zy1992As的博客

在每个节点上运行监控 DaemonSet，例如 Prometheus Node Exporter、zabbix agent等一个简单的用法是在所有的节点上都启动一个 DaemonSet，将被作为每种类型的 daemon 使用。有序的、优雅的部署和缩放。一个稍微复杂的用法是单独对每种 daemon 类型使用多个 DaemonSet，但具有不同的标志， 并且对不同硬件类型具有不同的内存、CPU 要求。以上实验可以看出，当集群里有3个标签是nginx的pod的时候，RS控制器又会帮我们将最后创建的pod删除。

因此，在某些情况下，为了提高程序的安全性和可靠性，需要避免使用 libc 中的某些函数，或者使用更安全的替代方案。例如，可以使用安全的内存分配函数(如 calloc() 和 reallocarray())来避免内存管理问题，使用安全的字符串操作函数(如 snprintf() 和 strlcpy())来避免缓冲区溢出问题。缓冲区溢出问题：在使用 libc 中的字符串操作函数时，可能会发生缓冲区溢出。内存管理问题：在使用 libc 中的内存分配函数时，容易出现内存泄漏、重复释放等问题。

permanent：将重写后的URI返回给客户端，状态码为301，指明是永久重定向URI,主要用在replacement变量不是以"http://"或 者"https://"开头的情况。·redirect：将重写后的URI返回给客户端，状态码为302，指明是临时重定向URI,主要用在replacement变量不是以"http://"或 者"https://"开头的情况。该标志将重写后的地址在当前的location块中执行，不会将新的URI转向其他的location块。

而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor时启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。公司在技术人员储备满足的情况下，同样的业务处理，优先选择spark来进行实现，这样对统计分析的执行效率会有很大的提升。