soyo@soyo-VPCCB3S1C:~$ start-slaves.sh soyo-slave01: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local2/spark/logs/spark-soyo-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--soyo-slave01.out soyo-slave01: failed to launch: nice -n /usr/loc

问题 部署traefik到客户节点的对外访问节点后,发现日志里面报错 类似于 E0122 :: reflector.go:] k8s.io/dns/vendor/k8s.io/client-go/tools/cache/reflector.go:: Failed to list *v1.Endpoints: Get https://172.254.0.1:6443/api/v1/endpoints?resourceVersion=0: dial tcp 172.254.0.1:6443: i/o

写在前面 最近在研究K8S,今天就输出部分研究成果吧,后续也会持续更新. 集群规划 IP 主机名 节点 操作系统版本 192.168.175.101 binghe101 Master CentOS 8.0.1905 192.168.175.102 binghe102 Worker CentOS 8.0.1905 192.168.175.103 binghe103 Worker CentOS 8.0.1905 基础配置 在三台服务器上的/etc/hosts文件中添加如下配置项. 192.168.1

----本节内容------- 1.Spark背景介绍 2.Spark是什么 3.Spark有什么 4.Spark部署 4.1.Spark部署的2方面 4.2.Spark编译 4.3.Spark Standalone部署 4.4.Standalone HA配置 4.5.伪分布式部署 5.Spark任务提交 5.1.Spark-shell 5.2.Spark-submit 6.参考资料 --------------------- 1.Spark背景介绍 Spark是AMLab实验室贡献出的代码,是

Spark master节点HA配置 1.介绍 Spark HA配置需要借助于Zookeeper实现,因此需要先搭建ZooKeeper集群. 2.配置 2.1 修改所有节点的spark-evn.sh文件 在spark-env.sh文件添加如下环境变量: #需要将该条目注释掉 #export SPARK_MASTER_IP=master1 #导入 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla

前言 和小伙伴的一起参加的人工智能比赛进入了决赛之后的一段时间里面,一直在构思将数据预处理过程和深度学习这个阶段合并起来.然而在合并这两部分代码的时候,遇到了一些问题,为此还特意写了脚本文件进行处理.现在比赛过去,我觉得应该把这部分的东西写出来,看看是否有其他朋友会遇到这方面问题,希望对他们有帮助.如有不对之处,请大家指正,谢谢! 比赛遇到的集群各节点的部署痛点 一个前提 在初赛的时候,为了快捷提供数据接口给后面的深度学习模型建立使用,我们将数据预处理独立出来,使用了最为简单的Python操作.

在Master节点部署组件 在部署Kubernetes之前一定要确保etcd.flannel.docker是正常工作的,否则先解决问题再继续. 创建 CA 证书 mkdir -p /iba/master-ca cd /iba/master-ca cat > ca-config.json << EOF { "signing": { "default": { "expiry": "87600h" }, "

Kubernetes Master节点部署三个服务:kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler和一个命令工具kubectl. Master节点来负责整个集群的管理和控制,其中 kube-apiserver 服务提供了HTTP Rest接口的关键服务进程,是Kuberneters里所有资源的增删改查等操作的唯一入口,也是集群控制的入口进程. kube-controller-manager 服务 是kubernetes里面所有资源对象的

直接上Master类的代码: case RegisterApplication(description) => { if (state == RecoveryState.STANDBY) { // ignore, don't send response } else { logInfo("Registering app " + description.name) val app = createApplication(description, sender) registerAp

1.master节点上执行: yum -y install kubernetes flannel etcd 2.修改etcd配置为: [root@k8s-master ~]# vi /etc/etcd/etcd.conf ETCD_NAME=default ETCD_DATA_DIR="/var/lib/etcd/default.etcd" ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS="http://0.0.0.0:2379" ETCD_ADVERTISE_CL

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

再次明确下架构:  三台虚拟机 centos 7.4系统,docker为17版本,ip为10.10.90.105到107,其中105位master,接下来的master相关组件安装到此机器上. etcd集群为3台,分别复用这3台虚拟机. 作为k8s的核心,master节点主要包含三个组件,分别是: 三个组件:kube-apiserver kube-scheduler kube-controller-manager 这个三个组件密切联系,再次提醒关闭selinux,关闭防火墙,最好禁用掉. 1.创

本文档简述了Kubernetes主节点灾备恢复的相关步骤,供在发生k8s master崩溃时操作. 就算是在k8s里部署了etcd群集, 主节点控制组件的高可用节点,灾备恢复也是必须要实现的操作,才能形成完备的企业级服务方案. K8s集群在master节点发生故障时,并不会影响已有的pod运行和服务开放,所以对服务是没有影响的.故而我们可以在发生故障之后,挑选合适的时间窗口进行维护和恢复,可以对外部客户造成最低的影响. 严格来讲,通过kubeadm安装的k8s主节点包括两大类的灾备恢复,etcd

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

1. 安装配置Master节点上的Kubernetes服务 1.1 安装Master节点上的Kubernetes服务 yum -y install kubernetes 1.2 修改kube-apiserver服务配置文件 vim /etc/kubernetes/apiserver KUBE_API_ADDRESS="--insecure-bind-address=0.0.0.0" KUBE_API_PORT="--port=8080" KUBE_ETCD_SERV

部署master 节点 上一遍是CA证书和etcd的部署,这一篇继续搭建k8s,废话不多说.开始部署. kubernetes master 节点包含的组件有: kube-apiserver kube-scheduler kube-controller-manager 目前这3个组件需要部署到同一台机器上:(后面再部署高可用的master) kube-scheduler.kube-controller-manager 和 kube-apiserver 三者的功能紧密相关: 同时只能有一个 kube

spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode cluster --driver-cores 2 --driver-memory 100M --class org.apache.spark.examples.SparkPi /home/hadoop/hadoop_home/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100 启动后发现在网页 master:8080 找不到完成后

在上一章kubeadm搭建kubernetes集群之一:构建标准化镜像中我们用VMware安装了一个CentOS7虚拟机,并且打算用这个虚拟机的镜像文件作为后续整个kubernetes的标准化镜像,现在我们就以这个镜像为基础,开始安装kubernetes集群吧: 前提条件 由于要用到谷歌的服务,所以要求您的网络环境可以***,具体的方案就不在这里说了: 复制文件 如下图所示,cent7是我们上一章操作完成后对应的CentOS7的VMware文件夹,现在把这个文件夹复制三份一模一样的,再分别重命名

主从,只需要在master节点启动 hadoop hbase 单机启动 hive 其他,需要启动每个节点 zookeeper kafka flume presto

了解Kubernetes架构都知道Master节点在整个集群中的位置,为了保证整个架构的高可用,Kubernetes提供了HA的架构,处于兴趣和对架构的进一步了解,我在自己的电脑实践以下. 环境: CentOS 7.3,Kubernetes版本 Client Version: version.Info{Major:", GitVersion:"v1.5.1", GitCommit:"82450d03cb057bab0950214ef122b67c83fb11df&q