<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[fenbo2013的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; fenbo2013]]></copyright><item><title><![CDATA[JanusGraph图数据库四部曲之选用JanusGraph]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/99464583</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/99464583</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Tue, 13 Aug 2019 19:23:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[JanusGraph图数据库的的研究与建设，我准备分成四篇博客来写分别是《JanusGraph四部曲之选用JanusGraph》《JanusGraph四部曲之集群环境搭建》《JanusGraph四部曲之性能分析》《JanusGraph四部曲之简单案例与常见问题解决方案》，自己选的图库，就要自己填坑，太“南”了，都快整崩溃了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据集群管理框架Cloudera Manager VS Ambari]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/96476147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/96476147</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Fri, 19 Jul 2019 10:45:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[众所周知，在大数据领域要想搭建并管理服务器集群有常见的有三种方式一种是人工搭建Hadoop等组件集群并管理服务器集群，这种方式在自己做实验或公司poc某个项目时采用，一般服务器规模是1~5台，生产集群肯定不会用这种方式，10几20几台服务器甚至是上白台上千台服务器，手动一台一台的去ssh，scp等命令实在是太累了，于是就有了第二种方式用集群管理框架去搭建，比如Cloudera Manager,Ambari,这些集群管理框架的原理也很简单，也还是用scp，ssh等搭建集群的命令去操作，只不过它们是用脚本去执行]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow serving的源码编译安装(成功编译安装)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89948509</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89948509</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Wed, 08 May 2019 11:29:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[Tensorflow 学习路途中的血汗泪！！！！！！
哥写的不是博客，哥写的是寂寞！！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OrientDB性能调优]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89852537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89852537</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Sun, 05 May 2019 18:14:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[一.总论
因为OrientDB是用Java语言开发的，所以OrientDB的调优必定是JVM的调优。
因为OrientDB的持久化是将数据储存再磁盘上的，所以OrientDB的调优必定是减少磁盘的读写次数，缩减cpu与磁盘之间的速度差异。
二…JVM调优
情景：在备份或还原500G数据时，OrientDB server默认的最大堆栈大小是2G,导致数据备份或还原长达7小时。
解决方案：修改Orie...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OrientDB数据迁移思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89474846</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89474846</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Tue, 23 Apr 2019 16:08:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[***声明：本文的上一版本作废（即，偷梁换柱迁移思想，这思路有瑕疵，本人对OrientDB目录下的文件进行了深入研究，提出了下文的方法）***
本文用于**企业版**OrientDB数据迁移，阅读对象为运维人员以及其他操作图库迁移的技术人员。
 情景：
 （1）源图库不停机数据迁移，网络带宽大小有限制，无法高速传输数据
 （2）分多天迁移（全量+增量）
 
迁移思想：
（1）在目标服务器中通过替换OrientDB中的备份事件记录文件（config/backups.json）和备份日志文件（da]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hbase数据迁移方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89473869</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fenbo2013/article/details/89473869</guid><author>fenbo2013</author><pubDate>Tue, 23 Apr 2019 15:35:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[很棒的一篇文章，个人已在生产中验证通过。文章后的参考文献深入讲解了hbase
https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html
个人hbase数据迁移方案:
(1)如果公司使用企业版Cloudera Manager或apache ambari搭建的集群或手动搭建的habase集群建议开启集群的replication功能进行数据迁移...]]></description><category></category></item></channel></rss>