本文将介绍如何使用kubectl列举K8S集群中运行的Pod内的容器镜像. 注意:本文针对K8S的版本号为v1.9,其他版本可能会有少许不同. 0x00 准备工作 需要有一个K8S集群,并且配置好了kubectl命令行工具来与集群通信.如果未准备好集群,那么你可以使用Minikube创建一个K8S集群,或者你也可以使用下面K8S环境二者之一: Katacoda Play with Kubernetes 如果需要查看K8S版本信息,可以输入指令kubectl version. 在本练习中,我们将使…

问题详细: 搭建类hadoop的集群集群环境,查看hadoop dfsadmin -report 也有datanode节点.在master:50070上也有. 然而在eclipse环境上运行mapreduce的程序时,却发现每次都是直接在本地上跑,并没有在集群上运行程序! 解决办法: =>mapred-site.xml里面mapreduce.jobtracker.address 这个属性没有配置, 那么程序就会在导入的hadoop-mapreduce-client-core-2.5.2.jar包…

1.加入配置文件到项目源码目录下(src) <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> 读取配置文件内容,使项目知道向集群提交运行 2.将本项目打包到项目源码目录下(src) 3.在Java代码加入下一句话 Configurati…

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/…

在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似.下面是步骤: 1.定义Topology(如果使用Java开发语言,则使用TopologyBuilder来创建) 2.使用StormSubmitter向集群提交Topology.StormSubmitter有三个参数,Topology的名字,Topology的配置,和Topology本身.下面是例子: ? 1 2 3 4 Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(20); conf.…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.基础环境 1.环境版本 环境:centos7 hadoop版本:2.7.2 jdk版本:1.8 2.Hadoop目录结构 bin目录:存放对Hadoop的HDFS,YARN服务进行操作的脚本 etc目录:Hadoop的相关配置文件目录 lib目录:存放Hadoop的本地库,提供数据压缩解压缩能力 sbin目录:存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本 share目录:存放Hadoop的依赖jar包.文档.和相关案例 3.配置加载 vi…

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主…

本地模型运行 1/在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行      ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/)      ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata)      2/在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置,也会提交给localjobrunner执行      --…

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关…

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等…