1.安装必要的依赖sudo yum updatesudo yum -y install epel-releasesudo yum -y install python-pipsudo yum clean allsudo yum -y install python-pippip install docker-composesudo yum -y install vimsudo yum -y install curlsudo yum install -y git 2.安装 Docker(建议参见官方g

源码地址为:https://github.com/QingdaoU/OnlineJudge 可参考的文档为:https://github.com/QingdaoU/OnlineJudgeDeploy/tree/2.0 我的虚拟机上之前没有安装任何东西,就是依靠下面命令完成搭建青岛OJ 一.安装所依赖的环境 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y vim python-pip curl git sudo apt-get install d

OpenNebula概述 OpenNebula是专门为云计算打造的开源系统,用户可以使用Xen.KVM.VMware等虚拟化软件一起打造企业云.利用OpenNebula可以轻松构建私有云.混合云.公开云. OpenNebula提供丰富的接口和许多资源管理.预配置目录,可以快速.安全地构建富有弹性的云平台. OpenNebula的工作机制相对比较简单,传输方式为SSH将虚拟化管理命令传输至各节点,这样做的好处是无需安装额外的服务或软件,降低了软件的复杂性. 主控端部署: 这里直接用hosts文件做

续之前安装好的ELK集群 各主机:es-1 ~ es-3 :192.168.1.21/22/23 logstash: 192.168.1.24 kibana: 192.168.1.25 测试机:client: 192.168.1.26 在测试机上安装并启动filebeat 1. 下载filebeat  ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-5.4.0-linux-x86_64.tar.gz

续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(一) 续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(二) 已经安装好elasticsearch 5.4集群和logstash 5.4 安装kibana步骤 1.下载安装Kibana  ~]#wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.0-x86_64.rpm 如果链接失效,官网下载:https://www.elastic.co/down

续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(一) 已经安装完Elasticsearch 5.4 集群. 安装Logstash步骤 . 安装Java 8 官方说明:需要安装Java 8 ,不支持Java 9... //自行安装,略过 . 安装Logstash 可以同elasticsearch一样建立repo文件通过yum安装,也可以去官网直接下载rpm包进行本地安装:   ~]# rpm -ivh logstash-.rpm  //这里直接下载好进行本地安装 3. 添加配置文件

应用场景: ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java 开发的,并作为Apache许可条

源码地址为:https://github.com/QingdaoU/OnlineJudge 可参考的文档为:https://github.com/QingdaoU/OnlineJudgeDeploy/tree/2.0 一.安装所依赖的环境 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y vim python-pip curl git sudo apt-get install docker-compose 二.使用Git克隆项目并完成部署 git

应用场景:ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads  Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口. Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

1.1 FastDFS的应用场景 FastDFS是为互联网应用量身定做的一套分布式文件存储系统,非常适合用来存储用户图片.视频.文档等文件.对于互联网应用,和其他分布式文件系统相比,优势非常明显.其中有好几家是做网盘的公司.其中存储量最大的一家,集群中存储group数有400个,存储服务器超过800台,存储容量达到6PB,文件数超过1亿,Group持续增长中. 以下是使用FastDFS的用户列表: UC (http://www.uc.cn/,存储容量超过10TB) 支付宝(http://www.

CentOS7--搭建LNMP环境(WordPress案例) LNMP组成介绍 LNMP(Linux-Nginx-MySQL-PHP)网站架构是目前国际流行的Web框架,该框架包括:Linux操作系统,Nginx网络服务器,MySQL数据库,PHP编程语言,所有组成产品均是免费开源软件,这四种软件组合到一起,成为一个免费.高效的网站服务系统. LNMP工作原理 浏览器发送http request请求到服务器(Nginx),服务器响应并处理web请求.如果是静态文本直接返回,否则将脚本(PHP)通

[引言] 利用asp.net搭建微信公众平台的案例并不多,微信官方给的案例是用PHP的,网上能找到的代码很多也是存在着这样那样的问题或者缺少部分方法,无法使用,下面是我依照官方文档写的基于.net 搭建微信公众平台源代码.由于经验不足,内可能存在不严谨之处,欢迎交流. [分析] 实现的功能较为简单,主要分为验证与消息接收回复两部分,首先是验证: 这已经是验证好后的截图了,需要输入的是URL和你自己设定的Token码,URL为你上传服务器的地址例如:http://XXXXX.com/weixin/

这是一个关于Vagrant的学习系列,包含如下文章: Vagrant入门 创建自己的Vagrant box 用Vagrant搭建Jenkins构建环境 用Vagrant和Ansible搭建持续交付平台 随着微服务越来越被行业所接受,与之相关的持续集成和持续交付的作用和价值也更加突显.在本文中,我们将使用Vgrant和Ansible来自动地创建一套持续交付平台——ThoughtWorks的GoCD.如果你对Jenkins比较熟悉,也可以参考笔者另外一篇搭建Jenkins多机构建环境的文章. 我们将

centos7 搭建GlusterFS 转载http://zhaijunming5.blog.51cto.com/10668883/1704535 实验需求:4台机器安装GlusterFS组成一个集群 4个节点的硬盘空间不整合成一个硬盘空间,要求每个节点都存储一份,保证数据安全 环境规划server node1:192.168.0.165 主机名:glusterfs1 node2:192.168.0.157 主机名:glusterfs2 node3:192.168.0.166 主机名:glust

这个是最新的elk+redis搭建日志分析平台,今年时间是2015年9月11日. Elk分别为 elasticsearch,logstash, kibana 官网为:https://www.elastic.co/products Elasticsearch: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearchhttps://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.

linux下利用elk+redis 搭建日志分析平台教程 http://www.alliedjeep.com/18084.htm   elk 日志分析+redis数据库可以创建一个不错的日志分析平台了,下面我们来看一篇在linux下利用elk+redis 搭建日志分析平台教程,希望例子对各位有帮助. 这个是最新的elk+redis搭建日志分析平台,今年时间是2015年9月11日. Elk分别为 elasticsearch,logstash, kibana 官网为:https://www.elas

题目描述: 如果A是个x行y列的矩阵,B是个y行z列的矩阵,把A和B相乘,其结果将是另一个x行z列的矩阵C. 输入: 1.第一个矩阵的行数 2.第一个矩阵的列数(也是第二个矩阵的行数) 3.第二个矩阵的列数 4.第一个矩阵的值 5.第二个矩阵的值 输出: 输出两个矩阵相乘的结果 样例输入 2 2 2 3 8 8 0 9 0 18 9 样例输出 171 72 72 0 思路: 题目意思很简单,只是实现两个矩阵乘法功能,要注意的一点是输出的格式. OJ平台中对输出的格式非常严格,经过多次尝试,验证此

题目描述: 连续输入字符串,请按长度为8拆分每个字符创 后输出到新的字符串数组: 长度不是8整数倍的字符串请在后面补数字0,空字符串不处理 输入 连续输入字符串(输入两次,每个字符长长度小于100)输出 输出到长度为8,的新字符串数组样例输入 abc 123456789样例输出 abc00000 12345678 90000000 思路: 都是直接处理,没有具体的方法而言 注意点: 华为的OJ平台的输入输出有点坑,好多次的程序都在这里出问题,在Eclipse上运行的结果没问题,然后在OJ上就是编

输入n个整数,输出其中最小的k个. 详细描述: 接口说明 原型: bool GetMinK(unsignedint uiInputNum, int *pInputArray, unsignedint uiK, int * pOutputArray); 输入参数: unsignedint uiInputNum //输入整数个数 int * pInputArray  //输入整数数组 unsignedint uiK   //需输出uiK个整数 输出参数(指针指向的内存区域保证有效): int * p

Sublime自带Java编译功能,当时只能编译不能运行,我们做一下小小的修改就可以让sublime一步完成编译运行的功能,实现sublime搭建Java编译平台. 使用Ctrl + B 编译时,所编译的文件不能存放在含有中文的路径中. 第一步:  找到你机器上的jdk开发包,我的是在C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_43\bin,新建一个名为  javacexec.bat  的批处理文件,文件内容如下: @ECHO OFF cd %~dp1 javac %~nx1