在Kubernetes中，服务和Pod的IP地址仅可以在集群网络内部使用，对于集群外的应用是不可见的。为了使外部的应用能够访问集群内的服务，在Kubernetes中目前提供了以下几种方案：1.NodePort2.LoadBalancer3.IngressNodePort，简单来说，就是通过service这种资源对象，为后端

\TOC\AWS网络服务VPCVPC与虚拟网络是逻辑隔离的一个VPC只能属于一个区域，但可以属于多个可用区VPC主要属性：IP范围，路由，网关，安全设置DirectConnect用户数据中心到AWS的专用网络连接在高吞吐的情况下可以

最近使用家里的电脑从GitHub拉代码或提交代码，经常出现响应超时的问题，总是要试好几次才能完成。最后找到了通过修改hosts文件的方式提升了访问速度。测试电脑能访问的IP访问：http://tool.chinaz.com/dns/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlht

Centos7安装Jenkins，因为Jenkins需要java环境，安装之前要确认一下。当然最简单的安装是到官网下载jenkins.war，因为Centos7中已经装好了java，所以就不安装了直接用javajarjenkins.war 通过浏览器http://ip:8080(https://www.oschina.net/acti

　　了解Cobbler之前，我们需要先对PXE及KickStart有一定的认识。PXE　　PXE（PrebootExecutionEnvironment），预启动执行环境，通过网络接口启动计算机，支持Client通过网络从Server下载映像，并由此通过网络启动操作系统；在启动过程中，Client要求Server分配IP地址，再用TFT

背景最近双十一开门红期间组内出现了一次因Mysql死锁导致的线上问题，当时从监控可以看到数据库活跃连接数飙升，导致应用层数据库连接池被打满，后续所有请求都因获取不到连接而失败整体业务代码精简逻辑如下：@Transactionpublicvoidservic

在计算机科学领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）已经不再局限于仅仅处理图形相关的任务。从最初的专注于渲染图像和处理图形效果，到如今在人工智能、科学计算和加速深度学习等领域中扮演着关键角色，GPU已经成为现代计算的重要组

前言：由于最近对spark的运行流程非常感兴趣，所以阅读了《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书。通过这本书的学习，了解了spark的核心技术、实际应用场景以及性能优化的方法。本文旨在记录和分享下spark运行的基本流程。一、spark的基础组

一、题目解读P1102题要求处理一组整数与常数C，统计数组中是否存在元素A与B满足ABC。用户需输出满足条件的数对数量。题目关键在于快速判断是否存在互补元素，时间复杂度需优化以避免暴力遍历。二、解题思路采用（unorderedmap）实现高效统计。首先遍