Hadoop生产环境搭建 1. 将安装包hadoop-2.x.x.tar.gz存放到某一目录下,并解压. 2. 修改解压后的目录中的文件夹etc/hadoop下的配置文件(若文件不存在,自己创建.) 包括hadoop-env.sh,mapred-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml 3. 格式化并启动HDFS 4. 启动YARN 以上整个过程与Hadoop单机Hadoop测试环境搭建基本一致,不同的是步骤2中配置文件设置内容以及步骤

一.安装JDK环境 方法一. 官方下载链接 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 64位:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u71-b14/jdk-7u71-linux-x64.tar.gz 32位:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u71-b14/jdk-

一.安装JDK环境 方法一. 官方下载链接 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 64位:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u71-b14/jdk-7u71-linux-x64.tar.gz 32位:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u71-b14/jdk-

生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好? 虚拟机集群优点 虚拟化会带来一些其他方面的功能. 资源隔离.有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok.但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper.kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的.假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉.那么此时虚拟机或者

一:mysql 与环境选用的坑 目前, 在生产环境部署django有三种方式: 1. apache + mod_wsgi 2. nginx + uwsigi 3. nginx + supervisor + gunicorn 我选用的是nginx + supervisor + gunicorn, 因为我使用的是python3, django的mysql数据库驱动MySQLdb只支持python2, 我们需要在项目app的__init__.py中设置 import pymysql pymysql.i

1.概念.架构 2.配置文件示例.部署步骤 hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA 注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库, 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译 (建议第一次安装用32位的系统,我将编译好的64位的也上传到群共享里了,如果有兴趣的可以自己编译一下)

因为公司旧系统的Hadoop版本是2.2,所以在部署新系统时使用了旧系统. 但是在部署ResourceManager auto failover时发现其他nodemanager总是向0.0.0.0请求连接, 后来才发现2.2只支持HDFS HA, resourcemanager在2.4才支持, 哭晕在厕所.

部署环境的搭建请看此博客https://blog.csdn.net/anifans9350/article/details/80145535 查看nginx.conf 文件, nginx文件(etc/nginx/nginx.conf)配置: 修改http里面的server: server { listen ; server_name localhost; #charset koi8-r; #access_log /var/log/nginx/host.access.log main; acces

首先准备环境: 1.使用虚拟机 VMware Workstation Pro (也可以不用),安装Ubuntu-18.04.2系统 开始搭建环境 (因为ubuntu18.4.2集成了python3.6,因此不需下载python3,只需下载pip即可,有的话可以不用下载) sudo apt install python3-pip ------搭建python环境------ sudo apt-get install python3 (如果有python环境可以不装) sudo apt-get in

我们在本地写好代码,然后打包上线前需要修改相关的配置文件,否则项目无法正常运行,主要是路径不对,找不到相关文件. 1.修改config > index.js(如下图) 2.在build > utils.js里如下图的地方添加publicPath: "../../"即可. 修改好以上两点,就可以运行部署你打包好的项目了.

1. dockerfile文件 FROM tomcat:7-jre8 WORKDIR /etc COPY ./Shanghai /etc/localtime WORKDIR /usr/share/zoneinfo/Asia COPY ./Shanghai /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai COPY ./catalina.sh /usr/local/tomcat/bin COPY ./fonts /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/

一.Uwsgi安装 python3 -m pip install uwsgi cp /usr/local/python3/bin/uwsgi /usr/bin/ 测试 在django项目主目录下create test.py def application(env, start_response): start_response('200 OK', [('Content-Type','text/html')]) return [b"Hello World"] # python3 #ret

由于dotnet项目的生产环境环境部署工具比较少,所以我使用jenkins作为生产环境的自动化部署工具. 既然有回滚操作,那么就会有部署操作:要实现回滚,先要实现部署的操作,我在jenkins搭建了一键从测试环境发布到正式环境的工具,部署的大致思路如下(详细的操作点这里,有详细节点配置和部署配置): 前提:安装jenkins的环境为master,每一个生产环境为slave,slave是实时连接到master的. 1.测试环境上使用了CCNET进行每次的代码变更编译部署,在测试环境上进行编译的版本

在本地运行django应用相对来说还是挺方便的,使用自带的runserver启动即可.如果在生产环境部署django,就要多考虑一些问题了.比如静态文件处理,安全,效率等等 在网上找到了不错的部署的教程,讲解的还是很详细的,我就不重新再整理了. 五步教你实现使用Nginx+uWSGI+Django方法部署Django程序(上) – Django中国社区五步教你实现使用Nginx+uWSGI+Django方法部署Django程序(下) – Django中国社区 但是作为记录,我还是要记录下部署中遇

简要:继上次搭建vue环境后,开始着手vue的学习;为此向大家分享从开发环境部署到生产环境(线上)中遇到的问题和解决办法,希望能够跟各位VUE大神学习探索,如果有不对或者好的建议告知下:*~*! 一.如何打包,部署到生产环境(线上) npm run build 1. dist 文件结构(编译后,生成在vue目录下) - static (存放css/js/image)- index.html (编译后页面) 2. 部署生产环境(以Thinkphp为例) (1) 建立子项目,创建控制器建立index

前面的话 开发时,Vue 会提供很多警告来帮助解决常见的错误与陷阱.生产时,这些警告语句却没有用,反而会增加载荷量.再次,有些警告检查有小的运行时开销,生产环境模式下是可以避免的.本文将详细介绍Vue生产环境部署 生产环境 如果用 Vue 完整独立版本 (直接用 <script> 元素引入 Vue),生产时应该用精简版本 (vue.min.js) 如果用 Webpack 或 Browserify 类似的打包工具时,生产状态会在 Vue 源码中由 process.env.NODE_ENV 决定,

简要:继上次搭建vue环境后,开始着手vue的学习;为此向大家分享从开发环境部署到生产环境(线上)中遇到的问题和解决办法,希望能够跟各位VUE大神学习探索,如果有不对或者好的建议告知下:*~*! 一.如何打包,部署到生产环境(线上) npm run build 1. dist 文件结构(编译后,生成在vue目录下) - static (存放css/js/image)- index.html (编译后页面) 2. 部署生产环境(以Thinkphp为例) (1) 建立子项目,创建控制器建立index

(1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2253544 (3)1.x和2.x都支持的集群安装 http://aperise.iteye.com/blog/2245547 (4)hbase安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2254451 (5)hbase安装 http://aperise.it

Hadoop HA 什么是 HA HA是High Available缩写,是双机集群系统简称,指高可用性集群,是保证业务连续性的有效解决方案,一般有两个或两个以上的节点,且分为活动节点及备用节点.通常把正在执行业务的称为活动节点,而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点.当活动节点出现问题,导致正在运行的业务(任务)不能正常运行时,备用节点此时就会侦测到,并立即接续活动节点来执行业务.从而实现业务的不中断或短暂中断. hadoop HA机制介绍 hadoop2.0的HA 机制有两个namenod

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至