张老邪的博客

Linux Centos系安装NVM——nodejs版本管理工具

go-gin开发web服务端时，通常使用`go run main.go`进行直接启动，但是在上线部署后，一旦ssh断开，服务就停止了。

问题描述：在linux操作系统下，安装docker之后，xshell无法连接到linux主机或者虚拟机无法ping通宿主机

安装prometheus、node_exporter、grafana和alertmanager等组件，并配置启动服务，由systemd托管运行

在master分支已经提交pr的前提下，新建分支，同步远程源分支，并提交新代码一. 查看所有远程库的远程地址git remote -v二. 将拉取到的本地代码回到指定的版本查看提交记录git log 回滚到指定的版本git reset --hard 【commit ID】三. 添加拉取仓库的上游分支URLgit remote add upstream [私仓上游项目 URL]添加之后，可以使用 git remote -v查看是否添加成功四. 从源分支获取最新的代码git fe

1.普通容器       普通linux容器利用namespace进行进程间运行环境的隔离，并使用cgroup进行资源限制；因此普通linux容器本质上还是共用同一个内核，单个容器有意或无意影响到内核都会影响到整台宿主机上的容器，需要指定一个容器镜像来启动2. 系统容器      系统容器主要应对在重计算、高性能、大并发的场景下，重型应用和业务云化的问题。相比较虚拟机技术，

KOJI的使用客户端安装kojiyum install koji配置/etc/koji.conf参考KOJI相关 - 服务器研发部门在终端输入命令koji --user zha --password @Zh build tag的名字 --scratch 要提交的src.rpm

一．使用Flume实时收集日志信息创建streaming_project.conf :exec-memory-logger.sources = exec-sourceexec-memory-logger.channels = memory-channelexec-memory-logger.sinks = logger-sinkexec-memory-logger.sources.exec-source.type = execexec-memory-logger.sources.exec-.

实时/离线 流式计算框架：Spark StreamingSpark Streaming 是核心spark API的一个扩展，在处理数据前按时间间隔预先将其切分为一段一段的批处理作业。Spark 针对持续性数据流的抽象称为DStream，一个DStream是一个批处理的RDD（弹性分布式数据集）；而RDD则是一个分布式数据集，能够以两种方式并行运作，分别是任意函数和滑动窗口数据的转换。实战一：Receiver – based1） 启动zookeeper2） 启动kafka3） 打jar包前先注释掉

Kafka概述官网：kafka.apache.org分布式流处理平台：发布和订阅​ 和消息系统类似​ 消息中间件：生产者和消费者​ 妈妈：生产者​ 你：消费者​ 馒头：数据流​ 正常情况下：生产一个 消费一个​

在cdh 5.3组件中安装Kylin 1.5.3注意：安装kylin前要查看其对应的版本与hadoop版本是否匹配兼容1. 将本地压缩包上传至/opt2. 解压: tar -xzvf apache-kylin-1.3.0-bin.tar.gz3. 更改名字：mv apache-kylin-1.3.0-bin kylin4. 修改配置文件kylin.properties：vim /opt/kylin/conf/kylin.properties主节点：kylin.server.mode=all

整合Flume和Kafka的综合使用（1）在flume的conf中添加以下两个文件exec-memory-avro.confAvro-memory-kafka.conf（2）启动

为了更好的学习互联网知识，了解多线程和高并发，学习网上公共资源视频课程，做了以下记录。一．高并发多线程十大计算机经典算法：快速排序、堆排序、归并排序、二分查找、线性查找、深度优先、广度优先、Dijkstra、动态规划、朴素贝叶斯分类分而治之：快排、归并、二分查找工作密取二．Redis（内存存储）面试题1：Redis官网为什么只提供linux官网的redisLinux底层大量使用epoll，且有select和poll，windows只有selectSelect方法（空轮