HBase 是一个开源的、非关系型的分布式数据库（NoSQL），它建立在 Hadoop 文件系统（HDFS）之上。HBase 旨在存储海量的稀疏数据集，这种数据集通常是由用户界面事件、消息系统、传感器设备等产生的时间序列数据。它是 Google BigTable 的开源实现，由 Apache 软件基金会管理。HBase 能够提供实时读写访问大规模数据集的能力，并能够确保数据的可伸缩性和弹性。

在当今数据驱动的世界中，能够快速有效地存储、搜索和分析庞大数据集变得至关重要。Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎，专为云计算中心而设计，能够提供快速的搜索功能，并且能够扩展到包含数百个服务器的集群，存储PB级别的数据。

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8#version:1.1import sys,os,commands;def exec_test(cmd):stat,output = commands.getstatusoutput(cmd);if stat == 0:return True;else:...

我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系：人工智能首先使用来解决问题的：人工智能：人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别，推荐系统等等。机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，

深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计复杂没有”人性”，容易存在偏见卷积神经网络–CNN循环神经网络–RNN生成对抗网络–GANs深度强化

如果我们直接管理集群中所有的 Pod，应用 A、B、C 的 Pod，其实是散乱地分布在集群中。,现在有以下的问题：Deployment 能帮我们做什么事情呢？首先，Deployment 定义了一种 Pod 期望数量，比如说应用 A，我们期望 Pod 数量是四个，那么这样的话，controller 就会持续维持 Pod 数量为期望的数量。当我们与 Pod 出现了网络问题或者宿主机问题的话，contr

下面介绍第二个控制器：**DaemonSet。**同样的问题：如果我们没有 DaemonSet 会怎么样？下面有几个需求：DaemonSet 也是 Kubernetes 提供的一个 default controller，它实际是做一个守护进程的控制器，它能帮我们做到以下几件事情：这里用 fluentd 来做例子。DaemonSet 最常用的点在于以下几点内容：首先是存储，GlusterFS 或者

org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'liquibase' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/liquibase/LiquibaseAutoConfigu

首先来看一下 Pod Volumes 的使用场景：以上两个场景，其实都可以借助 Volumes 来很好地解决，接下来首先看一下 Pod Volumes 的常见类型：接下来看一下 PV（Persistent Volumes）。既然已经有了 Pod Volumes，为什么又要引入 PV 呢？我们知道 pod 中声明的 volume 生命周期与 pod 是相同的，以下有几种常见的场景：以上场景中，通过