工具的产生,一定是为了解决某些痛点,那么痛点是? 你们在工作中是不是经常用到各种云?aliyun, aws, digitalOcean and so on? 你们的规模不大不小,经常去云平台上点一点,创建一台实例? 创建完实例以后,运行初始化脚本,安装必须的软件,再做其它操作? 初始化脚本运行慢不说,还特么都是bug? 大哥你心累吗? 有更好的办法,packer了解一下? 在说packer之前,先说啥是基础设施即代码(Infrastracture as Code),传统情况下,搬服务器,插网线这

SQL Server恢复master数据库方法 第一步:复制model.mdf.mastlog.ldf.model.mdf.modellog.ldf.msdbdata.mdf.msdblog.ldf文件.从X:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\Binn\Templates至X:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA

mysql教程主从同步失败Last_IO_Error: Got fatal error 1236 from master解决方法 遇到这样的错误如:“Last_IO_Error: Got fatal error 1236 from master when reading data from binary log: 'Could not find first log file name in binary log index file'”等或由于清数据导致主从库不同步了,解决办法如下: 先进入sl

1.本地创建一个本地仓库 2.关联远程端:git remote add origin git@github.com:用户名/远程库名.git3.同步远程仓库到本地git pull这个时候会报错If you wish to set tracking information for this branch you can do so with:git branch --set-upstream-to=origin/<branch> master再按提示执行git branch --set-upst

EF Code first 建立数据库时报这个错误 CREATE DATABASE permission denied in database 'master'. 解决方法: 打开 Sql Server Manager Studio,安全 -> 登录 -> 找到用于创建数据库的用户(当前Windows登录用户) -> 右键属性 -> 服务器角色 -> 右边选中 dbcreator 在网站 Web.config 的 System.Web 下加上 <identity imp

需求 有时候我们需要有几个不同的master, 他们之间要交换topic的内容,这时候就不能使用ros自带的设置同一个master的方法. 我们的处理方法是,构造一个client和一个server,他们运行在不同的master下面, client在master1下订阅topic1,然后通过tcp协议(自己定义一个消息协议格式)发到master2下面的server,进行消息解析,再发布出master2下面的topic1,这样我们不改变ros自带的topic框架,就实现topic1的消息从maste

count failed: not master{ "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" } at src/mongo/shell/query.js:191 在SECONDARY节点无法show dbs 主从启动之后,连接slave可以成功连上,但是在slave中执行 show dbs 的时候就报错了: QUERY Er

count failed: not master{ , "errmsg" : "not master" } at src/mongo/shell/query.js: 在SECONDARY节点无法show dbs 主从启动之后,连接slave可以成功连上,但是在slave中执行 show dbs 的时候就报错了: QUERY Error: listDatabases failed:{ , "errmsg" : "not master&qu

master作为cluster的灵魂必须要有,还必须要唯一,否则集群就出大问题了.因此master选举在cluster分析中尤为重要.对于这个问题我将分两篇来分析.第一篇也就是本篇,首先会简单说一说mater选举的一些算法,及elasticsearch的选举原理.第二篇也就是下一篇,会结合zenDiscovery代码为仔细分析elasticsearch的master选举的实现. 简单来说master的作用跟单个jvm中的同步关键字synchronized相同,集群中多节点协调工作必须要保证数据的

git下载地址:https://git-scm.com/downloads 下一步下一步就好了 在cmd输入 git --version 在桌面空白右键 Git Bash Here命令行 输入 git --version 在https://github.com/注册一个账号 配置sshkey cd ~/.ssh ll 查看下所有的目录 进入命令  cd / ssh-keygen -t rsa -C "1341376695@qq.com"一直回车,不用管 ll 下面多了2个文件 pwd

一.git版本控制原理 master(主分支), develop(分支),虽然是主分支和分支,却是平级关系,develop可以理解为开发库,master为生产库. 本地版本:master, develop GitHub上: master, develop 1.gitHub上master版本拉取代码到本地master. 2.本地创建develop(分支),在分支里开发. 3.修改本地开发代码后提交,提交到本地master(主分支). 4.本地代码提交到GitHub上的Develop分支. 5.要出

saltstack命令执行过程 具体步骤如下 Salt stack的Master与Minion之间通过ZeroMq进行消息传递,使用了ZeroMq的发布-订阅模式,连接方式包括tcp,ipc salt命令,将cmd.run ls命令从salt.client.LocalClient.cmd_cli发布到master,获取一个Jodid,根据jobid获取命令执行结果. master接收到命令后,将要执行的命令发送给客户端minion. minion从消息总线上接收到要处理的命令,交给minion.

一.Satlstack的概述 Saltstack是什么? Salt是一种和以往不同的基础设施管理方法,它是建立在大规模系统高速通讯能力可以大幅提升的想法上.这种方法使得Salt成为一个强大的能够解决基础设施中许多特定问题的多任务系统.远程执行引擎是Salt的核心,它能够为多组系统创建高速.安全的双向通讯网络.基于这个通讯系统,Salt提供了一个非常快速.灵活并且容易使用的配置管理系统,称之为"Salt States". The backbone of Salt is the remot

        转载自: 来自:http://tech.mainwise.cn/?p=438     说明:salt是一个异构平台基础设置管理工具(虽然我们通常只用在Linux上),使用轻量级的通讯器ZMQ,用Python写成的批量管理工具,完全开源,遵守Apache2协议,与Puppet,Chef功能类似,有一个强大的远程执行命令引擎,也有一个强大的配置管理系统,通常叫做Salt State System.     基本原理: SaltStack 采用 C/S模式,server端就是salt的

安装基础: 参考文档:https://docs.saltstack.com/en/latest/topics/installation/rhel.html 1.导入SaltStack仓库key: wget https://repo.saltstack.com/yum/rhel7/SALTSTACK-GPG-KEY.pub rpm --import SALTSTACK-GPG-KEY.pub rm -f SALTSTACK-GPG-KEY.pub 2.创建新的YUM源文件并“/etc/yum.re

原文出自<RxJava Essentials> 原文作者 : Ivan Morgillo 译文出自 : 开发技术前线 www.devtf.cn 转载声明: 本译文已授权开发者头条享有独家转载权,未经允许,不得转载! 译者 : yuxingxin 项目地址 : RxJava-Essentials-CN 前面一章是最后一章关于RxJava的Observable的创建和操作的章节.我们学习到了如何将两个或更多的Observables合并在一起,join它们,zip它们,merge它们以及如何创建一个

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 继续前一篇的内容.前一篇内容为: SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 5.SparkContext如何在三种部署模式Standalone.YARN.Mesos下实现任务的调度 SparkContext中有一句关键性的代码: //根据master(masterURL)及SparkContext对象创建TaskScheduler,返回SchedulerBa

Appium  可以直接通过命令行启动,同样支持命令行参数配置 参考: http://appium.io/slate/cn/master/ 使用方法 例如: appium  --shell 服务器标志 所有的标志都是可选的,但是有一些标志需要组合在一起才能生效. 标志 默认值 描述 例子 --shell null 进入 REPL 模式   --localizable-strings-dir en.lproj IOS only: 定位 .strings所在目录的相对路径 --localizable

背景: Redis 3.0之后支持了Cluster,大大增强了Redis水平扩展的能力.Redis Cluster是Redis官方的集群实现方案,在此之前已经有第三方Redis集群解决方案,如Twenproxy.Codis,与其不同的是:Redis Cluster并非使用Porxy的模式来连接集群节点,而是使用无中心节点的模式来组建集群.在Cluster出现之前,只有Sentinel保证了Redis的高可用性. Redis Cluster实现在多个节点之间进行数据共享,即使部分节点失效或者无法进

一.简介     事先说明一下,本篇文章不涉及对redis-trib.rb源代码的分析,只是从使用的角度来阐述一下,对第一次使用的人来说很重要.redis-trib.rb是redis官方推出的管理redis集群的工具,集成在redis的源码src目录下,是基于redis提供的集群命令封装成简单.便捷.实用的操作工具.这个文件可以在src这个目录下使用,也可以像redis-cli等命令一样,可以拷贝到单独目录,方便使用.redis-trib.rb是redis作者用ruby写成的,为了看懂redis

综述 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上.HDFS是hadoop的主要分布式存储系统,一个HDFS集群主要包括NameNode用来管理文件系统的metadata,DataNode用来存储实际的数据.下面是HDFS的一些特点 1.Hadoop包括HDFS是一个分布式存储和分布式计算的架构,部署在商用硬件上面,它具有容错性.可扩展和容易扩大规模等特点.MapReduce作为Hadoop的一个组件常被用于处理大规模的分布式应用 2.HD