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优化Hadoop Balancer运行速度

1.修改dfs.datanode.max.transfer.threads = 4096 (如果运行hbase的话建议为16384),指定用于在DataNode间传输block数据的最大线程数,老版本的对应参数为dfs.datanode.max.xcievers 2.修改dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec =52428800,指定DataNode用于balancer的带宽为50MB,这个示情况而定,如果交换机性能好点的,完全可以 设定为100MB,单位是Byte,如果机器的网卡和交换机的带宽有限,可以适当降低该速度,默认是1048576(1MB) 3.修改dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves = 50,指定DataNode上同时用于balance待移动block的最大线程个数,这个值默认是5 如果配置没生效或者不合理的话,Balancer会有如下警告信息: 16/05/17 11:54:59 WARN balancer.Dispatcher: Failed to move blk_10753...

袋鼠云日志,日志分析没那么容易

从决定做袋鼠云的那一天,我就在思考,做为一家云计算和大数据的技术服务公司,做什么样的产品能给客户提供价值? 从2012年开始,我一直在做一个移动日志分析产品,类似于友盟和TalkingData,不过因为各种原因,这个产品主要为阿里集团内部的各个App提供服务,基本上成为了集团内部标配的工具,每天处理日志量超过1000亿条,顺利渡过了几次双十一大屏的大考,在稳定性和数据准确性方面都经受了挑战。 但除了数据量和电商业务中的交易链路跟踪和转化率的变态需求之外,移动日志分析从某种意义上来说还是简单的,因为日志数据的格式是预定义的,并且标准也由我们团队来制定。控制了源头,后续整个流动过程处理起来就相对容易。 2015年开始,我们也为阿里云的部分客户提供移动分析服务,经常碰到的一个问题就是,除了App,还有PC网页能一起分析么?说实话,这是一个合理的需求,所以今年友盟、CNZZ和缔元信的合并,变成友盟+,是一个非常自然的演进,但要真正做到跨屏数据的融合分析,就不是那么容易的事情了。 那么,除了移动App日志,PC Web日志,还有各种其他的日志,比如Linux的登录日志、Web服务器的Access...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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