<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[千与的专栏]]></title><description><![CDATA[博客已迁至新站，欢迎访问：www.shiyanjun.cn]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; shirdrn]]></copyright><item><title><![CDATA[对SolrCloud集群Collection进行手动二次Sharding]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9770829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9770829</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2013 18:32:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们已经基于SolrCloud 4.3.1+Tomcat 7搭建了搜索服务器集群，一个Collection对应3个节点上的3个分片（Shard），同时包含对应分片的副本（Replica），此时，该Collection一共有6000万左右Document，平均每个分片大约接近2000万。
SolrCloud集群节点的具体分布，如图所示：






只有shard1有一个副本，并且位]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu系统下Hadoop 2.0.4集群安装配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9731423</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9731423</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sat, 03 Aug 2013 12:44:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop 2已经将HDFS和YARN分开管理，这样分开管理，可以是HDFS更方便地进行HA或Federation，实现HDFS的线性扩展（Scale out），从而保证HDFS集群的高可用性。从另一个方面们来说，HDFS可以作为一个通用的分布式存储系统，而为第三方的分布式计算框架提供方便，就像类似YARN的计算框架，其他的如，Spark等等。YARN就是MapReduce
 V2，将原来Ha]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Nginx+Memcached+Tomcat集群配置实践（Sticky Session）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9731215</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9731215</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sat, 03 Aug 2013 12:28:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[准备工作


创建一个简单的web应用，名为session。其中有两个页面，分别如下所示：


页面login.jsp
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
     pageEncoding="UTF-8"%>



登录页面







     <table bgcolor="#F8C3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SolrCloud 4.3.1+Tomcat 7安装配置实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9718387</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/9718387</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Fri, 02 Aug 2013 16:35:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们使用Solr Replication可以实现Solr服务器的可用性，即使某一个索引副本由于磁盘介质故障或者误操作删除等，其他的多个复制副本仍然可以提供服务。如果只是单纯的基于Solr Replication技术，只能对一个索引进行管理维护，当索引数据达到一定规模，搜索的性能成了瓶颈，除了重新规划设计索引，实现逻辑划分以外，没有更好地方法实现查询服务器的可扩展性。
SolrCloud就是为了解]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库连接池应用中数据库服务器断开超时连接的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/8248814</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/8248814</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sun, 02 Dec 2012 17:38:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据库应用开发过程中，我们可能会遇到一个问题：应用使用了数据库连接池，每经过指定时间后，发出到数据库服务器的任何请求都会失败，而且有且仅有一次失败，之后的正常访问都没有问题。尤其是在Web应用中，如果晚上时段没有访问，而第二天第一个访客的经历就是碰到一个数据库访问错误，如果开发系统的程序员没有注意这个问题的话，可能终端用户访问会看到抛出的一堆数据库异常信息。
其实，这个问题的主要原因是，应用中数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用iBatis作为持久层实现快速开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/8248576</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/8248576</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sun, 02 Dec 2012 16:52:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[可能大家对iBatis的开发使用已经能够耳熟能详了，但是我们这里并非是对一个新的持久层方案做推广式的介绍，我想说的是，使用任何一个持久层解决方案，都应该能很好地将屏蔽物理数据库的复杂性，iBatis也一样。然而，对于开发人员来说，甚至是经历比较资深的程序员，在选择持久层方案与JDBC直连的时候，往往都会觉得iBatis配置比较复杂，而直接使用JDBC可以非常游刃有余地写出复杂容易理解的SQL语句，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu系统启动报错：The system is running in low-graphics mode]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7732496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7732496</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Tue, 10 Jul 2012 14:00:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近，不小心将自己的Ubuntu-12.04桌面系统搞坏了，主要是由于改变了/var目录下文件的属主，结果桌面系统崩溃了，启动都成问题了。不过还算幸运，可以通过其他的机器登录到我的系统上。根据别人的系统/var目录下的文件属主信息，一点点还原回去了，但是没有彻底解决问题：每次启动电脑时，都提示错误“The system is running in low-graphics mode”，如图所示：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网页电话/手机号码识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7620818</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7620818</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Fri, 01 Jun 2012 10:31:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[识别网页上的电话号码，一个比较容易想到的方法就是，通过预先设计电话号码的正则表达式，对网页文本内容中电话号码进行匹配，抽取出对应的联系方式。然而，这种方法是假定电话号码都是按照比较理想的格式在网页上展示的，自然对于这样的识别精度会很高，但是同时也漏掉了很多电话号码。如果你没有深入分析处理过Web网页数据，你是想象不到互联网上网页的格式到底有多不规范。
这里，我们实现一种识别网页上电话号码的方法，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RHEL 5下配置Hadoop集群：java.net.NoRouteToHostException: No route to host问题的解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7280040</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7280040</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Tue, 21 Feb 2012 16:26:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近，要把原来基于Ubuntu下配置的Hadoop集群迁移到RHEL 5下，结果在启动的时候，出现了莫名其妙的问题：
Namenode进程启动起来了，但是在登录到Datanode上启动集群slaves的时候，出现了Datanode无法连接到Namenode的问题，根据Datanode日志，可以很容易地定位到问题，肯定是在集群启动之初，Datanode向Namenode注册的时候失败了，在Data]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HBase-0.90.4集群安装配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7089983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7089983</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Mon, 09 Jan 2012 01:22:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[HBase是Hadoop数据库，能够实现随机、实时读写你的Big Data，它是Google的Bigtable的开源实现，可以参考Bigtable的论文Bigtable: A Distributed Storage System for Structured。HBase的存储模型可以如下三个词来概括：distributed,
 versioned, column-oriented。HBase并非]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ZooKeeper-3.3.4集群安装配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7183503</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7183503</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sun, 08 Jan 2012 23:16:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[ZooKeeper是一个分布式开源框架，提供了协调分布式应用的基本服务，它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步（Distributed Synchronization）、命名服务（Naming Service）、集群维护（Group Maintenance）等，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务。ZooKeeper本身可以以Standalone模式安装运行，不过它的长处在]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++学习笔记（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7173866</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7173866</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Wed, 04 Jan 2012 20:03:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[C++重载（overloading）和其它编程语言中的重载概念基本上是一致的。C++重载包括操作符重载与函数重载，下面通过例子来说明。

操作符重载

操作符重载使用关键字operator。

操作符重载能够使同一个操作符具有不同的操作含义，满足更广泛范围的操作需要。例如，对于一个容器类my_list，你可以重载操作符+=号，重载的含义是对两个MyList使用+=执行相加，表示将两个m]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++学习笔记（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7173858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7173858</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Wed, 04 Jan 2012 04:05:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习一门编程语言，首先要熟悉它的类型系统。如果你连它存在哪些数据类型都不了解，还谈什么使用语言来编程呢。而且，大多数常用编程语言的类型基本是比较一致的。另外，一门编程语言，一般来说，是有一组保留的关键字，它们在程序中具有特殊的含义。我经过整理，把C++相关的数据类型及其部分保留关键字，及其基本修饰符，都列举出来。当然，这些在实际编程实践中，就会慢慢熟悉。
第一部分：数据类型
1、基本类型
C]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop-0.22.0分布式集群配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7166513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7166513</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Sat, 31 Dec 2011 01:24:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hadoop集群的安装和配置，主要分为两个部分：一部分是主机环境配置，主要是指Hadoop集群所依赖的操作系统及其相关软件的安装配置，包括操作系统安装、JDK安装配置、主机规划与IP地址映射配置、无密码认证会话配置；另一部分是Hadoop基本配置，主要是指Hadoop集群的各种基本组件的配置，包括HDFS的配置、MapReduce配置。

下面根据上面总结的两个部分进行详细配置实践。在配置之前]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MongoDB基本管理命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7105539</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7105539</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Tue, 27 Dec 2011 17:03:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[MongoDB是一个NoSQL数据库系统：一个数据库可以包含多个集合（Collection），每个集合对应于关系数据库中的表；而每个集合中可以存储一组由列标识的记录，列是可以自由定义的，非常灵活，由一组列标识的实体的集合对应于关系数据库表中的行。下面通过熟悉MongoDB的基本管理命令，来了解MongoDB提供的DBMS的基本功能和行为。


MongoDB命令帮助系统


在安装Mo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Solrj管理Solr索引]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7094551</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7094551</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Thu, 22 Dec 2011 11:17:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Solrj是Solr搜索服务器的一个比较基础的客户端工具，可以非常方便地与Solr搜索服务器进行交互，最基本的功能就是管理Solr索引，包括添加、更新、删除和查询等。对于一些比较基础的应用，用Solj基本够用，而且你可以非常容易地通过使用Solrj的API实现与Solr搜索服务器进行交互，实现对Solr的基本管理功能。如果你的应用比较复杂，可以扩展Solrj来满足需要。
下面是一个使用Solrj]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于语义连贯性实现主题挖掘和分类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7076505</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7076505</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Fri, 16 Dec 2011 20:51:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[约定一下文中使用的一些词的含义：


文章：一般来说，一篇文章具有一个标题、一个或多个段落组成，其他的我们暂时不考虑。段落：一篇文章可以根据缩进（有些可能不存在缩进）或回车换行，将文章分成多个段，而每段是由数个句子组成。片段：片段是由一个或者多个段落组成，但是片段最多不能大于一篇文章的全部段落数，我们限定在一篇文章之内。



基础概述



对于给定的一篇文章，它到底在围绕]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux下memcached-1.4.10安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7074303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7074303</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Thu, 15 Dec 2011 16:13:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[memcache是一款流行的缓存产品，它分为两个部分：一个是运行在服务器端的memcached进程，一个是在客户端进行调用获取缓存中数据客户端，例如比较常用的PHP客户端。这里，记录一下安装服务器端的memcached的过程，比较容易。


准备软件包




libevent-2.0.16-stable.tar.gz  [http://cloud.github.com/downl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Lucene多索引进行索引和搜索]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7065933</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7065933</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Tue, 13 Dec 2011 13:17:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Lucene支持创建多个索引目录，同时存储多个索引。我们可能担心的问题是，在索引的过程中，分散地存储到多个索引目录中，是否在搜索时能够得到全局的相关度计算得分，其实Lucene的ParallelMultiSearcher和MultiSearcher支持全局得分的计算，也就是说，虽然索引分布在多个索引目录中，在搜索的时候还会将全部的索引数据聚合在一起进行查询匹配和得分计算。


索引目录处理]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Solr集群Replication配置与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7055355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/shirdrn/article/details/7055355</guid><author>shirdrn</author><pubDate>Fri, 09 Dec 2011 19:07:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[Solr作为一个搜索服务器，在并发搜索请求的场景下，可能一台服务器很容易就垮掉，这是我们可以通过使用集群技术，设置多台Solr搜索服务器同时对外提供搜索服务，在前端使用类似Nginx的负载均衡软件，可以通过配置使得并发到达的搜索请求均匀地反向代理到Solr集群中的每一台服务器上，这样每台Solr搜索服务器搜索请求的压力可以大大减小，增强了每台服务器能够持续提供服务器的能力。
然而，这时我们面临的]]></description><category></category></item></channel></rss>