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INSTALL_FAILED_MEDIA_UNAVAILABLE错误处理

问题描写叙述： 在android手机上安装apk的时候，报错例如以下： Installation error: INSTALL_FAILED_MEDIA_UNAVAILABLE Please check logcat output for more details. Launch canceled! 上网搜了搜原因发现是某些应用程序（如360、91手机助手）造成手机无法在SD卡上安装程序 解决方法： 果断卸载这些垃圾软件，然后使用adb shell让手机自己选择安装在哪里，命令例如以下： adb shell pm set-install-location 0 不同的set-install-location说明： pmset-install-location0 由App自行决定软件是否能安装在SD卡 pmset-install-location1 强制所有App安装在ROM内 pmset-install-location2 强制所有App安装在SD卡 本文转自mfrbuaa博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5091918.html，如需转载请自行联系原作者
2017-11-21
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IBM大数据处理平台BigInsights（2）

1，在HDFS文件系统上创建test目录 hadoop fs -mkdir /user/biadmin/test 2，将文件copy到test目录下 hadoop fs -put /var/adm/ibmvmcoc-postinstall/BIlicense_en.txt /user/biadmin/test 3，查看test目录下是否多了这个文件 biadmin@bivm:/etc/ibmvmcoc-postinstall> hadoop fs -ls /user/biadmin/test Found 1 items -rw-r--r-- 1 biadmin biadmin 62949 2016-01-01 22:34 /user/biadmin/test/BIlicense_en.txt 4，运行一个简单的MapReduce程序 WordCount是用JAVA写的针对Hadoop MapReduce的一个小程序，用于统计文本中每个单词的出现次数，关于WordCount更多内容请参考-http://wiki.apache.org/hadoop/WordCount 执行程序是hadoop-example.jar，内容是在刚刚创建的test目录下，输出到WordCount_outpt子目录中。如果没有此目录，会自动创建。 biadmin@bivm:/etc/ibmvmcoc-postinstall>hadoop jar /opt/ibm/biginsights/IHC/hadoop-example.jar wordcount /user/biadmin/test WordCount_output 16/01/01 22:36:08 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 16/01/01 22:36:18 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201601012120_0001 16/01/01 22:36:19 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0% 16/01/01 22:37:58 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0% 16/01/01 22:39:07 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100% 16/01/01 22:39:14 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201601012120_0001 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: Counters: 29 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: File System Counters 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: FILE: BYTES_READ=33219 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: FILE: BYTES_WRITTEN=419738 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: HDFS: BYTES_READ=63073 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: HDFS: BYTES_WRITTEN=24073 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: TOTAL_LAUNCHED_MAPS=1 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: TOTAL_LAUNCHED_REDUCES=1 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: DATA_LOCAL_MAPS=1 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_MAPS=95300 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: SLOTS_MILLIS_REDUCES=50249 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: FALLOW_SLOTS_MILLIS_MAPS=0 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: FALLOW_SLOTS_MILLIS_REDUCES=0 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: MAP_INPUT_RECORDS=755 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: MAP_OUTPUT_RECORDS=9865 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: MAP_OUTPUT_BYTES=102036 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: MAP_OUTPUT_MATERIALIZED_BYTES=33219 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=124 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: COMBINE_INPUT_RECORDS=9865 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: COMBINE_OUTPUT_RECORDS=2322 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: REDUCE_INPUT_GROUPS=2322 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: REDUCE_SHUFFLE_BYTES=33219 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: REDUCE_INPUT_RECORDS=2322 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: REDUCE_OUTPUT_RECORDS=2322 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: SPILLED_RECORDS=4644 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: CPU_MILLISECONDS=22130 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: PHYSICAL_MEMORY_BYTES=538050560 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: VIRTUAL_MEMORY_BYTES=3549384704 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: COMMITTED_HEAP_BYTES=2097152000 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=62949 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat$Counter 16/01/01 22:39:15 INFO mapred.JobClient: BYTES_WRITTEN=24073 会自动创建WordCount_output目录 biadmin@bivm:/etc/ibmvmcoc-postinstall> hadoop fs -ls WordCount_output Found 3 items -rw-r--r-- 1 biadmin biadmin 0 2016-01-01 22:39 WordCount_output/_SUCCESS drwx--x--x - biadmin biadmin 0 2016-01-01 22:36 WordCount_output/_logs -rw-r--r-- 1 biadmin biadmin 24073 2016-01-01 22:39 WordCount_output/part-r-00000 biadmin@bivm:~> hadoop fs -cat WordCount_output/*00 names, 1 national 1 nature 1 necessary 4 negligence 5 negligence, 4 negligence. 1 negligence; 2 neither 3 net 1 上面是用命令行方式来MapReduce，除此之外，IBM BigInsights还提供了基于Web界面的方式，打开Applications子选项，切换到Manage，可以看到预先定义的一些应用。在Test下面，有个WordCount应用，点开后选择“Deploy” 然切换到Run，可以看到已经有了WordCount这个应用， 选中WordCount，输入要统计文件所在的目录及输出目录，点击Run开始运行 同样地，也可以通过Web界面来操作HDFS文件系统，包括创建、删除、修改目录或者文件 用浏览器打开JobTracker（http://192.168.133.135:50030/jobtracker.jsp），显示出最近运行的MapReduce任务，点开JobID能看到更多详细信息。 所谓的JobTracker是一个master服务，Hadoop启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。 本文转自 taojin1240 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/taotao1240/1735420，如需转载请自行联系原作者
2017-11-21
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Objective-C 处理动态类型的方法

方法 问题或行为 -(BOOL) isKindOfClass : class-object 对象是不是class-object或其子类的成员 -(BOOL) isMemberOfClass:class-object 对象是不是class-object的成员 -(BOOL) respondsToSelector:Selector 对象是否能够响应selector所指定的方法 -(BOOL) instancesRespondToSelector 指定的类实例是否能响应selector -(BOOL) isSubclassOfClass:class-object 对象是否是指定类的子类 -(id) performSelector:selector 应用selector指定的方法 -(id) performSelector:selector withObject:object 应用selector指定的方法 -(id) performSelector:selector withObject:object1 withObject : object2 应用selector指定的方法 测试实验设计 继承关系图： Rectangle.h Square.h 在main.h中的测试如下： 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 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 // //main.m //Square // //CreatedbyAppleon2017/9/9. //Copyright2017年Apple.Allrightsreserved. // #import<Foundation/Foundation.h> #import"Square.h" int main( int argc, const char *argv[]){ @autoreleasepool{ Square*mySquare=[[Squarealloc]init]; //isMemberof if ([mySquareisMemberOfClass:[Square class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareisamemberofSquareclass" ); // } if ([mySquareisMemberOfClass:[Rectangle class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareissmemberofRectamgleclass" ); } if ([mySquareisMemberOfClass:[NSObject class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareisamemberofNSObjectclass" ); } //isKindOf if ([mySquareisKindOfClass:[Square class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareisakindofSquareclass" ); // } if ([mySquareisKindOfClass:[Rectangle class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareisskindofRectamgleclass" ); } if ([mySquareisKindOfClass:[NSObject class ]]==YES) { NSLog(@ "mySquareisakindofNSObjectclass" ); // } //respondsTo: if ([mySquarerespondsToSelector:@selector(setSide:)]==YES) { NSLog(@ "mySquarerespondstosetSide:method" ); } if ([mySquarerespondsToSelector:@selector(setWidth:addHeight:)]==YES) { NSLog(@ "mySquarerespondstosetWidth:addHeight:method" ); } if ([SquarerespondsToSelector:@selector(alloc)]==YES) { NSLog(@ "Squareclassrespondstoallocmethod" ); } //instancesRespondTo: if ([RectangleinstancesRespondToSelector:@selector(setSide:)]==YES) { NSLog(@ "InstancesofrespondtosetSide:method" ); } if ([SquareinstancesRespondToSelector:@selector(setWidth:addHeight:)]==YES) { NSLog(@ "InstancesofSquarerespondtosetWidth:addHeight::method" ); } if ([SquareisSubclassOfClass:[Rectangle class ]]==YES) { NSLog(@ "Squareisasubclassofarectangle" ); } return 0; } } 本文转自Aonaufly51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/aonaufly/1963970，如需转载请自行联系原作者
2017-11-15
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Logstash5.4.1解析日志报错处理

下载最新的logstash5.4.1打开把之前的配置文件加入进去，启动logstash提示报错了，未使用geoip插件的配置文件正常启动。按照提示发现是maxmind的数据库解析出错，重新至maxmind(http://geolite.maxmind.com/download/geoip/database/GeoLite2-City.tar.gz)下载解析即可。说明下之前的配置文件为 geoip { source => ["X_Forward_IP"] database => "/logstash2.2.2/conf/GeoLiteCity.dat" 更改为 geoip { source => ["X_Forward_IP"] database => "/usr/local/logstash-5.4.1/config/GeoLite2-City.mmdb" Logstash多实例问题： 当启动多个/usr/local/logstash-5.4.1/bin/logstash -f/usr/local/logstash-5.4.1/config/nginx.conf之后就会出现you must change the "path.data" setting.这个时候就必须要 mkdir -p /usr/local/logstash-5.4.1/data/{1,2,3,4} /usr/local/logstash-5.4.1/bin/logstash -f/usr/local/logstash-5.4.1/config/nginx.conf --path.data=/usr/local/logstash-5.4.1/data/1 /usr/local/logstash-5.4.1/bin/logstash -f/usr/local/logstash-5.4.1/config/nginx.conf --path.data=/usr/local/logstash-5.4.1/data/2 需要在后面加上--path.data参数才能启动多实例 设置副本数及分片数： elasticsearch在以前的2.x版本，可以在配置文件中指定副本数及分片数。 在elasticsearch的5.x的版本中不能配置文件中配置这2个参数了。需要副本数，可以设置为: 全局设定: curl -XPUT http://192.168.2.228:9200/_settings -d '{ "number_of_replicas" : 0 }' 定义某一个索引: curl -XPUT http://192.168.2.228:9200/.kibana/_settings -d '{ "number_of_replicas" : 0 }' elasticsearch分片不向其他节点分布： 集群由2台es组成，但是分片只分布在一台节点，查看日志发现报错 [2017-08-03T23:59:24,414][WARN ][o.e.c.r.a.DiskThresholdMonitor] [elk228] high disk watermark [90%] exceeded on [nYN4Cc07QIuhg4nu9s0Eig][elk228][/elk/data/nodes/0] free: 5.2gb[8.1%], shards will be relocated away from this node 这个意思就是节点空间快使用完毕，不向节点复制数据，导致的节点出错，清理集群机器磁盘空间。 如想要关闭磁盘检查功能 1 2 3 4 5 curl-XPUThttp: //localhost :9200 /_cluster/settings -d'{ "transient" :{ "cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled" : false } }' ps:刚开始我以为是新版本的logstash不兼容老版本的grok，原来只是IP数据库的问题 本文转自 rong341233 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/fengwan/1933596
2017-11-11
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ES报错Result window is too large问题处理

我在使用Elasticsearch进行search查询的过程中，出现了Result window is too large问题。 这里简单做一个报错复现： 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 In[ 1 ]: import requests In[ 2 ]:requests.get( 'http://127.0.0.1:9200/cmdb-now/_search?page=1&size=10000000' ).json() Out[ 2 ]: { u 'error' :{ u 'failed_shards' :[ { u 'index' :u 'cmdb-now' , u 'node' :u 'ldeZMZRAR6uZpAiIr5QxBQ' , u 'reason' :{ u 'reason' :u 'Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto:[10000]butwas[10000000].Seethescrollapiforamoreefficientwaytorequestlargedatasets.Thislimitcanbesetbychangingthe[index.max_result_window]indexlevelparameter.' , u 'type' :u 'query_phase_execution_exception' }, u 'shard' : 0 } ], u 'grouped' : True , u 'phase' :u 'query' , u 'reason' :u 'allshardsfailed' , u 'root_cause' :[ { u 'reason' :u 'Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto:[10000]butwas[10000000].Seethescrollapiforamoreefficientwaytorequestlargedatasets.Thislimitcanbesetbychangingthe[index.max_result_window]indexlevelparameter.' , u 'type' :u 'query_phase_execution_exception' } ], u 'type' :u 'search_phase_execution_exception' }, u 'status' : 500 } 从上面的报错信息，可以看到ES提示我结果窗口太大了，目前最大值为10000，而我却要求给我10000000。并且在后面也提到了要求我修改index.max_result_window参数来增大结果窗口大小。 我google了修改方法，命令如下： 1 curl-XPUThttp: //127 .0.0.1:9200 /cmdb-now/_settings -d '{"index":{"max_result_window":100000000}}' 需要注意的是，cmdb-now这里是我ES索引的名字，因此你需要它替换成你对应的索引名称进行修改。 有关官方针对index的相关配置介绍，可以点击这里进行查看。 本文转自 aaao 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/nolinux/1786656，如需转载请自行联系原作者
2017-11-07

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