场景 为了能快速搭建起一个ElementUI项目,我们可以使用element-starter这个模板进行快速搭建. element-starter的Github https://github.com/ElementUI/element-starter 按照其官方要求node>=6 注: 博客: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 将上面项目使用git拉取到本地,然后删掉目录中

Mesos Master的启动参数如下: /usr/sbin/mesos-master --zk=zk://127.0.0.1:2181/mesos --port=5050 --log_dir=/var/log/mesos --hostname=192.168.56.101 --hostname_lookup=false --ip=192.168.56.101 --quorum=1 --registry=replicated_log --work_dir=/var/lib/mesos/maste

  5. Create an instance of allocator.   代码如下   Mesos源码中默认的Allocator,即HierarchicalDRFAllocator的位置在$MESOS_HOME/src/master/allocator/mesos/hierarchical.hpp,而DRF中对每个Framework排序的Sorter位于$MESOS_HOME/src/master/allocator/sorter/drf/sorter.cpp,可以查看其源码了解它的工作原

3. ModuleManager::load(flags.modules.get())如果有参数--modules或者--modules_dir=dirpath,则会将路径中的so文件load进来   代码中加载模块的代码如下     对应的命令行参数如下:       都可以写什么Module呢?   首先是Allocator   默认是内置的Hierarchical Dominant Resource Fairness allocator   要写一个自己的Allocator: 通过--mo

Spark start-all>> """Master启动流程""" Master类 class Master( host: String, port: Int, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends Actor with ActorLogReceive with Logging with LeaderElectab

2. process::firewall::install(move(rules));如果有参数--firewall_rules则会添加规则   对应的代码如下: // Initialize firewall rules. if (flags.firewall_rules.isSome()) {   vector<Owned<FirewallRule>> rules;     const Firewall firewall = flags.firewall_rules.get();

     Master作为Endpoint的具体实例,下面我们介绍一下Master启动以及OnStart指令后的相关工作   一.脚本概览      下面是一个举例: /opt/jdk1..0_79/bin/java -cp /opt/spark-/conf/:/opt/spark-/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.master.Master --ho

主从,只需要在master节点启动 hadoop hbase 单机启动 hive 其他,需要启动每个节点 zookeeper kafka flume presto

spark Master是spark集群的首脑,负责资源调度,任务分配,负载平衡等功能 以下是master启动流程概述 通过shell进行对master进行启动 首先看一下启动脚本more start-master.sh 此时我们知道最终调用的是org.apache.spark.deploy.master.Master 这是Master源码: private[spark] object Master extends Logging { val systemName = "sparkMaster&

ROS 提高篇 之 Launch 深入研究 - 01 - 启动文件的编程 - ROS 的 XML语法简介 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 注意: 1 . ROS 提高篇这个专栏的教学有门槛. 2 . 如果你没有学习前面的教程,请想学习前面的 beginner_Tutorials 和 learning_tf 的ROS 相关教程. 1 . 前言 在之前的 beginner

问题描述: 在集群模式下更改节点后,启动集群发现 datanode一直启动不起来. 我集群配置:有5个节点,分别为master slave1-5 . 在master以Hadoop用户执行:start-all.sh jps查看master节点启动情况: NameNode JobTracker SecondaryNameNode 均已经正常启动,利用 master:50070 , Live Nodes 为0, 随进入 slave1: ssh slave1,  输入命令 jps ,发现只有 TaskT

一:前提准备 1.设置时间同步 2.清空logs,datas 3.格式化集群 bin/hdfs namenode -format 4.重启集群 sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 5.删除zookeeper下的data,并新建zkData 6.在zkData下新建myid 7.分发,后,修改每一个myid 8.重启zookeeper bin/zkServer.sh start 二:hbase的修改 1.清空hbase的logs,data 2.修改hbase-

启动HBase集群: bin/start-hbase.sh 单独启动一个HMaster进程: bin/hbase-daemon.sh start master 单独停止一个HMaster进程: bin/hbase-daemon.sh stop master 单独启动一个HRegionServer进程: bin/hbase-daemon.sh start regionserver 单独停止一个HRegionServer进程: bin/hbase-daemon.sh stop regionserve

0 概述 分布式框架中的Master-Slave类型,Slave节点负责工作的具体执行,Master负责任务的分发或者相关元数据的存储等.一般情况下,一个Master节点都会对应多个Slave节点,Master在分配任务时需要知道当前有哪些Slave节点是可以接受自己所发的命令的(Slave节点有可能因为各种原因挂掉),因此需要在其内部维持一个链表来保存所有还活着的Slave节点.HBase的HMaster是这样.HDFS的NameNode是这样.Tachyon的Master节点也是这样.Sla

1.start-all.sh脚本分析 图1 start-all.sh部分内容 我们可以从start-all.sh脚本源文件中看到它其实是start-master.sh和start-slaves.sh两个脚本的组合. 图2 start-master.sh部分内容 由图2可见,start-master.sh最终是通过类org.apache.spark.deploy.master.Master来完成的,待会儿我们分析. 图3 start-slaves.sh部分内容 由图3可见,start-slaves

从应用程序的启动过程中main功能开始跟踪. 解析命令行參数并保存到ngx_cycle_t结构体中,在ngx_process_options函数中将保存配置文件路径. 调用ngx_add_inherited_sockets函数获取环境变量中关于平滑升级的一些信息.平滑升级时,旧的master进程会通过环境变量发送传递一些信息给新的master进程,新的master进程启动后要去环境变量中取得这些信息,这就是这个函数的作用. 调用ngx_init_cycle初始化ngx_cycle_t结构体,当中

如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以选用ZooKeeper来实现HA. ZooKeeper提供了一个Leader Election机制,利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master但是只有一个是Active的,其他的都是Standby,当Active的Master出现故障时,另外的一个Standby Master会被选举出来.由于

spark的启动方式有两种,一种单机模式(Local),另一种是多机器的集群模式(Standalone) Standalone 搭建: 准备:hadoop001,hadoop002两台安装spark的机器 1) 在$SPARK_HOME/conf中新建 spark-env.sh,并加入以下内容 SPARK_MASTER_HOST=hadoop001 #设置master的host SPARK_WORKER_CORES=2 #设置core的个数给worker SPARK_WORKER_MEMORY=

ambari metrics collector内置hbase目录位于 /usr/lib/ams-hbase 配置位于 /etc/ams-hbase/conf 通过ruby启动 /usr/lib/ams-hbase/bin/hirb.rb 实际的启动命令为 /usr/lib/ams-hbase/bin/hbase-daemon.sh --config /etc/ams-hbase/conf foreground_start master 但是启动一段时间报错: java.lang.Runtime

现在互联网项目中大量使用了redis,本文著主要分析下redis 单点,master/slave,sentinel模式.cluster的一些特点. 一.单节点模式 单节点实例还是比较简单的,平时做个测试,写个小程序如果需要用到缓存的话还是和方便的,现实生产环境中基本不会使用单节点模式. 二.主从模式(master/slaver)  2.1从模式特点: 主从模式的特点以及自己的一些理解. 主从模式的一个作用是备份数据,这样当一个节点损坏(指不可恢复的硬件损坏)时,数据因为有备份,可以方便恢复. 另

目录 1. 概要 2. nginx + unicorn 配置 2.1. package 安装 2.2. 配置文件设置 2.2.1. 配置 unicorn 2.2.2. 配置nginx 2.3. 测试配置结果 3. nginx 负载均衡 4. 补充说明 概要 unicorn 和之前的 passenger 的设计理念不同, 究竟谁更好其实还得看具体的使用场景. 但是我觉得 unicorn 有个比 passenger 好的地方就是不用重新编译 nginx. nginx + unicorn 配置 pac