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在Docker中运行Java:为了防止失败,你应该知道的

如果你尝试在容器中运行Java程序,或者专注于Docker,你可能会遇到一些关于JVM和堆大小的问题。本篇文章将介绍如何解决这些问题。 很多开发者会(或者应该)知道,当我们为运行在Linux容器(docker, rkt, runC, lxcfs, etc,)中的Java程序去设置JVM的GC、堆大小和运行时编译器的参数时并没有得到预想的效果。当我们通过“java -jar mypplication-fat.jar”的方式而不设置任何参数来运行一个Java应用时,JVM会根据自身的许多参数进行调整,以便在执行环境中获得最优的性能。 本篇博客将通过简单的方式向开发人员展示在将Java应用运行在Linux容器内时需要了解的内容。 我们倾向于认为容器可以像虚拟机一样可以完整的定义虚拟机的CPU个数和虚拟机的内存。容器更像是一个进程级别的资源(CPU、内存、文件系统、网络等)隔离。这种隔离是依赖于Linux内核中提供的一个 cgroups 的功能。 然而,一些可以从运行时环境中收集信息的应用程序在cgroups功能出现之前已经存在。在容器中执行命令 ‘top‘, ‘free‘, ‘ps’,也包括...

7招教你构建一套成功的大数据基础设施

现如今,大数据是许多企业IT运营的重要组成部分。根据IDC预测,到2019年,大数据产值将达到1870亿美元。作为分析的重要因素,大数据决定着机器和人类商业智能和决策的基础。因此,无论从硬件还是软件角度出发,您面向大数据构建的基础设施都会对所支持大数据系统的分析与操作带来巨大影响。 大数据概念综述 大数据概念早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和GoogleFile System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。 大数据目前分为四大块:大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。 下面的文章中,我们将对决定大数据基础设施有效性的7大因素进行分析,有些因素的重要性是显而易见的,而有些则是非常微妙的。希望可以为着手构建大数据项目的您带去一些启示。 1. 大数据不仅是Hadoop 在普遍认知中...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。