是五月天。这两天朋友圈最火的莫过于周杰伦的新歌《说好不哭》，方文山作词，周杰伦作曲，歌曲中还有周董、阿信的倾情合唱，依旧是熟悉的节奏和小清新的风格，中年人的青春记忆，又回来了！  大家都说，周杰伦是“最懂青春的人”。因此，周杰伦本身就代表着一种青春的情怀。这种“约定”与“成全”的情歌，直接把QQ音乐搞崩的，也只有周董能做...阅读全文
chrysalis 69 http传输格式是文本还是二进制？ 网络传输协议 http 最近突然对这个问题产生了困惑，我知道http是超文本传输协议，它传输过程和传输结果都是文本文件么？但它又可以传输二进制文件（如上传下载图片），所以http传输的格式到底是什么？用搜索引擎和看书都没有发现确切的答案，望解答 阅读 10.8k 评论 2016-08-21 提问 提交评...阅读全文
1. 什么是OLAP OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留历史及不可变更的数据存储，以及多维模型多视角多层次的数据组织形式，如果脱离的这两点，OLAP将不复存在，也就没有优势可言。参考：http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/data-cube-and-olap/2. OLAP引擎的常见操作下面所述几种OLAP操作，是针对Kimball的星型模型（Sta...阅读全文
这篇文章的目的是让你知道怎么了解你正在运行的Mongdb是否健康。 mongostat详解 mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态，并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。 它的输出有以下几列： inserts/s 每秒插入次数 query/s 每秒查询次数 update/s 每秒更新次数 delete/s 每秒删除次数 getmore/s 每秒执行getmore次数 command/s 每秒的命令数，比以上插入、查找、更新、删除的综合还多，还统计了别的命令 flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。 mapped/s 所...阅读全文
在上一篇文章 通过某瓣真实案例看 Elasticsearch 优化 写了最近获得的一些优化 Elasticsearch (以下简称 ES) 的经验，也把这些分享给厂内使用 ES 的同事和萨 (SA)。 讨论中萨同事提了一个问题: 话说项目有 topK 这种聚合请求么？记得多分片情况下请求参数不合理可能出现不准确的聚合结果 我当时看完的第一反应是「啥？」，但是同事一提我突然隐约想起来曾经在什么地方看过这个问题。然后一顿搜索找到了官方文档的说明 (延伸阅读链接 1)，我详细的说说 聚合的结果不准确的原因 我们假设要聚合符合某要求的 N 个结果 (也就是请求参数中的 size)，ES 集群分片数为 S。 ES 分发聚合请求到所有的分片上单独处理，最后汇总结果。在单个分片的聚合过程中会把每个要聚合的...阅读全文
在新型冠性肺炎的侵袭下，似乎那一夜之间，国内大多数企业都接受了在线办公，云端协同的理念。其中，在线项目协作需求激增，根据媒体调查报告显示，疫情在家办公期间，在线项目管理工具每天应用的平均时长达5.89小时，成为疫情期间远程办公的最热SaaS应用Top 5。 如今，企业已陆续复工，越来越多企业都意识到在线项目管理的必要性和重要性，将项目工作彻底搬上云端不再是赶潮流的事情，而是变成了硬需求。选择一个合适的云端项目管理工具成为企业线上项目开展的第一步。 之前企业开展全员在家线上办公主要围绕员工建立规律性、有作息为主，使用的大多数在线办公软件也只是完成以工作计划、文档协同、考勤为主的企业内部管理业务，在项目工作的执行方面还远远不足够，比如：任务分解，进度管理、成本控制、项目追踪等等，难以...阅读全文
Mybatis的缓存级别 Mybatis提供了查询缓存来查询数据，使在项目开发中提高性能。 Mybatis的缓存分为一级缓存和二级缓存，一级缓存是SqlSession级别的缓存，二级缓存是mapper级别的缓存，二级缓存是多个SqlSession共享的。Mybatis通过缓存机制减轻数据压力，提高数据库的性能。 一.一级缓存没有过期时间，只有生命周期 （1）.Mybatis在开启一个数据库会话时，会创建一个新的SqlSession对象。SqlSession对象的缓存是Mybatis的一级缓存，在操作数据库时需要创建SqlSession对象，在对象中有hashMap用于保存缓存数据（对象的id作为key，而对象作为 value保存的）。一级缓存的作用范围是SqlSession范围的，当一个Sq...阅读全文
1、概述 首先要看TCP/IP协议，涉及到四层：链路层，网络层，传输层，应用层。 其中以太网（Ethernet）的数据帧在链路层 IP包在网络层 TCP或UDP包在传输层 TCP或UDP中的数据（Data)在应用层 它们的关系是 数据帧｛IP包｛TCP或UDP包｛Data｝｝｝ 不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段(segment)，在网络层叫做数据报(datagram)，在链路层叫做帧(frame)。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。 在应用程序中我们用到的Data的长度最大是多少，直接取决于底层的限制。 我们从下到上分析一下： 1.在链路层，由以太网的物理特性决定了数据帧的长度为(46＋18)－(1500＋...阅读全文
lmdb创建完env对象,打开时,会做data file和lock file的mmap映射: env->me_lfd = open(lpath, O_RDWR|O_CREAT|MDB_CLOEXEC, mode); void *m = mmap(NULL, rsize, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, env->me_lfd, 0); env->me_txns = m; env->me_fd = open(dpath, oflags, mode); env->me_map = mmap(addr, env->me_mapsize, prot, MAP_SHARED, env->me_fd, 0); 其他时刻都直接使用内存指针，通过系统级别的缺页异常获取对应...阅读全文
本文尝试以提问回答的方式来介绍笔者所理解的图数据库。包括图数据库的基本定义，图数据库如何表达数据，图数据相比关系型数据库的优势，图数据库使用场景等。Q：什么是图数据库？A：图数据库是图数据库管理系统的简称，使用图形化的模型进行查询的数据库，通过节点、边和属性等方式来表示和存储数据，支持增删改查（CRUD）等操作。图数据库一般用于OLTP系统中，提供在线事务处理能力。与图数据库对应的是图计算引擎，一般用于OLAP系统中，提供基于图的大数据分析能力。Q：图数据库如何表达数据？或者其建模方式A：图数据库使用图模型来操作数据。目前使用的图模型有3种，分别是属性图（Property Graph）、资源描述框架（RDF）三元组和超图（HyperGraph）。现在较为知名的图数据库主要是基于属性图，更确切...阅读全文
人工智能、物联网、大数据时代，Linux正有着一统天下的趋势，几乎每个程序员岗位，都要求掌握Linux。本课程零基础也能轻松入门。 本课程以简洁易懂的语言手把手教你系统掌握日常所需的Linux知识，每个知识点都会配合案例实战让你融汇贯通。课程通俗易懂，简洁流畅，适合0基础以及对Linux掌握不熟练的人学习； 【限时福利】 1）购课后按提示添加小助手，进答疑群，还可获得价值300元的编程大礼包！ 2）本月购买此套餐加入老师答疑交流群，可参加老师的免费分享活动，学习最新技术项目经验。 --------------------------------------------------------------- 29元=掌握Linux必修知识+社群答疑+讲师社群分享会+700元编程礼包...阅读全文
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s？后面反而就快了，可能就几百毫秒。说实话，ES 性能优化是没有银弹的。啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。Filesystem Cache你往 ES 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 Filesystem Cache 里面去。es 的...阅读全文
Why HTTP/2HTTP/1.1 是文本协议对用户友好，但对计算机不友好 (parse 不高效)TCP 连接管理TCP 慢启动，因此尽可能的复用连接 (keep-alive)一个 TCP 连接上只能有一个 request/response，可以使用 pipeline 实现并发请求，但会有头部阻塞问题，现代浏览器默认不启用 pipeline，而是通过对一个域名同时建立多个连接 workaround头部 field 重复，造成资源浪费资源没有优先级HTTP/2 特性：HTTP/2 没有改变 HTTP/1.1 的语义 (method, status code, URI, header 均保留)，其改变了数据是如何传输的。多路复用: 为了更高效地利用多路复用，另外实现了 Flow Control...阅读全文
archlinux采用滚动更新,需要经常更新系统,因此一个快速且足够新的镜像就很重要了 获得镜像列表 选择镜像主要考虑速度和状态两方面,速度快的镜像可以让你更快的更新系统,状态新的镜像可以是你的系统一直保持最新状态. 如果你想知道知道中国大陆都有哪些镜像站可以访问Pacman镜像列表生成器或是直接下载官方镜像列表,pacman的配置文件在/etc/pacman.d/mirrorlist wget -O /etc/pacman.d/mirrorlist https://www.archlinux.org/mirrorlist/all/ #或是 wget -O /etc/pacman.d/mirrorlist https://www.archlinux.org/mirrorlist/?count...阅读全文
作者 | 翟娜大数据时代，数据的价值越来越被重视，企业从海量大数据中挖掘所需要的信息，用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。与此同时，出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析，例如 Apache Hadoop，Hive，Spark，Presto，Drill，以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 项目等，都是使用 SQL 语言就可以分析大数据，极大地降低了大数据的使用门槛。这些大数据技术提供 SQL 查询接口，不只是因为 SQL 学习成本低，同时也和 SQL 拥有丰富而强大的表达能力、能满足绝大多数的分析需求的特性有关系。了解 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 的同学都知道，它们都是使用 Apache HBase ...阅读全文
996.ICU是什么？ 前段时间，由程序员在GitHub上发起的“996.ICU”引起大家关注，所谓996，是指上班时间早9点-晚9点，一周工作6天，这一工作制度几乎成为互联网企业加班的代名词。  当然，在当前这种竞争异常激烈的条件之下，很多公司为了在竞争中活下来...阅读全文
Flink 的 window 有两个基本款，TimeWindow 和 CountWindow。 TimeWindow 是到时间就触发窗口，CountWindow 是到数量就触发。如果我需要到时间就触发，并且到时间之前如果已经积累了足够数量的数据；或者在限定时间内没有积累足够数量的数据，我依然希望触发窗口业务，那么就需要自定义触发器。import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; ...阅读全文
前言 Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段，对于从事 Web 开发的同学们来说，应该是知识体系库中的一个基础环节，同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能。 但是对于很多前端同学来说，仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存，但是为什么被缓存，缓存是怎样生效的，却并不是很清楚。 在此，我会尝试用简单明了的文字，像大家系统的介绍HTTP缓存机制，期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助。 在介绍HTTP缓存之前，作为知识铺垫，先简单介绍一下HTTP报文 HTTP报文就是浏览器和服务器间通信时发送及响应的数据块。 浏览器向服务器请求数据，发送请求(request)报文；服务器向浏览器返回数据，返回响应(response)报文。 报文信息主要分为两部分 1.包含属性的首部...阅读全文
概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。 数据准备 数据格式 2015-03,2015-03-10,cookie1 2015-03,2015-03-10,cookie5 2015-03,2015-03-12,cookie7 2015-04,2015-04-12,cookie3 2015-04,2015-04-13,cookie2 2015-04,2015-04-13,cookie4 2015-04,2015-04-16,cookie4 2015-03,2015-03-10,cookie2 2015-03,2015-03-10,cook...阅读全文
1.概述 HBase是一款非关系型、分布式的KV存储数据库。用来存储海量的数据，用于键值对操作。目前HBase是原生是不包含SQL操作，虽然说Apache Phoenix可以用来操作HBase表，但是需要集成对应的Phoenix依赖包到HBase集群中，同时需要编写对应的Schema才能实现SQL操作HBase。 本篇博客，笔者将为大家介绍另一位一种SQL方式来操作HBase，那就是Hive。 2.内容 2.1 使用场景 熟悉大数据的同学应该都知道，Hive是一个分布式的数据仓库，它能够将海量数据，结构化存储到HDFS上，然后通过SQL的方式对这些海量数据进行业务处理。而且，Hive学习成本很低，熟悉SQL的同学，很快就能编写一个Hive应用程序。 我们通过Hive把数据加载到HBase表中...阅读全文
前言 1、Hive分区的概念与传统关系型数据库分区不同。 2、传统数据库的分区方式：如oracle，分区独立存在于字段，里面存储真实的数据，在数据进行插入的时候自动分配分区。 3、Hive的分区方式：Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并非一个实际字段。 即，当在插入数据的时候指定分区，其就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。 动态分区和静态分区(Hive-0.14以后的特性) 1、动态分区：分区不固定；关键在于“动态”，不需要人为使用 alter table 命令执行添加分区 2、静态分区：分区固定，需要认为使用 alter table 命令添加分区 最大区别：动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统...阅读全文
数据仓库中星型模型和雪花模型参考：理解数据仓库中星型模型和雪花模型 在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构 ...浮生若梦____阅读 659评论 0赞 ...阅读全文
go 语言大小端字节序的问题 我们一般把字节（byte）当作是数据的最小单位。当然，其实一个字节中还包含8个bit (bit = binary digit)。 在这样的CPU中，总是以4字节对齐的方式来读取或写入内存， 那么同样这4个字节的数据是以什么顺序保存在内存中的呢？我们下面详细探讨一下。 字节序包括：大端序和小端序。 而所谓大端序（big endian），便是指其“最高有效位（most significant byte）”落在低地址上的存储方式。 而对于小端序（little endian）来说就正好相反了，它把“最低有效位（least significant byte）”放在低地址上。 go处理字节序接口 Go中处理大小端序的代码位于 encoding/binary ,包中的全局变量...阅读全文
奇技指南近日，我们邀请到百度高级研发工程师李超勇前来360，分享百度开源数据库Apache Doris 的原理与实践。Apache Doris简介Doris（原百度 Palo）是一款基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据库，由百度在2017年开源，2018年8月进入 Apache 孵化器。本次将主要从以下三部分介绍Apache Doris.Doris定位：即 Doris所要面临的业务场景及解决的问题Doris关键技术Doris案例介绍01 Doris定位 实时数据仓库Doris产品定位我们首先看一下Doris整个的定位。MPP 架构的关系型分析数据库PB 级别大数据集，秒级/毫秒级查询主要用于多维分析和报表查询2018年进入 Apache 孵化器使用场景上图是整个Doris的具体使用场...阅读全文
一文读懂Apache Kylin“麒麟出没，必有祥瑞。” —— 中国古谚语 Kylin思维导图 前言 随着移动互联网、物联网等技术的发展，近些年人类所积累的数据正在呈爆炸式的增长，大数据时代已经来临。但是海量数据的收集只是大数据技术的第一步，如何让数据产生价值才是大数据领域的终极目标。Hadoop的出现解决了数据存储问题，但如何对海量数据进行OLAP查询，却一直令人十分头疼。 企业中的查询大致可分为即席查询和定制查询两种。之前出现的很多OLAP引擎，包括Hive、Presto、SparkSQL等，虽然在很大程度上降低了数据分析的难度，但它们都只适用于即席查询的场景。它们的优点是查询灵活，但是随着数据量和计算复杂度的增长，响应时间不能得到保证。而定制查询多数情况下是对用户的操作做出实时反应，H...阅读全文
日期：2021-3-15简介：因为计网作业需要，今天就是讲一讲如何使用ffmpeg把图片转视频以及视频转图片。一、下载ffmpeg你可以在ffmpeg的bin文件下看见以下三个.exe文件二、建个快速打开命令行的bat文件可以新建文件夹.txt->在.txt文件中输入cmd并保存->将.txt后缀名改成.bat可以看一下打开.bat文件后的效果三、自己录制个视频放入bin目录中四、视频转图片打开.bat文件->输入ffmpeg -i GGGabc.mp4 -t 5 -s 1080x1080 -r 15 %3d.jpg 其中-i GGGabc.mp4表示调用bin目录下的GGGabc.mp4视频-t 5表示选取视频中的前五秒进行视频转图像-s 1080x1080表示视频转图片后图片的像素-r ...阅读全文
目录 1 背景 2 何为Counter类型？ 2.1 Counter定义 3 何为Gauge类型？ 3.1 Gauge定义 4 Counter和Gauge的对比 1 背景 Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端，而Exporter通常是基于官方的SDK开发（例如Go SDK）。 这里要明确一个概念：数据指标类型只是Client端的一个概念，用于维护Metric的生产，以方便在业务上有所区分。 而Server端是不区分数据类型的，因为所有的数据都是一种格式，也即时间序列 Metric
UEFI+GPT最好用64位操作系统。 似乎人人都可以张嘴就说“我懂电脑”，但是总有一些看起来完全不懂但实际上非常基础的东西让“懂”与“不懂”清晰地划清界限。比如UEFI+GPT就是其中之一，那些之前认为自己已经精通电脑的人，遇到这个东西，忽然发现自己连系统都不会装了。 尽管UEFI以及GPT从诞生迄今已经十余年了，但是由于它们的不普及性，导致对于绝大多数人来讲它们是完全陌生的 ，甚至根本就不知道还有这种东西。 但是由于Windows8操作系统的面世，预装Windows8的电脑开始统一采用UEFI+GPT，很多人被迫接触到，感觉就像突然从天上掉下来的东西一样，无所适从，一筹莫展—— “这到底是个什么东西呢？” 一旦出现系统问题，唯一能做的解决办法除了品牌机自带的系统还原，最大能力不过就是把U...阅读全文
Apache Doris 在美团点评的实践 作者: 康凯森 日期: 2019-04-27 分类: OLAP 技术选型 背景 用户需求 Why Not Other ROLAP Why Doris 典型应用 变化维表 Join 明细 + 聚合 外卖准实时数仓 Doris 服务现状 平台化建设 Hive To Doris Kafka To Doris 功能改造 谓词下推的传递性优化 查询执行多实例并发 Colocate Join 未来规划 致谢 本文的内容是我 4 月 13 日在 Doris Meetup 上的分享，我主要从技术选型，典型应用，平台化建设，功能改造 4 方面进行了分享。 技术选型 背景 在2017年年底，我们已经维护了 Kylin 和 Druid 两个开源 OLAP 系统，Kyli...阅读全文
前言 前一篇「硬不硬你说了算！近 40 张图解被问千百遍的 TCP 三次握手和四次挥手面试题」得到了很多读者的认可，在此特别感谢你们的认可，大家都暖暖的。 来了，今天又来图解 TCP 了，小林可能会迟到，但不会缺席。 迟到的原因，主要是 TCP 巨复杂，它为了保证可靠性，用了巨多的机制来保证，真是个「伟大」的协议，写着写着发现这水太深了。。。 本文的全部图片都是小林绘画的，非常的辛苦且累，不废话了，直接进入正文，Go！ 正文 相信大家都知道 TCP 是一个可靠传输的协议，那它是如何保证可靠的呢？ 为了实现可靠性传输，需要考虑很多事情，例如数据的破坏、丢包、重复以及分片顺序混乱等问题。如不能解决这些问题，也就无从谈起可靠传输。 那么，TCP 是通过序列号、确认应答、重发控制、连接管理以及窗口控...阅读全文
1. Cache：缓存区，是高速缓存，是位于CPU和主内存之间的容量较小但速度很快的存储器，因为CPU的速度远远高于主内存的速度，CPU从内存中读取数据需等待很长的时间，而 Cache保存着CPU刚用过的数据或循环使用的部分数据，这时从Cache中读取数据会更快，减少了CPU等待的时间，提高了系统的性能。 Cache并不是缓存文件的，而是缓存块的(块是I/O读写最小的单元)；Cache一般会用在I/O请求上，如果多个进程要访问某个文件，可以把此文件读入Cache中，这样下一个进程获取CPU控制权并访问此文件直接从Cache读取，提高系统性能。 2. Buffer：缓冲区，用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传输数据；通过buffer可以减少进程间通信需要等待的时间，当存储速度快的设...阅读全文
从上一节的内容可以看到，选项TCP_NODELAY是禁用Nagle算法，即数据包立即发送出去，而选项TCP_CORK与此相反，可以认为它是Nagle算法的进一步增强，即阻塞数据包发送，具体点说就是：TCP_CORK选项的功能类似于在发送数据管道出口处插入一个“塞子”，使得发送数据全部被阻塞，直到取消TCP_CORK选项（即拔去塞子）或被阻塞数据长度已超过MSS才将其发送出去。举个对比示例，比如收到接收端的ACK确认后，Nagle算法可以让当前待发送数据包发送出去，即便它的当前长度仍然不够一个MSS，但选项TCP_CORK则会要求继续等待，这在前面的tcp_nagle_check()函数分析时已提到这一点，即如果包数据长度小于当前MSS &&（（加塞 || …）|| …），那么缓存数据而不立即...阅读全文
1、平衡二叉树概念平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构；特点：平衡二叉树是采用二分法思维把数据按规则组装成一个树形结构的数据，用这个树形结构的数据减少无关数据的检索，大大的提升了数据检索的速度；平衡二叉树的数据结构组装过程有以下规则：（1）非叶子节点只能允许最多两个子节点存在。（2）每一个非叶子节点数据分布规则为左边的子节点小当前节点的值，右边的子节点大于当前节点的值(这里值是基于自己的算法规则而定的，比如hash值)；平衡树的层级结构：因为平衡二叉树查询性能和树的层级（h高度）成反比，h值越小查询越快、为了保证树的结构左右两端数据大致平衡降低二叉树的查询难度一般会采用一种算法机制实现节点数据结构的平衡，实现了这种算法的有比如Treap、红黑树，使用平衡二叉树能保...阅读全文
登录一下，更多精彩内容等你发现贡献精彩回答，参与评论互动登录查看全部 25 个回答学徒programmer70 人赞同了该回答在探讨这个问题之前，关于网络中的Bufferbloat问题需要了解，详细信息在这里（https://www.bufferbloat.net/projects/bloat/wiki/Introduction/），@李博杰 的回答也说得比较清楚了。在这里做一些补充吧。流量控制分为两部分：* 接收方的流量控制（即滑动窗口）-- 由接收方告知，只关注自身缓存情况，不关注网络，这里不讨论。* 发送方的流量控制（即拥塞控制）现在广泛使用的CUBIC/(new)Reno都是基于丢包的，在算法上重点输出拥塞窗口（cwnd）；而BBR输出cwnd和pacing_rate，且pacing...阅读全文
