Container 是 YARN 中基本的处理单元，它是对内存、CPU等计算的封装。总的来说，每个core每块硬盘分配2个 container，能获得较好的集群利用率。 1. 确定可用内存大小。 对于每台主机来说，YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存（如果还有 HBase，还要相应留内存给它）后的大小，即

Istio通过对serviceMesh中的每个pod注入sidecar，来实现无侵入式的服务治理能力。其中，sidecar的注入是其能力实现的重要一环（本文主要介绍在kubernetes集群中的注入方式）。sidecar注入有两种方式，一是通过创建webhook资源，利用k8s的webhook能力实现pod的自动注入，二是通过istioctl工具，对yaml

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!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/88b05a21fa9d44ad8688683ba0bfc512.jpg)对不起今天我们鸽了...原定今天更新的HSVS集群内网版没有按期完成，在kafka兼容性测试过程中耗费的时间比预期的多。我们加快进度，预计这周五放出。有使用上的问题请在公众号留言，

作者：京东科技李遵举一、问题近期我们运维同事接到线上LB（负载均衡）服务内存报警，运维同事反馈说LB集群有部分机器的内存使用率超过80%，有的甚至超过90%，而且内存使用率还再不停的增长。接到内存报警的消息，让整个团队都比较紧张，我们团队负责的LB服务是零

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背景：最近系统内缓存CPU使用率一直报警，超过设置的70%报警阀值，针对此场景，需要对应解决缓存是否有大key使用问题，扫描缓存集群的大key，针对每个key做优化处理。以下是扫描出来的大key，此处只放置了有效关键信息。图1大key介绍:想要解决大key

背景采购系统（BIP）在经历多年演进后，系统整体复杂度和数据量俨然已经极具规模，本文着重讨论海量数据的治理存储现状：工程端实时订单库采用MySQL5.5集群，其中主库配置为32C/48G/6000G，无法归档的订单热数据占磁盘空间85%（5.1T）痛点：6

关于ClickHouse的基础概念这里就不做太多的赘述了，都有很详细说明。结合供应链数字化团队在使用ClickHouse时总结出的一些注意事项，尤其在命名方面要求研发严格遵守约定，对日常运维有很大的帮助，也希望对读者有启发。目前供应链数字化ck集群用来存储