kisokos

MantisBT: mezők elrejtése

Probléma: MantisBT-ben új jegy felvételekor/szerkesztésekor fölösleges mezők is megjelennek.
Megoldás: A Manage > Manage Configuration > Manage Columns fülön meg tudod nézni, hogy az adott projektnél milyen oszlopok érhetőek el.

Nálam ezek a következők:
id, project_id, reporter_id, handler_id, priority, severity, reproducibility, status, resolution, category_id, date_submitted, last_updated, version, fixed_in_version, target_version, view_state, summary, due_date, description, steps_to_reproduce, additional_information, attachment_count, bugnotes_count, selection, edit, notes, tags, overdue

Fényerő szabályozás Xubuntu 18.04-ben

Probléma: Frissítés vagy telepítés után nincs lehetőség a laptop kijelzőjének fényerő szabályozására a panelről.
Megoldás: Az xfce4-power-manager-plugins telepítése után adjuk hozzá a panelhez az Energiakezelő bővítményt. Ezután a szokott módon, egérgörgővel állítható a kijelző fényereje.

Frissítéskezelő: egyéni tükör használata

Probléma: A Frissítéskezelő alapértelmezetten letiltja a külső forrásokat és a fő kiszolgálót használja a csomagok letöltésére. Ám a fő kiszolgálóról való letöltés nagyon lassú tud lenni, ezért másik kiszolgálót szeretnénk használni.

Megoldás: A megfelelő tükör kiválasztása és beállítása után a „RELEASE_UPRADER_ALLOW_THIRD_PARTY” környezeti változót kell beállítani, és abból a konzolból kell indítani a frissítéskezelőt.

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

Apache Cassandra logo
Probléma: 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 logo
Probléma: 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