Berkeley DB 清除共享内存后必须将对应的缓存文件也删掉才能重新启动，这是什么原因?

hezytop 2011-03-16 07:27:15

请问各位达人：

我以共享内存的方式创建了BDB的数据库，在进程退出后，我清除了共享内存（用命令 ipcrm 命令），结果发现进程无法再次启动，除非我把对应目录下的缓存文件也删掉才能再次启动。

我开发环境为Linux+gcc
创建BDB ENV是使用的参数是 DB_CREATE | DB_INIT_MPOOL | DB_INIT_CDB | DB_SYSTEM_MEM

请问各位这是什么原因？

我希望的结果是BDB中的数据可以持久化到文件中并且可以使用共享内存来缓存数据，同时不必每次启动进程是都重持久化的文件。

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hezytop 2012-12-15

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问题还是没有人能帮忙解决吗？

hezytop 2011-12-02

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还是要顶一下，谁来帮忙解答一下。

hezytop 2011-03-17

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自己顶啊，有没有达人帮助一下啊？？？？

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark RDD、Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。本套Spark教程不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的在校学员，都是非常值得学习的。

berkeley db 时oracle旗下的一款嵌入式数据库。。。当然,在互联网业界，他并不火，但是它确实很省内存，，对于一些想要替换redis的解决方案--可以考虑。。想要学习它。甚至在一些主流的网站上看不到它的相关资料。。。此时我们可以结合官网来进行学习和实践。本文集合dubbo+berkeley 来阐述下小编的实战以及需要注意的问题。。。。 1.Berkeley DB简介 Berkeley DB是一个开源的文件数据库，介于关系数据库与内存数据库之间，使用方式与内存数据库类似，它提供的是一系列直接访

Berkeley DB实现分析

Berkeley DB（BDB）是一个高性能的嵌入式数据库编程库（引擎），它可以用来保存任意类型的键／值对 (Key/Value Pair)，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时操作数据库，支持最大256TB的数据。

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