〖0〗-操作成功完成。 〖1〗-功能错误。 〖2〗-系统找不到指定的文件。 〖3〗-系统找不到指定的路径。 〖4〗-系统无法打开文件。 〖5〗-拒绝访问。 〖6〗-句柄无效。 〖7〗-存储控制块被损坏。 〖8〗-存储空间不足，无法处理此命令。 〖9〗-存储控制块地址无效。 〖10〗-环境错误。 〖11〗-试图加载格式错误的程序。 〖12〗-访问码无效。 〖13〗-数据无效。 〖14〗-存储器不足，无法完成此操作。 〖15〗-系统找不到指定的驱动器。 〖16〗-无法删除目录。 〖17〗-系统无法将文件移到不同的驱动器。 〖18〗-没有更多文件。 〖19〗-介质受写入保护。 〖20〗-系统找不到指定的设备。 〖21〗-设备未就绪。 〖22〗-设备不识别此命令。 〖23〗-数据错误 (循环冗余检查)。 〖24〗-程序发出命令，但命令长度不正确。 〖25〗-驱动器无法找出磁盘上特定区域或磁道的位置。 〖26〗-无法访问指定的磁盘或软盘。 〖27〗-驱动器找不到请求的扇区。 〖28〗-打印机缺纸。 〖29〗-系统无法写入指定的设备。 〖30〗-系统无法从指定的设备上读取。 〖31〗-连到系统上的设备没有发挥作用。 〖32〗-进程无法访问文件，因为另一个程序正在使用此文件。 〖33〗-进程无法访问文件，因为另一个程序已锁定文件的一部分。 〖36〗-用来共享的打开文件过多。 〖38〗-到达文件结尾。 〖39〗-磁盘已满。 〖50〗-不支持该请求。 〖51〗-远程计算机不可用 。 〖52〗-在网络上已有重复的名称。 〖53〗-找不到网络路径。 〖54〗-网络忙。 〖55〗-指定的网络资源或设备不再可用。 〖56〗-已到达网络 BIOS 命令限制。 〖57〗-网络适配器硬件出错。 〖58〗-指定的服务器无法运行请求的操作。 〖59〗-发生意外的网络错误。 〖60〗-远程适配器不兼容。 〖61〗-打印机队列已满。 〖62〗-无法在服务器上获得用于保存待打印文件的空间。 〖63〗-删除等候打印的文件。 〖64〗-指定的网络名不再可用。 〖65〗-拒绝网络访问。 〖66〗-网络资源类型错误。 〖67〗-找不到网络名。 〖68〗-超过本地计算机网卡的名称限制。 〖69〗-超出网络 BIOS 会话限制。 〖70〗-远程服务器已暂停，或正在启动过程中。 〖71〗-当前已无法再同此远程计算机连接，因为已达到计算机的连接数目极限。 〖72〗-已暂停指定的打印机或磁盘设备。 〖80〗-文件存在。 〖82〗-无法创建目录或文件。 〖83〗-INT 24 失败。 〖84〗-无法取得处理此请求的存储空间。 〖85〗-本地设备名已在使用中。 〖86〗-指定的网络密码错误。 〖87〗-参数错误。 〖88〗-网络上发生写入错误。 〖89〗-系统无法在此时启动另一个进程。 〖100〗-无法创建另一个系统信号灯。 〖101〗-另一个进程拥有独占的信号灯。 〖102〗-已设置信号灯且无法关闭。 〖103〗-无法再设置信号灯。 〖104〗-无法在中断时请求独占的信号灯。 〖105〗-此信号灯的前一个所有权已结束。 〖107〗-程序停止，因为替代的软盘未插入。 〖108〗-磁盘在使用中，或被另一个进程锁定。 〖109〗-管道已结束。 〖110〗-系统无法打开指定的设备或文件。 〖111〗-文件名太长。 〖112〗-磁盘空间不足。 〖113〗-无法再获得内部文件的标识。 〖114〗-目标内部文件的标识不正确。 〖117〗-应用程序制作的 IOCTL 调用错误。 〖118〗-验证写入的切换参数值错误。 〖119〗-系统不支持请求的命令。 〖120〗-此功能只被此系统支持。 〖121〗-信号灯超时时间已到。 〖122〗-传递到系统调用的数据区太小。 〖123〗-文件名、目录名或卷标语法不正确。 〖124〗-系统调用级别错误。 〖125〗-磁盘没有卷标。 〖126〗-找不到指定的模块。 〖127〗-找不到指定的程序。 〖128〗-没有等候的子进程。 〖130〗-试图使用操作(而非原始磁盘 I/O)的已打开磁盘分区的文件句柄。 〖131〗-试图移动文件指针到文件开头之前。 〖132〗-无法在指定的设备或文件上设置文件
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式，配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储（GCS）。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
不难看出, 其中commodity hardware, massive storage和enormous processing power就是Hadoop的重要特点. 而The Hadoop Distributed File System(HDFS)作为Hadoop的核心子项目之一, 是Google File System(GFS)的实现, 为分布式计算提供数据存储和管理的功能.
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格，它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点，比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能，就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile，WVYP)，这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代：从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始，最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而，为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销，我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中，我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定，以及经历这个过渡所必需的转换工作。
文章目录 1. 管道流 1.1. PipedOutputStream 1.1.1. 构造函数 1.1.2. 常用函数 1.2. PipedInputStream 1.2.1. 构造函数 1.2.2. 常用函数 1.3. 实例 1.4. 问题 1.5. 解决方法 1.6. 参考文章 管道流 管道流的主要作用是可以进行两个线程间的通讯，分为管道输出流(PipedOutputStream)、管道输入流（PipedInputStream），如果想要进行管道输出，则必须要把输出流连在输入流之上，在PipedO
持续集成是一种软件开发实践，团队成员经常集成他们的工作，通常每个人至少每天集成 - 导致每天进行多次集成。每个集成都通过自动构建（包括测试）进行验证，以尽快检测集成错误。许多团队发现这种方法可以显着减少集成问题，并允许团队更快地开发有凝聚力的软件。本文是对持续集成的快速概述，总结了该技术及其当前使用情况。
转载自： https://cloud.tencent.com/developer/article/1031641 https://my.oschina.net/freelili/blog/1853668
在这篇文章中，作者介绍了CI/CD可观测性的概念和重要性。通过使用可观测性，团队可以提前解决问题，做出更明智的决策，并增加对软件发布的信心。文章还提到了CI/CD系统中常见的问题，包括不稳定性、性能回归和配置错误。为了解决这些问题，作者介绍了GraCIe，这是一个基于Grafana构建的应用插件，旨在提供对CI/CD系统的易于理解的方式。GraCIe利用Grafana Tempo、Grafana Loki和Prometheus的功能，通过使用OpenTelemetry，可以与几乎任何CI/CD平台无缝集成，为用户提供无与伦比的洞察力。作者还展望了未来，希望CI/CD供应商能够朝着一个共同的标准发展，实现遥测数据的普遍可访问性。
作者 ｜ Pinterest Engineering 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 Pinterest 的内部搜索引擎 Manas 是一个通用的信息检索平台。正如我们在上一篇文章中讨论的那样，Manas 被设计为兼具高性能、可用性和可伸缩性的搜索框架。如今，Manas 支持大多数 Pinterest 产品的搜索功能，包括广告、搜索、Homefeed、Related Pins、Visual 和 Shopping。 搜索系统的关键指标之一是索引延迟，也就是更新搜索索引以反映更改所花费的时间。随着我们系统的功
将系统之间彼此隔离的消息系统已经存在了很长时间，在Hadoop 环境中Flume 做了这样的工作。Flume 是专门设计用来从大量的源，推送数据到Hadoop 生态系统中各种各样存储系统中去的，例如HDFS 和HBase。
哪些因素可能会导致损坏？ 损坏的原因也各不相同，包括但不限于 无法读取/写入存储介质 程序发生崩溃（特别是在数据写入 RVT 模型时） 附加模块以通过正常 UI 无法或意外的方式修改图元 未经测试的多项操作或一系列操作（例如，取消同步或在同步后使用“撤消”命令） 解决方案： 要最大程度地减少数据损坏的发生率，请执行以下操作： 注意：如果您使用的是 2017 版本的 Revit，请务必安装 2017.1 Update，因为其中包含专门用于解决损坏的更改：修复损坏的中心模型
针对文件和目录，HDFS有与POSIX非常相似的权限模式。 一共提供三类权限模式：只读权限（r）、写入权限(w)和可执行权限（x）。读取文件或列出目录内容时需要只读权限。写入一个文件，或是在一个目录上创建及删除文件或目录，需要写入权限。对于文件而言，可执行权限可以忽略，因为你不能在HDFS中执行文件（与POSIX不同），但在访问一个目录的子项时需要该权限。 每个文件和目录都有所属用户（owner）、所属组别（group）及模式（mode）。这个模式是由所属用户的权限、组内成员的权限及其他用户的权限组成的。 默认情况下，可以通过正在运行进程的用户名和组名来唯一确定客户端的标示。但由于客户端是远程的，任何用户都可以简单的在远程系统上以他的名义创建一个账户来进行访问。因此，作为共享文件系统资源和防止数据意外损失的一种机制，权限只能供合作团体中的用户使用，而不能在一个不友好的环境中保护资源。注意，最新的hadoop系统支持kerberos用户认证，该认证去除了这些限制。但是，除了上述限制之外，为防止用户或者自动工具及程序意外修改或删除文件系统的重要部分，启用权限控制还是很重要的。 注意：这里有一个超级用户的概念，超级用户是nameNode进程的标识。对于超级用户，系统不会执行任何权限检查。
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：David 小咸鱼 【新智元导读】今天，机器学习（ML）模型得到了大规模的使用，而且影响力也越来越大。然而，当它们被用于现实世界的领域时，往往表现出意想不到的行为。Google AI发文探讨不规范（Underspecification）是如何给机器学习带来挑战的。 如今，机器学习（ML）模型得到了比以往任何时候都更广泛的使用，并且它的影响力也变得越来越大。 然而，把它们放在现实领域中使用时，问题可不小，甚至经常会出现一些意想不到的行为。 例如
0000 操作已成功完成。 0001 错误的函数。 0002 系统找不到指定的文件。 0003 系统找不到指定的路径。 0004 系统无法打开文件。 0005 拒绝访问。 0006 句柄无效。 0007 存储区控制块已损坏。 0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。 0009 存储区控制块地址无效。 0010 环境错误。
对企业而言，失败往往比成功更具有启发性。另外，如果团队行动太快，又无法以完全透明的方式处理问题，那么失败所带来的影响有可能长期困扰整个团队。我们在 LinkedIn 最近就遇到了类似的问题，导致大数据生态系统发生了数据丢失的严重事件，也让我们着力反思当前的诊断与响应机制。希望我们从大数据生态系统重大事故中学到的东西，也能给各位带来一点启示。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HDFS是组成Hadoop平台的关键服务，部署的正确与否直接影响到你整个集群的健康状态，以及所有应用能否正常的运行或者高效的运行，包括SQL，MapReduce，Spark等。前面Fayson也介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《CDH安装前置准备》，《如何为Had
可以看出不论是权限还是拥有者或组名都不一致，于是通过命令将新移动的文件权限和拥有者进行修改与其他文件一致，这时候再进行测试就可以验证通过了。
RocketMQ最佳实践 https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/best_practice.md
软件开发的生产力一直很难衡量。与其他行业不同，编程行为不容易并行化。开发过程的独特之处在于它需要多种技术和沟通技能的组合，这需要一组专门的 DevOps 指标来跟踪团队的体征。
我们调研了业界主流的几个工具，都有一些无法满足我们需求的地方，如redis-shake要求源redis和目的redis分片必须对称，不支持高可用，xpipe不支持拓扑变化等等。所以，我们自研了redis-GunYu来实现这些需求。
操作系统：CentOS 7 Mysql版本：Mysql 8.0.x Docker版本：Docker version 20.10.10
在 HDFS 中，NameNode 作为整个集群的管理中心，保存着整个 HDFS 中的元数据信息，而真正保存数据的是 DataNode。那么， Hadoop HDFS 是如何管理这些文件的呢？本期内容就来为大家解答：
十年后的今天各种大会上经常出现DevOps专场，行业内也有很多公司开始招聘DevOps工程师，它逐渐演变成一种主流的软件开发交付模式，出现的频率也越来越高。
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
作为 Red Hat 咨询架构师，我有幸参与了大量客户项目。虽然每个客户都面临自己特有的挑战，但是我发现其中有一些共同点。大多数项目都想知道如何协调对多个记录系统的写入。要回答这个问题，一般会涉及长篇累牍的解释，包括双重写入（dual write）、分布式事务、现代化的替代方案以及每种方式可能出现的故障情况和缺点。这样做通常会让客户意识到，将单体应用拆分为微服务架构是一个漫长和复杂的过程，而且通常都需要权衡。
现代应用程序开发的一大优点是，像硬件故障或如何设置 RAID 这类问题是由云提供商操心的。优秀的云供应商不太可能丢失你的应用数据，所以有时我会被询问现在为什么还要备份？下面是一些现实世界的故事。
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。
系统通过几年时间的沉淀，数据量越来越庞大，虽然定期有做人工清分库；但是这样都不是一个永恒的办法。不过开发的时候也没考虑到系统能坚挺这么多年和数据量这么庞大。所以现在记录一下系统开发时需要注意的问题。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
redis利用epoll实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
互联网应用通常会产生大量的时间日志需要进行分析和处理。本文介绍Ubiq的架构，它是一个分布式系统，用于处理不断增长的日志文件，具有可扩展性、高可用、低延迟的特性。Ubiq框架容忍基础设施退化和数据中心级别的中断问题，无需人工干预。并且它支持exactly-once语义以将日志作为事件的集合进行处理。Ubiq已经应用于Google的广告系统多年，生产环境证明了机器资源的线性可扩展性，以及基础设置故障的情况下的高可用性和一分钟内的端到端的延迟。
就在本周一，大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资，对公司的估值为280亿美元。作为同类公司，之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧，此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注？正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到，“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
恭喜！您已经建立了 DevOps 实践。现在，完成了艰苦的工作并制定了 DevOps 指标和 DevOps KPI，您可以坐下来放松一下，并见证您的 Dev 和 Ops 团队之间的协作，因为他们可以更快地交付质量更好的软件。
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制，允许客户端将多个命令一次性发送给服务器，然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。
Broker 是负责存储消息的，怎么保证消息发送到Broker后，一定不会丢失呢？
我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。
导语：疫情期间，为了保障国内学子的正常学习进度，腾讯课堂积极响应国家“停工不停学”的号召，紧急上线疫情期间专用的“老师极速版”，使广大师生足不出户，即可快速便捷的完成线上开课。面对线上课堂百万量级的互动消息，如何保证消息的实时性和准确性无疑是一个技术挑战。那么如何解决问题呢？接下来，就和小编一起来看看腾讯云中间件CKafka如何为腾讯课堂百万级消息提供技术支撑。（编辑：中间件小Q妹）
0 操作成功完成。 1 函数不正确。 2 系统找不到指定的文件。 3 系统找不到指定的路径。 4 系统无法打开文件。 5 拒绝访问。 6 句柄无效。 7 存储控制块被损坏。 8 存储空间不足，无法处理此命令。 9 存储控制块地址无效。 10 环境不正确。 11 试图加载格式不正确的程序。 12 访问码无效。 13 数据无效。 14 存储空间不足，无法完成此操作。 15 系统找不到指定的驱动器。 16 无法删除目录。 17 系统无法将文件移到不同的驱动器。 18 没有更多文件。 19 介质受写入保护。 20
在本次更新中，CLI 版本在文件管理和配置功能方面进行了显著增强。主要更新包括：支持从文件中读取和写入消息、高级配置选项、文本输出模式、以及改进的日志记录。此外，桌面版本现在支持数据库重建，以防止文件损坏引起的问题，并且能更好地处理大数据的展示。这些更新希望为所有 MQTTX 用户提供更加强大和用户友好的体验。
两年前，腾讯在线教育部就在探索如何实现架构转型。在梳理过腾讯课堂初始技术架构的痛点后，规划出架构演进的三个重点方向：微服务、中间件、DevOps。
1>D:\10\Debug\RCa00828(34): fatal error RC1022: expected ‘#endif’
容器可以解决很多问题，并且具有诸多优势，当你投身其中时便会发现其奥妙所在。 第一：容器是不可变的 - 操作系统，库版本，配置，文件夹和应用程序都包装在容器内。 您可以使用通过相同QA测试的镜像，使产品具有相同的表现。 第二： 容器是轻量级的 - 容器的内存占用很小。没有成百上千的MB，容器只会分配主进程的内存。 第三： 容器是快速的 - 你可以像一个典型的linux进程一样快速启动一个容器。只需要几秒钟，您就可以启动一个新的容器。 然而，许多用户仍然像对待典型的虚拟机那样对待容器。他们似乎都忘记了容器的重要
在计算机网络以及数据库领域内，二阶段提交（Two-phase Commit）是指，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持一致性而设计的一种算法。通常，二阶段提交也被称为是一种协议。在分布式系统中，虽然每个节点可以知道自己的操作是成功还是失败，但却无法知道其他节点的操作是成功还是失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的ACID特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一协调所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为： 参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情况决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译 | Argus 技术审校 | 曾凯 本文来自Amazon Science Blog，作者为Sathya Balakrishnan、Ihsan Ozcelik。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 AI 影音探索 #008# 用于检测宏块损坏、音频失真和音视频同步错误的检测器是Prime Video的三个质量保证工具。 流媒体视频在录制、编码、打包或传输过程中可能会出现缺陷，因此大多数订阅视频服务（如亚马逊Prim
让我们修改一下我在上一个博客中向您解释的独立 Jenkins 架构，下图描绘了相同的架构。
xz-utils 是一款流行的压缩工具，在 Linux 系统中广泛使用，这表明了它在软件生态系统中的关键作用。2024 年 3 月 29 日发现的 xz-utils 后门使系统面临潜在的后门访问和远程代码执行风险。它特别针对使用 glibc、systemd 和已修补 OpenSSH 的系统上的 xz-utils 5.6.0 和 5.6.1 版本。…
没有什么比缓慢的持续集成系统更令人沮丧的了。它减慢了反馈循环并阻止代码快速投入生产。虽然像使用性能更好的服务器可以为您争取时间，但您最终必须投资于维持持续集成工作流程的成本。
因为最近踩了太多坑了，所以准备开一个新的系列，分享一些最近新学（cai）到（keng）的东西，更新不定期~
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