Megjelent a LibreOffice 6.1.6

LibreOffice 6 logó
Megjelent a LibreOffice 6.1.6-os verziója, a 6.1-es sorozat hatodik javítókiadása számos hibajavítással.

A 6.1.6 innen tölthető le. A változások jegyzéke itt, itt és itt olvasható angolul.

Megjelent a Gnome 3.32.2

Gnome logó
Abderrahim Kitouni a napokban bejelentette, hogy elérhetővé vált a Gnome 3.32.2. A bejelentés és a kiadási megjegyzések itt olvashatóak angolul.

Megjelent a KDE Plasma 5.15.5

KDE logó
A KDE projekt bejelentette a KDE Plasma 5.15.5-öt, amely hibajavításokat és újdonságokat is tartalmaz. A változások listája itt, a bejelentés itt olvasható angolul.

Megjelent a Firefox 66.0.5

Firefox Quantum logó
Elérhetővé vált a Firefox 66.0.5-ös kiadása. A böngésző új változata a mesterjelszót használó felhasználók számára tartalmaz a kiegészítők újraengedélyezésével kapcsolatos javítást. Ajánlott mihamarabb frissíteni.

Letölthető innen. A változások jegyzéke itt olvasható angolul.

Cassandra: Frissítés után nem indul el

Apache Cassandra logoProbléma: Nagyobb verziófrissítés után nem indul el a (DSE) Cassandra. A system.log-ban a következő hibaüzenet olvasható:

Cassandra: Streaming error occurred java.io.IOException: CF <> was dropped during streaming

Apache Cassandra logoProbléma: Van egy relatív sok (1 TB+) adatot tartalmazó Cassandra klasztered, legalább egy DataCenterrel. Hozzáadsz egy új DataCentert, amibe szinkronizálni szeretnéd a meglévő adatokat. Ennek megfelelően módosítod a keyspace-ek replication factorát (vagy ha jobban tetszik, a kulcsterek replikációs tényezőjét). Kiadod a nodetool rebuild -dc <forrás_dc> parancsot, de az adatok szinkronizálása néhány 100 GB után megszakad. Többedik rebuild kiadására sem javul jelentősen a helyzet, sokadik próbálkozásra sem sikerül megközelíteni a forrás DataCenterben lévő adatmennyiséget.

Apache Spark: java.lang.IllegalArgumentException: <gépnév>

Apache Spark logoProbléma: Végre akarsz hajtani egy Apache Spark lekérdezést, de az java.lang.IllegalArgumentException: <gépnév>-vel elhal.

Megoldás: Nem működik a Spark gépek között a névfeloldás. Spark esetén minden gépnek tudnia kell a másik nevéhez tartozó IP címet. Egy kisebb klaszter esetén megoldás lehet a hosts fájl használata. Ne feledkezzünk meg róla, hogy ez egy elosztott rendszer, tehát minden gép hosts fájljába írjuk be mindegyik gép nevét és IP címét.

Teljes exception és stack trace:
Legyen az aktuális gép neve spark-1