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转载 linux cp命令

cp (复制档案或目录) [root@linux ~]# cp [-adfilprsu] 来源档(source) 目的檔(destination)[root@linux ~]# cp [options] source1 source2 source3 .... directory参数：-a ：相当于 -pdr 的意思；-d ：若来源文件为连结文件的属性(link fil

2014-06-27 10:06:14 768

原创 linux 命令中tar后跟的zxvf

分别是四个参数x : 从 tar 包中把文件提取出来z : 表示 tar 包是被 gzip 压缩过的，所以解压时需要用 gunzip 解压v : 显示详细信息f xxx.tar.gz : 指定被处理的文件是 xxx.tar.gz

2014-06-27 09:48:10 2827

转载 bashrc与profile的区别

要搞清bashrc与profile的区别，首先要弄明白什么是交互式shell和非交互式shell，什么是login shell 和non-login shell。交互式模式就是shell等待你的输入，并且执行你提交的命令。这种模式被称作交互式是因为shell与用户进行交互。这种模式也是大多数用户非常熟悉的：登录、执行一些命令、签退。当你签退后，shell也终止了。 shell也可以运行在另

2014-06-27 09:21:41 575

转载 Linux系统下如何查看及修改文件读写权限

查看文件权限的语句：　　在终端输入:ls -l xxx.xxx （xxx.xxx是文件名）　　那么就会出现相类似的信息，主要都是这些：-rw-rw-r--　　一共有10位数　　其中：最前面那个 - 代表的是类型　　中间那三个 rw- 代表的是所有者（user）　　然后那三个 rw- 代表的是组群（group）　　最后那三个 r-- 代表的是其他人（other）

2014-06-27 09:14:24 897

转载 /etc/security/limits.conf解释及应用

limits.conf的格式如下：username|@groupname type resource limitusername|@groupname：设置需要被限制的用户名，组名前面加@和用户名区别。也可以用通配符*来做所有用户的限制。type：有 soft，hard 和 -，soft 指的是当前系统生效的设置值。hard 表明系统中所能设定的最大值。soft 的限制不能比h

2014-06-26 16:57:42 1192

转载 Linux操作系统上Lsof命令详解

lsof简介lsof（list open files）是一个列出当前系统打开文件的工具。在linux环境下，任何事物都以文件的形式存在，通过文件不仅仅可以访问常规数据，还可以访问网络连接和硬件。所以如传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 套接字等，系统在后台都为该应用程序分配了一个文件描述符，无论这个文件的本质如何，该文件描述符为应用程序与基础操作系统之间的交互提供了通用

2014-06-26 14:57:44 774

Hadoop源代码分析 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubbyhttp://labs.google.com/papers/chubby.html GFShttp://labs.google.com/papers/gfs.html BigTablehttp://labs.google.com/papers/bigtable.html MapReducehttp://labs.google.com/papers/mapreduce.html 很快Apache上就出现了一个类似的解决方案目前它们都属于Apache的Hadoop项目对应的分别是 Chubby-->ZooKeeper GFS-->HDFS BigTable-->HBase MapReduce-->Hadoo

2013-07-13

Hadoop In Action

HIGHLIGHT Hadoop in Action is an example-rich tutorial that shows developers how to implement data-intensive distributed computing using Hadoop and the Map- Reduce framework. DESCRIPTION Hadoop is an open source implementation of Google's MapReduce framework for scalable, distributed data processing. Hadoop in Action is for programmers, architects, and project managers who have to process large amounts of data offline. The book begins with several simple examples that illustrate the basic idea behind Hadoop. Later chapters explain the core framework components and demonstrate Hadoop in a variety of data analysis tasks. Throughout the book, readers will learn best practices and design patterns, and how to write meaningful programs in a MapReduce framework. KEY POINTS Explains distributed computing, MapReduce, and the Hadoop framework Focuses on most-used features and rapid development solutions Numerous hands-on examples to illustrate abstract ideas Concise, developer-centric, In Action style Multiple case studies demonstrate real-world Hadoop uses Covers popular Hadoop extensions that ease development and extend functionality

2013-07-13

空空如也

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