Category Archives: 未分类

1.1 终端接入网络 1.1.1 移动终端接入网络有如下的几种情况 终端设备在属地，终端设备通过基站，接入属地的网络 终端设备在国内漫游时，移动设备会漫游连接到当地的网络，联通和电信则需要漫游回属地的网络 终端设备在国外漫游时，需要漫游回属地的网络 1.1.2 基站接入分析 移动终端通过基站接入移动运营商网络，终端与基站之间是数据链路层，不涉及网络层（IP）和传输层（TCP），终端设备的IP地址是由运营商分配的，在切换基站时一般不会引起IP地址的变化。 有以下几种情况： 当设备进行重启、飞行模式切换等时，设备会重新发起接入，这时IP地址会发生改变 设备在同一区域内切换基站的过程中，如果没有发生断网情况下，即没有重新接入，IP地址是不会变化的 设备在区域间切换基站，比如联通设备从北京到河北，接入由北京联通变成河北联通，IP地址会发生变化 终端设备切换基站一般情况下可在50ms~200ms完成，TCP是基于连接的协议，连接状态由状态机来维护，连接完毕后，双方都会处于established状态，它们之间的连接由各自的IP和TCP的端口唯一标识，即使这个连接没有任何数据，但仍是保持连接状态。TCP的KeepAlive机制用于检测连接死活，一般时间为 7200 s，失败后重试 10 次，每次超时时间 75 s，以释放无效链接。这个时间比切换基站时间要大的多，因此TCP通道在切换基站时，其IP地址一般没有变化，所以基于IP和端口的已建立的TCP连接不会失效。 1.1.3 DNS解析 当前移动 DNS 的现状： 运营商 LocalDNS 出口根据权威 DNS 目标 IP 地址进行 NAT，或将解析请求转发到其他DNS 服务器，导致权威 DNS 无法正确识别运营商的 LocalDNS IP，引发域名解析错误、流量跨网。 域名被劫持的后果：网站无法访问（无法连接服务器）、访问到钓鱼网站等。 … Continue reading →

config.yaml

最近把网站迁移到国内的云服务厂商上，之前几次迁移部署都是采用编译安装的方式，非常的不方便，此次采用的是docker方式搭建环境的配置，前端也不再采用nginx，采用了能够自动生成和替换证书的ca#ddy来实现的。 安装workpress 安装docker和docker-compose 编写wordpress的docker-compose.yml文件 本地需要创建mysql和wordpress的目录，docker会把本地创建的目录挂载到docker镜像中，这样mysql的数据和wordpress的配置才会在docker销毁时不会丢失。 启动docker镜像 然后临时打云厂商的防火墙的8000端口，在本地看是docker是否能到安装配置页面，如果可以正常打开，说明wordpress已经安装配置完成，可以使用 docker-compose up -d 转到后台执行，我们现在需要把云厂商的防火墙关闭。 安装配置ca#ddy 编写执行脚本 编写Ca#ddy的配置文件 预创建目录 执行脚本启动服务器，服务启动后我们在本地机器上可以通过配置hosts的方式，连接上去，看是否能打开wordpress的安装页面。 配置证书 我们使用cloudflare的证书，需要先到其官方网站上注册 https://dash.cloudflare.com/login 账号。 接下来我们需要在网站上添加我们的网站 然后到自己的域名服务商修改域名服务器为cloudflare的，等cloudflare检测通过 接下来需要拿到我们的api key，点击cloudflare右上角 “我的个人资料” – “API令牌“ 配置ca#ddy 在服务器 caddy/conf 文件夹下编写文件 caddy.service 文件内容为： 接下来重启ca#ddy 此时用chrome打开网站，查看地址栏左侧是否提示锁的图标，如果不是也不用着急，有可能是域名解析还没有完全切换到新的域名服务器，这需要一定的时间。

数据结构在新版本的Redis中做了优化

手写了个python+ffmpeg的视频去音轨的脚本，多线程。 支持ctrl+关闭程序 相对完善的统计数据

背景 目前网络上关于定制镜像的说明很分散，需要搜寻很多文章才能完成镜像的定制任务。所以我尝试提供一个全面而系统的指南，遵循本指南，用户可以方便的完成镜像的定制。 实施步骤 一、环境配置 1、准备软件mac pro、VmWare fusion、CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso、CentOS-7-x86_64-GenericCloud-1708-20180123.qcow22、安装嵌套CentOs环境由于MacOs不支持Kvm，故需要在嵌套的操作系统中安装云镜像需要的软件，使用Fusion很容易在MacOs中虚拟出一个CentOs的环境。3、修改嵌套操作系统配置在centos关闭的情况下打开虚拟机“处理器和内存”配置，选择“高级配置”，选中“在此虚拟机中启用虚拟化管理程序”和“在此虚拟机中启用代码分析应用程序”，如无这步操作，则在启动virt-manager时会报：“virt-manager 报 WARNING : KVM不可用.这可能是因为没有安装KVM软件包,或者没有载入KVM内核模块.您的虚拟机可能性很差。”的错误，启动虚拟机。以下操作如无特殊说明都是在嵌套操作系统中执行。4、安装依赖 5、编译nbd内核模块（如不使用“nbd挂载方式修改镜像”则不需要安装此模块）执行命令，出现以下报错时，说明没有nbd模块，需要自己手动安装 执行下面的命令安装hbd模块 安装kernel组件 编译安装hbd组件 编译安装时的错误处理阶段：make CONFIG_BLK_DEV_NBD=m M=drivers/block 处理： 二、设置镜像共享 设置嵌套虚拟机文件夹共享qcow2文件放置在mac本地文件夹中，嵌套虚拟机通过文件共享的方式使用qcow2文件。需要注意的是qcow2文件权限需要在macos中设置为可读写，否则在嵌套虚拟机中无法更新配置。 嵌套虚拟机中，需要要关闭SeLinux否则同样无法更新镜像内容 三、guestfish工具使用 1、示例程序：获取镜像ip地址 2、示例程序：配置用户访问权限 四、nbd挂载方式修改镜像（qemu-nbd） 1、确保已安装nbd模块，加载模块 3、建立nbd连接，挂载到目录 4、执行chroot 5、执行修改，比如 6、修改完毕后解除挂载点，解除连接 五、通过virt-manager挂载虚拟机 1、执行 2、新建虚拟机选择“导入现有磁盘”，“使用ISO镜像”，选择qcow2文件…如果报：“WARNING : KVM不可用.这可能是因为没有安装KVM软件包,或者没有载入KVM内核模块.您的虚拟机可能性很差。”的警告相应的解决方案是： 关闭虚拟机 进入虚拟机设置（可以配置网卡，硬盘，光驱的地方） 点击“处理器和内存”，勾选虚拟化Inter VT-x/EPT … Continue reading →

功能 当前线上系统情况： hadoop集群小文件数太多 hive的meta存储压力，有hive分区表有75W+分区 释放非必要存储资源，中间层的数据较容易重新生成 规范业务Hive使用，数据治理 名词： 路径不规范： 库路径无重合 库路径下不能有其它库 库路径必须在库所有者目录（/user/{Database.getOwnerName()}/…）下 表是在所在库路径下 表路径下不能有其它库 表路径下不能有其它表 表路径必须在表所有者目录（/user/{Table.getOwnerName()}/…）下 TTL: 数据保留时间（单位：天） LEVEL:数据级别（0：永久保留；1：需要进行生命周期） 需要实现的功能： 新建表将纳入生命周期，增加库表TTL和LEVEL的设置功能 新建表未指定生命周期会使用默认值，默认生命周期会删除60天前未更新的数据，除非新建表对应的库设置了生命周期，此种情况下，新建表会继承对应库的生命周期，建议创建表时设置，避免数据误删除；配置方式：CREATE EXTERNAL TABLE guoguo.t_test_02(id string) … TBLPROPERTIES (‘LEVEL’=’1′,’TTL’=’70’) 配置了生命周期的非分区表到期会Drop表，分区表则只Drop分区 判断数据更新时间的标准是： 1）表分区元数据更新时间，2)表分区对应的hdfs数据更新时间 取两者的最大值做为数据更新的时间 生命周期清理数据时基于数据更新时间后推ttl天清理 数据安全方案 邮件：执行删除前一周会分别和库、表的所有者发送其负责的待删除的库、表的通知 邮件：执行日报，每天把当天执行的情况汇总按需发给管理员，库所有者，表所有者 邮件：路径不规范的库和表，不会进行处理，并每天有报警邮件，会给相关负责人发送，提醒业务整改 备份：清理数据是先移动数据到每天生成的一个处理备份目录，然后再清理元数据 hive有内部表和外部表之分，内部表删除会影响内部表的元数据和底层数据存储，为保持处理一致，不采用只删除元数据，到期再清理数据的方案 移动数据会把meta信息和权限信息一同带到备份目录 … Continue reading →

Sqoop的Mysql数据导出实现分两种，一种是使用JDBC方式从Mysql中获取数据，一种是使用MysqlDump命令从MySql中获取数据，默认是 JDBC方式获取数据，如果要使用dump方式获取数据，需要添加 -direct 参数。 使用JDBC方式从Mysql中获取数据 配置语句时，需要添加 $CONDITIONS 点位符，比如：SELECT id FROM user WHERE $CONDITIONS，Sqoop在内部实现时会把它替换成需要的查询条件。 Sqoop启动后会先查询元数据，它会把 $CONDITIONS 替换为 (1=0) ，然后用得到的SQL语句查询数据表对应的Meta信息对于导出一个表的情况，Sqoop会使用这个SQL查询三次数据库，分别是： 1、获取 colInfo（最终得到columnTypes信息）2、查询ColumnNames信息3、生成QueryResult类执行 generateFields操作获取columnTypeNames时。 Sqoop会对获取的Fields做校验，列不能重复，它还会处理数据库的字段到Java属性名的转换 QueryResult类是通过构建java类文件，然后获取JavaCompiler，然后编译加载，为了提高处理性能，不是使用反射实现的，这个生成类内部处理mysql到hdfs属性值为空和分隔符的处理。 接着它会进行下面一个Sql查询操作，查询结果集为MIN(split列),MAX(split列)，查询条件的处理逻辑为 $CONDITIONS 替换为(1=1)，然后再添加外面SELECT查询 (举例：SELECT MIN(id), MAX(id) FROM (SELECT ID,NAME,PASSPORT WHERE (1=1) ) AS t1 )，这样就查询出来此次导出数据最大的split列值和最小的split列值。 对于为整数、布尔值、时间格式、Float等 的分区列，进行split时直接根据对应值的大小进行Split，Text文本的处理方式比较特殊，Sqoop先会对之前获取到的Min和Max的字串寻找它们最大的相同前缀子字串，然后把后面的字段转化为BigDecimal，结合时char占两个字节（65536），算法在 … Continue reading →

协议： 输出文件压缩：Camus默认只支持两种压缩格式(snappy和deflate)，默认是defalte，使用 StringRecordWriterProvider写入文本格式文档时，还可以指定gzip的压缩格式，扩展其它压缩格式很容易，只需要添加 两行代码就可以，建议增加lzo和lzop的压缩格式，以和我们Hive保持一致。 输出格文件类型：建议文本格式的文件 文件目录规则：（配置的目录）+ topic名 + daily|hour + （年/月/日）|（年/月/日/小时） + 数据文件，例如：/rocketmq/data/vip_ods_heartbeat/daily/2015/06/10 /vip_ods_heartbeat.broker-a.0.999.48388735.1433865600000.deflate 文件名规则：topic名+ （RocketBrokerId）|（kafka的对应分区的learder的BrokerId）+ （RocketQueueId）|（kafka分区号）+ 写入消息行数 + 最后一条消息的Offset + 编码的分区（时间 + 压缩格式后缀）,例如：vip_ods_heartbeat.broker- a.0.999.48388735.1433865600000.deflate Topic的命名规则：业务标识+数据库名+数据库表名（分表只需要BaseName就可以），例 如：vip_ods_heartbeat 消息格式：操作类型\t表名（分表的话是分表名）\t数据库名\t主键名\t唯一索引\tBinlog日志时间 \tCheckPoint字段\tDataBefore\tDataAfter，库名表名都是RockMQ中的原始数据，在生成列数据时，列中数 据如果有\t等特殊字符需要替换，例如：insert\theartbeat\tvip_ods\tid\tname,pid\t1232132131\t120@21\t{“字段名”,”字段 值”,…}\t{“字段名”,”字段值”,…} 确定数据导入是否完成： Camus中会在History的目录中存放历次消费的状态，包括开始执行的分区和它们的Offset、 执行结束位置的分区和它们的Offset，这两个文件以SequenceFile的形式存放在HDFS文件中 Camus在执行结束后可以把 执行信息汇总发送到Kafka的Topic中，Topic的名字为：TrackingMonitoringEvent，如果监控程序监控这个 Topic，是可以得到当前执行的情况的信息的。

Understanding Indexing Without Needing to Understand Data Structures MySQL UC 2011 – April 12, 2011 Zardosht Kasheff 什么是表？ （key,value）对集合的词典 确保你可以 修改 这个词典（插入、删除、修改）和 查询（点查询、范围查询）词典 B-Tree和Fractal Tree是两个词典的例子 哈希则不是（不支持范围查询） 例子： 然后我们插入一批数据 a b c 100 5 45 101 92 2 156 56 45 165 6 2 … Continue reading →