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Github上总是会有一些新奇的东西出现，这不无意间又发现了个有趣的玩法，可以用它来作为你的个人开发者名信片展现。具体展现效果如下：

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操作起来也不繁琐，类似以前的pages服务那样，只准备个特定的仓库就可以，具体操作如下：

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背景

经过一番考虑还是把个人博客从Hexo引擎迁移到Hugo引擎，博客主题依旧还是沿用NexT。其实本来还担心又要折腾弄个全新的博客主题，后来Github上看到兰陵子分享的 NexT 主题，就直接拿过来引用。但在部署后发现还是有些地方需要改善，在此记录下改造优化的过程。如果正好你也喜欢这个主题，那么欢迎拿去使用，也欢迎交流反馈。

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其实CDH环境部署安装并非是什么难事，正所谓是熟能生巧嘛。但正好不巧的就是太久没有操作过，便是会遇到一些“奇奇怪怪”的问题，而后花费些功夫才能解决好，事后也就顺道把它们记录下来，避免以后再犯。

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从今天起正式启用lisenhui.cn作为本博客空间唯一域名。

早上的时候收到了域名服务商的通知短信，提示域名需要续费。才发现不知不觉中，原来工作后注册的第一个域名，已经陪伴自己走过了7个年头啦。当时也就是觉得中文域名比较特别，然后就自己的名字注册了李森辉.cn的域名。

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近期发现自己的个人博客空间突然之间不能访问，一番查证后发现原来是之前使用的page服务商已经停止提供服务。无奈只好重新迁移回到Github Pages。但这就是又得到重新准备Hexo的相关开发环境，还得辛苦的调试才能成功。而恰好这时在网上有看到过Hugo静态站点引擎的文章，一款基于Go语言开发的极速框架，开发环境部署也简便快速。另外近期原有的域名也快到期了，正好就一起把博客空间整理整理吧。

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背景

平时一般都很少在Linux服务机器上使用UI桌面，但也还是有机会遇到，这不今天便遇到Linux版本的火狐浏览器显示中文乱码。无论怎么调试浏览器的相关设置，都没有办法凑效，甚是有点郁闷。

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通过Kylin自带的简单图表展示来进行数据分析的你是否觉得还不够过瘾？想在酷炫的仪表盘上进行数据分析？今天就给大家带来一款上手较快，简单易用的数据驱动式Notebook工具——Apache Zeppelin。将Zeppelin与Kylin 集成后，你就可以通过它来定制你的数据可视化报告，更直观地体验Kylin的分析“神”速啦～

与Kylin一样， ApacheZeppelin也是 Apache 软件基金会的顶级项目，是一款基于Web的Notebook（类似于IPython的Notebook），支持友好交互式的数据分析体验，原生就支持Spark、Scala、SQL、Shell、Markdown等编程或脚本语言，可以访问其官方网站 Apache Zeppelin 了解更多的信息。

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Apache Kylin是运行在Hadoop集群之上的OLAP数据分析应用服务，在Hadoop生态中，大家对它的认可度和赞誉都很高，全球有超过1000+企业都在使用“麒麟”（Apache Kylin）这只神兽。而Hadoop集群的部署又并非易事，那这是否就阻碍了我们探究Apache Kylin的步伐呢？答案是否定的，通过借助强大的虚拟技术，在自己本地就能体验到“麒麟”的魅力，那么接下来就让我们一起进入“麒麟”的数据世界。

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在新创建的Hadoop边缘节点上，尝试通过Hive CLI模式进行数据插入操作，结果没有出现意想中的成功信息，反倒是捕获到如下的异常：

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FAILED: SemanticException [Error 10293]: Unable to create temp file for insert values File /tmp/hive/kylin/9c84de0a-fca2-4d3c-8f72-47436a4adb83/_tmp_space.db/Values__Tmp__Table__1/data_file could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1).  There are 1 datanode(s) running and 1 node(s) are excluded in this operation.
	at org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.chooseTarget4NewBlock(BlockManager.java:1720)
	at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getAdditionalBlock(FSNamesystem.java:3440)
	at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.addBlock(NameNodeRpcServer.java:686)
	at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AuthorizationProviderProxyClientProtocol.addBlock(AuthorizationProviderProxyClientProtocol.java:217)
	at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.addBlock(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:506)
	at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)
	at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:617)
	at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1073)
	at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2226)
	at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2222)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1917)
	at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2220)

ERROR: Current user has no permission to create Hive table in working directory: /user/kylin

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常言道“工欲善其事，必先利其器。”

不过从Mac再过渡回来到Windows确实是有诸多的不习惯，但仍是要学会克服，无它，工作是生存的根本技能。于是从网络上扒了下关于Win10快捷键的分布，还是挺有趣的。记录也下部分常用快捷键，如下：