SFTP同样是使用加密传输认证信息和传输的数据,所以,使用SFTP是非常安全的.但是,由于这种传输方式使用了加密/解密技术,所以传输效率比普通的FTP要低得多,如果您对网络安全性要求更高时,可以使用SFTP代替FTP. import paramikotransport = paramiko.Transport(('10.0.0.31', 52113))transport.connect(username = 'wupeiqi', password = '123')sftp = paramiko.

转自:http://www.jb51.net/article/46285.htm 一:简介 由paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接. 由于使用的是python这样的能够跨平台运行的语言,所以所有python支持的平台,如Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等,paramiko都可以支持,因此,如果需要使用SSH从一个平台连接到另外一个平台,进行一系列的操作时,paramiko是最佳工

一.paramiko模块的安装 paramiko模块依赖PyCrypto模块,而PyCrypto需要GCC库编译,不过一般发行版的源里带有该模块.这里以centos6为例,直接借助以下命令可以直接完成安装: # yum install gcc python-crypto python-paramiko python-devel -y 二.paramiko的连接 使用paramiko模块有两种连接方式,一种是通过paramiko.SSHClient()函数,另外一种是通过paramiko.Tran

在之前博客C/S架构的网络编程中,IO多路复用是将多个IO操作复用到1个服务端进程中进行处理,即无论有多少个客户端进行连接请求,服务端始终只有1个进程对客户端进行响应,这样的好处是节省了系统开销(select不适合单个客户端长会话操作,这样其它客户端连接请求就会一直等待,poll/epoll对select进行了改进).下面介绍结合了IO多路复用和多进程(多线程)的SocketServer模块. 1 SocketServer模块 SocketServer内部使用IO多路复用以及“多线程”和“多进程

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen

0 概述 分布式框架中的Master-Slave类型,Slave节点负责工作的具体执行,Master负责任务的分发或者相关元数据的存储等.一般情况下,一个Master节点都会对应多个Slave节点,Master在分配任务时需要知道当前有哪些Slave节点是可以接受自己所发的命令的(Slave节点有可能因为各种原因挂掉),因此需要在其内部维持一个链表来保存所有还活着的Slave节点.HBase的HMaster是这样.HDFS的NameNode是这样.Tachyon的Master节点也是这样.Sla

    paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接.paramiko支持Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等平台通过SSH从一个平台连接到另外一个平台.利用该模块,可以方便的进行ssh连接和sftp协议进行sftp文件传输.   paramiko常用的类与方法:   1.SSHClient类 SHClient类是SSH服务会话的高级表示,封装了传输.通道以及SFTPClient的校验.建

此文讲述的内容是一个实际项目开发中的一部分内容,笔者将亲身经历写成文章. [背景] 现 需要实现这样的功能:有多个客户端连着同一个服务器.服务器和客户端之间需要“互相”知道彼此的连接状态.比如在某一时刻,服务器需要知道当前有多少个客 户端正在和其通信:某一个时刻,某个客户端需要知道自己是否和服务器保持连接.如果在某一时刻,一个客户端关闭了,服务端应能及时感觉到:同样,如果服务 端被关闭,所有的客户端应能及时感觉到,并作出一些反应. [思考] 看 到这个需求,直观上的反应就是在服务端维护一个在线列

python的paramiko模块  原文:http://www.cnblogs.com/breezey/p/6663546.html     paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接.paramiko支持Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等平台通过SSH从一个平台连接到另外一个平台.利用该模块,可以方便的进行ssh连接和sftp协议进行sftp文件传输.   paramiko常用的类

之前写过一个python远程执行命令的脚本,但在一个性能测试中,要将程序批量分发到不同服务器,程序无法使用,再将之前的脚本更新,加入批量上传的功能.之前脚本地址:http://www.cnblogs.com/landhu/p/4961##coding:utf-8 #------------------ #Author:Hu #Created:2016-02-29 #------------------ import paramiko,os,time,sys from optparse impor

此文讲述的内容是一个实际项目开发中的一部分内容,笔者将亲身经历写成文章. [背景] 现需要实现这样的功能:有多个客户端连着同一个服务器.服务器和客户端之间需要“互相”知道彼此的连接状态.比如在某一时刻,服务器需要知道当前有多少个客户端正在和其通信:某一个时刻,某个客户端需要知道自己是否和服务器保持连接.如果在某一时刻,一个客户端关闭了,服务端应能及时感觉到:同样,如果服务端被关闭,所有的客户端应能及时感觉到,并作出一些反应. [思考] 看到这个需求,直观上的反应就是在服务端维护一个在线列表.当服

一.基础 paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接.paramiko支持Linux, Solaris, BSD, MacOS X, Windows等平台通过SSH从一个平台连接到另外一个平台.利用该模块,可以方便的进行ssh连接和sftp协议进行sftp文件传输 1.SSHClient类 SSHClient类是SSH服务会话的高级表示,封装了传输.通道以及SFTPClient的校验.建立方法,通常用于执行命令. 1)conn

一.心跳选项 完成基本配置后就可以部署.运行 Ceph 了.执行 ceph health 或 ceph -s 命令时,监视器会报告 Ceph 存储集群的当前状态.监视器通过让各 OSD 自己报告.并接收 OSD 关于邻居状态的报告来掌握集群动态.如果监视器没收到报告,或者它只收到集群的变更报告,那它就要更新集群运行图. 关于监视器与 OSD 的交互 Ceph 提供了合理的默认值,然而你可以覆盖它们.下面几段从集群监控角度描述了 Ceph 监视器与 OSD 如何交互. OSD 验证心跳 各 OSD

本人想使用AU3开发多客户端.一服务端.需要使用到心跳机制,即 在线状态实时更新以及掉线自动重连. 搜索网络发现没有人用AU3写心跳机制. 下面是一篇转帖(原文地址:http://www.cnblogs.com/bluebird2 ... /05/12/2044097.html). 感谢原作者 永恒的bluebird. 请好人写成AU3的方式,造福大众. 使用心跳机制实现CS架构下多客户端的在线状态实时更新以及掉线自动重连 此文讲述的内容是一个实际项目开发中的一部分内容,笔者将亲身经历写成文章.

前情概要 今天想要写一个多进程的python脚本上传代码至服务器,于是在本地用虚拟机测试了一下,可总是报错,具体报错信息如下 Traceback (most recent call last): File "D:\python3.6.7\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap self.run() File "D:\python3.6.7\lib\multiprocessing\process.py&q

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

配置项 配置说明 storm.zookeeper.servers ZooKeeper服务器列表 storm.zookeeper.port ZooKeeper连接端口 storm.local.dir storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写) storm.cluster.mode Storm集群运行模式([distributed|local]) storm.local.mode.zmq Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统,如果设置为false则使用java消息

短视频APP——昙花一现还是发展趋势? 在这个互联网与科技并行且飞速发展的时代,各种app不断涌入市场,其中短视频app便是一个典型,美拍,就成功入围2014年十大最火app.而短视频app也势必要成为发展趋势而绝非昙花一现,接下来就让我们一起分析一下它之所以能够引领时代潮流的种种原因. (一)时代背景 1.当前网络上的传播媒体十分多样,诸如微信,微博,QQ等都能够随时随地让人们分享自己的幸福,展示自己的风采,这样一来,便为短视频app提供了更广阔的交流发布空间. 2.短视频app的种类多种多样

Storm配置项详解 ——阿里数据平台技术博客:storm配置项详解 什么是Storm? Storm是twitter开源的一套实时数据处理框架,基于该框架你可以通过简单的编程来实现对数据流的实时处理变换. Storm的配置文件一般存放在$STORM_HOME/conf下,通常名为storm.yaml,它符合yaml格式要求. 配置项详解: 以下是从storm的backtype.storm.Config类中搜集的所有storm支持的配置项(Based storm 0.6.0): 配置项 配置说明

  http://blog.csdn.net/zhiguozhu/article/details/50517513 背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键 垂直应用架构 当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,

http://storm.apache.org/releases/1.0.1/Lifecycle-of-a-topology.html STORM拓扑的生命周期   本页的内容基于0.7.1代码,后来又很多的变化了.   详细解释了一个拓扑的生命周期: 从提交拓扑,到supervisor启停workers 也解释了Nimbus怎么监视拓扑和拓扑在被killed的时候是怎么关闭的   首先是两个说明 真实运行的拓扑和用户声明的拓扑是不一样的,真实的拓扑包含隐含的流和隐含的acker bolt去管理