运维行业正在变革，推荐阅读：30万年薪Linux运维工程师成长魔法 一、存储设备的挂载和卸载 存储设备的挂载和卸载常用操作命令：fdisk -l、df、du、mount、umount。 fdisk -l 命令 1.作用 查看所有硬盘的分区信息,包括没有挂上的分区和USB设备，挂载时需要用这条命令来查看分区或USB设备的名称，比如挂载U盘时。 注意：Linux中既然硬件是以文件形式存在，则也可以ls -l /dev/sda*查看第一块硬盘的分区信息 df 命令 1.作用 统计磁盘空间或文件系统使用情况
存储设备的挂载和卸载常用操作命令：fdisk -l、df、du、mount、umount。
df命令是Linux系统中的一个常用命令，用于显示磁盘空间使用情况。它可以显示文件系统的总空间、已用空间、可用空间、使用率等信息。使用df命令可以帮助用户了解磁盘空间的使用情况，以便及时进行磁盘清理或扩容等操作。
以前在工作中主要写Spark SQL相关的代码，对于RDD的学习有些疏漏。本周工作中学习了一些简单的RDD的知识，主要是关于RDD分区相关的内容。下面的内容都是自己亲身实践所得，如果有错误的地方，还希望大家批评指正。
我们往kafka集群中发送数据的时候，kafka是怎么感知到需要发送到哪一台节点中呢？其实这其中的奥秘就在kafka的Metadata中。这一篇我们就来看看kafka中的Metadata管理。
crosshatch 设备(Pixel 3 XL) 支持原生动态分区，也支持改造动态分区，配置如下：
在大数据领域中，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时，我们需要考虑一些优化策略，以提高插入性能和效率。
其中“hdx~”表明分区所在设备的类型、hd 表示ide、x表示哪块盘、~表示分区号
当linux新增硬盘时，要做的几个事情就是：先按需要进行分区、然后对分区进行格式化、再进行挂载即将指定分区挂到指定目录上；必要的时候做下校验；
当CentOS新增硬盘时，要做的几个事情就是：先按需要进行分区、然后对分区进行格式化、再进行挂载即将指定分区挂到指定目录上；必要的时候做下校验；
在Linux系统中，交换分区（Swap Space）是一个特殊的文件系统分区，它用于当物理内存（RAM）不足时，将一部分内存中的数据暂时转移到硬盘中，以便释放内存空间供系统继续使用。交换分区在Linux中起到了“虚拟内存”的作用，对于保障系统稳定运行至关重要。
答开启基带端口是前提。基带端口区别与usb调试端口。不可混为一体。是两个概念。开了基带端口才可以读写参数可以备份 写入基带qcn等等。开了端口驱动装好这才是前提
mkswap命令用于在一个文件或者设备上建立交换分区。在建立完之后要使用sawpon命令开始使用这个交换区。最后一个选择性参数指定了交换区的大小，但是这个参数是为了向后兼容设置的，没有使用的必要，一般都将整个文件或者设备作为交换区。
这篇文章将深入研究G1的日志和调优参数。为了在实际工作中对G1进行调优，作为开发者的你需要理解G1垃圾收集器的每个步骤，以及每个步骤在整个垃圾收集周期中的作用。为了方便读者学习，这篇文章将G1的日志参数分为等级递增的三块，这篇文章将会分别介绍每一部分参数的作用和调优时候使用的场景。
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理，所以数据量大的时候，经常会出现内存溢出情况。 （问题一）如何避免这种情况？ 分而治之，每次只拉取一个
在 Kafka 中，每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时，就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从何处开始进行消费，这个参数的默认值为 “latest” 。
最近经常有小伙伴留言，核心问题都比较类似，就是虽然接触Spark有一段时间了，但是搞不明白一个问题，为什么我从HDFS上加载不同的文件时，打印的分区数不一样，并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用？其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。
大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型，该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列，每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而，从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化，这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态，因此不能有效地捕获会话内的状态调制；我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明，主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异，导致模型成为静态的。此外，分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明，当需要估计的每个状态的自由参数数量很高，而可用于这种估计的观测数据数量较低时，模型往往会变成静态的。基于这些发现，我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。
一点点回忆 年初了，帮助大家回忆一下spark的重要知识点。 首先，我们回顾的知识点是RDD的五大特性: 1，一系列的分区。 2，一个函数作用于分区上。 3，RDD之间有一系列的依赖。 4，分区器。 5，最佳位置。 Spark属于链式计算，rdd之间有着依赖关系：窄依赖，宽依赖。 RDD执行的时候会将计算链条分为很多task，rdd的task分为：ResultTask和ShuffleMapTask。 Partitioner简介 书归正传，RDD之间的依赖如果是宽依赖，那么上游RDD该如何确定每个分区的输
在了解了消费者与消费组之间的概念之后，我们就可以着手进行消费者客户端的开发了。在 Kafka 的历史中，消费者客户端同生产者客户端一样也经历了两个大版本：第一个是于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端，我们可以称之为旧消费者客户端或 Scala 消费者客户端；第二个是从 Kafka 0.9.x 版本开始推出的使用 Java 编写的客户端，我们可以称之为新消费者客户端或 Java 消费者客户端，它弥补了旧客户端中存在的诸多设计缺陷。
1、什么是Hive 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数据库表，并提供类 SQL查询功能（HQL） 2、Hive的意义（最初研发的原因） 避免了去写MapReduce，提供快速开发的能力，减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块，作用分别是什么 元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，
1、预备知识 介绍Linux硬盘知识（文件命名方案xxyN） 分区名的前两个字母表示分区所在设备的类型（hd是IDE硬盘，sd是SCSI硬盘，scsi比IDE速度和扩展更好）课外阅读材料 Y字母表示分区所在的设备编号例如hda表示第一个IDE硬盘，sdb表示SCSI第二个硬盘 N表示分区，hda3表示第一个IDE硬盘上的第三个分区（主分区或者扩展分区） 挂载文件系统命令 注意：如果/usr/local目录下挂载/dev/sda5，而/usr/local/myfile目录下挂载/dev/sda7，这样
支持正则表达式匹配Topic来进行删除,只需要将topic 用双引号包裹起来 例如: 删除以create_topic_byhand_zk为开头的topic;
注意：以下操作都是在开发板上操作，我们的教程涉及多款开发板，不同的 linux 版本，命令用法可能 稍有差异。
已知，Kafka 集群中有两个 kafka broker ，id 分别为 200、201 。
描述：主要讲解Windows下对于磁盘分区的操作，以及磁盘分区标卷信息的查看等等；
df与du命令不同点在于，df命令用于查看整个文件系统的磁盘空间占用情况，du命令用于查看文件和目录磁盘的使用空间。
在Oracle数据库中，什么是不可用索引（Unusable Indexes），哪些操作会导致索引变为不可用（unusable）即失效状态？
本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~
磁盘经过分区和格式化后，如果想要使用这些磁盘，那么还需要挂载。 在挂载某个分区前，需要先建立一个挂载点，这个挂载点是以目录的形式出现的，一旦把某个分区挂载到这个挂载点下，往这个目录写数据时，就都会写到该分区中。 挂载的命令是：mount 我们先建立一个新目录，并在这个新目录下新建立一个新文件，然后把sdb5挂载到此目录下，并用命令du查看是否已挂载上。
Linux的分区是物理上的概念，从物理上将存储空间分开；Linux的目录是逻辑上的概念，Linux的目录树实际上是一个分区之间的数据逻辑结构关系，不是物理结构；一个分区必须挂载在一个目录下才能使用，分区可以挂载到任何目录；
>bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic topic1 --partitions 2
在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。
首先创建一个 org.apache.kafka.clients.producer.Producer 的 bean。
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
最近在测试环境的一个Oracle数据库上面，使用exp将表导出没有问题，而将导出的文件使用imp导入时却出现了如下错误。
该文介绍了如何使用fdisk命令行工具进行磁盘分区。首先介绍了fdisk命令的常用参数，然后通过一个具体的实例，展示了如何通过fdisk命令创建一个磁盘分区。在创建分区时，需要输入分区号、起始柱面和结束柱面。最后，介绍了在驱动程序中如何分配一个gendisk来存储分区信息。
dataclasses是Python 3.7及更高版本中引入的一个标准库模块，它提供了一种简化和自动化对象定义的方式。
分区的作用就是提供负载均衡的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability）。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理。并且，还可以通过添加新的节点机器来增加整体系统的吞吐量。
本文包含: 磁盘及分区管理、文件系统管理、磁盘配额管理、文件系统维护 1. 磁盘及分区管理 查看磁盘设备列表命令 fdisk 查看当前计算机中的磁盘设备及分区列表 # fdisk -l 查看磁盘设备命令 hdparm 参数 I：显示硬盘提供的硬件信息 T：评估硬盘从快速缓存中读取数据的速度 t：评估硬盘从缓冲区中读取数据的速度 磁盘分区工具 fdisk 常用命令 d：删除分区 l：查看分区类型列表 n：添加新分区 p：打印当前分区列表 q：不保存已更改的内容并退出 t：修改分区类型 v：验证分区表 w：
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。 Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。
通过上一篇《消息驱动的微服务（消费组）》的学习，我们已经能够在多实例环境下，保证同一消息只被一个消费者实例进行接收和处理。但是，对于一些特殊场景，除了要保证单一实例消费之外，还希望那些具备相同特征的消
使给定谓词返回 true 的元素会被放在所有使谓词返回 false 的元素的前面。
上一篇主要讲到了分区分库分表的概念，其实在不影响性能的情况下，我们完全可以使用单分区单库单表。但是业务量大的情况下，受到性能限制我们不得不选择使用分区分库分表。本篇是上一篇的拓展，本篇主要讲讲十几种我们如何使用分区分库分表。如果还未看过上一篇文章建议先阅读概念篇：Mysql分库分表(1) --- 概念篇
磁盘的整体数据是在superblock块中，但是每个个别文件的容量则在inode当中记载，常用来显示磁盘使用量的两个命令
剖析producer之前，我们来回顾一下Kafka的producer，producer（生产者）：消息放到队列里面的叫生产者。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
