月度归档： 2016 年 4 月

最近对系统进行了升级，yum update，升级之后发现jps命令用不了了，最终找到问题是jps和java的连接全部失效，手动更改位置之后jps能用，但hbase还是调用原来的位置，一个个改太繁琐了，用ln jps /usr/lib/jvm/java/bin/jps重建连接之后发现该问题解决，但另几台机子还是不行，用yum remove java-1.8.0-openjdk*和yum install java-1.8.0-openjdk*重装java之后一切问题解决。还有几台机子yum update升级之后并没有产生这个问题，一切正常，不知道为什么，都是从centos6.5升级到centos6.7。

之后运行hbase发现hbase报一堆错误，大概意思就是zookeeper无法连接主机，在主机上看了下jps，发现没有hmaster这个进程，用xyhadoop/hbase-1.0.1.1/bin/hbase-daemon.sh start master启动hmaster之后，用jps看到hmaster进程，但瞬间再次用jps看的时候hmaster已经自动关闭了。 继续阅读“hbase hmaster启动起来就自动关闭的问题解决成功经验分享”

https://github.com/hellozeronet/zeronet

https://github.com/miguelfreitas/twister-core

http://kindle115.com/

http://www.sci-hub.io/

2012年我写过一篇十几款网盘云盘的横向评测，2013年将其进行了编辑，当时盛大网盘已经战死沙场。经历了2012年网盘如雨后春笋般的爆发之后，网盘云盘这类在线云存储服务已经进行了4年。今年预计将会有更多网盘云盘死去。 继续阅读“2016网盘云盘相继死去”

http://www.sci-hub.cn/

http://gen.lib.rus.ec/

最近在 SQuirrel 中使用 phoenix 操作 hbase 遇到的各种错误，有些上网搜都搜不到，按照教程做也是各种错误，现总结一下。 继续阅读“在 SQuirrel 中使用 phoenix 操作 hbase 遇到的各种错误”

Phoenix 是一个开源的 SQL 封装，可以用 SQL 语法操作 HBase 这种分布式的 NoSQL 数据库。你也可以使用标准的 JDBC APIs 来取代 HBase client APIs 创建表、插入数据、查询数据等。

本教程包括如何安装 Phoenix 和使用 Phoenix 时遇到的几个问题如何解决。所用平台版本为：hadoop 2.7.1，hbase 1.0.1.1，phoenix-4.7.0-HBase-1.0。因此跟网上搜到的教程不太一样。 继续阅读“安装配置 phoenix 到 hbase 遇到的问题和成功经验分享”

为了找到完美支持蓝光原盘的播放器，个人亲测了不下20款播放器，终鱼亲测这款完美支持，现在分享给大家，本人用的是百度云盒4盒，不保证支持所有盒子

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我本人也是亲测，我的悦me盒子可以用，rmvb、mp4、mkv、m2ts、4k h265 ts（不支持）。我找的mx player盒子上提示没有解码器，需要下载，点击下载提示找不到地址。看来以后需要主用bsplayer了。其它播放机全是垃圾，尤其是国产的那些。 继续阅读“个人亲测。完美支持蓝光原盘的播放器-智能电视应用下载-高清范”

继续阅读“hadoop集群中有一台datanode始终不接受数据的问题，已解决，成功经验分享”

http://wenku.baidu.com/link?url=gWmDJK3zHXthiO2tIvfDrwRHBFsVvEboii9Sme2N-dJ4veN7MF-h5Zj3HukX7SERXxMVxse70xQfPBgg_p6Q9fU4PE7wTfAKoLXIkry0dlG

1、先说说硬件配置，我最开始是在Win7（I7 4770,8G RAM,2T硬盘）里装ubuntu10.10 64位系统（4G RAM,200G 硬盘）进行源码编译，大概花了3个多小时。而且还多次出现outofmemoryerror 错误。最后将硬件升级为I7 4770、16G内存、2T硬盘，不装虚拟机，直接跑Ubuntu 10.10系统，Swap分区为16G，编译一次大概花了40分钟，没有报任何错误。 所以不推荐在虚拟机里面跑。 继续阅读“基于海思Hi3716cv200的Android源码编译及烧写 – 『数字电视机顶盒海思方案专区』| Hisilicon Solutions – 数字电视开发论坛 – Powered by Discuz!”

随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。

重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。 继续阅读“巧用MapReduce+HDFS，海量数据去重的五大策略-CSDN.NET”

一．概述

默认的hbase安装包已经有了thrift服务，使用见hbase文档。Hadoop默认包没有thrift服务，即没有网上说的hadoophome/src/contrib/thriftfs/scripts/start_thrift_server.sh,因此需要手动编译，使用的编译工具是Ant。Bin包其实是已经编译过的安装包，所以不具有以上文件夹，无法编译，需要下载非bin的hadoop软件包。 继续阅读“Hadoop的thrift server配置_服务器应用_Linux公社-Linux系统门户网站”