一.问题描述 Spring自带的Task虽然能很好使用定时任务,只需要做些简单的配置就可以了.不过如果部署在多台服务器上的时候,这样定时任务会在每台服务器都会执行,造成重复执行. 二.解决方案 Spring+quartz集群可以解决多服务器部署定时器重复执行的问题. 1.下载quartz的Jar包或者在Maven项目加入quartz的依赖包 不再细说,详情可参考: Spring4整合quartz2.2定时任务:http://fanshuyao.iteye.com/blog/2309223 2.建

本地执行 1:local环境 LocalEnvironment是Flink程序本地执行的句柄.用它在本地JVM中运行程序 - 独立运行或嵌入其他程序中. 本地环境通过该方法实例化ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment().默认情况下,它将使用尽可能多的本地线程执行,因为您的机器具有CPU核心(硬件上下文).您也可以指定所需的并行性.本地环境可以配置为使用enableLogging()/ 登录到控制台disableLogging(). 在大多数情况下

win7下eclipse远程开发hadoop程序,分为两种: (1)运行[Run As] Java Application, 打包程序为jar,上传集群执行(这里不做解释) (2)运行[Run As] Run on Hadoop 重点来说说Run on Hadoop这种方式,搭建好eclipse远程开发环境,执行Run on Hadoop,程序成功了,心里窃喜,却发现是这个样子: 我明明设置job.setNumReduceTasks(6),最终本应该有6个reduce输出,怎么成了一个? 发现这

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式

[摘要] MongoDB sharding集群执行sh.stopBalancer()命令时被卡住怎么办?别慌,华为云数据库来给您支招,收下这份方案指南,让您分分钟远离被自建MongoDB数据库支配的恐惧,让您运维无忧. 关注小编,查看<技术分享>MongoDB经典故障系列[合集]

三台机器zookeeper的集群环境搭建 Zookeeper 集群搭建指的是 ZooKeeper 分布式模式安装. 通常由 2n+1台 servers 组成. 这是因为为了保证 Leader 选举(基于 Paxos 算法的实现) 能过得到多数的支持,所以 ZooKeeper 集群的数量一般为奇数.Zookeeper 运行需要 java 环境, 所以需要提前安装 jdk. 对于安装leader+follower 模式的集群, 大致过程如下: 配置主机名称到 IP 地址映射配置 修改 ZooKeep

报错信息详细: Error: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was:java.lang.ClassCastException: class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.

https://blog.csdn.net/jiaotangX/article/details/78661862 https://liushilang.iteye.com/blog/2093173

错误描述: 020-03-24 22:45:23,204 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor: Exit code from container container_1585061045134_0001_01_000001 is : 1 2020-03-24 22:45:23,205 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.Defaul

但凡服务器上了一定规模(百台以上),普通的ssh登录管理的模式就越来越举步维艰.试想Linux发布了一个高危漏洞的补丁,你要把手下成百上千台机器都更新该补丁,如果没有一种自动化方式,那么至少要耗上大半天时间.虽然你编写了大量的shell(或python,perl)脚本来实现各种自动化场景,但最后会发现你又陷入了脚本的汪洋大海之中,管理和维护这么多的脚本的成本也不小.你需要一款基础设施自动化工具,希望它能具有以下功能. 批量执行.这个不多说了吧,试想要为每一台机器打补丁的情形吧. 任务编排.现在稍

由于需要安装hadoop集群,有10台机器需要安装,一开始打算用SCP复制,后来觉得不可接受(实际现场可能数倍的机器集群,就是10台也不想干).后来在网上找了,发现了clustershell和pssh这两个工具.这两个工具随便用其中一个就可以了. 环境说明:centos6.5机器10台 需求:确定一个主机A,通过在A上执行命令即可同步在其他节点上执行. 前提:首先配置好A对各个机器的密码SSH登陆. pssh参考网址:http://www.linuxidc.com/Linux/2011-12/4

由于需要安装hadoop集群,有10台机器需要安装,一开始打算用SCP复制,后来觉得不可接受(实际现场可能数倍的机器集群,就是10台也不想干).后来在网上找了,发现了clustershell和pssh这两个工具.这两个工具随便用其中一个就可以了. 环境说明:centos6.5机器10台 需求:确定一个主机A,通过在A上执行命令即可同步在其他节点上执行. 前提:首先配置好A对各个机器的密码SSH登陆. pssh参考网址:http://www.linuxidc.com/Linux/2011-12/4

在运维实战中,如果有若干台数据库服务器,想对这些服务器进行同等动作,比如查看它们当前的即时负载情况,查看它们的主机名,分发文件等等,这个时候该怎么办?一个个登陆服务器去操作,太傻帽了!写个shell去执行,浪费时间~~ 这种情况下,如果集群数量不多的话,选择一个轻量级的集群管理软件就显得非常有必要了.ClusterShell就是这样一种小的集群管理工具,原理是利用ssh,可以说是Linux系统下非常好用的运维利器!选择了clustershell这个软件(也简称clush),原因如下: 1)安装方

本文转自:http://blog.csdn.net/dqswuyundong/article/details/5952009 Kettle集群 Kettle是一款开源的ETL工具,以其高效和可扩展性而闻名于业内.其高效的一个重要原因就是其多线程和集群功能. Kettle的多线程采用的是一种流水线并发的机制,我们在另外的文章中专门有介绍.这里主要介绍的是kettle的集群. 集群允许转换以及转换中的步骤在多个服务器上并发执行.在使用kettle集群时,首先需要定义的是Cluster schema.

但凡服务器上了一定规模(百台以上),普通的ssh登录管理的模式就越来越举步维艰.试想Linux发布了一个高危漏洞的补丁,你要把手下成百上千台机器都更新该补丁,如果没有一种自动化方式,那么至少要耗上大半天时间.虽然你编写了大量的shell(或python,perl)脚本来实现各种自动化场景,但最后会发现你又陷入了脚本的汪洋大海之中,管理和维护这么多的脚本的成本也不小.你需要一款基础设施自动化工具,希望它能具有以下功能. 1批量执行 这个不多说了吧,试想要为每一台机器打补丁的情形吧. 2任务编排 现

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

Hadoop有很多的上场时间,与系统上线.手头的事情略少.So,抓紧时间去通过一遍Hadoop2在下面Hadoop联盟(Federation).Hadoop2可用性(HA)及Yarn的全然分布式配置.现记录在博客中.互相交流学习.话不多说,直入正文. 本文採用倒叙手法.先将终于结果呈现出来.例如以下: 结果展现一,通过jps查看集群守护进程 结果展现二.通过web端,查看集群执行情况 结果展现三,执行Hadoop2自带的wordcount程序.通过web查看.例如以下图, 能够看出Applica

导读:云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. Hadoop里的服务器角色 Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节点.主节点主要负责Had

一.ES安装方法: Linux用户登录(bae),我们用的是5.3版本的包.从官网下载: curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.3.0.tar.gz 解压后,进入到bin目录下,使用 ./elasticsearch 命令启动,看到如下的提示,即为启动成功.端口号9200. 二.ES单节点部署遇到的问题 1.记住不要在root下启动,否则会报错:can not run elas

参考 第一个节点 第一个节点为本地的机器 IP:192.168.23.148 检查机器配置 $ uname -a Linux wangya-Lenovo-G480 4.8.0-52-generic #55~16.04.1-Ubuntu SMP Fri Apr 28 14:36:29 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /proc/cpuinfo ... model name : Intel(R) Core(TM) i5-3210M CPU

p.MsoNormal { margin: 0pt; margin-bottom: .0001pt; text-align: justify; font-family: Calibri; font-size: 10.5000pt } h1 { margin-top: 17.0000pt; margin-bottom: 16.5000pt; page-break-after: avoid; text-align: justify; line-height: 240%; font-family: C