1.问题描述 ES client客户端能创建,但是在用客户端操作时报:NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:[{#transport#-1}{XXXXX}{ip:port}]]. 该问题是客户端无法连接至es服务器,从以下角度排查. 2.解决方案 2.1. 查看配置的ip和端口号是否正确,端口号需要配置tcp端口 2.2 查看cluster name是否正确 2.3 使用的es client版本需要

自 VS2010 起,微软就在 CRT 中集成了并发运行时(Concurrency Runtime),并行模式库(PPL,Parallel Patterns Library)是其中的一个重要组成部分.7 年过去了,似乎大家都不怎么Care这个事情,相关文章少少且多是蜻蜓点水.实际上这个库的设计相当精彩,胜过 C++ 标准库中 future/promise/async 系列许多,所以计划写一个系列探讨 PPL 在实际项目中应用中的各种细节. 好了,从最简单的代码开始,先演示下如何使用 task 类

1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的"资产".如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.新的技术必然应运而生. 在大数据处理技术领域,用户最普遍的诉求就是希望以很简易的方式从大数据平台上快速获取查询结果,

本次分享将从以下几个方面介绍: Pony.ai 基础架构做什么 车载系统 仿真平台 数据基础架构 其他基础架构 1. Pony.ai 基础架构 首先给大家介绍一下 Pony.ai 的基础架构团队做什么.互联网公司在系统基础架构在业务扩展时通常会遇到一些通用的技术挑战,比如存储系统.计算平台还有 Web 服务治理.对于 Pony.ai 而言我们是一家做自动驾驶的公司,除了上述提到的互联网公司会遇到的一些技术挑战之外,会有很多自动驾驶技术本身相关的技术挑战,比如大家都可以想到的车载系统.仿真平台.此

Apache Kylin 概述 https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11671095.html 1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的“资产”.如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.

GUI自动化测试稳定性,最典型的表现形式就是,同样的测试用例在同样的环境上,时而测试通 过,时而测试失败. 这也是影响GUI测试健康发展的一个重要障碍,严重降低了GUI测试的可信性. 五种造成GUI测试不稳定的因素:1. 非预计的弹出对话框:2. 页面控件属性的细微变化:3. 被测系统的A/B测试:4. 随机的页面延迟造成控件识别失败:5. 测试数据问题 非预计的弹出对话框 非预计的弹出对话框,一般包含两种场景;1. GUI自动化测试用例执行过程中,操作系统弹出的非预计对话框, 有可能会干扰GU

一.kylin解决了什么关键问题? Apache Kylin的初衷就是解决千亿.万亿条记录的秒级查询问题,其中的关键就是打破查询时间随着数据量呈线性增长的这一规律. 大数据OLAP,我们可以注意到两个事实: • 大数据查询要的一般是统计结果,是多条记录经过聚合函数计算后的统计值.原始的记录则不是必需的,或者被访问的频率和概率极低. • 聚合是按维度进行的,而维度的聚合可能性是有限的,一般不随数据的膨胀而线性增长. 基于以上两点,我们得到一个新的思路——“预计算”.应尽量多地预先计算聚合结果,在查

简介 Apache Kylin(Extreme OLAP Engine for Big Data)是一个开源的分布式 分析引擎,为Hadoop等大型分布式数据平台之上的超大规模数据集通过标准 SQL查询及多维分析(OLAP)功能,提供亚秒级的交互式分析能力. Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区. 它提供Hadoop之上的SQL查询接口及 多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在 亚秒级查询巨大的Hive

目录 AnalyticDB介绍与背景 AnalyticDB详细解析 架构设计 数据分区 读写分离和读写流程 其他特性介绍 混合(列-行)存储引擎 索引 小结 本篇主要是根据AnalyticDB的论文,来讨论AnalyticDB出现的背景,各个模块的设计,一些特性的解析.可能还会在一些点上还会穿插一些与当前业界开源实现的比对,希望能够有一个更加深入的探讨.OK,那我们开始吧. AnalyticDB介绍与背景 要说AnalyticDB,那起码得知道它是干什么的.这里直接贴下百度百科的介绍: Anal

锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在争吵,然后操作系统就是能决定他们谁能拿到玩具的父母,这是很慢的.用户态的锁虽然避免了这些问题,但是其实它们只是在没有真实的竞争时才有效. Java在JDK1.5之前都是靠s

背景 大家都知道线程之间共享变量要用volatilekeyword.可是,假设不用volatile来标识,会不会导致线程死循环?比方以下的伪代码: static int flag = -1; void thread1(){ while(flag > 0){ //wait or do something } } void thread2(){ //do something flag = -1; } 线程1,线程2同一时候执行,线程2退出之后,线程1会不会有可能由于缓存等原因,一直死循环? 真实的世

Image Acquisition Toolbox™ Adaptor Kit 图像採集工具箱 当要使用MATLAB获取"非免驱的相机或者摄像头"的图像数据时,须要开发一个插件,MATLAB提供了插件接口,MATLAB中有范例和说明书,以方便二次开发. 通过imaqtool命令注冊调用插件,能够预览相机或摄像头,也能够查看和设置參数. 有意思的事情是: 刚開始在计算机win7 32位系统安装了MATLAB R2009a.安装文件夹中有32位和64位的lib.用vs2008都开发了插件.

这里接着上篇stl非变易算法(一)进行总结.主要解析算法函数count.count_if.mismatch.equal.search.search_n以及find_end.给出算法函数的实现及測试用例.以下直接进入正题. 统计等于某值的容器元素个数count count函数用于计算容器中某个给定值的出现次数.计算迭代区间[first,last)上等于val值的元素个数ret.返回计数. //count算法函数的实现代码 template <class InputIterator, class T

两年制小硕,本硕期间差不多都打酱油的.本科非cs专业,硕士cs,编程基础一般,专业基础尚可.研究生期间分析分析了pgsql数据库的源码:同时实验室一些杂项目:自己业余为了应试读了些计算机书.自己当时qq空间面试的记录,更改下,转到这里吧. 08.30 洪广大酒店,华为座谈会(提前批):      实际就是面试,职位操作系统工程师.这个职位的职责写了三点:负责虚拟化.OS kenel.Database Kenel的开发工作(这个职位属于华为十年计划部署后出来的,希望在系统软件做出东西.2011年9

Android在应用显示Dialog是一个非常easy事儿,但我从来没有尝试过Service里面展示Dialog. 经验UI操作要在主线程,本地的服务Service是主线程里没错,可是远程service里面显示Dialog,听起来是不是就应该没有在主线程里面了呢? 尝试一下就知道了,写了个AIDL的调用,client端去调用AIDL.在Service这边就是去显示一个Dialog. AIDL的部分就忽略了.Service这边的代码就和Activity上显示dialog一样. AlertDialo

1.前言 写这篇文章一方面是因为unity的微博最近出了关于预计算光照相关的翻译文章,另一方面一些美术朋友一直在抱怨烘培速度慢 所以抱着好奇的心态来学习一下unity5的PRGI预计算实时光照 2.基本参数与使用 2.1 常规介绍 使用预计算光照需要在Window/Lighting面板下找到预计算光照选项,保持勾选预计算光照并保证场景中有一个光照静态的物体 此时在编辑器内构建后,预计算光照开始生效. 相关的文章有很多,unity官方有一系列文章不错: https://unity3d.com/cn

简介 关系型数据库管理系统(RDBMS)是建立在关系模型基础上的数据库,主要代表有:Microsoft SQL Server,Oracle,MySQL(开源). 非关系型数据库(NoSQL),主要代表有:MongoDB,Redis. ACID vs BASE ACID BASE 原子性(Atomicity) 基本可用(Basically Available) 一致性(Consistency) 软状态/柔性事务(Soft state) 隔离性(Isolation) 最终一致性 (Eventual

https://www.cnblogs.com/Charltsing/p/RealeaseComObject.html QQ:564955427 目前,国内Office插件开发的风头正盛,很多VBAer都纷纷加入到vb.net或者C#等托管语言的插件开发大军中,但是大部分人从vba转到托管语言的时候,都没有从理论上学习一下托管语言的特性,直接使用vba代码暴力翻译成托管语言,简单粗暴地在代码中使用,只要代码不报错就认为程序没问题了. 然而,直接在代码中暴力使用Com对象会在托管对象中造成释放问题

一.什么是触发器?触发器(Trigger)就是当某种条件满足后即完成相应逻辑功能的一部分程序组成.在当前的WPF中,Trigger一共有三种类型,它们分别是: (1)属性触发器:其对应的类是Trigger.它在特定关联属性发生变化时被触发. (2)数据触发器:其对应的类是DataTrigger.它在特定的CLR类型所记录的值发生变化时被触发. (3)事件触发器:其对应的类是EventTrigger.它将在特定的路由事件发生时被触发. 在WPF中,每一个可以使用触发器的类中都会有一个Trigger

你如何判断对象检测算法运作良好呢?在这一节中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法. 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中,你希望能够同时定位对象,所以如果实际边界框是这样的,你的算法给出这个紫色的边界框,那么这个结果是好还是坏?所以交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比.两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙

如果在某种算法中,一个线程的失败或挂起不会导致其他线程也失败和挂起,那么这种算法就被称为非阻塞算法.如果在算法的每个步骤中都存在某个线程能够执行下去,那么这种算法也被称为无锁(Lock-Free)算法.如果在算法中仅将CAS用于协调线程之间的操作,并且能正确地实现,那么它既是一种无阻塞算法,又是一种无锁算法. 创建非阻塞算法的关键在于,找出如何将原子修改的范围缩小到单个变量上,同时还要维护数据的一致性. 非阻塞算法的所有特性:某项工作的完成具有不确定性,必须重新执行. 复杂数据结构的非阻塞算法,