目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、SecondaryNameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构:Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组件1、ResourceManager(RM)2、ApplicationMaster(AM)3、NodeManager(NM)4、Container3）YARN运行流程4）YARN三种资源调度器1、FIFO

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Github-CLIGithub的官方命令行工具GithubCLI。Mac系统可以通过homebrew安装或者直接下载免安装包来使用。 命令GithubCLI的所有命令均以gh开头，命令较为规律，容易记忆。下面是一些命令清单。别名aliasghaliasdelete[flags] #删除别名ghaliaslist[flags]      #列出所有别名ghaliasset[flags]#设置一个别名 认证authghauthlogin[flags] #使用GitHub主机进行身份验证ghauthlogout[flags]#从Github主机中移除验证ghauthrefresh[flags]#刷

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SmartIDEv0.1.18(clibuild3538)已经发布，在过去的Sprint18中，我们集中精力推进对k8s远程工作区的支持，同时继续扩展SmartIDE对不同技术栈的支持，我们适配了针对分布式应用运行时Dapr以及数据科学计算分析工具Juypter的环境支持。在这个过程中，我们探索了VM-Like-Container的能力，为提供开发者优化的容器环境又迈进了一步。最后，我SmartIDE插件市场也迎来了它的第一个开源社区支持者，阿里蚂蚁开源的国产IDEOpenSumi已经将SmartIDE作为自己的默认插件源。2022.05.19阿里蚂蚁OpenSumi采用SmartIDE插件市

SmartIDEv0.1.18(clibuild3538)已经发布，在过去的Sprint18中，我们集中精力推进对k8s远程工作区的支持，同时继续扩展SmartIDE对不同技术栈的支持，我们适配了针对分布式应用运行时Dapr以及数据科学计算分析工具Juypter的环境支持。在这个过程中，我们探索了VM-Like-Container的能力，为提供开发者优化的容器环境又迈进了一步。最后，我SmartIDE插件市场也迎来了它的第一个开源社区支持者，阿里蚂蚁开源的国产IDEOpenSumi已经将SmartIDE作为自己的默认插件源。2022.05.19阿里蚂蚁OpenSumi采用SmartIDE插件市

目录问题出现和简单排查排查经过思考和猜测,严重怀疑是fpm读取到了cli下的opcache原起粗浅探索测试代码opcache配置共享内存缓存与文件缓存php-fpm下读取到is_cli为true,不知道你们是否遇到过，我是遇到了。。。。有人会说,即使为true又怎么了，你是没遇到有些根据is_cli来走不同逻辑判断的，如果读取的是错的就会引起很大的问题。。。。问题出现和简单排查维护的老系统里有个上传的服务，用的是比较老的codeigniter，构建完代码后，突然发现1个上传url报路径找不到具体表现如下因为这里是a1.domain.com去调取upload.domain.com,所以出现跨域(

目录问题出现和简单排查排查经过思考和猜测,严重怀疑是fpm读取到了cli下的opcache原起粗浅探索测试代码opcache配置共享内存缓存与文件缓存php-fpm下读取到is_cli为true,不知道你们是否遇到过，我是遇到了。。。。有人会说,即使为true又怎么了，你是没遇到有些根据is_cli来走不同逻辑判断的，如果读取的是错的就会引起很大的问题。。。。问题出现和简单排查维护的老系统里有个上传的服务，用的是比较老的codeigniter，构建完代码后，突然发现1个上传url报路径找不到具体表现如下因为这里是a1.domain.com去调取upload.domain.com,所以出现跨域(

​前言如果要对文件中的内容进行统计，大家觉得怎么做呢？一般的思路都是将不同地方的文件数据读取到内存中，最后集中进行统计。如果数据量少还好，但是面对海量数据、大数据的场景这样真的合适吗？不合适的话，那有什么比较好的方式进行计算呢？不急，看完本文给你答案。分布式计算思想我们打开思路，既然文件数据遍布在各个节点上，那么我们就不把文件从各个节点加载过来，而是把算法分到各个节点进行计算，最后统一进行合并处理。这就是所谓的分布式计算。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。整个思想的核心就是“先分再合，分而治之”。所谓“分而治之”就是把

​前言如果要对文件中的内容进行统计，大家觉得怎么做呢？一般的思路都是将不同地方的文件数据读取到内存中，最后集中进行统计。如果数据量少还好，但是面对海量数据、大数据的场景这样真的合适吗？不合适的话，那有什么比较好的方式进行计算呢？不急，看完本文给你答案。分布式计算思想我们打开思路，既然文件数据遍布在各个节点上，那么我们就不把文件从各个节点加载过来，而是把算法分到各个节点进行计算，最后统一进行合并处理。这就是所谓的分布式计算。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。整个思想的核心就是“先分再合，分而治之”。所谓“分而治之”就是把