探索大数据领域Spark的分布式计算性能提升方法

Spark分布式计算性能调优全攻略:从原理到实践的12个关键方法副标题:解决Shuffle慢、资源浪费、任务倾斜的实战指南 摘要/引言你有没有遇到过这样的场景? 写好的Spark任务跑到一半卡住,盯着日志看“Shuffle Read”进度半天不动; 明明给了10个Executor,却只有2个在干活,

时序数据库选型指南:从大数据视角看 Apache IoTDB 的优势

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企业级Docker仓库配置实战:国内源加速方案

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 输入框内输入如下内容: 开发一个企业级Docker仓库管理方案,包含:1. 私有Harbor仓库搭建指南 2. 自动同步官方镜像到国内源的脚本 3. 基于角色的访问控制配置 4. 镜像加速性能测试方案 5. 监控告警功能。要求提供详细的Ansible部署脚本和操作

Ubuntu 安装 Docker 超详细教程(含配置镜像加速与常见命令)

目录一、前言二、Docker 的安装 (Ubuntu)1. 卸载旧版本(可选)2. 配置 Docker 的 APT 仓库3. 安装 Docker4. 启动和校验三、配置镜像加速(强烈建议!)1. 编辑 daemon.json 配置文件2. 重新加载配置并重启 Docker四、Docker 常见指令1. Docker 服务相关命令

k8s的cicd流水线环境搭建实验(docker版)

k8s环境规划: podSubnet(pod 网段) 10.20.0.0/16serviceSubnet(service 网段): 10.10.0.0/16实验环境规划: 操作系统:Ubuntu 20.04.3配置: 4G 内存/2核CPU/120G 硬盘网络: NAT K8s集群角色 ip 主机名 控制

微服务启动报错:Update failedOpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0XXXX) failed; error

拉取代码的时候报错,这三种都是说拉取异常,先检查电脑内存是不是要爆了,我的经验,发现过电脑发烫的情况,看了下任务管理器好家伙97%,可以考虑先优化主机内存运行,有别的问题再往下继续排查:报错界面和报错信息如下:第一种报错:11:48 Update failed

Docker+MinerU+Dify处理pdf等文档(Docker本地化部署MinerU详细步骤见第4节)正更新2.x版本升级

目录1 事由2 Dify使用MinerU API3 环境配置4 MinerU本地化Docker部署 5 Dify使用本地部署的MinerU6 换行符LF与 CRLF 格式7.升级到MinerU 2.57.05 前期测试工作tips7.1 首先使用 Dockerfile 构建镜像7.2 通过 Docker Compose 直接启动API服务7.3 Dify中设置完成本地化部署后的MinerU插件7.

docker进阶

容器数据卷 数据卷(Volume) 是容器中用于持久化存储的特殊目录,绕过容器层的UnionFS文件系统,直接与宿主机交互。 为什么需要数据卷? 数据持久化:容器删除后数据不丢失 数据共享:多个容器间共享数据 性能:直接读写宿主机磁盘,效率更高 容