Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时，有几个关键点需要注意。首先，传统的基于主机资源的监控方法（如使用率和负载监控）可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中，应用服务的动态性和弹性更加突出。
在大型现代化生产企业中，物料和车间生产线之间距离比较远，需要采用合理有效的通信方式使生产线和库房能够相互协作，以便及时解决生产线物料供应问题，从而提高企业生产效率。而物料呼叫andon安灯系统就是其中一个中间呼叫桥梁.
经过之前的学习 《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》、《【一】从0开始，用flask+mongo打造分布式服务器监控平台》， 召唤师峡谷萌新 已经可以启动一个 Web 页面了，并且已经通过 MongoEngine 定义了一个 ORM。接下来我们应该对每个模块功能进行编写，并且为每个编写好的模块编写视图。
本节内容是基于Ansible Playbook自动部署openshift集群，之后几节内容会通过一个AllInOne的集群手动添加组件，研究实现的流程。 本部分内容是3.6.0，可能不适用3.6
作者王家彬，腾讯后台开发工程师，参与“LBS+AR”天降红包项目，其所在“2016春节红包联合项目团队”获得2016公司级业务突破奖。
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
周六在家闲来无事学习了一下利用Sigar获取本机服务器、系统、CPU、JVM、内存等信息
高并发的抢购、秒杀功能是一个 web 系统面临的很大的一个挑战。 由于销售平台的促销活动，销售系统的 web 后台接口将承受平常几倍甚至几十倍的压力，这样，服务器的 CPU、内存等是否会成为保证服务质量的瓶颈，如何顺利度过抢购、秒杀的高峰期，怎么让有限的资源承受突如其来的压力就成了服务端工程师不得不考虑的一个问题了。 在此前的文章中，我们介绍了 web 服务需要考虑的六大因素。 其中，我们介绍了如何构建稳定、可持久的 web 服务，应对高并发、高请求量的实际访问压力，然而，秒杀环节中，仅仅为了流量的巨大、临时性增长，而去扩容一套可以应对相应流量的系统，显然是十分浪费而又不现实的，因此，这就需要我们在选择去拒绝一部分访问流量，从而降低后台服务器的压力，提高服务的可用性。 那么如何选择需要拒绝的那部分流量呢？
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库，那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候，一次插入多少数据才合适呢？假如需要插入的数据有百万条，那么一次批量插入多少条的时候，效率会高一些呢？这里博主和大家一起探讨下这个问题，应用环境为批量插入数据到临时表。
在使用服务器的时候，无论是做网站还是跑软件都希望能实时方便地查看和监控服务器信息，包括服务器配置、性能、网络、环境模块等参数，雅黑探针就是专门做这个事情的，只需要简单的配置就能轻松查看和监控这些服务器
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库，那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候，一次插入多少数据才合适呢？
说到并发，期英文单词为Conurrent,如果要彻底理解并发，那么还需知道一个词就是并行，英文单词Parallel。 那么二者有什么关系呢？Erlang 之父 Joe Armstrong用如下图来解释了并发与并行的区别：
香橙派AI Pro，作为一款高性能的边缘计算平台，展现出非凡的扩展能力。它配备了丰富的I/O接口，包括但不限于USB、HDMI、网络接口以及GPIO端口，支持多种传感器、显示器和外部存储设备的直接连接。这种高度的兼容性和灵活性，使得开发者能够根据项目需求轻松扩展硬件配置，无论是构建复杂的机器人系统、智能物联网网关，还是高性能的边缘计算服务器，香橙派AI Pro都能提供坚实的技术支撑。
关于磁盘空间中索引节点爆满的问题还是挺多的，借此跟大家分享一下： 一、发现问题 在公司一台配置较低的Linux服务器（内存、硬盘比较小）的/data分区内创建文件时，系统提示磁盘空间不足，用df -h命令查看了一下磁盘使用情况，发现/data分区只使用了66%，还有12G的剩余空间，按理说不会出现这种问题。 二、分析问题： 后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode)，发现已经用满(IUsed=100%)，导致系统无法创建新目录和文件。 [root@bastion-IDC ~]# df
最近一直在着手优化公司某些业务的大数据的查询。 数据量级大约在每天110亿个doc左右，并且通常要对最近两天的数据做一定的处理，query的响应时间比较长，因此需要优化query api响应时间。
/*问题 1163: 【排队买票】 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 145 解决: 70
dstat 是一个可以取代vmstat，iostat，netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能，增加了监控项，也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
1、在namenode01上，添加退役节点的IP到黑名单，/usr/local/hadoop-2.6.3/etc/hadoop/dfs.exclude文件添加如下需要下线的服务器主机名称：
java获取服务器所有信息代码如下 package com.sinosoft.outher.listener; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.Map; import java.util.Properties; import org.hyperic.sigar.CpuInfo; import org.hyperic.sigar.CpuPerc; import org.h
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节
一、发现问题： 在一台配置较低的Linux服务器（内存、硬盘比较小）的/data分区内创建文件时，系统提示磁盘空间不足，用df -h命令查看了一下磁盘使用情况，发现/data分区只使用了66%，还有12G的剩余空间，按理说不会出现这种问题。 二、分析问题： 后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode)，发现已经用满(IUsed=100%)，导致系统无法创建新目录和文件。
轻量服务器（ Lighthouse）是腾讯云新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，目的是为了助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、Web应用、小程序/小游戏、APP、电商应用、云盘/图床和各类开发测试环境。相比普通云服务器更加简单易用且更贴近应用，以套餐的形式整体售卖基础云资源，同时提供了高带宽流量包，将热门开源软件融合打包实现一键构建应用，提供极简上云体验。今天，我们就基于腾讯云的轻量服务器搭建一个属于自己的3D照片画廊。
项目中的一个需求是获取操作系统的相关信息， 在网上找了相关的资料，发现了一个好的玩意，就是Sigar，它是通过java api的方式来调用程序，基本上能够获取操作系统的全部信息，感觉挺强大的。Sigar（System Information Gatherer And Reporter），是一个开源的工具，提供了跨平台的系统信息收集的API，核心由C语言实现的，它可以被多种语言调用，包括C/C++、java、Perl、Ruby、PHP等，可以收集的信息包括：
安冬暗按拉灯呼叫系统就是其中一个中间呼叫桥梁.通过汽车制造业安冬暗按拉灯呼叫系统，可以在车间现场和物料存储区设置信息显示板，实时反馈生产线上的物料呼叫请求，并指示和分配送物料任务。只要流水线旁物料剩余量达到触发条件（即*低剩余量时），及时发出物料需求呼叫，通过物联网络传递到数据服务器，由系统处理并自动分配给适合的物料配送人员，物料配送人员及时组织物料配送上线，完成配送后，将对应的呼叫信息进行复位，完成一次配送；系统会实时记录下每一次Andon安冬暗按拉灯呼叫系统发生的时间、地点以及对汽车制造业安冬暗按拉灯呼叫系统的响应情况，并对此进行分析。
本文介绍基于Python语言，自动、定时监测某体检预约网站中指定日期的体检余额，并在有体检余额时自动给自己发送邮件提醒的方法。
文件组成 linux文件系统的运行和操作系统的文件组成有关，文件系统会将文件权限，属性放在inode（索引节点）中，至于实际的数据则放在block快中。另外还有一个超级块（super block)会记录整个文件系统的整体信息，包括inode与block的总量，使用量和剩余量。) ---- 1.0 super block:记录此文件的整体信息，包括inode/block的总量，使用量，剩余量，以及文件系统的格式和相关信息等。 2.0 inode：记录文件属性，包括文件的类型，权限，UID,GID，l
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
当前ipv4地址非常紧缺，各大运营商、云服务商都在不断向ipv6进行转移。IPv4技术确实非常成熟，在家用路由器、电脑中一般我们都是配置v4地址。
为了保障服务器的稳定运行，我们需要对服务器进行有效的监控。传统的服务器监控工具往往功能复杂，配置繁琐，不太友好。
无线传感器网络(WSNs)对于环境科学、水资源、生态系统、结构健康和医疗保健应用等领域的持续监测极为 重要。在这种应用中，监测传感器网络中的大量观测数据 需要传输到数据汇进行分析
在大型现代化生产企业中，物料和车间生产线之间距离比较远，需要采用合理有效的通信方式使生产线和库房能够相互协作，以便及时解决生产线物料供应问题，从而提高企业生产效率。而暗灯ANDON系统就是其中一个中间呼叫桥梁.通过无线andon安灯系统，可以在车间现场和物料存储区设置信息显示板，实时反馈生产线上的物料呼叫请求，并指示和分配送物料任务。只要流水线旁物料剩余量达到触发条件（即*低剩余量时），及时发出物料需求呼叫，通过网络传递到数据服务器，由系统处理并自动分配给适合的物料配送人员，物料配送人员及时组织物料配送上线，完成配送后，将对应的呼叫信息进行复位，完成一次配送；系统会实时记录下每一次无线andon安灯系统发生的时间、地点以及对无线andon安灯系统的响应情况，并对此进行分析。
利用各类信息源和动态数据分析，构建新的商业模式和智慧工厂，优化和创新企业战略，分析追溯每个业务流程中产生的庞大数据，并进行共享整合分析，从而帮助企业制定更智慧的决策、全面监控商业流程，形成更智慧的商业模式，预测和塑造更成功的商业结果。实施车间生产管理安灯系统的企业，发现问题的方式为管理层逐级上报。车间生产管理安灯系统能够使生产管理简单化，生产效率提升，并使全体成员参与其中，它针对的是短循环且重复的工作、需要立即协助的工作及品质问题。
工业安灯系统按钮拉绳盒就是其中一个中间呼叫桥梁.通过可视化Andon安灯系统，可以在车间现场和物料存储区设置信息显示板，实时反馈生产线上的物料呼叫请求，并指示和分配送物料任务。只要流水线旁物料剩余量达到触发条件（即*低剩余量时），及时发出物料需求呼叫，通过网络传递到数据服务器，由系统处理并自动分配给适合的物料配送人员，物料配送人员及时组织物料配送上线，完成配送后，将对应的呼叫信息进行复位，完成一次配送；系统会实时记录下每一次工业安灯系统按钮拉绳盒发生的时间、地点以及对可视化Andon安灯系统的响应情况，并对此进行分析。
根据 CPU 访问内存中地址所需时间和距离我们可以将CPU和内存结构分为SMP（SMP，Symmetric Multi-Processor，也称之为一致内存访问UMA）、NUMA和MPP(Massive Parallel Processing)三种结构。而我们在虚拟化环境中常用的结构包括SMP和NUMA这两种。相对SMP(UMA）来说，NUMA具有更加好的扩展性。NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点，在每个NUMA节点里，CPU都有本地内存，访问距离短，性能好。NUMA比SMP具有更好的扩展性，SMP使用共享内存控制器，所有的CPU使用共享内存总线访问内存，如图1所示。在CPU不多的时候，SMP可以很好地工作，但是一旦CPU的数量很大的时候，这些 CPU 既可能造成内存总线的压力，也可能发生CPU之间相互“争夺”对共享内存总线的访问。NUMA采用分组的形式，限制一个NUMA节点里面的CPU数量和内存大小，并使用缓存一致性内部连接总线将各个NUMA节点连接起来，如图2所示。在服务器CPU日益增多和虚拟化普及的时代，NUMA更能适应高密度虚拟化环境的要求。
随着项目逐步以微服务开发为趋势，逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题：一个操作先后调用不同的服务，要保证服务间的事务一致性，这就是分布式事务解决的问题。
第3章 服务器性能剖析 优化的第一步应该是测量时间花在哪里。 对测试结果统计之后，对结果进行排序，把重要的任务排在前面。 如果优化的成本大于收益，就应该停止优化。 平均值在很多时候都隐藏了我们正在需要关注的地方。 虽然监控程序本身可能会拖慢程序，但是它对优化程序的贡献，是远远大于的其拖累的。 mysql慢查询日志可以帮助我们找到那些查询慢的语句。 利用pt-query-digest分析慢查询报告。 使用SHOW PROFILE 可以详细查看每条语句耗费时间的地方。 导致性能低下的原因有几种：资源被过度使用，
我们知道redis的数据都保存在内存中，如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。今天仅描述内存消耗相关知识。
Sigar是Hyperic-hq产品的基础包,是Hyperic HQ主要的数据收集组件。它用来从许多平台收集系统和处理信息。
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（master/leader），后者称为从节点（slave/follower）；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave以读为主
作者 | 孙晓飞 整理 | 马可薇 策划 | 孙瑞瑞、丁晓昀 本文由 InfoQ 整理自小红书基础技术部后端开发 孙晓飞 在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2022 上的演讲《小红书的降本增效之路》。 大家好，我是孙晓飞，目前就职于小红书容器架构组，负责团队内调度系统整体工作，拥有 6 年云原生相关开发设计经验，是 Kubernetes 和 Volcano member。本文将分享过去一年中，容器架构团队为小红书和整体容器服务在降本增效方面所采用的方案措施。 小红书与云原生 小红书早
借位之后剩余的主机数位子网主机位， 子网主机位决定子网中的有效主机数 n=2的子网主机位次方
先从swap产生的原理来分析，由于linux内存管理比较复杂，下面以问答的方式列了一些重要的点，方便大家理解：
今天在线上遇到了一个MongoDB的性能问题，经过排查和参数调优，最终解决，还是很有收获，这里记录下整个问题排查过程以及思路，如果你不是搞MongoDB数据库的，那看看也无妨，这个排查问题的思路，后续会对你排查其他数据库有帮助。
最近花了很多时间在分布式存储上面，不想在这个上面再花费很多时间了，所以用这篇文章做一个最后的总结。
车间工业LCD液晶电视显示器电子看板系统供应商系统采用图形技术实现看板排程和看板状态的可视化，使得看板流转过程透明化、直观化，实现了对全局看板信息的掌控；液晶生产信息电子看板系统供应商系统将看板管理与ERP信息系统相融合，实现了看板数据的信息化，因而能实现数据的统计、分析、预测、模拟等，克服了纸质看板无法与信息系统相结合的一大缺点。可根据本部门的具体情况，实施不同内容的液晶生产信息电子看板系统供应商，使企业管理更加方便快捷，提高工人劳动生产力，提高企业形象及生产效率。
redis适合放一些频繁使用，比较热的数据，因为是放在内存中，读写速度都非常快，一般会应用在下面一些场景，排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
本文讨论的 swap基于Linux4.4内核代码 。Linux内存管理是一套非常复杂的系统，而swap只是其中一个很小的处理逻辑。
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