项目源码:https://github.com/netnr/workers 发布链接:https://cors.zme.ink 使用文档:https://developers.cloudflare.com/workers/quickstart/ 安装环境 npm install -g @cloudflare/wrangler 如果出现错误:Error: EACCES: permission denied, mkdir 请执行以下命令,解决方法链接:https://github.com/npm/n

介绍如何使用Fluentd的多worker模式处理高访问量的日志事件.此模式会运行多个worker进程以最大利用多核CPU. 原理 默认情况下,一个Fluentd实例会运行一个监控进程和一个工作进程.工作进程包含了Input/Filter/Output各类插件. 多worker模式就是一个实例中启动了多个工作进程,这些工作进程负责处理日志事件,接受监控进程的管理和调度.如下图所示: Fluentd提供了一些特性以支持多worker模式,我们通过配置就能方便地使用这些特性. 配置 2.1 work

环境准备 Tomcat服务器集群中需要进行环境准备: Apache:Apache是http服务器,利用其对Tomcat进行负载均衡,这里使用的版本是Apache HTTP Server2.0.64: Tmocat:Tmocat7.0.6: JK:JK是Tmocat提供给http服务器的插件,这里使用的版本是tmocat-connectors-1.2.37-windows-i386-httpd-2.0.x: 系统:win7. 软件安装 Apache 下载完成之后,直接安装apache,安装完成之后

资源准备: wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.13/Python-2.7.13.tgz wget https://www.djangoproject.com/m/releases/1.8/Django-1.8.7.tar.gz wget https://pypi.python.org/packages/11/b6/abcb525026a4be042b486df43905d6893fb04f05aac21c32c638e939e447/pip-9

前面说完了此项目的创建及数据模型设计的过程.如果未看过,可以到这里查看,并且项目源码已经放大到github上,可以去这里下载. 代码也已经部署到sina sea上,地址为http://fengzheng.sinaapp.com/ 先跳过视图展示及表单处理的部分,先介绍一下如何部署. 标题中已经把部署环境介绍的很清楚了: 服务器:CentOS6.5 其实就是我的开发机 mysql:Server version: 5.1.73 Source distribution nginx版本: nginx/1

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala

接上篇,swift-proxy和swift-store的安装 先说一下服务器分配 swift-proxy和keystone部署在192.168.25.11 swift-store是两台  分别是192.168.25.12和192.168.25.13  (这是测试IP) 先安装代理节点swift-proxy: wget -c http://mirror.neu.edu.cn/fedora/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm rpm -ivh epel-r

Spark是通用的基于内存计算的大数据框架,可以和hadoop生态系统很好的兼容,以下来部署Spark集群 集群环境:3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发,与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务,最后交由Executor执行任务代码 集群搭建之前,必须满足如下条件: 1.集群主机名和hosts文件映射一一对应 2.集群ssh免密登录配置 3.集群每个节点防火墙关闭 4.JDK正确安装 5.Scala

使用 apache2 + mod_proxy_uwsgi + uwsgi + upstart 部署 网上运行 python wsgi 的应用时,大部分的资料都是使用 nginx .uwsgi ,很少资料提及到 apache2 下如何进行处理.但是平时的部署环境其实很难跳过 apache2 ,很多环境已经带 apache2 ,不好另外安装一个 nginx ,因此,经过一番测试后,建议使用 apache2 + mode_proxy_uwsgi + uwsgi + upstart/systemd 的配

网上有很多这种配置,但就是没一个靠普的,费了好大的力气才完成架构部署.顺便记录一下. 一.部署前的说明 先安装好 python,django,uwsgi,nginx软件后.后配置运行的软件是分先后的. 第一个.配置好django项目的/opt/web/testsite/目录和文件 第二个.配置好uwsgi.ini 文件并运行,运行后,会在/opt/web/testsite/目录生成一个tests.sock文件(/opt/web/testsite/tests.sock),用于nginx服务器调用,

一.安装uwsgi 通过pip安装uwsgi. pip install uwsgi 测试uwsgi,创建test.py文件: def application(env, start_response):     start_response('200 OK', [('Content-Type','text/html')])     return [b"Hello World"] 通过uwsgi运行该文件. uwsgi --http :8001 --wsgi-file test.py 常用

Django的部署可以有很多方式,采用nginx+uwsgi的方式是其中比较常见的一种方式. 在这种方式中,我们的通常做法是,将nginx作为服务器最前端,它将接收WEB的所有请求,统一管理请求.nginx把所有静态请求自己来处理(这是NGINX的强项).然后,NGINX将所有非静态请求通过uwsgi传递给Django,由Django来进行处理,从而完成一次WEB请求. 可见,uwsgi的作用就类似一个桥接器.起到桥梁的作用. Linux的强项是用来做服务器,所以,下面的整个部署过程我们选择在U

先说说什么是uWSGI吧,他是实现了WSGI协议.uwsgi.http等协议的一个web服务器,那什么是WSGI呢? WSGI是一种Web服务器网关接口.它是一个Web服务器(如nginx)与应用服务器(如uWSGI服务器)通信的一种规范(协议). 还有一种wsgi,uwsgi是一种线路协议而不是通信协议,在此常用于在uWSGI服务器与其他网络服务器的数据通信.uwsgi协议是一个uWSGI服务器自有的协议,它用于定义传输信息的类型(type of information). 部署步骤: 1.

Django 部署 uwsgi + nginx + supervisor https://hacpai.com/article/1460607620615?p=1&m=0 zonghua • 6 个月前 • 浏览 1.7K • 回帖 15Python  Django  uwsgi  NGINX  更新依赖 pip install uwsgi 编辑配置文件 uwsgi.ini [uwsgi] # Django-related settings chdir = /home/zonghua/Docum

django1.9 + uwsgi +nginx1.9 部署 官方介绍 https://uwsgi.readthedocs.io/en/latest/tutorials/Django_and_nginx.html 安装uwsgi一.下载uwsgi:https://pypi.python.org/pypi/uWSGIuwsgi参数详解:http://uwsgi-docs.readthedocs.org/en/latest/Options.html 二.安装和测试pip install uwsgiu

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/11/30/how-to-install-and-deploy-storm-cluster.html 本文以Twitter Storm官方Wiki为基础,详细描述如何快速搭建一个Storm集群,其中,项目实践中遇到的问题及经验总结,在相应章节以“注意事项”的形式给出. 1. Storm集群组件 Storm集群中包含两

uwsgi, wsgi协议的一个很好的实现,源码在这里:https://github.com/unbit/uwsgi c语言编写,有兴趣可以研究下. 上DEMO: wsgi_server.py def application(env, start_response): start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')]) return 'hello world' 应用: 使用uwsgi部署以上应用: uwsgi --http 0.0.

安装及部署 一.环境配置 操作系统:Cent OS 7 Logstash版本:2.1.1.tar.gz JDK版本:1.7.0_51 SSH Secure Shell版本:XShell 5 二.操作过程 1.下载指定版本的logstash并解压 下载:curl -O https://download.elasticsearch.org/logstash/logstash/logstash-2.1.1.tar.gz 解压:tar zxvf logstash-2.1.1.tar.gz 2.运行测试

一. 说明 Storm是一个分布式实时计算系统,Storm对于实时计算的意义就相当于Hadoop对于批量计算的意义.对于实时性较高的系统Storm是不错的选择.Hadoop提供了map, reduce原语,使批处理程序变得非常地简单和优美.同样,storm也为实时计算提供了一些简单优美的原语. 涉及的术语说明: Nimbus:Storm集群的主控节点,负责在Storm集群内分发代码,分配任务给工作机器,并且负责监控集群运行状态.其进程名为nimbus. Supervisor:Supervisor

之前介绍了<OpenStack Swift All In One安装部署流程与简单使用>,那么接下来就说一说Swift集群部署吧. 1. 简介 本文档详细描述了使用两台PC部署一个小型Swift集群的过程,并给出一些简单的使用实例.本文档假定如下前提条件: 使用Ubuntu操作系统. 每台机器都运行Swift的所有服务,既是Proxy Server,又是Storage Server,用户可以向任何一台机器发起存储服务请求. 采用Swift自带的TempAuth作为用户的身份与权限认证. 所有机