Ambari 的维护模式(Maintenance Mode)介绍 Ambari 提供的 Maintenance Mode,是为了让用户在调试或者维护 Service 的时候,抑制不必要的告警(Alert)信息,以及避免批量操作的影响.对 Maintenance Mode 来说,有几个不同级别的设置,分别是 Service Level,Host Level,以及 Component Level.三种级别之间存在着覆盖关系.下面我会举几个例子来详细说明 Maintenance Mode 的应用场景.

仪表盘Dashboard(horizon)是一个web接口,使得云平台管理员以及用户可以管理不同的Openstack资源以及服务.这个部署示例使用的是 Apache Web 服务器. 节点配置信息说明: 控制节点:controller: IP:192.168.164.128 hostname&hosts:likeadmin 计算加点:Nova: IP:192.168.164.129 hostname&hosts:likenode 块存储节点:cinder: IP:192.168.164.1

原文:http://blog.java1234.com/blog/articles/372.html elasticsearch组合多条件查询实现restful api以及java代码实现 实际开发中,基本都是组合多条件查询. elasticsearch提供bool来实现这种需求: 主要参数: must 文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来. must_not 文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来. should 如果满足这些语句中的任意语句,将增加 _score ,否则,无任何影响.它们

源码文档路径:ambari\ambari-server\docs\api\v1 swagger风格api文档:https://www.cnblogs.com/felixzh/p/10694724.html Ambari 借鉴了很多成熟分布式软件的 API 设计.Rest API 就是一个很好地体现.通过 Ambari 的 Rest API,可以在脚本中通过 curl 维护整个集群. 并且,我们可以用 Rest API 实现一些无法在 Ambari GUI 上面做的操作.下面是一些实例. 查询关于

数据条件查询和分页 前面文档主要介绍了元数据配置,包括表单定义和表关系管理,以及表单数据的录入,本文主要介绍数据查询和分页在crudapi中的实现. 概要 数据查询API 数据查询主要是指按照输入条件检索出符合要求的数据列表,如果数据量大的情况下,需要考虑分页. API为/api/business/{name},其中name为对象名称复数形式(兼容对象名称),查询参数如下: 参数 类型 描述 select string 选择查询需要的字段和关联子表,默认查询全部字段和关联子表 expand st

Kibana 仪表板(Dashboard) 展示保存的可视化结果集合. 在编辑模式下,您可以根据需要安排和调整可视化结果集,并保存仪表板,以便重新加载和共享. 创建一个仪表板 如何创建一个仪表板: 点击侧面导航中的 Dashboard .您如果之前没有浏览过仪表板,Kibana 会显示一个起始页,在这个页面您可以点击 + .否则,点击 Dashboard 返回起始页. Dashboard Landing Page 想添加可视化结果到仪表板,点击 Edit 进入编辑模式.全新的仪表板将自动处于编辑

最近在生产中遇到了一个需求,前台给我多个rowkey的List,要在hbase中查询多个记录(返回给前台list).在网上也查了很多,不过自己都不太满意,filter的功能有可能查询结果不是准确值,而网上给出的get方法也都是返回一条,scan的话都是返回全部数据,还有用rowkey范围查询的,都跟我的这个应用场景不符啊.无奈,自己找了一个方法,给各位有同样需求的朋友们一个参考. 首先创建链接属性:   public static Configuration conf = null;   pub

说明 本文演示Qt版本: Qt5.14. 本文将使用QPainter一步一步绘制仪表盘:刻度.指针.刻度值 注意: 绘制顺序,如果先绘制,则后来绘制的将会覆盖住先前绘制的. 如果需要绘制半透明, 请设置QColor的第四个参数 alpha , 范围: 0~255, 0 - 全透明, 255-不透明 样式 比较粗糙, 后面在优化 这是工作上遇到的需要绘制的图形. 蓝色的是指针indicator 下面一步一步开始绘制 开始前之前 重写函数paintEvent( QPaintEvent *event

在 InfluxDB学习 的上一篇文章:InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 中,我们介绍了使用InfluxDB的HTTP API进行数据写入操作的过程,本文我们再来介绍下使用InfluxDB的HTTP API进行数据查询操作的过程.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.说明 官方文档上介绍说,使用HTTP API进行查询是比较初级的一种方式.推荐使用第三方语言库和客户端管理

一.java API的下载地址 前面列举了常用的java类,但只是介绍了功能,具体详细的用法(比如要知道该类的属性和方法)要需要调用java的API(Application Program Interface应用程序接口)进行查询. 使用API程序进行查询有两种方法,一种是下载专门的API文件,下载到本地进行查看,一种是使用在线的API网页进行查询. 本地API下载地址 Java se 6中文版电驴下载连接: ed2k://|file|%5BJava%E5%8F%82%E8%80%83%E6%9

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline =

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 不同于SQL语言,对ElasticSearch引擎发送的查询请求,有两种方式:第一种方式是使用RESTful 风格的API请求对数据进行搜索或更新,这意味着,必须使用搜索API向Elas

本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.name class Author(models.Model

OData可以通过形如http://localhost/Products?$orderby=Name这样的QueryString传递查询条件.排序等.你可以在任何Web API Controller中启用OData查询条件,并且不需要让Controller设置为OData的终结点(EndPoint),以便支持过滤.排序. 启用查询选项前,你应该看下这篇文档--OData安全指导. 启用OData查询选项 Web API支持下列的查询选项: 选项 说明 $expand 展开关联的内嵌实体 $fil

基于查询的删除API 基于查询的删除API允许开发者基于查询删除一个或者多个索引.一个或者多个类型.下面是一个例子. import static org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders.*; import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.*; DeleteByQueryResponse response = client.prepareDeleteByQuery("test&q

一.格式概述 二.表达式查询 2.1 Instant queries(即时查询) 2.2 范围查询 三.查询元数据 3.1 通过标签匹配器找到度量指标列表 3.2 获取标签名 3.3 查询标签值 四.表达式查询结果格式 4.1 范围向量 4.2 瞬时向量 4.3 标量 4.4 字符串 五.Targets目标 六.Rules规则 七.Alerts报警 八.查询目标元数据 九.Altermanagers警报管理器 十.Status状态 10.1 Config配置 10.2 Flags标志 十一.TS

本节将详细介绍查询集的API,它建立在下面的模型基础上,与上一节的模型相同: from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.name class Author(models.Model

前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code

官方:http://ambari.apache.org/ The Apache Ambari project is aimed at making Hadoop management simpler by developing software for provisioning, managing, and monitoring Apache Hadoop clusters. Ambari provides an intuitive, easy-to-use Hadoop management

Ambari 是什么 Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让