安装elasticsearch 6.0  x-pack后,登录9200端口需要用户和密码, 这样,在使用elasticsearch head时,就不能直接访问9100了. 按照官方文档的要求,https://github.com/mobz/elasticsearch-head#connecting-to-elasticsearch 我们需要修改elasticsearch.yml配置文件. 访问时,在url上需要添加用户名和密码:http://localhost:9100/?auth_user=e

ES启动后,进行es header访问的话,使用localhost:9100会显示集群健康值未连接 2种情况(均为windows10环境下): 1:未在elasticsearch-6.8.0\config\elasticsearch.yml中进行ip配置 win+R--cmd--ipconfig查看本机ip 在elasticsearch.yml中将ip添加进去 network.host: 192.168.1.103 保存后重新启动ES,使用http:\\ip:9100进行可视化访问 2.如果你已

环境 ==================== 虚拟机启动 centos 7  ip:192.168.92.130 elasticsearch 5.6.9   port:9200  9201 elasticSearch-head 5  port:9100 =================== 首先确定的是,elasticsearch-head启动无误,elasticsearch启动无误. 点击连接elasticsearch出现这个问题:提示未连接 F12查看: 浏览器直接访问地址: http:

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

package com.jm.mail.tools; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.ArrayList; import java

### Py去除列表中小于某个数的值 print('*'*10,'Py去除列表中小于某个数的值','*'*10) nums = [2,3,4,10,9,11,19,14] print('*'*10,'remove之后改变了索引顺序,所以结果不正确!','*'*10) for i in nums: if i<5: nums.remove(i) print(nums) print('*'*10,'pop之后改变了索引顺序,所以结果不正确!','*'*10) for i in nums: if i<

先看一段推理<*一切都是在8个比特位的前提下,讨论二进制的符号位,溢出等等,才有意义*> +124:0111 1100 -124:1000 0100 +125:0111 1101 -125:1000 0011 +126:0111 1110 -126:1000 0010 +127:0111 1111 -127:1000 0001 +128:0 1000 0000   -128:1000 0000 从上述过程对比可以看出:+128是在127的基础上加1得到,但是会造成溢出(JAVA中byte的大小

关于js中style,currentStyle和getComputedStyle几个注意的地方 (1)用js的style只能获取元素的内联样式,内部样式和外部样式使用style是获取不到的.针对css样式里background-color;margin-left之类的短杠相接的属性名称,在使用style属性获取设置样式的时候名称要改为驼峰式,如ele.style.backgroundColor. (2)currentStyle可以弥补style的不足(可获取内联样式,内部样式和外部样式),但是只

Ubuntu20.04配置 ES7.17.0集群 ES能做什么? elasticsearch简写es,es是一个高扩展.开源的全文检索和分析引擎,它可以准实时地快速存储.搜索.分析海量的数据. Ubuntu部署ES官网教程 什么是全文检索 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式.这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程.全文搜索搜索引擎

我这边给出我的集群环境是由一台主节点master和三台从节点slave组成: master     192.168.1.2 slave1       192.168.1.3 slave2       192.168.1.4 slave3       192.168.1.5 申明:我搭建的这个集群不是在普通用户,所以一下操作都是在超级用户root上. 一.虚拟机的安装 a)         我们从centos官网下载CentOS7(下载DVD IOS镜像就行了) b)         在VMwar

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置 前言:本文可用于elasticsearch集群搭建参考.细分为elasticsearch.yml配置和系统配置 达到的目的:各台机器配置成功,可以达到如下效果: elasticsearch节点组成集群,对外来看俨如一台机器 elasticsearch节点的内存得到优化调整 一. elasticsearch.yml配置 network.host: "172.16.0.4" #这里可以是内网ip.机器名 bootstrap.ml

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与

Kafka 0.9版本对java client的api做出了较大调整,本文主要总结了Kafka 0.9在集群搭建.高可用性.新API方面的相关过程和细节,以及本人在安装调试过程中踩出的各种坑. 关于Kafka的结构.功能.特点.适用场景等,网上到处都是,我就不再赘述了,直接进入正文 Kafka 0.9集群安装配置 操作系统:CentOS 6.5 1. 安装Java环境 Zookeeper和Kafka的运行都需要Java环境,所以先安装JRE,Kafka默认使用G1垃圾回收器,如果不更改垃圾回收器

先来说下session和cookie的异同 session和cookie不仅仅是一个存放在服务器端,一个存放在客户端那么笼统 session虽然存放在服务器端,但是也需要和客户端相互匹配,试想一个浏览器为啥session总是一样的(过期或者关闭不算),主要得益于在浏览器端有个cook,名字叫"PHPSESSID"这个cookie里面就是一串字符串.这个字符串就是用于标示session的,在使用session时当服务器端发现这个cookie后就会到服务器端session文件存放目录查找名

抽取一部分显示在这里,如下, What's the difference in using Clustervs using replication? 在复制系统中,一个MySQL主服务器会更新一个或多个从服务器.事务是顺序地提交的,因此一个慢事务就可能导致从服务器比主服务器落后一段时间.这也意 味着,如果主服务器出错失败了,那么从服务器可能会缺少记录最后的那一小部分事务日志.如果使用的是事务安全存储引擎的话,例如InnoDB, 那么事务日志则会完全记录到从服务器上去或者完全不记录,但是复制不能保

本文主要是从:http://support.microsoft.com/kb/970759/zh-cn,直接转载,稍作修改裁剪而来,其中红色粗体部分,是我特别要说明的 若要配置 IIS 7.0 和 7.5 Web 服务器使用故障转移群集的高可用性,请按照下列步骤.下面更详细地介绍步骤 3 到步骤 7.本文内下文中的示例脚本可以用作任务的示例 IIS 7.0. IIS 7.5 和 IIS 8.0.  其实应该还有DNS,AD,iscsi target 服务配置 在所有群集节点上安装 Web 服务器

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM

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.

参考calico官网:http://docs.projectcalico.org/v2.0/getting-started/kubernetes/installation/hosted/kubeadm/ 上述链接介绍的是利用calico内置独立的etcd节点实现pod发现与存储的机制,过程中通过yaml文件描述的规则在Kubernetes master所在node上部署一个单节点的etcd集群,此etcd集群只供calico内部使用 贴一下我的配置: # This ConfigMap is us

原理:tomcat 做个WEB服务器有它的局限性,处理能力低,效率低.承受并发小(1000左右).但目前有不少网站或者页面是JSP的.并采用了tomcat做为WEB,因此只能在此基础上调优. 目前采取的办法是Apache + Mod_JK + tomcat 来解决一部分请求,用户访问的是apache,但有jsp页面的时候才会去请求tomcat.如果量一大,那么tomcat无法承受,那么只能做tomat集群,Apache + Mod_JK 就是负载均衡器了. Mod_JK2负载均衡 可以把不同的j