VERSION_STRING替换成 上面list出来的版本（如18.03.1.ce-1.el7）有了docker-compose就可以1条命令启动多个容器，不需要在手动写shell。docker pull httpd命令测试。替换前缀，指定拉取国内镜像源（单行方案）指定国内镜像源地址（永久方案）docker info命令测试。查看卸载过去的，若有，先备份。找到国内docker镜像源。更新配置，重启

之前部署的老版本，发现写的挺辣g，之前发布的资源也已经过期了。所以算是这篇（）的升级版本。

摘要： 在K8s集群压测HBase服务时发现间歇性断连问题。排查发现Pod资源未耗尽且本地ECS访问正常，最终定位为K8s Pod的TCP连接数达到27k上限且TIME-WAIT状态连接未释放。通过调整内核参数解决：启用tcp_tw_reuse加速端口复用、缩短tcp_fin_timeout至30秒，并关键设置tcp_max_tw_buckets=5000限制最大TIME-WAIT连接数。解决方案

支持流批一体，简化链路，读写分离，都在同一个数仓里，里面支持读写和sql分析。进行数据回溯时，需要重新读取日志，对于经常改变的复杂性的需求不适合。mpp（大规模并行处理）-秒：presto、impala。列存-毫秒：clickhouse、doris。kappa架构：纯流式，架构简单，不适合回溯。游戏：实时交易，用户行为实时推荐，运营监控。lakehouse：数据湖+数仓（技术新）广告：ADX实时竞

Spark Standalone 是 Spark 原生集群模式，无需依赖第三方资源管理器，包含 Master 节点管理集群资源、Worker 节点执行任务，部署简单，适合中小规模数据处理场景。Spark Standalone 的工作节点，接收 Master 分配的资源调度，启动 Executor 执行 Task，汇报节点资源使用状态，是实际承载数据计算的核心节点。/tmp/spark-event是

有这种需求，比如舍不得开资源。A工具，需要spark环境，但是A是spark3.1，B工具，需要spark环境，但是B是spark3.4。那这样咋搞，于是就有了这种情况。curl localhost:8090试一下，没问题了就下一步。jps一下，然后登录到windows机器访问一下这个ui。上面黑色部分填写自己的spark地址。其他的参考我的这篇部署。

若以的后端是8080。所以要把前端的地址改成请求8080接口。在本地是dev环境，默认是80端口，所以可以不写，他会自动映射，但是放到服务器要改。然后去ruoyi-admin拿到这个包，java -jar ruoyi-admin.jar就可以了。在服务器上nginx对应的文件夹中，创建一个html文件夹，将dist的内容放到文件夹中。一定要选择root的ruoyi，他会把你自动打包其他模块的依赖。

bandwidth100-m100代表每个map传送的宽带是每秒100mb，-m指的是启动100个map。同步方式很多，导出sql，用工具navicat，同步脚本。hive有2种表方式，磁盘和关系型数据库，一般我们都是用mysql，2者操作一样。hive有2种存储方式，存磁盘或者hdfs，2者操作一样，磁盘就scp过去。然后进入迁移后的表，迁移数据后，进入hive在将这个建表sql建立一下。，那么

我现在【想】显示图的product属性，默认显示的是package的属性操作步骤1.点击左上角指定的节点2.选择指定的属性3.完成

本人想成为某个领域的数据专家，因为自己喜欢生物，所以想成为医疗方面的专家，医疗他会长久不衰，只要人类还在，那么这个行业就一直存在。但是我意识到一个问题，如果发生战争了互联网不能用了，信号被中断了，停电了。你如果只有孩子的信息，但是做检验的却是它的母亲，所以得做关联。假如一个身高，一个是164cm一个是1600毫米，1.6米，这种就不能分析了。我软件专业的，职业是大数据工程师，投的都是医疗行业，发现