监控告警
druid.io 2---druid介绍
druid.io druid.io 大数据 学习 Druid概念 Druid.io 是一个开源的，分布式的， 列式存储 的，适用于实时数据分析的 OLAP 系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。 优势： 高容错性：单个节点挂掉不会影响其他部分。详情在 文末 有介绍。 多版本控制（MVCC）：通过数
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Long-form notes on systems, infrastructure, AI tooling, and engineering practice.
持续整理值得长期保存的技术笔记、问题分析和工程思考。
内容以 Linux、基础设施、调试、网络、可观测性、数据库、AI 工具和工程实践为主，首页只呈现读者真正关心的内容，不再展示模板历史或站点维护细节。
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Druid学习笔记（4）数据摄入总结
2017年12月13日 18:09:25 阅读数：1212 1. 概述 Druid的数据摄入主要包括两大类： 1. 实时输入摄入：包括Pull,Push两种 - Pull:需要启动一个RealtimeNode节点，通过不同的Firehose摄取不同种类的数据源。 - Push:需要启动Tranquility或是Kafk
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druid书籍阅读记录
1.列数据库定义，时序数据库定义 2.druid特点，产品对比 3.druid快写快读的基础原因：不同于关系型数据的B+树的索引结构，LSM-tree利用了磁盘基本特点（顺序操作性能远高于随机操作），使用两部分类树的数据结构存储数据（P64）。实时节点采用类LSM-tree架构使得druid保证数据的高速写入，并提供快
机器学习
GPU，CUDA，cuDNN的理解
2017年08月17日 20:29:37 阅读数：5450 我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： 从上
shell
网卡流量监控
#!/bin/bash PATH=/bin:/usr/bin:/sbin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin; export PATH function traffic_monitor { # 系统版本 OS_NAME=$(sed -n '1p' /etc/issue) #
监控告警
druid集群监控方案
选择了prometheus方案。采用operations-software-druid_exporter为客户端采集器。具体方法： 部署operations-software-druid_exporter，这个是一个python组件，只支持py3，所以先安装py3，然后下载该组件，启动 nohup /usr/local
监控告警
kafka的监控搭建--yau
主体思想：采用prometheus+grafana来做。现在先要找到合适的kafka-exporter，先找了一个kafka-exporter，发现监控项较少，不太符合要求。继续找，决定用jmx监控来最大限度获取到kafka的指标，采用jmx_prometheus_javaagent-0.6.jar+kafka-0-8
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