描述:[Wed Jul 24 15:49:11 2013] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用.  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed. 客户反映站点访问速度巨慢. 我测试了下phpinfo输出.尽然执行了100s,神啊.感觉看日志,看到“[Wed Jul 24 15:49:11 2013] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用.  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx fail

org.apache.log4j.Logger 详解 1. 概述 1.1. 背景 在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的 :监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作:跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据:担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码的调试信息. 最普通的做法就是在代码中嵌入许多的打印语句,这些打印语句可以输出到控制台或文件中,比较好的做法就是构造一个日志操作类 来封装此类操作,而不是让一系列的打印语句充斥了代码的主体. http

1 HDFS均衡操作原理 HDFS默认的块的副本存放策略是在发起请求的客户端存放一个副本,如果这个客户端在集群以外,那就选择一个不是太忙,存储不是太满的节点来存放,第二个副本放在与第一个副本相同的机架但是不同节点上,第三个放在与第二个和第一个副本不同的机架上,原则是尽量避免在相同的机架上放太多的副本. 随着时间的推移,在各个DataNode节点上的数据块会分布的越来越不均衡.如果集群不均衡的程度很严重,会降低Mapreduce的使用性能,导致部分DataNode节点相对而言变得更加繁忙.所以,应

org.apache.log4j.Logger 详解 1. 概述 1.1. 背景    在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的 :监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作:跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据:担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码的调试信息.   最普通的做法就是在代码中嵌入许多的打印语句,这些打印语句可以输出到控制台或文件中,比较好的做法就是构造一个日志操作类 来封装此类操作,而不是让一系列的打印语句充斥了代码的主体.

Apache Hadoop 2.9.2 的快照管理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 快照相当于对目录做一个备份.并不会立即复制所有文件,而是指向同一个文件.当写入发生时,才会产生新文件.换句话说,快照可以迅速对文件(夹)进行备份,不产生新文件,使用差值存储,默认是禁用状态.因此,想要使用快照功能的话得先启用该功能!我们可以通过“hdfs dfsadmin” 命令来启动或者禁止快照管理. 一.快照的作用 Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapSho

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从2012年8月开始Apache Hadoop YARN(YARN = Yet Another Resource Negotiator)成了Apache Hadoop的一项子工程.自此Apache Hadoop由下面四个子工程组成: Hadoop Comon:核心库,为其他部分服务 Hadoop HDFS:分布式存储系统 Hadoop MapReduce:MapReduce模型的开源实现 Hadoop YARN:新一代Hadoop数据处理框架 概括来说,Hadoop YARN的目的是使得Hado

1.问题出现 昨晚项目在上线的时候因为推广的原因,新增的大量请求.在八点的时候. org.apache.catalina.connector.ClientAbortException: java.io.IOException: Broken pipe at org.apache.catalina.connector.OutputBuffer.realWriteBytes(OutputBuffer.java:356) ~[tomcat-embed-core-8.5.31.jar!/:8.5.31]

LAMP 平台由四个组件组成,呈分层结构.每一层都提供了整个软件栈的一个关键部分:Linux.Apache.MySQL.PHP. LAMP这个词的由来最早始于德国杂志“c't Magazine”,Michael Kunze在1990年最先把这些项目组合在一起创造了LAMP的缩写字.这些组件虽然并不是开开始就设计为一起使用的,但是,这些开源软件都可以很方便的随时获得并免费获得.这就导致了这些组件经常在一起使用.在过去的几年里,这些组件的兼容性不断完善,在一起的应用情形变得非常普便.为了改善不同组件

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原文链接:https://blogs.apache.org/flume/entry/apache_flume_filechannel 说明:翻译在尽量符合原文表达的基础上,尽量保证行文流畅.水平有限,请多指正! 这篇文章是关于Flume FileChannel的.Flume是为高效收集聚合大量日志数据设计的可靠的.可用的分布式系统.它有一个基于流式数据流的简单灵活的体系.它提供了可控的可靠机制和许多故障转移与恢复机制.它使用了一个用于在线分析应用的简单可扩展的数据模型. FileChannel是

在应用程序中添加日志记录总的来说基于三个目的 :监视代码中变量的变化情况,周期性的记录到文件中供其他应用进行统计分析工作:跟踪代码运行时轨迹,作为日后审计的依据:担当集成开发环境中的调试器的作用,向文件或控制台打印代码的调试信息.最普通的做法就是在代码中嵌入许多的打印语句,这些打印语句可以输出到控制台或文件中,比较好的做法就是构造一个日志操作类 来封装此类操作,而不是让一系列的打印语句充斥了代码的主体.  (一)Log4j简介     Log4j 是 Apache 的一个开放源代码项目,通过使用

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS

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先说下问题: 我在做性能測试时,使用JMeter搞了100个并发,以100TPS的压力压測十分钟,但压力一直出现波动.并且出现波动时JMeter十分卡,例如以下图: 周期性TPS波动 各种猜測: 所以開始找环境的各种原因,起初以为是JMeter的连接被"劫持"了,不然JMeter也不会卡的.所以,花了整整一下午时间.去排除压測机环境.被压測环境(TCP连接数.程序上的问题等等),但一直没找到原因. 后来.换成LR后,压測正常.所以開始怀疑是JMeter自身的问题. 原因找到: 后来想起

Apache Flink是什么? ​ 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性.相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理

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前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

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一:知识要点 ----计划任务的意义----计划任务分类----用户计划任务crontab----系统计划任务----计划任务使用注意事项----anacron服务介绍 二:计划任务的意义计划任务 ----创建和管理在指定时间自动执行的任务注意事项----要使任务计划在指定时间自动运行,计划任务的服务必须是启动的计划任务分类----使用at命令调用atd进程设置在某个特定的时间,执行一次性任务----使用crontab命令调用crond进程,设置按固定的周期(如每天.每周等)重复执行预先计划好的