partion,portion

keepalive集群工作原理及应用

集群的实现 HA集群的实现 HA Nginx Proxy Service需要的关键资源 AIS可用性委员组，规定高可用集群线 集群的分裂（partion）被称之为集群的分区（partion）也被称之为脑裂（brain-split）为了避免出现分裂，事先做好决策，在每个主机上都有一票，票数多的将获取主节点。

Nginx keepalive：应用层连接可用性保障机制，减少连接建立和断开的开销。HTTP keepalive：将短连接变成长连接的技术，提高HTTP请求的性能和效率。尽管这些概念的名字相似，但它们分别应用于不同的层次和场景，具有各自独特的功能和重要性。

Keepalived是一款用于保障集群高可用性的服务软件，主要目的是防止出现单点故障。它通过VRRP协议，在master和backup之间实现这一功能。当master端主动降低自身权重，或者backup检测到master故障时，backup将立即接管master的角色，继续提供服务，确保系统不中断。在集群环境中，数据和应用的可靠性和连续性至关重要。

装系统硬盘类型显示basic是啥意思?

1、装系统硬盘类型显示basic是基础的意思。

2、磁盘分类：basic disk （基本磁盘） 和 dynamic disk（动态磁盘）基本磁盘”非常常见，我们平时使用的磁盘类型基本上都是“基本磁盘”。“基本磁盘”受26个英文字母的限制，也就是说磁盘的盘符只能是26个英文字母中的一个。因为A、B已经被软驱占用，实际上磁盘可用的盘符只有C～Z 24个。

3、装系统硬盘类型显示basic是基础的意思 这句话可以改写为：“硬盘类型显示为‘Basic’意味着它是基础的系统硬盘。

4、联想笔记本硬盘分区变成MSBASIC，可能是由于磁盘格式转换或不当操作导致的，可以通过以下步骤尝试解决：备份数据：在进行任何磁盘操作之前，务必备份所有重要数据，以防数据丢失。这是解决此类问题的首要步骤，也是保护数据安全的关键。使用磁盘管理工具查看：打开Windows的磁盘管理工具。

5、有很多种原因。实际上，有没有问题都是英文提示。比如，CPU风扇异常，BIOS设置丢失，硬盘无法通过自检等，都可能导致开机出现提示，甚至磁盘扫描，都是英文提示。所以，必须根据具体的屏幕提示来确定故障原因，才能采取相应的处理方法来解决问题。建议把屏幕上的具体显示内容拍图发上来，以便分析。

6、您好，装系统时找不到硬盘的解决方法如下：（1）　bios里可以看到硬盘，说明硬盘已经被主板识别。（2）进系统找不到，可能硬盘没分区，或者硬盘是动态磁盘，还没有导入或激活。（3）按win+r，输入diskmgmt.msc回车，就打开磁盘管理了，在里面可以给新硬盘分区或导入旧硬盘。

怎样理解spark中的partition和block的关系

spark中的partion是弹性分布式数据集RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partion组成的。

Spark的存储内存和执行内存有着截然不同的管理方式：对于存储内存来说，Spark用一个LinkedHashMap来集中管理所有的Block，Block由需要缓存的RDD的Partition转化而成；而对于执行内存，Spark用AppendOnlyMap来存储Shuffle过程中的数据，在Tungsten排序中甚至抽象成为页式内存管理，开辟了全新的JVM内存管理机制。

当 Spark 读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，一般是将若干个 Block 合并成一个输入分片，称为 InputSplit，注意 InputSplit 不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的 Task。InputSplit 与 Task是一一对应的关系。

Stage是Job的进一步细分，根据数据的依赖关系进行划分，代表了数据在Spark集群中流动和转换的一个阶段。Task是Spark中最细的执行单元，代表了Spark集群中一个工作节点上需要执行的具体任务。这三个概念在Spark任务执行过程中起着至关重要的作用，它们共同构成了Spark任务执行的完整框架。

block的所在位置应该是优先计算的位置。一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。

在Spark程序中，每个RDD在丢失或操作失败后都是可以通过依赖关系重建的。逻辑概念：RDD更多的是一个逻辑概念，对RDD的操作最终会映射到内存或磁盘中。操作RDD等同于操作内存或磁盘中的数据。分区与记录数：在实际的生产环境中，RDD内部的分区数以及分区内部的记录数可能远比我们想象的多。