lvhdbb
lvhdbb

如何有效提高namenode性能

 

In this test, use NNThroughputBenchmark to create directories, the dirs parameter is always 10000, and dirsPerDir is 128. Cpu cores is 8.

set handler count to 2

  
    dfs.namenode.handler.count
    2

test with 2 threads, Elapsed Time: 102022

[houzhizhen@localhost hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 2 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 11:45:10 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 11:45:10 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 11:45:10 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 11:45:10 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 2
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 102022
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 98.01807453294387
17/11/13 11:46:52 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 20

test with 20 threads, Elapsed Time: 102154

This indicates that increase the client threads will not result in the performance increase.

[houzhizhen@localhost hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 20 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 11:47:33 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 11:47:33 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 11:47:33 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 11:47:33 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 20
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 102154
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 97.89141883822464
17/11/13 11:49:15 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 204

set handler count to 20, and restart the namenode.

  
    dfs.namenode.handler.count
    20

test with 20 threads, Elapsed Time: 9799

This indicates that performance improved 10 times.

hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 20 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 11:50:38 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 11:50:38 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 11:50:38 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 11:50:38 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 20
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 9799
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 1020.512297173181
17/11/13 11:50:47 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 19

test with 30 threads, Elapsed Time: 9695

This indicates that performance is the same as test with 20 threads.

[houzhizhen@localhost hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 30 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 11:52:32 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 11:52:32 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 11:52:32 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 11:52:32 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 30
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 9695
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 1031.4595152140278
17/11/13 11:52:42 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 28

set handler count to 200, and restart the namenode.

  
    dfs.namenode.handler.count
    200

test with 20 threads, Elapsed Time: 11288

[houzhizhen@localhost hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 20 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 14:17:39 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 14:17:39 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 14:17:39 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 14:17:39 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 20
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 11288
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 885.896527285613
17/11/13 14:17:50 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 22

test with 200 threads, Elapsed Time: 1285

Indicates that performance improved 10 times.

[houzhizhen@localhost hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.8.2-tests.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNThroughputBenchmark -op mkdirs -threads 200 -dirs 10000 -dirsPerDir 128
17/11/13 14:23:27 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting benchmark: mkdirs
17/11/13 14:23:27 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Generate 10000 inputs for mkdirs
17/11/13 14:23:27 FATAL namenode.NNThroughputBenchmark: Log level = ERROR
17/11/13 14:23:27 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Starting 10000 mkdirs(s).
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: 
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs inputs ---
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirs = 10000
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrThreads = 200
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: nrDirsPerDir = 128
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: --- mkdirs stats  ---
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: # operations: 10000
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Elapsed Time: 1285
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark:  Ops per sec: 7782.101167315175
17/11/13 14:23:28 INFO namenode.NNThroughputBenchmark: Average Time: 23

set handler count to 2000, and restart the namenode, but there is no performance improvement. So it is safe to set handler to about 25 times of cores.

 

你可能感兴趣的:(大数据)

  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • ES聚合分析原理与代码实例讲解 光剑书架上的书 大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
  • WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战 Aaron_945 Javajava爬虫开发语言
    文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
    在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
  • 未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
    目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
  • Hadoop架构 henan程序媛 hadoop大数据分布式
    一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
  • [转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
    摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
  • Kafka详细解析与应用分析 芊言芊语 kafka分布式
    Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
  • 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
  • 疫情，疫情 东山草
    2020年，疫情爆发，至今已近三年，反反复复，此起彼伏。不但没被消灭，还自我发展，从德尔塔到奥密克戎，与时俱进的变异着。去年11月，疫情之下，大数据800米范围内，都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语，当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌：我走过你走过的路,这算不算相逢？我吹过你吹过的风，这算不算相拥？800米内我们不曾擦肩而过，你却要我14天相
  • 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab ranshan567 程序人生
    JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时，个人电脑不能满足大数据的分析需求，就需要用到高性能计算机集群资源，然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能，所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下：
  • 大数据真实面试题---SQL The博宇 大数据面试题——SQL大数据mysqlsql数据库bigdata
    视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时45分钟完成。题目根据3张表表结构，写出具体求解的SQL代码（搞笑品类定义：视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”）1、表创建语句：createtablet_user_video_action_d(dsint,user_idstring,video_idstring,action_typeint,`timestamp`bigint)rowformatdelimi
  • Flume：大规模日志收集与数据传输的利器 傲雪凌霜，松柏长青 后端大数据flume大数据
    Flume：大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代，随着各类应用的不断增长，产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要，还可以通过深入分析，帮助企业做出更好的决策。那么，如何高效地收集、传输和存储这些海量数据，成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume，它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 架构评审的自动化与人工智能: 如何提高效率 光剑书架上的书 架构自动化人工智能运维
    1.背景介绍架构评审是软件开发过程中的一个关键环节，它旨在确保软件架构的质量、可维护性和可扩展性。传统的架构评审通常是由人工进行，需要大量的时间和精力。随着大数据技术和人工智能的发展，自动化和人工智能技术已经开始应用于架构评审，从而提高评审的效率和准确性。在本文中，我们将讨论如何通过自动化和人工智能技术来提高架构评审的效率。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作
  • 【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案 数字化建设方案 数字化转型数据治理主数据数据仓库供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构微服务数据挖掘大数据人工智能
    原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道，旨在交流学习，如有侵权联系速删，更多参考公众号：优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
  • 80 鑫_259b
    科普一个谈恋爱的方法。在以前，谈恋爱千难万难，就难在对对方不知底细，不知道对方希望自己是一个怎样的人，要耗费大量的时间去试探、再磨合，往往会因为一些小事一些细节，满盘皆输。在一个信息化的时代，在一个大数据近乎变成了流行语的时代，我们要跟上时代的步伐，通过大数据，去寻找异性最希望自己展现出来的形象是什么，才可以在爱情的道路上少走弯路。那这个大数据怎么操作呢？上街发问卷？问别人的择偶标准？一来会被打死
  • 解锁企业潜能，Vatee万腾平台引领智能新纪元 自媒体经济说 其他
    在数字化转型的浪潮中，企业正站在一个前所未有的十字路口，面对着前所未有的机遇与挑战。解锁企业内在潜能，实现跨越式发展，已成为众多企业的共同追求。而Vatee万腾平台，作为智能科技的先锋，正以其强大的智能赋能能力，引领企业步入一个全新的智能纪元。Vatee万腾平台，是一个集成了人工智能、大数据、云计算等前沿技术的综合性智能服务平台。它不仅仅是一个技术工具，更是企业转型升级的加速器，能够深入企业运营的
  • 释放“AI+”新质生产力，深算院如何“把大数据变小”？ YashanDB YashanDB国产数据库数据库数据库大数据
    近期，南都·湾财社推出《新质·中国造》栏目，深入千行百业，遍访湾区企业，解锁湾区新质生产力，共探高质量发展之道。本期对话深圳计算科学研究院YashanDB首席技术官陈志标，探讨国产数据库如何实现创新突围，抢抓数字经济时代的新机遇。以下是专访内容：如何应对AI时代所面临的算力挑战？南都·湾财社：数据、算力和算法是发展人工智能的三要素，深算院做了怎样的前瞻性布局？陈志标：今年，政府工作报告中首次提及开
  • 数字化智能工厂数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案 数字化建设方案 智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构
    随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为制造企业提升竞争力的关键途径。数字化智能工厂通过集成先进的物联网(IoT)、大数据、云计算、人工智能(AI)等技术，实现了生产过程的智能化、供应链管理的精准化及决策的科学化。本方案旨在构建一套完善的数字化供应链架构，实现全景管理、全流程贯通、智慧化升级，以数据为驱动，强化技术支撑与安全管理体系，推动企业向智能制造迈进。一、数字化供应链架构1.**集成化平台构
  • 日记——我的歌单 静若小猴
    又到一年一度大数据汇总的时候了，听歌已经成为很多人生活里的一种乐趣。春夏秋冬，我们都有自己喜欢的歌，歌词歌曲唱出沃尔玛你的心声。还记得大学时候最喜欢听的《春天里》，我有一天单曲回放了30遍，总觉得听着仿佛看到自己声音。还有的歌，初听不知曲中意，再听已经是曲终人，听着歌流泪，听着歌入睡……还记得那些年少的故事吗，总觉得自己才是故事外的人，却不是自己已经入歌。一段时间会喜欢一个人的音乐，一段时间会沉静
  • Linux dmesg命令：显示开机信息 fafadsj666 linux数据库数据挖掘机器学习大数据
    通过学习《Linux启动管理》一章可以知道，在系统启动过程中，内核还会进行一次系统检测（第一次是BIOS进行加测），但是检测的过程不是没有显示在屏幕上，就是会快速的在屏幕上一闪而过那么，如果开机时来不及查看相关信息，我们是否可以在开机后查看呢？答案是肯定的，使用dmesg命令就可以。无论是系统启动过程中，还是系统运行过程中，只要是内核产生的信息，都会被存储在系统缓冲区中，已经为大家精心准备了大数据
  • 大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法：大厂数据分析师进阶秘籍 青云交 大数据新视界Excel数据分析函数公式数据透视表图表功能规划求解数据分析工具库大数据新视界数据库
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅 青云交 大数据新视界数据库大数据数据挖掘R语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • 高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案 武汉唯众智创 人工智能训练师边缘计算实训室人工智能训练师实训室边缘计算实训室
    一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下，边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
  • python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js QQ_511008285 pythondjangoflaskjavaspringboot数据分析
    前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以本文针对NBA球员的大数据进行
  • Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js QQ_511008285 javaspringboot数据分析pythondjangovue.jsflask
    前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以  该系统使用进行大数据处理和
  • 数字化（电子化）招标采购平台系统核心功能详细介绍 xinyuan_123456 oracle
    数智化招标采购平台覆盖全业务类型、全采购流程、全采购方式，是郑州信源公司运用“互联网+”、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术，结合供应链管理理念，以招标采购为核心，提供交易、管理、数据、服务、监管为一体的高标准采购管理平台，赋能政企用户实现采购业务全流程的电子化、数字化、智慧化。根据产品功能及应用领域，产品包括：企业数智化招采供应链平台、金融数智化招采平台、政府数智化采购平台、公共资源数智
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他