简述Kubernetes的工作流程Kubernetes的工作流程可以分为以下几个步骤： 创建一个包含应用程序的Deployment的yml文件，然后通过kubectl客户端工具发送给ApiServer。 ApiServer接收到客户端的请求并将资源内容存储到数据库(etcd)中。 Controller组件(包含scheduler、replication、endpoint)监控资源变化并作出反应。 ReplicaSet检查数据库变化，创建期望数量的pod实例。 Scheduler再次检查数据库变化，发现尚未被分配到具体执行节点
docker2：安装ubuntu安装dockersudoaptinstalldocker.io把当前用户放进docker用户组，避免每次运行docker命都要使用sudo或者root权限。sudousermod-aGdocker$USERid$USER看到用户已加入docker组查看docker版本docker--versiondockerversion手动停止、启动docker服务#启动systemctlstartdocker#停止systemctlstopdocker/servicedockerstop#重启systemctlrestartdocker#重启守护
一、需求在ODPS上我们有如下数据：idcategory_idattr_idattr_nameattr_value205348100000462最优粘度["0W-40"]205348100000461基础油类型["全合成"]205348100000463级别["BMWLonglife01"]我们希望得到的结果如下：(205348, 10000046,"基础油类型：全合成\n最优粘度：0W-40\n级别：BMWLonglife01\n")需求解读：需要将(id,category_id)作为key，然后将(attr_id,attr_name,attr_value)进行reduce操作，在reduc
一.什么是spark1，Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎， 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。2，spark的生态圈SparkCoreSpark的核心，提供底层框架及核心支持。BlinkDB一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。SparkSQL可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。SparkStreaming可以进行实时数据流式计算。MLBa
1GC调优Spark立足内存计算，常常需要在内存中存放大量数据，因此也更依赖JVM的垃圾回收机制。与此同时，它也兼容批处理和流式处理，对于程序吞吐量和延迟都有较高要求，因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要。按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略——ParallelGC和CMSGC。前者注重更高的吞吐量，而后者则注重更低的延迟。两者似乎是鱼和熊掌，不能兼得。在实际应用中，我们只能根据应用对性能瓶颈的侧重性，来选取合适的垃圾收集器。例如，当我们运行需要有实时响应的场景的应用时，我们一般选用CMSGC，而运行一些离线分析程序时，则选用ParallelGC。那么对于Spa
FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！官网地址为：https://github.com/labring/FastGPT应用场景具体的玩法是什么：添加或者采集文章，添加到自己的知识库，FastGPT会向量化保存。整合上ChatGPT。当你提问的内容匹配到自己采集的文章时，会让AI整合知识库的内容进行回复。比如：下载100篇指定品类的小红书爆文。配合ChatGPT。可以让AI更高质量的产出此品类下的文章。搭建自己定制化的AI智能知识助手。本文参考官方教程，进行布署，在Mac
目录一、搭建局域网1.1、介绍前后端项目搭建1.2、操作二、安装redis测试三、安装Mysql检查远程连接 注意：0-1-工具原因，复制进去记得删除编辑工具测试四、部署后端服务4.1、创建数据库4.2、使用Dockerfile自定义镜像测试测试五、前端部署5.1、nginx部署分析nginx.conf 5.2、具体步骤运行启动容器位置解释切换目录 解压测试一、搭建局域网1.1、介绍前后端项目搭建需要4台服务器，在同一个局域网中1.2、操作#搭建net-ry局域网，用于部署若依项目net-ry：名字dockernetworkcreatenet-ry--subnet=172.68.0.0/16
我通读了map和mapPartitions之间的理论差异，并且很清楚何时在各种情况下使用它们。但我下面描述的问题更多是基于GCActivity和内存(RAM)。请阅读下面的问题:-=>我写了一个映射函数来将Row转换为String。因此，RDD[org.apache.spark.sql.Row]的输入将映射到RDD[String]。但是使用这种方法，将为RDD的每一行创建映射对象。因此，创建如此大量的对象可能会增加GCActivity。=>为了解决上面的问题，我想到了使用mapPartitions。因此，对象的数量等于分区的数量。mapPartitions将Iterator作为输入并接
我将在Spark的上下文中提出这个问题，因为这就是我面临的问题，但这可能是一个普通的Java问题。在我们的spark作业中，我们有一个Resolver需要在我们所有的worker中使用(它在udf中使用)。问题是它不可序列化，我们无法将其更改为可序列化。解决方案是将其作为另一个可序列化的类的成员。所以我们最终得到:publicclassAnalyzerimplementsSerializable{transientResolverresolver;publicAnalyzer(){System.out.println("InitializingaResolver...");resolv
【Docker】golang使用DockerFile正确食用指南大家好我是寸铁👊总结了一篇golang使用DockerFile正确食用指南✨喜欢的小伙伴可以点点关注💝问题背景今天寸铁想让编写好的go程序在docker上面跑，要想实现这样的效果，就需要用到今天的主角:DockerFile，那怎么使用DockerFile呢？那具体怎么做呢？其实很简单，不过网上的博客的一些命令笔者实操过，发现不够完善！小伙伴们要想实现，看笔者的正确食用指南即可，减少大量踩坑的时间。编写Dockerfile在你要运行到容器的程序所在的文件夹创建Dockerfile之后复制如下内容到创建的文件中。FROMgolang:
