hbase版本 2.0.4  与hadoop兼容表http://hbase.apache.org/book.html#hadoop  我的 hadoop版本是3.1   1.单机版hbase 1.1解压安装包 tar xf hbase-2.0.4-bin.tar.gz -C /opt/    1.2配置环境变量 编辑/etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase- export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin   生效环境变量 sourc

最近有项目silverlight通过单独部署的WCF站点访问sharepoint2013的图片库,需要做个笑脸墙效果如下: 结果开发完毕后无法在SP站点显示出来.使用VS自带的WCF工具进行测试.如下: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\Common7\IDE 找到WcfTestClient.exe 如下图: 双击其中一个方法,可以进行测试... 经过测试发现无权限,于是想到应用程序池,把WCF部署的站点的应用程序池设置成当前

如何将phantomjs单独部署在服务端 文章目录 一. 容我分析(lao dao)几句 二. 服务端 Look here 服务端phantomjs搭建 web端搭建及如何调用phantomjs 三. 效果展示啦 hey,every one ,很久没给大家分享技术型的文章啦,今天抽时间来一发吧 一. 容我分析(lao dao)几句 之前写了2篇 highcharts 结合 phantomjs 后端生成图片的文章,http://www.peng8.net/2014/07/21/render-cha

首先是参考了博客,下载百度分享的静态代码 static 链接为:https://www.cnblogs.com/mmzuo-798/p/6434576.html 后来在nginx的 nginx.conf文件中添加location ^~ /static/ { root E:/Workspaces/Idea15/demo/web/WEB-INF;} 这段代码在windows中测试有用,但是在linux中改下路径没用. 最后的解决办法,没有深究nginx的问题,而是一种更简单的通用方法,单独部署静态文

今天遇到了一个很奇怪的问题,在Eclipse中调试,运行项目一切正常,项目的所有编码都是统一的UTF-8.但是在单独部署到tomcat上的时候出现了中文乱码. 解决方案 第一步:确保项目,jsp页面,数据库编码统一使用UTF-8. 第二步:修改tomcat的参数 第一处 tomcat安装路径/conf/server.xml <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20

部署环境 virtualBox Ubuntu 14.04 desktop OpenStack Swift (kilo) 说明 此文档为基于官方修改的只针对Ubuntu 14.04,完整的参阅官方文档 本部署为开发环境,Swift配置为以root权限运行,生产环境推荐新建用户swift 以下安装命令全部以root身份运行 安装依赖 apt-get update apt-get install curl gcc memcached rsync sqlite3 xfsprogs git python-

activemq-web-console的默认使用方式是通过在activemq.xml中导入jetty.xml配置一个jetty server来实现的. 其实activemq-web-console完全可以和activemq-broker分开来部署. 部署的两种方式: 1.直接把apache-activemq-5.7.0-bin.zip/webapps部署到web容器,添加必要的jar包即可. 2.也可以下载单独的war包来部署:http://repo1.maven.org/maven2/org

环境说明 CentOS7,hadoop-2.6.5,hive-1.2.2,MariaDB-5.5.60,jdk-1.8 假设hive机已经安装好了MariaDB(已启动且已创建好hive账号,对hive数据库有所有权限)和jdk copy一份hadoop2.6.5到hive机器 只需要保留 bin, etc, libexec, share四个目录即可,share/doc目录可以删除 [root@wadeyu hadoop-2.6.5]# pwd /usr/local/src/hadoop-2.6

使用Tomcat作为容器,部署项目的时候,发现控制台总是乱码,乱码如下 打开Tomcat的部署目录 找到这一行,将UTF-8改成GBK java.util.logging.ConsoleHandler.level = FINE java.util.logging.ConsoleHandler.formatter = java.util.logging.SimpleFormatter java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = UTF-8 //更改成GB

1. mysql client 2. libmysqlclient-devel 3. PDO_MYSQL

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 缩略语 3 3. 安装规划 3 3.1. 用户规划 3 3.2. 目录规划 4 4. 相关端口 4 5. 下载安装包 4 6. 修改配置文件 5 6.1. 修改策略 5 6.2. 修改conf/regionservers 5 6.3. 修改conf/hbase-env.sh 5 6.4. 修改conf/log4j.properties 6 6.5. 修改conf/hbase-site.xml 6 6.5.1. hbase.master.info.port 8

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

原文: http://www.testlab.com.cn/Index/article/id/1085.html#rd?sukey=fc78a68049a14bb228cb2742bdec2b9498806815fcb59399eee501874bb9e9086bce3050baf1438179330d72d2508871 摘要:开源的最大魅力,是能够满足人们的探索欲和求知欲,让我们可以很深入地了解一个系统,如果我们发现它的设计或者实现中有任何不合理的或者错误的地方,我们可以提出自己的想法并且实

dubbo 中包含下面4个核心组件: 生产者.消费者.注册中心.监控中心.   简单部署的模块关系 生产者.消费者 最简版本的Dubbo部署只运行Demo Provider和Demo Consumer,它们缺省配置为通过Multicast注册中心广播互相发现. 在这种情况下,建议在不同机器上运行,如果在同一机器上,需设置unicast=false:即:multicast://224.5.6.7:1234?unicast=false,否则发给消费者的单播消息可能被提供者抢占,两个消费者在同一台机器

因公司数据安全和分析的需要,故调研了一下 GlusterFS + lagstash + elasticsearch + kibana 3 + redis 整合在一起的日志管理应用: 安装,配置过程,使用情况等续 一,glusterfs分布式文件系统部署: 说明: 公司想做网站业务日志及系统日志统一收集和管理,经过对mfs, fastdfs 等分布式文件系统的调研,最后选择了 glusterfs,因为Gluster具有高扩展性.高性能.高可用性.可横向扩展的弹性特点,无元数据服务器设计使glust

一直以来都想把控制器的代码部署到单独的程序集里.昨天研究Asp.Net MVC的源代码,偶然发现有一个奇特的类“ControllerBuilder”,MSDN上的介绍相当简略,就一句话“表示一个类,该类负责动态生成控制器.”.小试了一把,竟然成功了!原来Asp.Net MVC程序的Controllers不是只能定义在程序根目录的Controllers文件夹下面的. 要实现控制器单独部署的重点在于“ControllerBuilder”的“SetControllerFactory”方法,该方法的一个

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让

http://blog.itpub.net/26230597/cid-87082-list-2/ 1,简介 .1mha简介 MHA,即MasterHigh Availability Manager and Tools for MySQL,是日本的一位MySQL专家采用Perl语言编写的一个脚本管理工具,该工具仅适用于MySQLReplication(二层)环境,目的在于维持Master主库的高可用性. MHA(Master High Availability)是自动的master故障转移和Sla

[时间]2014年11月18日 [平台]Centos 6.5 [工具]scp [软件]jdk-7u67-linux-x64.rpm spark-worker-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-core-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.noarch.rpm spark-history-server-1.1.0+cdh5.2.0+56-1.cdh5.2.0.p0.35.el6.

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