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sunchiahome 的部落格

Linux - hwclock

週六, 02/04/2012 - 15:41 — sunchiahome

在 Linux 系統下的時間可以區分為兩個:

  • 第一是 Hardware Clock: 這是由主機板所提供的 RTC (Real-time clock) 時間,他是由系統的硬體所提供的時間,因為也不是十分精準所以只要時間久了這個時鐘的精準就會出現問題了,所以會出現另外一種系統計時方式.
  • 第二是系統時間: 由系統利用 Linux kernel 以及 timer interrupt 所計算出來的方式去計時,不過會因為系統的負載過大而造成過快或過慢的時間,所以還需要 NTP（Network Time Protocol 網路時間校正) 的借助去調整到正確的時間.

一開始我們先確定 Time Zone 的設定上也沒有錯.

[root@benjr ~]# ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Taipe /etc/localtime

Linux - alternatives

週五, 02/03/2012 - 16:42 — sunchiahome

依稀記得當初在上 RHEL 的課程時有教過,當系統內有多個服務性質相同的程式時要如何指定哪一個是預設的.原來是使用 alternatives --config 指令即可,不過我在 Ubuntu 下卻找不到該支程式,反而被一個 GUI 介面的 #galternatives 所取代.

[root@benjr ~]# alternatives --config java

There are 2 programs which provide 'java'.

Selection Command

Hadoop - Getting Started

週四, 02/02/2012 - 17:24 — sunchiahome

本文還在整理中


第一步我們先來看看要怎麼開始使用 Hadoop ,我們可以在網路上找到很多相關的說明,不過還是從 Apcahe 的官方網站的 Getting Started 開始吧!!!

目的:

遮一篇文章會從最簡單的單個 (single-node) Hadoop 開始,這裡面就會包含了 Hadoop MapReduce 以及 Hadoop Distributed File System (HDFS) 等功能.

平台需求:

基本上我會使用 Linux 的 RHEL5 / Centos 5 當作是 Hadoop 平台,我們當然也可以使用 windows 不過目前 windows 的版本還是屬於開發 (development) 階段的版本.

軟體需求:

以下的敘述都是以 Linux 的平台為基礎

  1. JavaTM 1.6.x, 雖然在 linux 下可以使用 wget 直接下載檔案,不過 Java 三不五時的長更新檔案,所以有需要還是去一趟 Java 的官方網站去 下載 比較保險.

Apache Hadoop

週二, 01/31/2012 - 10:14 — sunchiahome

本文還在整理中


老實說一開始我也搞不清楚什麼是 Hadoop ,好像跟雲端有關,但是 Hadoop 是做什麼的呢!!看到目前為止我想他是 "分散式運算(MapReduce)" + " 叢聚式檔案系統 Global File System(HDFS)" + "資料庫系統 (HBase)" ,所以可以把他歸類在 PaaS (platform as a service) 提供雲端平台的服務那一層!!

Hadoop 主要是 Apache 的專驗總稱,其他的子集如 MapReduce ,HDFS, HBase 下面可以看到大概的解釋,我們可以先從 Hadoop wiki 來看看或是 Hadoop Apache 的官方網站來閱讀,不過目前資料還是以英文為主.

  • Hadoop wiki

Storage Protocols Layer

週三, 01/18/2012 - 17:31 — sunchiahome

對 Storage 有興趣但是被五花八門的協定搞昏頭,下面這一份 Storage Protocols Layer 一定對你很有用.後面有機會再一一解釋!!

Storage Protocols Poster

  • InfiniBand

    • 先來看看我最不熟悉的 InfiniBand ,這個聽過但沒實際接觸過的裝置到底是什麼.根據 wiki 的說明
    InfiniBand is a switched fabric communications link used in high-performance computing and enterprise data centers. Its features include high throughput, low latency, quality of service and failover, and it is designed to be scalable. 

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