现代系统，尤其是分布式系统，正变得越来越符合业务期望和客户需求。结果是它们变得越来越复杂，因此如何跟踪执行的每项操作并不明显。幸运的是，良好的系统监控越来越受欢迎，并且不仅限于收集和处理日志。新系统提供了收集有关它们的最重要信息作为指标的可能性。系统指标是指系统中存在的各种类型的测量。系统中的每个资源都可以观察性能、可用性、可靠性和其他特征等因素，它们都拥有一个或多个可以从中收集数据的指标。‍。

docker中连接挂载usb设备

但是，它是有一些限制的。原来，LGPL 所做的工作是，它保证了库的使用者能够有这样一种能力：修改你使用 LGPL 库函数的方式（那些封装器就是你使用 LGPL库的方式，现在已经开源了），重新编译这些代码，然后重新对程序进行连接（连接所需要的目标文件也是包含了的，这是第四条规定的），就可以得到一 个新的可执行程序。既然我们已经对其定性，那么我们直接进入主题：使用 LGPL 协议开发闭源程序，如果你使

hbase常见问题及解决方案总结

最近公司在推进运维大数据平台的建设，其中前期有一个服务器流量分析的需求。这个服务器流量分析，并不是像 zabbix 这类监控软件可以完成的，虽然我们也在用 zabbix 作为一个基础的监控告警平台，但是这个流量分析需求比较细，需求方想知道：哪台物理机的流量在何时出现高峰（zabbix能做）这台物理机的流量是由哪台虚拟机产生的（zabbix能做）这台虚拟机隶属于哪个业务系统这台虚拟机上哪个程序导

有时间稍微看了一下JAVA虚拟机的相关知识，稍微整理了一下生产环境中的hadoop-env配置。不怎么专业，将就看一下吧。以后有时间再把JAVA虚拟机的知识整理一下。环境参数参数设置参数说明备注HADOOP_OPTS-Djava.net.preferIPv4Stack=true优先使用IPV4，禁用IPV6 HADOOP_NAMENODE_OPTSXms140G初始堆内存大小  Xmx140G最大

大数据平台Linux基础环境配置公司的大数据平台是在基于Apache开源版本自研发的，用的组件很多，包括但不限于Apache Hadoop，HBase，Hive，Spark，Kafka，Flume，Storm，Druid，ElasticSearch ，多种不同版本的组件组合在一起用于数据量庞大的生产环境，首先需要的就是在Linux基础环境上做一些必要的调整，下面就来说一说，做了哪些基础性的性能

大数据平台Linux基础环境配置公司的大数据平台是在基于Apache开源版本自研发的，用的组件很多，包括但不限于Apache Hadoop，HBase，Hive，Spark，Kafka，Flume，Storm，Druid，ElasticSearch ，多种不同版本的组件组合在一起用于数据量庞大的生产环境，首先需要的就是在Linux基础环境上做一些必要的调整，下面就来说一说，做了哪些基础性的性能