淡淡 jdk与jre的区别
jdk与jre的区别 很多程序员已经干了一段时间java了依然不明白jdk与jre的区别。 JDK就是Java Development Kit.简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。 JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你的电脑有两套JRE，
kafka manger最方便的安装教程,与cdh中的kafka绝配
一、kafka-manager 功能简介 1.管理多个kafka集群 2.便捷的检查kafka集群状态(topics,brokers,备份分布情况,分区分布情况) 3.选择你要运行的副本 4.基于当前分区状况进行 5.可以选择topic配置并创建topic(0.8.1.1和0.8.2的配置不同) 6.删除topic(只支持0.8.2以上的版本并且要在broker配置中设置delete.topic.enable=true) 7.Topic list会指明哪些topic被删除（在0.8.2以上版本
yarn资源调度参数配置（内存，cpu）
Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。 在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManag
swap自动释放内存
#free -mh 如上图，一般情况下不会用到swap的，一般物理内存使用在90%以上(默认是这个数，可以自行在/etc/sysctl.conf里设置vm.swappiness参数)，但有的时候，内存会被缓存占用，导致系统开始使用swap空间，此时就需要清理下swap了 这里先说下vm.swappiness参数，设置成vm.swappiness＝10：就是说当内存使用90%以上才会使用swap空间 第一步：先执行sync命令 #sync sync命令用于强制被改变的内容立刻写入磁盘，更新超块信
flume报错flume java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
flumeJava内存溢出造成 解决方案： vim /flume_app/apache-flume-1.6.0-bin/bin/flume-ng 发现
JAVA_OPTS="-Xmx20m" 把参数调大点就可以解决
JAVA_OPTS="-Xmx2048m"
cdh中在线安装及使用Phoenix
1.1： 下载CDH 需要parcel包
下载地址：
http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/latest/
CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel
CLABS_PHOENIX-4.7.0-1.clabs_phoenix1.3.0.p0.000-el7.parcel.sha1
manifest.json .在线安装 在
CUDA中grid、block、thread、warp与SM、SP的关系
首先概括一下这几个概念。其中SM（Streaming Multiprocessor）和SP（streaming Processor）是硬件层次的，其中一个SM可以包含多个SP。thread是一个线程，多个thread组成一个线程块block，多个block又组成一个线程网格grid。 现在就说一下一个kenerl函数是怎么执行的。一个kernel程式会有一个grid，grid底下又有数个block，每个block是一个thread群组。在同一个block中thread可以通过共享内存（shar
CUDA硬件架构知识
本博文是根据中科大信息学院谭立湘老师的课件加上自己的理解整理出来的 ************************************************************************************ 1.NVIDIA的GPU显卡历程： Tesla->Fermi->Kepler->Maxwell->Pascal->Volta->Turing(2018) 2.体系结构相关术语： SP（Streaming Processor）:流处理器是GPU运算的最基本计算单
CUDA软件系统知识
本博文是根据中科大信息学院谭立湘老师的课件加上自己的理解整理出来的 ************************************************************************************ NVIDIA在2007年推出CUDA这个统一计算架构 CUDA的基本思想是支持大量的线程级并行，并在硬件中动态地调度和执行这些线程 CUDA软件体系可以分为三层结构 CUDA函数库（CUDA Library） CUDA运行时API（Runtime API）ht
C++随时输出到文件-outfile
这里主要是讨论fstream的内容： #include <fstream> ofstream //文件写操作 内存写入存储设备 ifstream //文件读操作，存储设备读区到内存中 fstream //读写操作，对打开的文件可进行读写操作 在C++中将数据输出到文件需要用到文件流，将数据输出到文件（即下图中的写文件）时会用到ofstream 类。C++输出到文件操作步骤如下： 1、要进行文件输出操作首先需要包含头文件 #include <fstream> 2、在进行文件输入输出操
C/C++ 全局变量和局部变量在内存里的区别？堆和栈
一、预备知识—程序的内存分配 一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈，如果还不清楚，那么就把它想成数组，它的内存分配是连续分配的，即，所分配的内存是在一块连续的内存区域内．当我们声明变量时，那么编译器会自动接着当前栈区的结尾来分配内存。 2、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配
Harris角点详细解释
1. 不同类型的角点 在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： 角点可以是两个边缘的角点； 角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦待检测目标局部发生变化，很可能导致操作的失败。早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法，后期有CSS等方法。 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点，避免了第一类方法
CUDA之单thread单block&多thread单block&多thread多block
用简单的立方和归约来举例：
//单thread单block
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_runtime.h>
#define DATA_SIZE 1048576
int data[DATA_SIZE];
//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
for (int i = 0; i < size; i++) {
number[i] =
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