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標籤：Nginx 基於 ip 的虛擬機器主機配置{#serverb(1)/etc/nginx/conf.d/*[[email protected] conf.d]# vim ip.confserver { listen 192.168.1.88:80; root 88.com; index index.html; }server { listen 192.168.1.87:80; root 87

標籤：LNMP/LEMP項目搭建{ 項目架構 # Linux_____WEB_____PHP_____DB # rhel7_____apache__-(libphp5.so)-__php__-(php-mysql)-__mariadb-server # rhel7_____nginx___-(spawn-fcgi)-__php__-(php-mysql)-__mariadb-server 安裝軟體包 # WEB

標籤：函數1.作用 1) 反覆調用某段代碼 2) 對程式碼片段分類.2.設定函數名 () { 代碼的主體}3.函數的使用函數名4.傳回值使用$?查看傳回值 0代表的是正確, 非零代表的是不正確.函數的傳回值指的是函數結束後需要返回給調用者的值.使用return 跟上數字 去指定傳回值5.函數的位置參數$1指的是傳遞給函數的第一個參數$2指的是傳遞給函數的第二個參數..fun () { echo $1 echo $2 echo

標籤：這一周學習網路服務配置，安全配置說真的教的很少，而且老師很少會去講實際需求，一味得讓學生跟著她的步驟去做。網域名稱解析服務 DNS時間同步服務NTP檔案分享權限設定服務 FTP檔案分享權限設定服務NFS檔案分享權限設定服務SAMBA自動掛載服務AUTOFS郵件服務POSTFIX網站服務APACHE動態ip地址分發服務DHCP防火牆SELINUX 零基礎學習雲端運算及大資料DBA叢集架構師【Linux系統\網路服務及安全配置1.4-1.8】

標籤：2015.12.31/Thu*************摘要**************查看硬碟 df du硬碟的操作 分區 fsdisk 格式化mkfs 檢測 fsck 掛載 mount 卸載 umount建立 swap 分割槽：1. 分割：fdisk t2. 格式化：mkswap3. 使用：swapon4. 觀察：freedf <==列出目前掛載的裝置dumpe2fs [-bh] 裝置檔案名稱選頃不參數:-b :列出保留為壞軌癿部分(一般用丌到吧!?

標籤：1.單臂路由 switch：Switch(config)#vlan 10Switch(config-vlan)#vlan 20Switch(config-vlan)#exitSwitch(config)#int f0/1Switch(config-if)#switch access vlan 10Switch(config-if)#int f0/2Switch(config-if)#switch access vlan 20Switch(config-if)#int f0/3Switch(

標籤：1.2 產品特點 　　Laxcus大資料管理系統運行在電腦叢集上，特彆強調軟體對分布資源可隨機增減的適應性。這種運行過程中資料動態波動和需要瞬時感知的特點，完全不同與傳統的集中處理模式。這個特性衍生出一系列的新變化，需要重新審視產品的目標，設計新的架構，當我們把這些需求和定位綜合起來，然後逐一分解歸併後，最終形成與以往完全不同的結果。1.2.1 以節點為單位的計算叢集　　在Laxcus設計裡，節點是電腦叢集的基本單位。相較與物理性質的電腦來說，節點是一個邏輯概

標籤：大資料關鍵技術　　大資料環境下資料來源非常豐富且資料類型多樣，儲存和分析挖掘的資料量龐大，對資料展現的要求較高，並且很看重資料處理的高效性和可用性。 傳統資料處理方法的不足　　傳統的資料擷取來源單一，且儲存、管理和分析資料量也相對較小，大多採用關係型資料庫和並行資料倉儲即可處理。對依靠並行計算提升資料處理速度方面而言，傳統的並行資料庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴充性。　　傳統的資料處理方法是以處理器為中心，而大資料環境下，需要採取以資料為中心的

標籤：Title: 一、初識大資料 Author: Martin Date: 2016-02-17 Summary: 大資料的 4 V: 體量大(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）大資料的 4 V體量大(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）大資料在各行業使用率大資料對於企業作用建立客戶關係, 便於精準營銷瞭解競爭者,

標籤：大資料本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的資料處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。         大資料，首先你要能存的下大資料。        

標籤：1 Lambda架構介紹         Lambda架構劃分為三層。各自是批處理層，服務層，和加速層。終於實現的效果，能夠使用以下的運算式來說明。query = function(alldata)1.1 批處理層(Batch Layer, Apache Hadoop)         批處理層主用由Hadoop來實現，負責資料的儲存和產生隨意的視圖資料。計算視圖資料是一個連續的操作，因此。

標籤：spark on yarn徹底解密內容：1、Hadoop Yarn的工作流程解密；2、Spark on Yarn兩種運行模式實戰；3、Spark on Yarn工作流程解密；4、Spark on Yarn工作內幕解密；5、Spark on Yarn最佳實務；資源管理架構YarnMesos是分布式叢集的資源管理架構，和大資料沒關係，但是可以管理大資料的資源==========Hadoop

標籤：driver在cluster模式下的啟動、兩種不同的資源調度方式源碼徹底解析、資源調度內幕總結內容：1、分配

標籤：從spark架構中透視job內容：1、通過案例觀察Spark架構；2、手動繪製Spark內部架構；3、Spark Job的邏輯視圖解析；4、Spark Job的物理視圖解析；Action觸發的Job或者checkpoint觸發Job==========通過案例觀察Spark架構

標籤：記下來 不然以後又忘記了。　　AnalysisEntry:總體調動，調類的順序；WordFrequenceInDoc:提取中文，分詞，去停詞，統計詞頻；在去停詞時，要做一個詞庫，my.dic或者stopword.dicWordCountsInDoc：統計每個文檔的單詞數目；WordsInCorpusTFIDF: 統計單詞在多少個文檔出現，計算TFIDF,建立詞表；SortTFIDF: 對TFIDF進行排序；CombinationKey，類是合成一個鍵（兩個欄位或多個欄位合成為一個key），

標籤：許多分散式運算系統都可以即時或接近即時地處理大資料流。本文將對三種Apache架構分別進行簡單介紹，然後嘗試快速、高度概述其異同。Apache Storm在Storm中，先要設計一個用於即時計算的圖狀結構，我們稱之為拓撲（topology）。這個拓撲將會被提交給叢集，由叢集中的主控節點（master node）分發代碼，將任務分配給工作節點（worker

標籤：http://www.36dsj.com/archives/40815這篇文章裡，有三位來自不同公司的大資料運營人員各自分享了他們運用大資料的經驗。這三位是來自維亞康姆(Viacom)的Luzzi、Globys公司的Olly Downs以及知名市場顧問公司Dunnhumby的CEO Andy

標籤：大資料   hadoop   本期內容：1 MapReduce架構解密2 MapReduce運行叢集研究3 通過Java編程操作MapReduce實戰Hadoop從2。0開始就已經必須運行在 Yarn上面了，1.0時根本不關心Yarn。現在是 MR，也是講Yarn的，而且已經是 基礎入門階段。零基礎已經過去了。明天開始 -

標籤：核心   spark   架構解密   只有知道核心架構的基礎上，才知道為什麼要這樣寫程式？手工繪圖來解密Spark核心架構通過案例來驗證Spark核心架構Spark架構思考650) this.width=650;" src="/e/u261/themes/default/images/spacer.gif"