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HBase常用shell操作 进入HBase客户端命令操作界面 hbase shell 查看帮助命令 hbase ( main ) :001:0 > help 查看当前数据库中有哪些表 hbase ( main ) :002:0 > list 创建一张表 创建user表，包含info、data两个列族 hbase ( main ) :010:0 > create 'user' , 'info' , 'data' 或者 hbase ( main ) :010:0 > create 'user' , { NAME = > 'info' , VERSIONS = > '3' } ， { NAME = > 'data' } 添加数据操作 向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan hbase ( main ) :011:0 > put 'user' , 'rk0001' , 'info:name' , 'zhangsan' 向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加gender列标示符，值为female hbase ( main ) :012:0 > put 'user' , 'rk0001' , 'info:gender' , 'female' 向user表中插入信息，row

logback-spring.xml配置 首先，官方推荐使用的xml名字的格式为：logback-spring.xml而不是logback.xml，至于为什么，因为带spring后缀的可以使用这个标签。 在resource下创建logback-spring.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL，如果设置为WARN，则低于WARN的信息都不会输出 --> <!-- scan:当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true --> <!-- scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 --> <!-- debug:当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。 --> <configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds"> <!--<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base

1、进入HBase客户端命令操作界面 $ bin/hbase shell 2、查看帮助命令 hbase(main):001:0> help 3、查看当前数据库中有哪些表 hbase(main):002:0> list 4、创建一张表 创建user表，包含info、data两个列族 hbase(main):010:0> create 'user', 'info', 'data' 或者 hbase(main):010:0> create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'}，{NAME => 'data'} 5、添加数据操作 向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan hbase(main):011:0> put 'user', 'rk0001', 'info:name', 'zhangsan' 向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加gender列标示符，值为female hbase(main):012:0> put 'user', 'rk0001', 'info:gender', 'female' 向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加age列标示符，值为20 hbase(main):013:0> put

代码： <?php namespace Main\Controller; use Common\Library\Vendor\ElasticSearch; use Common\Library\Vendor\Page; use General\Classes\QcloudApi; use General\Classes\AcloudApi; use General\Constant\AppDownloadStatus; use Role\Constant\RoleInfo; function read_all_dir_and_file($dir) { $qcloud = new AcloudApi(); if (is_dir($dir)) { $dh = opendir($dir); while ( ($file = readdir($dh)) !== false ) { if (in_array($file, ['.', '..'])) { continue; } $file_path = $dir.'/'.$file; if ( is_dir($file_path) ) { read_all_dir_and_file($file_path); } else { //echo $file_path."\n"; //$qcloud = new QcloudApi(); $body

索引的概念 数据库中的索引与书籍中的目录类似 在一本书中，无须阅读整本书，利用目录就可以快速查找所需信息 书中的目录是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码 数据库索引 在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据 数据库中的索引|是某个表中一-列或者若干列值的集合，以及物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单 索引的的作用 设置了合适的索引之后，数据库利用各种快速的定位技术，能够大大加快查询速率 特别是当表很大时，或者查询涉及到多个表时，使用索引可使查询加快成3 F倍 可以降低数据库的I0成本，并且索引还可以降低数据库的排序成本 通过创建唯一性索引保证数据表数据的唯- -性可以加快表与表之间的连接 在使用分组和排序时，可大大减少分组和排序时间 索引的分类 普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制 唯一性索引 这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列表的所有值都只能出现一次，即必须唯一 主键 主键是一种唯一索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY" 全文索引 MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT, 全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建 单列索引与多列索引 索引可以是单列上创建的索引，也可以是在多列上创建的索引

前言： 该实验是华为模拟器eNSP模拟器、dhcp中继实验 #DHCP中继的应用场景： 通常在DHCP分配网段过多的情况下，网关路由器上配置DHCP服务，压力过大， 一般我们用第二路由器，或则第二台DHCP服务器来分担业务 dhcp 中继 这里设置一台专用的DHCP服务器为pc机配置IP地址 LSW1 <Huawei>system-view Enter system view, return user view with Ctrl+Z. [Huawei]sysname LSW1 [LSW1]un in en Info: Information center is disabled. [LSW1]vlan bat 10 20 Info: This operation may take a few seconds. Please wait for a moment...done. [LSW1]int e 0/0/1 [LSW1-Ethernet0/0/1]p l a [LSW1-Ethernet0/0/1]p d v 10 [LSW1-Ethernet0/0/1]un sh Info: Interface Ethernet0/0/1 is not shutdown. [LSW1-Ethernet0/0/1]int e 0/0/2 [LSW1-Ethernet0/0/2]p l a

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据，同时使用configMap管理配置文件。并且我们将所有的prometheus存储在 kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config namespace: kube-system data: prometheus.yml: | global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] EOF 配置文件解释（这里的configmap实际上就是prometheus的配置） 上面包含了3个模块global、rule_files和scrape_configs 其中global模块控制Prometheus Server的全局配置 scrape

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 设置：下载并启动Flink 启动本地Flink群集 阅读代码 运行示例 下一步 通过几个简单的步骤即可启动并运行Flink示例程序。 设置：下载并启动Flink Flink在 Linux，Mac OS X和Windows上运行 。为了能够运行Flink，唯一的要求是安装有效的 Java8.x 。Windows用户，请查看 Windows Flink 指南，该指南介绍了如何在Windows上为本地设置运行Flink。 您可以通过发出以下命令来检查Java的正确安装： java -version 如果您具有Java 8，则输出将如下所示： java version "1.8.0_111" Java ( TM ) SE Runtime Environment ( build 1.8.0_111-b14 ) Java HotSpot ( TM ) 64-Bit Server VM ( build 25.111-b14, mixed mode ) 下载并解压 MacOS X 从 下载页面 下载二进制 文件 。您可以选择任何您喜欢的Scala变体。对于某些功能，您可能还需要下载一个预先捆绑的Hadoop jar并将其放入 /lib 目录中。 进入下载目录。 解压缩下载的档案。 $ cd ~/Downloads # Go

命令具体实现在 redis-3.0/src/redis.c:genRedisInfoString 。 Memory used_memory 是redis通过在每次执行 malloc 和 free 等函数的时候维护定义在 src/zmalloc.c 中的 used_memory 变量实现的 used_memory_rss 在linux中是通过读 /proc/{pid}/stat 这个文件的第24个字段 rss 实现的 used_memory_peak Record the max memory used since the server was started. mem_fragmentation_ratio Fragmentation = RSS / allocated-bytes，allocated-bytes即为 used_memory CPU used_cpu_user 调用 getrusage 得到的 ru_utime used_cpu_sys 调用 getrusage 得到的 ru_stime 来源： https://www.cnblogs.com/ToRapture/p/12023274.html