- Azkaban各种类型的Job编写
__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- Linux(centos7)部署hive
灯下夜无眠
Linuxlinuxhive运维dbeaverhive客户端
前提环境:已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- hadoop配置免密登录
我干开发那十年
ssh服务器linux
1.生成密钥ssh-keygen-trsa所有节点都要执行2.所有节点执行ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名1@主机名1ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名2@主机名2ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名3@主机名33.目录授权chmod700~/.sshchmod600~/.ssh/authorized_
- 【笔记】HDFS基础笔记
哇咔咔哇咔
Hadoophdfs笔记hadoop大数据ubuntu
启动hadoop命令(未配环境变量):进入hadoop安装目录输入./sbin/start-dfs.sh已配环境变量:start-dfs.sh关闭hadoop命令:stop-dfs.sh启动完成后,可以通过命令jps来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程:"NameNode"、"DataNode"和"SecondaryNameNode"三种Shell命令方式:1.hadoopfs2.had
- 【笔记】Linux常用命令
哇咔咔哇咔
Linux笔记linux运维ubuntu
命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录(或主文件夹)。在Linux系统中,~代表的是用户的主文件夹,即“/home/用户名”这个目录,如果当前登录用户名为hadoop,则~就代表“/home/hadoop/”这个目录ls#查看当前目录中的文件ls-l#查看文件和目录的权限信息touch文
- linux安装单机版spark3.5.0
爱上雪茄
大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
- Hadoop简介
程序员小郭同学
hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在,也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中,非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义,例如:研究机构Gartner给出了这样的定义:"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
- Hive中的NVL函数与COALESCE函数
独影月下酌酒
Hadoop大数据hivehadoop数据仓库
1.NVL函数1.1函数语法--nvl(value,default_value)-ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv
- hive库表占用空间大小的命令
刀鋒偏冷
hivehadoop数据仓库
1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|sort-nr3、查某一个分区占用空间大小(单位G)hadoopfs-ls/user/hive/warehouse/ipms.db/dw_ft_se_nt_u_gen_h/fp_rat=6/stat
- 03hive数仓安装与基础使用
daydayup9527
hadoop_hive运维hadoop
hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能,本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低,不用开发复杂的mapreduce应用,十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
- HDFS
weixin_51987187
笔记大数据
(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- zookeeper 使用
SkTj
zookeeper介绍zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,它是开源的Hadoop项目中的一个子项目,并且根据google发表的论文来实现的,接下来我们首先来安装使用下这个软件,然后再来探索下其中比较重要一致性算法。zookeeper安装和使用zookeeper的安装基本上可以按照http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/z
- Hive SQL 开发指南(三)优化及常见异常
大数据_苡~
003-数据开发hiveHive优化数据倾斜Hive常见异常hivejoin
在大数据领域,HiveSQL是一种常用的查询语言,用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能,制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。本文将介绍HiveSQL的基础知识,并提供一些规范化的开发指南,帮助您高效地编写HiveSQL查询。本系列分为HiveSQL开发指南(一)数据类型及函数HiveSQL开发指南(二)使用(DDL、DML,DQL)HiveSQL开
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- 大数据开源框架技术汇总
浪尖聊大数据-浪尖
数据仓库hiveflume分布式scipymakefilecrmlighttpd
主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理,只是一些简单的介绍,并不是详细技术梳理。可能会有疏漏,发现再整理。参考的太多,就不一一列出来了。这只是作为一个梳理,对以后选型或者扩展的做个参考。目录系统平台(Hadoop、CDH、HDP)监控管理(CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle)文件系统(HDFS、GPFS、Ceph、Gluster
- 【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
方大刚233
HadoopScalahadoopsparkclickhouse
读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
- 【Hadoop】使用Metorikku框架读取hive数据统计分析写入mysql
方大刚233
HadoopScalahadoophivemysql
一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置,具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:jdbc:connectionUrl:"jdbc:mysql://233.233.233.233:3306/sjjc"user:"root"password:"123456"driver:"com.
- Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量,调整输出文件数
不想起的昵称
hivesparkhive数据仓库
背景:在数仓任务中,经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题,我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小,但是随着时间的推移,数据量越来越大,当初设置的参数就不合适了,那有没有一个可以自我伸缩的参数呢?看看这个参数如何运用:我们的spark-sql版本:[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
- hadoop里需要的libhadoop.so版本不一致导致问题及解决办法
weixin_34304013
大数据操作系统嵌入式
$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64(64位操作系统)$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-i386-32(32位操作系统)文件夹中的libhadoop.so文件,就是hadoop的本地。问题如下如果本地库不存在,或者本地库与当前操作系统的版本不一致的时候,会报下面的错误:WARNorg.apache.hadoop.util.Nativ
- hadoop启动报错处理
akuibpt23191
大数据操作系统
1.hadoop启动报错1.1.问题1util.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable主要是依赖包版本过低的问题。首先要定位问题,出现该问题的原因主要是hadoopnative下面的hadoop静态库的问题:libhadoop
- Spark整合hive(保姆级教程)
万家林
sparkhivesparkhadoop
准备工作:1、需要安装配置好hive,如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark,如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置(单机版)3、需要安装配置好Hadoop,如果不会安装可以跳转到Linux安装配置Hadoop2.6操作步骤:1、将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下(也可以建立软连接)cp/opt
- Hadoop-Yarn-NodeManager是如何监控容器的
隔着天花板看星星
hadoop大数据yarn
一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址,我下载的是hadoop-3.2.4,那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在我的博客中的ContainerLaunchprepareForLaunch()会触发ContainerEventType.CONTAINER_LAUNCHED事件,ContainerImpl会处理该事件,监控该容器的资源使用以及处理后续操作
- Zookeeper实现分布式锁
正在绘制中
分布式zookeeper云原生
Zookeeper实现分布式锁案例在分布式场景下,单机的锁已经无法实现对并发的控制,我们需要专门用分布式锁来在分布式环境下实现对多个进程能够有序的访问资源。首先需要确保有hadoop102,hadoop103,hadoop104三台虚拟机并且都安装成功且配置成功了zookeeper。原生Zookeeper实现分布式锁案例编写DistributedLock实现分布式锁的简易写法。上面配置zookee
- docker搭建hadoop hdfs完全分布式集群
shangcunshanfu
hadoopdockerbigdata
1制作hadoop镜像参见https://www.cnblogs.com/rmxd/p/12051866.html该博客中只参考制作镜像部分,固定IP及启动集群的部分应该跳过。这里注意,在做好的镜像里,要安装which工具,否则在执行hdfs命令时会报命令不存在异常。yuminstallwhich-y2启动容器dockerrun--namehmaster--hostnamehmaster--net
- 基于docker安装HDFS
core512
大数据虚拟机&容器dockerhdfs
1.docker一键安装见docker一键安装2.拉取镜像sudodockerpullkiwenlau/hadoop:1.03.下载启动脚本gitclonehttps://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker4.创建网桥由于Hadoop的master节点需要与slave节点通信,需要在各个主机节点配置节点IP,为了不用每次启动都因为IP改变了而重新配置
- hive 的map数和reduce如何确定
Super乐
hivehive
一、控制hive任务中的map数:1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有:input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M,可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2.举例:a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块
- (17)Hive ——MR任务的map与reduce个数由什么决定?
爱吃辣条byte
#Hivehive数据仓库
一、MapTask的数量由什么决定?MapTask的数量由以下参数决定文件个数文件大小blocksize一般而言,对于每一个输入的文件会有一个mapsplit,每一个分片会开启一个map任务,很容易导致小文件问题(如果不进行小文件合并,极可能导致Hadoop集群资源雪崩)hive中小文件产生的原因及解决方案见文章:(14)Hive调优——合并小文件-CSDN博客文章浏览阅读779次,点赞10次,收
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><