windows搭建redis集群，里面包含有自己封装的redis集群文件，只需按照压缩包文档的介绍进行操作即可。
2025/4/15 6:42:18
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公司单节点升级到分片下，搜索了一圈大多数MongoDB集群的部署方案都是分片+副本集，没有讲述如何从单节点升级到分片+复制集的方法，亲自试验后记录整个过程以及中间的参考内容和疑难解决，以备后查。
内容包含复制集+分片的搭建，用户访问控制，windows转linux单节点加入到复制集，进入到分片的操作，非常完备的配置及其说明。
内容包含复制集+分片的搭建，用户访问控制，windows转linux单节点加入到复制集，进入到分片的操作，非常完备的配置及其说明。
2025/4/10 17:28:32
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在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。
传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。
由于NFS中，文件是存储在单机上，因此无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFSServer时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈。
另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。
某种程度上，NFS不是一种典型的分布式系统，虽然
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。
而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。
传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。
由于NFS中，文件是存储在单机上，因此无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFSServer时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈。
另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。
某种程度上，NFS不是一种典型的分布式系统，虽然
2025/4/4 18:01:49
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spark-2.0.1集群安装及编写例子提交任务,包括集群安装包及例子代码加上安装文档，spark-2.0.1集群安装及编写例子提交任务,包括集群安装包及例子代码加上安装文档
2025/4/3 17:04:44
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《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。
2025/3/22 0:51:17
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现在几乎任何一个网站、WebApp以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能，对于图片功能从下至上都是很重要的。
必须要具有前瞻性的规划好图片服务器，图片的上传和下载速度至关重要，当然这并不是说一上来就搞很NB的架构，至少具备一定扩展性和稳定性。
虽然各种架构设计都有，在这里我只是谈谈我的一些个人想法。
对于图片服务器来说IO无疑是消耗资源最为严重的，对于web应用来说需要将图片服务器做一定的分离，否则很可能因为图片服务器的IO负载导致应用崩溃。
因此尤其对于大型网站和应用来说，非常有必要将图片服务器和应用服务器分离，构建独立的图片服务器集群，构建独立的图片服务器其主要优势：1）分担Web服务器的I/
必须要具有前瞻性的规划好图片服务器，图片的上传和下载速度至关重要，当然这并不是说一上来就搞很NB的架构，至少具备一定扩展性和稳定性。
虽然各种架构设计都有，在这里我只是谈谈我的一些个人想法。
对于图片服务器来说IO无疑是消耗资源最为严重的，对于web应用来说需要将图片服务器做一定的分离，否则很可能因为图片服务器的IO负载导致应用崩溃。
因此尤其对于大型网站和应用来说，非常有必要将图片服务器和应用服务器分离，构建独立的图片服务器集群，构建独立的图片服务器其主要优势：1）分担Web服务器的I/
2025/3/18 9:41:11
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1某某汽车高性能计算管理平台系统需求51.1业务需求分析：52某某汽车HPC/CAE云计算中心建设目标、策略及步骤73.1建设目标与策略73.2建设步骤83面向高性能计算中心的资源管理、作业调度系统方案103.1基于应用的场景分析103.1.1终端用户通过ComputeManager，提交Fluent批处理计算作业103.1.2终端用户通过DisplayManager，提交需要图形节点支持的图形交互程序133.1.3终端用户通过ComputeManager，在线查看CAE计算结果中的动画143.1.4终端用户通过Portal启动其他第三方的虚拟桌面，如Ctrix153.2某某汽车技术中心HPC云计算平台管理场景173.2.1HPC云计算平台管理维护173.2.2HPC云计算平台软、硬件利用情况监控、统计分析184澳汰尔PBSWorks产品介绍204.1系统逻辑图204.2系统物理架构图224.4PBSProfessional产品介绍254.4.1整合计算资源、方便用户使用254.4.2可靠性、可用性、可维护性（RAS）264.4.3贯彻企业服务公约管理模式294.4.4优化计算资源的使用294.4.5计算资源管理功能304.4.6作业调度功能324.4.7Hooks功能344.4.8网格计算354.4.9安全认证354.5PAS(PBS应用服务)374.6ComputeManager404.6.1三员管理414.7DisplayManager424.7.1DisplayManager系统架构444.7.2DisplayManager使用体验454.8PBSWorks定制功能484.8.1菜单布局：通常将布局分为三个模块：计算管理器、集群状态、管理员工具。
如果有其他的模块，我们可以方便地集成在这个框架内（awpf）。
菜单模块支持用户访问控制。
484.8.2集群状态监控：统计所有计算节点的运行状态、节点类型、应用程序、物理内存、实际使用内存、内存使用率、节点利用率等信息。
磁盘信息和实际CPU利用率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%在线设置或修改节点上绑定的applications504.8.5管理员工具＞＞用户统计：用户名称，作业总数，运行作业个数，排队作业个数，申请cpu核数，使用cpu核数，排队cpu核数等信息。
申请cpu总资源比，通过数字的颜色来反应使用程度：0%作业管理：统计作业号、作业名称、用户、软件、节点数、核数、状态、开始时间、优先级等信息。
当作业排队状态时，允许修改作业的优先级。
另外管理员也可以删除任意作业。
514.8.7管理员工具＞＞监控作业排队原因514.8.8管理员工具＞＞一周作业统计:统计当天到过去一周内所累积的运行和排队作业个数。
514.8.9管理员工具＞＞求解器使用情况统计:统计每个求解器提交的作业总数,在运行的作业,请求的cpu,排队cpu,使用cpu等信息。
524.8.10管理员工具＞＞磁盘统计:通过WEB页面随时了解本地磁盘的使用情况。
使用百分率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%项目管理项:管理员可以以项目为单位，设定项目编号、项目名称、项目的开始和结束时间，项目组人员和项目的优先级。
当有紧急的项目，管理员可以把项目的优先级提高，并可以把相应的用户加到项目组中，以此提高项目组成员的作业优先级。
用户在WebPortal页面提交作业可以选择项目名称，并且只能选择自己所属项目的项目名称。
534.8.12管理员工具＞＞作业委托管理:统计当前用户自己所提交的作业总数,包含:作业号,作业名称,具体用户,使用的软件,使用节点数,作业状态等信息,用户可以把自己的一部分作业或所有作业委托给其他用户.534.8.13管理员工具＞＞CPU资源份额调整:统计所有队
如果有其他的模块，我们可以方便地集成在这个框架内（awpf）。
菜单模块支持用户访问控制。
484.8.2集群状态监控：统计所有计算节点的运行状态、节点类型、应用程序、物理内存、实际使用内存、内存使用率、节点利用率等信息。
磁盘信息和实际CPU利用率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%在线设置或修改节点上绑定的applications504.8.5管理员工具＞＞用户统计：用户名称，作业总数，运行作业个数，排队作业个数，申请cpu核数，使用cpu核数，排队cpu核数等信息。
申请cpu总资源比，通过数字的颜色来反应使用程度：0%作业管理：统计作业号、作业名称、用户、软件、节点数、核数、状态、开始时间、优先级等信息。
当作业排队状态时，允许修改作业的优先级。
另外管理员也可以删除任意作业。
514.8.7管理员工具＞＞监控作业排队原因514.8.8管理员工具＞＞一周作业统计:统计当天到过去一周内所累积的运行和排队作业个数。
514.8.9管理员工具＞＞求解器使用情况统计:统计每个求解器提交的作业总数,在运行的作业,请求的cpu,排队cpu,使用cpu等信息。
524.8.10管理员工具＞＞磁盘统计:通过WEB页面随时了解本地磁盘的使用情况。
使用百分率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%项目管理项:管理员可以以项目为单位，设定项目编号、项目名称、项目的开始和结束时间，项目组人员和项目的优先级。
当有紧急的项目，管理员可以把项目的优先级提高，并可以把相应的用户加到项目组中，以此提高项目组成员的作业优先级。
用户在WebPortal页面提交作业可以选择项目名称，并且只能选择自己所属项目的项目名称。
534.8.12管理员工具＞＞作业委托管理:统计当前用户自己所提交的作业总数,包含:作业号,作业名称,具体用户,使用的软件,使用节点数,作业状态等信息,用户可以把自己的一部分作业或所有作业委托给其他用户.534.8.13管理员工具＞＞CPU资源份额调整:统计所有队
2025/3/11 13:06:16
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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