1. 服务组件的密码 密码名称 描述 ADMIN_PASS admin用户密码 CINDER_DBPASS 块设备存储服务的数据库密码 CINDER_PASS 块设备存储服务的 cinder 密码 DASH_DBPASS 仪表板的数据库密码 DEMO_PASS demo用户的密码 MYUSER_PASSWORD myuser用户的密码 GLANCE_DBPASS 镜像服务的数据库密码 GLANCE_PASS 镜像服务的 glance 用户密码 KEYSTONE_DBPASS 认证服务的数据库密码

ELK技术实战–了解Elk各组件   转载  http://www.ywnds.com/?p=9776 ELK技术实战-部署Elk 2.x平台 ELK Stack是软件集合Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统. 其中,Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的.支持全文索引的分布式存储和索引引擎,主要负责将日志索引并存储起来,方便业务方检索查询. Logstash是一个日志收集.过滤.转发的中间件

部署视图 运行环境 CentOS 6.7 x64 (2核4G,硬盘100G) 需要的安装包 Runtime jdk1.8 : jdk-8u91-linux-x64.gz (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html ) Kafka zookeeper : zookeeper-3.4.8.tar.gz(https://zookeeper.apache.org/releases

什么是ELK STACK ELK Stack是Elasticserach.Logstash.Kibana三种工具组合而成的一个日志解决方案.ELK可以将我们的系统日志.访问日志.运行日志.错误日志等进行统一收集.存储分析和搜索以及图形展现.相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询,ELK支持分布式搜搜,数据量可达PB级别,检索速度更快速,接近实时处理,并且更智能,可以去掉一些没有特殊含义的词汇,比如“这,的,是”,还可以进行搜索补全与搜索纠错. LogStash: 负责日志的收集,并且

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎是由索引组件和搜索组件两部分组成. 索引组件是面向数据存储和索引构建,搜索组件是面向用户提供搜索功能以及将用户提供的搜索请求转换成可用的查询语句并通过索引完成查询过程(或搜索过程).对于搜索引擎来讲,有一个著名的索引类型叫做倒排索引.倒排索引的作用主要是通过关键词去查对应文档的.不像我

Train Problem I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 42031    Accepted Submission(s): 15731 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowaday

前言 作为一个从后端转全栈的码农,我一直使用express,jade & bootstrap, jquery的组合.重复了几次相同的工作后,看到网上开始流行MEAN Stack,于是也对其研究了一番. MEAN Stack在我看来最大的意义是可以节省很多繁琐重复的数据操作代码,按照正常方式,页面上需要数据时,前端需要写ajax调用代码取数据,后端需要写接口接受数据请求,然后向Mongo发送请求取数据,最后返回到前端.而在MEAN Stack的体系里,这只需要在前端通过类似ORM的方式就可以直接存

博客地址:http://www.moonxy.com 一.前言 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎服务,采用 Java 语言编写,使用 Lucene 构建索引.提供搜索功能.虽然 Lucene 的功能已经非常强大,但是 Lucene 只是一个由 Java 语言编写的库,专注底层搜索的建设,而 Elasticsearch 专注于企业应用. 基于 Elasticsearch 衍生出来了一系列开源软件,统称为 Elastic Stack,主要包括分布式搜索引擎 El

原文链接:http://www.2cto.com/net/201612/572296_3.html 在http://localhost:5601下新建索引页面输入“metricbeat-*”,之后kibana会自动更新,在“Time-field name”下面的选项中选择“@timestamp”,最后点击“Create”创建即可. 最后呈现如下图所示: 注1: 关于ELK Stack的一些查询语句: ①查询filebeat 1 #curl-XGET'http://localhost:9200/f

一. 环境准备:3台Linux服务器,系统为CentOS 7.5 角色划分:3台机器全部安装jdk1.8,全部安装elasticsearch (后续都简称为es集群) 主节点上需要安装kibana与logstashELK版本信息为7.1.1,你可以从官网下,也可以直接从下面地址下载: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.1.tar.gz https://artifacts.elastic.co/download

文章转载自:https://blog.csdn.net/u013613428/article/details/84943577 {{uploading-image-736853.png(uploading...)}}

1.Apache PredictionIO介绍 Apache PredictionIO 是一个孵化中的机器学习服务器,它可以为为开发人员和数据科学家创建任何机器学习任务的预测引擎.官方原文: Apache PredictionIO (incubating) is an open source Machine Learning Server built on top of a state-of-the-art open source stack for developers and data sc

  本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型,在CIFAR-10数据集进行图像分类. 数据集介绍   CIFAR-10数据集是已经标注好的图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其访问网址为:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html .   CIFAR-10数据集包含60000张尺寸为32x32的彩色图片,共分成10个分类(类别之间互相独立),每

系统版本:Ubuntu 16.04.7 LTS 软件架构:Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch+Kibana+Nginx 软件版本:Filebeat-7.16.0.Kafka-2.11-1.0.0.Logstash-7.16.0.Elasticsearch-7.16.0.Kibana-1.76.0 主机性能:CPU:4c3.8Ghz.MEM:16GB.DISK:1TB 部署方式:单机 索引规划:按[主机环境]-[项目名称]-[日期]创建索引. 主题规划:按[

2016年6月27日.NET Core & ASP.NET Core 1.0在Redhat峰会上正式发布,社区里涌现了很多文章,我也计划写个系列文章,原因是.NET Core的入门门槛相当高,很有必要写个深入浅出的系列文章,本节内容帮助你入门.我将可能用Windows做开发环境,也可能用Linux/Mac,但是所有的dotnet CLI命令都是跨平台的,我们在windows/Linux/mac平台上开发跨平台的应用. 安装.NET Core .NET Core 包括.NET Core Runti

最近学习了Qt的QML编程技术,感觉相较于以前的QtGUI来说更方便一些,使用QML可以将界面与业务逻辑解耦,便于开发. QML支持跨平台,包括支持Android平台,因此可以使用Qt的QML进行Android开发.本文记录了Qt for Android环境搭建及测试过程. 本文使用Qt 5.6.1版本. 1. 下载Qt for Android Qt for Android (5.6.1)安装包下载地址:http://download.qt.io/archive/qt/5.6/5.6.1/qt-

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

原文: https://nickcraver.com/blog/2016/02/17/stack-overflow-the-architecture-2016-edition/ 作者:Nick Craver 译者:Negan.L Stack Overflow: 2016年度的架构 这是讲述Stack Overflow的架构的一系列文章的第一篇#1.欢迎.上一篇 (#0): Stack Overflow:一个技术解构 下一篇 (#2): Stack Overflow:硬件-2016版本 为了知道这

Android的自动化测试框架可选择的不多,后来选了Robotium(https://code.google.com/p/robotium/),它的语法及易用性挺像我们用在iOS里的KIF. 官方文档里面没有提到怎么在Android Studio里搭建它,后来在Stack Overflow找到个答案:http://stackoverflow.com/questions/23275602/robotium-with-android-studio/23295849#23295849 自己分析了下,要

搭建完<hadoop伪分布式平台>后就开始搭建hbase伪分布式平台了.有了hadoop环境,搭建hbase就变得很容易了. 一.Hbase安装 1.从官网下载最新版本Hbase安装包1.2.3,为了省去编译安装环节,我直接下载了hbase-1.2.3-bin.tar.gz,解压即可使用.(如果此链接下载速度过慢可更换官网其他下载链接) [hadoop@master -bin.tar.gz [hadoop@master /usr/local/hadoop/hbase [hadoop@maste

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/ 扩展 Ambari 管理一个自定义的 Service 首先,我们需要规划自定义的 Service 属于哪个 Stack(当然 Stack 也是可以自定义的).这里为了快速创建一个新的 Service,而且我们已经安装了 HDP 2.2 的 Stack,所以就将自定义的 Service 放在 HDP 2.2 之下. 第一步,首先在 Ambari Serv