我正在从事一个我获得客户名称的项目：JJohnDoe我想显示OL的列表，但隐藏了它们的列表项目，因此当您单击某个OL时，它将显示其中的项目。看答案只需使用jQuery和hide()或者show()https://jsfiddle.net/29dnq7un/1/
我正在寻找一种将整个日志文件从边缘节点流式传输到Hadoop的方法。总结用例:我们的应用程序可以生成每个文件几MB到数百MB不等的日志文件。我们不想流式传输所有发生的日志事件。在日志文件完全写入后将其完整推送是我们正在寻找的(完全写入=例如移动到另一个文件夹中......这对我们来说不是问题)。这应该由边缘节点上的某种轻量级代理直接处理到HDFS，或者-如有必要-一个中间“接收器”，它将随后将数据推送到HDFS。集中式管道管理(=以集中方式配置所有边缘节点)会很棒我得出了以下评价:Elastic的Logstash和FileBeats可以使用边缘节点的集中式管道管理，例如所有边缘节点的集
所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，
Apacheflume和Apachestorm有什么区别？是否可以使用storm将日志数据提取到Hadoop集群中？两者都用于流式数据，那么可以使用storm来替代flume吗？ 最佳答案 ApacheFlume是一项用于收集大量流数据(尤其是日志)的服务。Flume使用称为数据接收器的机制将数据推送给消费者。Flume可以立即将数据推送到许多流行的接收器，包括HDFS、HBase、Cassandra和一些关系数据库。ApacheStorm涉及流数据。它是批处理和流处理之间的桥梁，而Hadoop本身并不是为处理流处理而设计的。Sto
HCIE云计算之FusionCloud6.3部署架构一、不同的type类型场景需求二、RegionType1部署方案1.RegionType1简介2.RegionType1部署私有云介绍3.RegionType1的示意图4.tpye1的管理节点部署详情三、RegionType2部署方案1.RegionType2简介2.RegionType2部署私有云介绍3.RegionType2的示意图4.tpye2的管理节点部署详情四、RegionType3部署方案1.RegionType3简介2.RegionType3部署私有云介绍3.RegionType3的示意图
目录一、点赞直接写入Mysqlredis直接存储二、关注！！！欢迎点赞收藏关注！！！一、点赞直接写入Mysql直接写入Mysql是最简单的做法。做两个表即可，post_like记录文章被赞的次数，已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到;user_like_post记录用户赞过了哪些文章，当打开文章列表时，显示的有没有赞过的数据就在这里面;缺点数据库读写压力大热门文章会有很多用户点赞，甚至是短时间内被大量点赞，直接操作数据库从长久来看不是很理想的做法。redis直接存储redis主要的特点就是快，毕竟主要数据都在内存嘛;优点性能高缓解数据库读写压力其实我更多的在于缓解写压力，真的读压力，通过
我的工作是为静态图像/视频文件设计一个分布式系统。数据的大小约为数十TB。它主要用于HTTP访问(因此不对数据进行处理；或仅进行简单的处理，例如调整大小-但这并不重要，因为它可以直接在应用程序中完成)。更清楚一点，这是一个系统:必须是分布式的(水平尺度)，因为数据的总规模非常大。主要通过HTTP提供小型静态文件(例如图像、缩略图、短视频)。一般不需要处理数据(因此不需要MapReduce)设置对数据的HTTP访问可以很容易地完成。(应该)良好的吞吐量。我正在考虑:原生的网络文件系统:但是好像不可行，数据放不下。Hadoop文件系统。我以前使用过Hadoopmapreduce，但我没有使
我需要存储大量的小型数据对象(每月数百万行)。一旦他们被保存，他们就不会改变。我需要:安全地存储它们使用它们进行分析(主要是面向时间的)偶尔检索一些原始数据如果能和JasperReports或者BIRT一起使用就好了我的第一个镜头是InfobrightCommunity-只是一个面向列的MySQL只读存储机制另一方面，人们说NoSQL方法可能会更好。Hadoop+Hive看起来很有前途，但是文档看起来很差，版本号还不到1.0。我听说过Hypertable、Pentaho、MongoDB....您有什么建议吗？(是的，我在这里找到了一些主题，但那是一两年前的事了)编辑:其他解决方案:Mo
我有大量的图片文件需要在HDFS上存储和处理让我们假设两种情况:图片小于5MB图片大小从50KB到20MB我想用图像做4件事:我需要对每个图像独立应用一些函数fnc()。我需要不时地(1000次/天)从HDFS中提取特定图像并将其显示在网站上。这些是用户对特定图像的查询，因此延迟应该是几秒钟。每年必须删除一组图像。系统将添加新图片(1000张新图片/天)IMO应考虑的解决方案设计:小文件问题:MR处理快速访问文件快速写入新文件不是什么大问题，因为图像不会立即使用。延迟几分钟或几小时都可以。我的第一个想法是聚合图像以解决小文件问题，这满足了1和2。但我只剩下快速随机访问图像问题和添加新图
问题Hadoop是否适合以下用例:简单的键值存储(主要需要通过keyGET和SET)非常小的“行”(32字节键值对)大量删除重写大约1亿到10亿个键值对大部分数据可以包含在SSD(固态驱动器)而不是RAM中。更多信息我问的原因是因为我不断看到对Hadoop文件系统的引用，以及Hadoop如何用作许多其他不一定为Map-Reduce设计的数据库实现的基础。目前，我们将这些数据存储在Redis中。Redis性能很好，但由于它在RAM中包含所有数据，我们必须使用RAM高达128gb的昂贵机器。最好改用依赖SSD的系统。这样我们就可以自由地构建更大的哈希表。我们还使用Cassandra存储了这
