前言 最近总感觉跑了两年多ubuntu系统的MacBookAir6,2越来越不行了,内存总是亮红灯,软件效率也低了不少.最直接的解决方法当然是换电脑,购买一台配置更好的,比如2017款xps,不过在我狠下心买的时候,xps的发布时间推迟了!!!还推迟了10来天!!!我又不想将就买其他型号,于是干脆自己尝试着重装系统解决(结果特别满意,因此才有了这篇文章^_^).这篇文章记录了我安装archlinux的整个的过程,涉及到MacBookAir6,2下archlinux的安装.配置.优化等等,希望对那

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

mongo是基于内存的数据库,应尽量将工作集中的数据全部加载到内存中,即内存应大于工作集 本文译自Chad Tindel的英文博客: http://www.mongodb.com/blog/post/capacity-planning-and-hardware-provisioning-mongodb-ten-minutes . 大部分MongoDB部署都运行于多台服务器的集群中,相对于传统数据库,这增加了容量规划及配置方面的复杂性.系统架构师 Chad Tindel 在MongoDB 世界大会

AlphaGo的硬件配置 最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2

如何查看LINUX 硬件配置信息 在网上找了N久,发现了一篇不错的文档,转载一下: 1.查看机器所有硬件信息: dmidecode |more dmesg |more 这2个命令出来的信息都非常多,所以建议后面使用"|more"便于查看 2.查看CPU信息 方法一:   Linux下CPU相关的参数保存在 /proc/cpuinfo 文件里   cat /proc/cpuinfo |more   方法二:   采用命令 dmesg | grep CPU 可以查看到相关CPU的启动信息 

转载:http://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2012/12/29/2838716.html 转载:http://blog.csdn.net/jhqin/article/details/5548656 转载:http://blog.csdn.net/dongdan_002/article/details/42460343 头文件WMIInfo.h /*******************************************************

本文介绍获取cpu信息和内存信息的方法,根据本文所举例的代码可以举一反三获取更多信息. 获取cpu名称的方法: public string GetCpuInfo() { ManagementObjectSearcher searcher = new ManagementObjectSearcher(@"root\CIMV2", "SELECT * FROM Win32_Processor"); foreach (ManagementObject obj2 in se

LINUX查看硬件配置命令   系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 # hostname # 查看计算机名 # lspci -tv # 列出所有PCI设备 # lsusb -tv # 列出所有USB设备 # lsmod # 列出加载的内核模块 # env # 查看环境变量   资源 # free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 # d

最近部门进行Windows客户端的测试产品单点性能, 感觉不在通的windows版本以及浏览器内核的情况下性能可能有差异, 也一直没有找到一个比较好的对比工具, 今天用chrome的控制台简单测试了下js 的简单加法的性能对比. 使用的windows系统以及chrome的版本 win10 1709 x64 chrome 60 win7sp1      x64 chrome 62 Winxpsp3   x86  chrome49 (Chrome支持xp的最后一个版本) 使用的最简单的对比函数..

 Halcon17对硬件配置要求 Halcon17已经发布出来了,很多朋友一定想安装这款机器视觉软件来学习,我们今天给大家讲解下,Halcon17对硬件配置的要求: Halcon17 For Windows x64对硬件配置要求: 处理器:Intel 64或AMD 64 编译器:Visual Studio 2005或更高版本 最小2.0 GB可用磁盘空间 最小256 MB内存 最小1024 x 768显示 操作系统:Intel 64或AMD 64上的Windows Server 2008 R2

说明: 争取做更多的实战性应用,分享更多的嵌入式技术,希望能在实际项目中帮到大家. (1)V7将大力加强对初学者的支持力度,已经更新至63章,下载链接,后37章和一批视频教程将加紧制作. (2)事隔五年之后,开启第2版DSP数字信号处理和CMSIS-NN神经网络教程,同步开启三代示波器. 软件: 1.开发板预装出厂程序,各种外设驱动包全做好了,可以检测全部硬件功能. 2.例子保持MDK5和IAR8两个版本,选做Embedded Studio的GCC版. 3.开发板的大部分API和驱动包延续V4,

性能测试时一定要确定测试环境和的硬件配置.软件版本配置,保证和线上一致,才更接近真实环境. 那么linux下如何查看服务器的硬件配置信息?? 一.查看cpu信息 1.所有信息 lscpu [root@redis02 ~]# lscpu Architecture: x86_64 ##cpu架构 CPU op-mode(s): -bit, -bit Byte Order: Little Endian CPU(s): ##总共有8核 On-line CPU(s) list: - Thread(s) p

搞了几个月,终于把SSD试通了,不是科班出身的就是弯路多啊.几个月才跑通了caffe + ssd,痛苦至极,好在柳暗花明.好了,废话不多说,入正题. SSD作为object detection的论文,还算是比较新的,而且看起来效果不错,所以还是不少人去实验的,尤其是中国的同学们,我特意在外网搜索了一下,还真不多人,反而中国的博客用的人还更多. 在度娘里搜索caffe + ssd,确实不少资料的,但大家都知道,天下文章一大抄,更何况在大天朝下面,所以成功的并不多,还有一个问题是,大家run的安装命

对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议: 存储系统 在大数据领域,有一句"名言":移动数据不如移动计算.主要因为数据量是庞大的,如果将数据从一个节点移动到另外一个节点甚至从一个局域网移动到另外一个局域网,就必然会牵涉到大量的磁盘IO和网络IO,这是非常影响性能的.而这里的计算可以理解为封装了你的业务处理代码的jar包,这个是很轻量的,相对于移动数据可有效缓解IO带来的弊

嵌入式Linux设备驱动程序:发现硬件配置 Embedded Linux device drivers: Discovering the hardware configuration Interfacing with Device Drivers 了解硬件配置 虚拟驱动程序演示了一个设备驱动程序的结构,但是由于它只操作内存结构,因此它缺乏与实际硬件的交互.设备驱动程序通常是用来与硬件交互的.部分原因是能够在第一时间发现硬件,记住它可能位于不同配置的不同地址. 在某些情况下,硬件本身提供信息.PC

1.关于存储: 1).可能的话,Spark节点与HDFS节点是一一对应的 2).如果做不到,那至少保证Spark节点与HDFS节点是一个局域网内 2.关于硬盘: 1).官方推荐每台机子4-8个硬盘,然后不需要做RAID(因为本身你的硬盘就是用来做),配置 spark.local.dir结点啦 3.关于内存 1).官方建议给spark配置当前机器内存的75%比较合理 2).当一个节点的内存超过200G的时候,建议将当前节点的worker换成两个,平均分配你的资源.  因为超过200G后,JAVA的

1.存储系统 如果可以的话,把Spark的hadoop的节点安装在一起,最容易的方式是用standalone的模式安装,用mapred.child.java.opts设置每个任务的内存,用mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置map和reduce任务的最大数来分隔来这两个集群的可利用资源,也可以考虑用YARN模式. 如果不行,就在一个局域网里面.但是对于Hbase这样的低延迟的

最近无意间发现一个基于ArchLinux的发行版--BlackArch,主题十分炫酷(中二).当然渗透类的Linux 发行版已经有BackTrack和Kali了,不过都是源于Debian的,使用者众多,随波逐流无法突显我们的逼格, 要论小众,ArchLinux算是个中翘楚.呵呵开个玩笑,其实ArchLinux的亮点在于"小",不同于其他发行版的"最小化安装", ArchLinux的安装过程就与众不同,手动分区,手动配置bootloader,然后从网络源下载必要的包安

原地址:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/guides/hardware_sizing/ 警告!此页面记录了不再积极开发的InfluxDB的早期版本.InfluxDB v1.7是InfluxDB的最新稳定版本. 本指南为InfluxDB提供了一般硬件建议,并解决了有关硬件大小调整的一些常见问题.这些建议仅适用于时间结构合并树(TSM)存储引擎,这是InfluxDB 1.4唯一可用的存储引擎.使用未转换 b1或分bz1片运行旧版本InfluxDB的

1. Ceph简介 所有的 Ceph 存储集群的部署都始于一个个 Ceph节点.网络和 Ceph存储集群.Ceph 存储集群至少需要一个 Ceph Monitor.一个 Manager和一个Ceph OSD 守护进程.在运行 Ceph 作为文件存储时,还需要 Ceph 元数据服务. Monitors:Ceph监视器(ceph-mon)维护集群状态的映射,包括监视器映射.管理器映射.OSD映射和 CRUSH 映射.这些映射是Ceph守护进程相互协调所需的关键集群状态.Monitor还负责管理守护进