网络安全问题频出：全球化、跨行业、快速变异成新特点

第一、 安全问题无国界，已成为泛全球化问题；第二、跨越行业与企业界限，上升为社会问题；第三、新技术不断催生网络攻击的快速变异与升级。

快速检测数据异常，以色列大数据公司Anodot获800万美元风险投资

快速检测数据异常，以色列大数据公司Anodot获800万美元风险投资 责任编辑：editor007 作者：aiko|2016-09-23 22:26:42本文摘自：36kr 对于广告科技、电子商务及物联网领域内以数据为中心的企业来说

《iOS9开发快速入门》——第2章，第2.1节Xcode 7.0的新特性

本节书摘来自异步社区《iOS9开发快速入门》一书中的第2章，第2.1节Xcode 7.0的新特性，作者 刘丽霞 , 邱晓华，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.1 Xcode 7.0

4月14日云栖精选夜读：EDAS-如何快速定位OOM问题【云享团】

欢迎点击阅读《EDAS-如何快速定位OOM问题【云享团】》，也许你能在这篇文章中找到答案。

CDH5之Balancer难以在快速增长的集群上平衡大量的数据

背景： 公司在线上使用了CDH5集群，一开始由于疏忽，忘记了在计划任务中定期执行Balancer来平衡各节点的数据。 后来，在引入大量的Job之后，数据增长非常迅猛，有很多节点开始出现利用率超过99.9%的情况，部分Job甚至开始Failed。 于是我们便执行Balancer来清理数据，结果发现有26T的数据需要平衡，而Balancer每次只移动50G的数据，并且耗时30分钟，而集群每个小时新写入的数据会导致又有40-60G的数据需要平衡。这样一来，Balancer就根本无法胜任了。 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Need to move 26.49 TB to make the cluster balanced. 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.10:50010 to 10.100.1.60:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.20:50010 to 10.100.1.70:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.30:50010 to 10.100.1.80:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.40:50010 to 10.100.1.90:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Decided to move 10 GB bytes from 10.100.1.50:50010 to 10.100.1.100:50010 14/10/14 20:31:11 INFO balancer.Balancer:Will move 50 GBinthisiteration ......... 解决办法： 1. 增加Balancer可操作的带宽 我们思考，是否是因为Balancer的默认带宽太小，所以效率低下，于是我们尝试将Balancer的带宽扩容到了500M/s： hadoop dfsadmin -setBalancerBandwidth 524288000但问题并没有得到太大的改善。2. 强行对节点进行Decommission 我们发现，当对一些节点进行Decommission操作时，上面的数据虽然有10-30T甚至更多，但总能在1天内全部Copy到其它的节点上，这里面由于默认集群副本数为3的原因，应该只有1/3的数据被复制了，但数据是完整的，并且被复制出去的数据也是平均分配到各个节点上的。那么我们何不使用它来作为一个类似Balancer的功能来解决一些磁盘用量超过99.9%的节点呢？ 事实证明，这个方法非常可行，我们针对线上8个节点进行了Decommission操作（注意要尽量一台一台进行），在完成下线之后再立刻格式化数据磁盘，并重新添加回集群，新的数据也会非常快的平衡过来。比较完美的解决了之前头疼的问题，并且只花费了不到4天的时间。 3. Hadoop对LVM磁盘卷的支持问题 在解决Balancer的问题时，我们还发现，Hadoop对LVM磁盘卷的支持不是很好，表现在如果在一块磁盘上创建了逻辑卷/根分区等，再创建了逻辑卷/data1分区，Hadoop会一直将/data1写到100%，然后导致一些Job提示没有空间写入。我们猜想Hadoop应该是物理卷为单位来控制用量的。因此，我们不得不将这些包含了逻辑卷数据磁盘的主机重新安装，并分配单独的物理卷，如/dev/sda3作为/data1挂载，便再也没有以上问题。 转： http://heylinux.com/archives/3392.html

云计算-Hadoop两小时快速入门指南-第一部分

下面开始我对前两章的理解，希望给后来者能通过一晚上的时间，快速学习会第二章节的内容。

谷歌 AI 大模型 Gemini 商业化爆发：API 调用量暴涨、企业客户快速增长

这种急速增长反映了开发者对更强 AI 模型的需求快速攀升。 Gemini 面向企业客户的版本 Gemini Enterprise 也获得了显著增长。

Demo 上线了，然后更新一些前后台及功能的截图，方便快速了解 teanary

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