| name | value | Description |
| fs.default.name | hdfs://hadoopmaster:9000 | 定义HadoopMaster的URI和端口 |
| fs.checkpoint.dir | /opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1 | 定义hadoop的name备份的路径，官方文档说是读取这个，写入dfs.name.dir |
| fs.checkpoint.period | 1800 | 定义name备份的备份间隔时间，秒为单位，只对snn生效，默认一小时 |
| fs.checkpoint.size | 33554432 | 以日志大小间隔做备份间隔，只对snn生效，默认64M |
| io.compression.codecs |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec (排版调整，实际配置不要回车) |
Hadoop所使用的编×××，gzip和bzip2为自带，lzo需安装hadoopgpl或者kevinweil，逗号分隔，snappy也需要单独安装 |
| io.compression.codec.lzo.class | com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec | LZO所使用的压缩编码器 |
| topology.script.file.name | /hadoop/bin/RackAware.py | 机架感知脚本位置 |
| topology.script.number.args | 1000 | 机架感知脚本管理的主机数，IP地址 |
| fs.trash.interval | 10800 | HDFS垃圾箱设置，可以恢复误删除，分钟数，0为禁用，添加该项无需重启hadoop |
| hadoop.http.filter.initializers |
org.apache.hadoop.security. AuthenticationFilterInitializer (排版调整，实际配置不要回车) |
需要jobtracker,tasktracker namenode,datanode等http访问端口用户验证使用，需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication.type | simple | kerberos | #AUTHENTICATION_HANDLER_CLASSNAME# | 验证方式，默认为简单，也可自己定义class,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication. token.validity (排版调整，实际配置不要回车) |
36000 | 验证令牌的有效时间,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication. signature.secret (排版调整，实际配置不要回车) |
默认可不写参数 | 默认不写在hadoop启动时自动生成私密签名,需配置所有节点 |
| hadoop.http.authentication.cookie.domain | domian.tld | http验证所使用的cookie的域名，IP地址访问则该项无效，必须给所有节点都配置域名才可以。 |
| hadoop.http.authentication. simple.anonymous.allowed (排版调整，实际配置不要回车) |
true | false | 简单验证专用，默认允许匿名访问，true |
|
hadoop.http.authentication. kerberos.principal (排版调整，实际配置不要回车) |
HTTP/localhost@$LOCALHOST | Kerberos验证专用，参加认证的实体机必须使用HTTP作为K的Name |
| hadoop.http.authentication. kerberos.keytab (排版调整，实际配置不要回车) |
/home/xianglei/hadoop.keytab | Kerberos验证专用，密钥文件存放位置 |
| hadoop.security.authorization | true|false | Hadoop服务层级验证安全验证，需配合hadoop-policy.xml使用，配置好以后用dfsadmin,mradmin -refreshServiceAcl刷新生效 |
| io.file.buffer.size | 131072 | 用作序列化文件处理时读写buffer的大小 |
| hadoop.security.authentication | simple | kerberos | hadoop本身的权限验证，非http访问，simple或者kerberos |
| hadoop.logfile.size | 1000000000 | 设置日志文件大小，超过则滚动新日志 |
| hadoop.logfile.count | 20 | 最大日志数 |
| io.bytes.per.checksum | 1024 | 每校验码所校验的字节数，不要大于io.file.buffer.size |
| io.skip.checksum.errors | true | false | 处理序列化文件时跳过校验码错误，不抛异常。默认false |
| io.serializations |
org.apache.hadoop.io. serializer.WritableSerialization (排版需要。实际配置不要回车) |
序列化的编××× |
| io.seqfile.compress.blocksize | 1024000 | 块压缩的序列化文件的最小块大小，字节 |
| webinterface.private.actions | true | false | 设为true，则JT和NN的tracker网页会出现杀任务删文件等操作连接，默认是false |
我有一个对象has_many应呈现为xml的子对象。这不是问题。我的问题是我创建了一个Hash包含此数据，就像解析器需要它一样。但是rails自动将整个文件包含在.........我需要摆脱type="array"和我该如何处理？我没有在文档中找到任何内容。 最佳答案 我遇到了同样的问题；这是我的XML:我在用这个:entries.to_xml将散列数据转换为XML，但这会将条目的数据包装到中所以我修改了:entries.to_xml(root:"Contacts")但这仍然将转换后的XML包装在“联系人”中，将我的XML代码修改为
如何使用RSpec::Core::RakeTask初始化RSpecRake任务？require'rspec/core/rake_task'RSpec::Core::RakeTask.newdo|t|#whatdoIputinhere?endInitialize函数记录在http://rubydoc.info/github/rspec/rspec-core/RSpec/Core/RakeTask#initialize-instance_method没有很好的记录；它只是说:-(RakeTask)initialize(*args,&task_block)AnewinstanceofRake
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本，可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中？您能否举例说明如何做到这一点？提前谢谢你。 最佳答案 首先，您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后，在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
之前在培训新生的时候，windows环境下配置opencv环境一直教的都是网上主流的vsstudio配置属性表，但是这个似乎对新生来说难度略高(虽然个人觉得完全是他们自己的问题)，加之暑假之后对cmake实在是爱不释手，且这样配置确实十分简单(其实都不需要配置)，故斗胆妄言vscode下配置CV之法。其实极为简单，图比较多所以很长。如果你看此文还配不好，你应该思考一下是不是自己的问题。闲话少说，直接开始。0.CMkae简介有的人到大二了都不知道cmake是什么，我不说是谁。CMake是一个开源免费并且跨平台的构建工具，可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够根据当前所在平台输出对应的m
注意：本文主要掌握DCN自研无线产品的基本配置方法和注意事项，能够进行一般的项目实施、调试与运维AP基本配置命令AP登录用户名和密码均为：adminAP默认IP地址为：192.168.1.10AP默认情况下DHCP开启AP静态地址配置：setmanagementstatic-ip192.168.10.1AP开启/关闭DHCP功能：setmanagementdhcp-statusup/downAP设置默认网关：setstatic-ip-routegeteway192.168.10.254查看AP基本信息：getsystemgetmanagementgetmanaged-apgetrouteAP配
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜，提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
我是ruby的新手，正在配置IRB。我喜欢pretty-print(需要'pp')，但总是输入pp来漂亮地打印它似乎很麻烦。我想做的是默认情况下让它漂亮地打印出来，所以如果我有一个var，比如说，'myvar'，然后键入myvar，它会自动调用pretty_inspect而不是常规检查。我从哪里开始？理想情况下，我将能够向我的.irbrc文件添加一个自动调用的方法。有什么想法吗？谢谢! 最佳答案 irb中默认pretty-print对象正是hirb被迫去做。Theseposts解释hirb如何将几乎所有内容转换为ascii表。虽
我想在IRB中浏览文件系统并让提示更改以反射(reflect)当前工作目录，但我不知道如何在每个命令后进行提示更新。最终，我想在日常工作中更多地使用IRB，让bash溜走。我在我的.irbrc中试过这个:require'fileutils'includeFileUtilsIRB.conf[:PROMPT][:CUSTOM]={:PROMPT_N=>"\e[1m:\e[m",:PROMPT_I=>"\e[1m#{pwd}>\e[m",:PROMPT_S=>"FOO",:PROMPT_C=>"\e[1m#{pwd}>\e[m",:RETURN=>""}IRB.conf[:PROMPT_MO
我正在使用Ruby/Mechanize编写一个“自动填写表格”应用程序。它几乎可以工作。我可以使用精彩CharlesWeb代理以查看服务器和我的Firefox浏览器之间的交换。现在我想使用Charles查看服务器和我的应用程序之间的交换。Charles在端口8888上代理。假设服务器位于https://my.host.com。.一件不起作用的事情是:@agent||=Mechanize.newdo|agent|agent.set_proxy("my.host.com",8888)end这会导致Net::HTTP::Persistent::Error:...lib/net/http/pe
