dd是一个非常使用高效的命令,他的作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 一.备份 备份整个磁盘到磁盘 #将sdx整盘备份到sdy中去 dd if=/dev/sdx of=/dev/dev/sdy 备份整盘到目录 #将sdx整盘被分到目录中去 dd if=/dev/sdx of=/PATH/back 整盘备份并压缩 #整盘压缩后备份到制动路径 dd if=/dev/sdx | gzip > /path/back.gz 二.恢复 整盘恢复 #磁盘到磁盘 dd if=/de

因为网络饱和的可能性,如何在异步框架中高效地写大块的数据是一个特殊的问题.由于写操作是非阻塞的,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知ChannelFuture.当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽的风险.所以在写大型数据时,需要准备好处理到远程节点的连接是慢速连接的情况,这种情况会导致内存释放的延迟.让我们考虑下将一个文件内容写出到网络的情况. 我们知道在传输的过程中,由于NIO的零拷贝特性,这种特性消除了将文件的内容从文件系统移动到网络栈的复制过程.所有的这一

通过hive向写elasticsearch的写如数据 hive 和 elasticsearch 的整合可以参考官方的文档: ES-hadoop的hive整合 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/hive.html#hive ES-hadoop的配置说明 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.h

在网页中绘图,并为新绘的对象写扩展数据和读取扩展数据.下面帮助的完整例子,在控件安装目录的 Sample\Ie\iedemo.htm 中. 主要用到函数说明: _DMxDrawX::InsertBlock 向数据库中插入一个图块,DWG图块文件可以是本地文件,也可以是网络文件.详细说明如下:函数成功返回1,失败返回0. 参数 说明 BSTR pszDwgFileName 图块定义的dwg 文件,支持http://开头的网络路径 BSTR pszBlockName 新插入的图块名 _DMxDraw

IMxDrawDatabase::ObjectIdToObject 实体id返回实体对象. 参数 说明 [in] LONGLONG lId 实体id JS代码,中绘一个直线,得到直线id,再调该得到直线对象,然写扩展数据的例子. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35    function DoCommandEventFunc(iCmd) {

两天公司要学习kafka,结合之前的storm,做了一个简单的集成,之前也参考了网上的例子一些例子,发现或多或少都有一些问题.所以自己做了一个. 这个是网上其他人遇到的问题,给摘录一下,防止以后自己和大家出现: 这几天工作需要使用storm+kafka,基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic,storm订阅该topic,然后进行后续处理.场景非常简单,但是在学习过程中,遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每

大概是因为int没有因为change方法而改变原值,所以就说它传过去的是自身的值,因而叫值传递:User对象经过change方法后,对象的数据变了,就认为是因为实参和形参指向的是同一片内存空间,内存空间的数据变了就都变了,传过去的是引用所以就说对象是引用传递.这样说的侧重点是传递的东西. 首先看俩问题,然后针对这俩问题,整理一下Redis过期策略.如果你对Redis的过期策略还不了解,那么请继续. 1.我往Redis里写的数据怎么没了? 使用Redis的同学你要明白一点,你为什么用Redis?用

虽然用dd指令烧写系统很简单,但是久而久之忘得也太快了,赶紧整理一下. .img 系统镜像 .iso U盘启动引导文件 1. 先来查看本机磁盘情况,打开Linux终端界面(快捷键Ctrl + Alt + t)然后用键盘键入如下命令: $ sudo fdisk -l 假如/dev/sdb则是我们的U盘,sdb1和sdb2为U盘分区, 由于需要整合分区, 2. 我们需要格式化该U盘,在格式化前先要卸载U盘: $ sudo umount /dev/sdb1 补充介绍: dev是设备(device)的英

先说说需求的背景,由于业务数据都在Oracle数据库中,想要对它进行数据的分析会非常非常慢,用传统的数据仓库-->数据集市这种方式,集市层表会非常大,查询的时候如果再做一些group的操作,一个访问需要一分钟甚至更久才能响应. 为了解决这个问题,就想把业务库的数据迁移到Elasticsearch中,然后针对es再去做聚合查询. 问题来了,数据库中的数据量很大,如何导入到ES中呢? Logstash JDBC Logstash提供了一款JDBC的插件,可以在里面写sql语句,自动查询然后导入到ES

生成.txt文件 生成.csv文件 生成.xls文件 import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; import java.io.PrintWriter; import java.text.NumberFormat; import java.text

经验与实践 前两篇文章里我们介绍了nxlog的日志收集和转发<ELK系列~Nxlog日志收集加转发(解决log4日志换行导致json转换失败问题)>,今天我们主要总结一下,在与log4和fluentd及elasticsearch配合工作时需要注意的几个点,这几个点也是我们经常遇到的坑,希望可以帮到大家!我们从日志产生端log4开始说. log4需要注意的,编码与时间戳格式 nxlog需要注意output里对内容处理 fluentd需要注意类型和format的规定 1 log4产生日志,格式必须

public class Messages { /// <summary> /// 返回包含是否成功以及消息字符结果 /// </summary> /// <param name="success">是否成功(True-成功,False-失败)</param> /// <param name="msg">消息字符</param> public Messages(bool success, str

QTYOPEN(WMENG).EDATU(promised_mat_availdate).... insert into OUT_ORDER_RES ' ; --PR 净需求 ' ; ---加上PR回写逻辑后 ' ; ---最终回写去SAP的数据 ) as LGORT ,'SAPRFC' as ERNAM,out_pr.due_datetime,out_pr.so_id,out_pr.so_lineid,out_pr.sobsl from V_OUT_PR out_pr --其实是select

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter

概述 Windows平台:Java写日志到Flume,Flume最终把日志写到MongoDB. 系统环境 操作系统:win7 64 JDK:1.6.0_43 资源下载 Maven:3.3.3下载.安装.入门参考:1. Maven - 开始和2. 创建一个简单的Maven项目 Flume:1.6.0下载apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz,并解压到合适的目录(e.g. F:\temp\apache-flume-1.6.0-bin) MongoDB:3.2.3下载mongodb

1. 使用df -h查看挂载点 [seif@study ~]$ df -h 文件系统        容量  已用  可用 已用% 挂载点 udev            1.9G     0  1.9G    0% /dev tmpfs           391M  6.3M  384M    2% /run /dev/sda6        92G   12G   76G   14% / tmpfs           2.0G  2.5M  2.0G    1% /dev/shm tmpf

一.前言 本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article/details/51361036这两篇博文 二.从训练模型到使用模型预测图片分类 (1)自己准备的图像数据 由于主要是使用lenet模型训练自己的图片数据,我的图像数据共有10个类别,分别是0-9,

Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于RDS(目前支持 MySQL , SQLServer ,Postgres 引擎)的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 RDS 支持.我们文章中会以 MySQL 的介绍为主,最后会简要介绍下 SQLServer 与 Postgres 的一些不同点.需要注意的地方. 创建数据库 在 DLA 里面创建一个底层映射到 MySQL 的外表的语法如下: CREATE SCHEMA hello_mysql_vpc_rds WITH

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <script src="../libs/vue1026.js"></script> </head> <style> #app { width: 800px; margin: 20px auto; } #tb { width:

此文说的乱码,是指所有中文的字符都变成了?. 首先,网上普遍搜索到的解决方案都是告诉你要在数据库连接字符串里面增加编码的定义,完整的连接字符串如下: url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/anydb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8" 需要注意的是:这段字符串通常是保存在一段xml结构的配置文件中,比如环境变量文件context.xml中,更完整的配置内容如下: <?xml version=&quo

引入 jar 包 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>1.1.2-beta5</version> </dependency> 直接上代码 public static void simpleWrite(){ // 文件输出位置 String outPath = "C