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大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
本文梳理了常见的hadoop生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题,出现原因以及单点故障的原理和解决方案(构建HA(High Available)高可用架构)。阅读本文之前,最好了解清楚各组件的架构原理。
Numpy常用属性及方法
Numpy 一、属性: ndarray.shape 返回一个元组,里面是各个维度的size ndarray.ndim 返回数组的维度 ndarray.dtype 返回数组数据的类型 二、方法: np.array(x, dtype=complex) 接收一个数组, dtype指定数据类型, np.zeros( (3,4) ) 接收一个代表数组维度size的元组 np.ones((3,4)) 同上 np.arange(10, 30, 5) 返回一个起始为10,每次增加5,一直到30但不包括30的数组(本例返回[10, 15, 20, 25]),一般会跟reshape配合使用。
MaxCompute常见错误汇总(更新ing)
从今天开始,小编会为大家陆续解读MaxCompute常见问题,帮助大家快速上手MaxCompute,玩转大数据计算平台。
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来自: 云存储
SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。
深度学习都需要了解什么?无从下手的话,可以看看这份深度学习速查表
本文介绍了一些深度学习中的常见概念,如梯度、后向传播、ReLU、Dropout、交叉熵与softmax等,以帮助大家快速了解深度学习。
HDFS应用场景、原理、基本架构
HDFS是什么? 易于扩展的分布式文件系统 运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制 为大量用户提供性能不错的文件存取服务
如何优化Vue项目性能?
当打包构建应用时,JavaScript 包会变得非常大,影响页面加载。如果我们能把不同路由对应的组件分割成不同的代码块,然后当路由被访问的时候才加载对应组件,这样就更加高效了。
Flink on YARN(下):常见问题与排查思路
上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,本文将根据社区大群反馈,解答客户端和 Flink Cluster 的常见问题,分享相关问题的排查思路。
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