在线上部署python应用，有两个难题，一是不同的应用依赖的环境不同，比如python版本，依赖包/模块/库的版本；二是要安装的服务器太多的话从pypi下载速度慢，并且容易失败。本文介绍我在工作中是如何解决这两个问题的，向大家分享批量安装python应用的一些经验。注：以下操作的前提是保证测试环境和线上环境的操作系统相同。将python应用制作成包一个典型的python应用的目录结构如下：» tr
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2023-10-09 22:01:43
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除了自己写代码，当然可以利用Hortonworks Data Platform (HDP) 的 Ambari 等组件完成。以下python代码提供另一种实现思路： 监控每台节点JVM的指标要包括：JVM内存使用情况、 线程数、 垃圾回收时间频率和对象数量、类加载情况， cpu使用率和负载均衡、 文件描述符使用情况、 网络IO、磁盘io、 JVM运行状态。1.代码1(python: jpype +
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2023-10-20 09:50:30
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通过前面对Paramiko模块的学习与使用，以及Python中多线程与多进程的了解，依此，就可以开发简易的主机批量管理工具了。显然批量管理主机时，程序如果能并发执行功能是最好的，因为这样可以最大程度地利用CPU的性能，因此这就需要使用Python多线程或者多进程，基于学习的需要，这里主要使用多进程来进行开发，当然，这会存在一定问题，后面会说。主要内容如下：1.主机批量管理工具功能这里的主机主要是指
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2023-10-14 19:05:08
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1.配置机器1在演示中，192.168.12.107为当前ubuntu机器的ip在192.168.12.107上进入Desktop目录，创建redis目录在redis目录下创建文件7000.conf，编辑内容如下port 7000 bind 192.168.12.107 daemonize yes pidfile 7000.pid cluster-enabled yes cluster-confi
本文实例讲述了Python集中化管理平台Ansible介绍与YAML。分享给大家供大家参考，具体如下：一 中文社区http://ansible.cn/forum.php二 点睛Ansible（http://www.ansibleworks.com/）一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，是AnsibleWorks公司名下的项目，该公司由Cobbler及Func的作者于201
image.pngspark运行架构包括集群资源管理器(Cluster Manager)、任务控制节点(Driver)、运行作业任务的工作节点(Worker Node)。Cluster Manage其中Cluster Manage可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。所以就有以下几种部署方式：1.standalone模式：使用自带的资源管理器2.Spark
一、集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题： 1. 我们需要多大规模的集群？ 2. 集群中的节点角色如何分配？ 3. 如何避免脑裂问题？ 4. 索引应该设置多少个分片？ 5. 分片应该设置几个副本？ 下面我们就来分析和回答这几个问题 1、我们需要多大规模的集群？ 需要从以下两个方面考虑： 1
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2019-07-08 15:38:00
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一、集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题： 1. 我们需要多大规模的集群？ 2. 集群中的节点角色如何分配？ 3. 如何避免脑裂问题？ 4. 索引应该设置多少个分片？ 5. 分片应该设置几个副本？ 下面我们就来分析和回答这几个问题 1、我们需要多大规模的集群？ 需要从以下两个方面考虑： 1
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2019-08-09 17:26:00
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随着网络规模的增加，网络边缘需要使用大量的接入设备，这使对这些设备的管理工作非常繁琐，同时要为这些设备逐一配置IP地址，在目前IP地址资源日益紧张的情况下无疑也是一种浪费。集群(Cluster)是一组网络通信设备的集合，集群管理的主要目的就是解决大量分散的网络设备的集中管理问题。集群管理具有以下优点：l节省公网IP地址。l简化配置管理任务。网络管理员只需在一台设备上配置公网IP地址就可实现对集群中
1. 集群管理随着分布式系统规模的日益扩大，集群中的机器规模也随之变大，那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理，包括集群监控与集群控制两大块，前者侧重对集群运行时状态的收集，后者则是对集群进行操作与控制。在日常开发和运维过程中，我们经常会有类似于如下的需求∶如何快速的统计出当前生产环境下一共有多少台机器如何快速的获取到机器上下线的情况如何实时监控集群中每台主机的运行时状态在传统的
集群管理命令—— kubectl是用于控制Kubernetes集群的命令行工具语法格式：—— kubectl [command] [TYPE] [NAME] [flags] commd: 子命令，如create，get，describe，delete type： 资源类型，可以表示为单数，复数或缩写形式 （
在Kubernetes（K8S）中，集群管理是非常重要且基础的一个概念，它包括对整个集群中的各个节点、应用和资源进行管理和调度。对于刚入行的小白来说，了解如何进行集群管理是至关重要的，因此我将详细介绍整个集群管理的流程和需要使用的代码示例。
首先，让我们看一下整个集群管理的流程，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作
一、部署swarm集群 #docker swarm简介 Docker Swarm 和 Docker Compose 一样，都是 Docker 官方容器编排项目，但不同的是，Docker Compose 是一个在单个服务器或主机上创建多个容器的工具，而 Docker Swarm 则可以在多个服务器或主
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2021-03-15 23:08:00
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ZooKeeper服务端可以支持单节点和集群，对于单节点模式，所有客户端都连接到同一个服务端节点执行操作；对于集群模式，ZooKeeper服务端会选举一个leader节点，其它服务端节点与leader相连，并保存相同的数据。每个服务端节点都能处理读操作，但对于写操作，都需要通过leader节点发起。服务端节点管理在集群模式下，ZooKeeper服务端包含以下3种类型的服务端节点： -leader
1. 引言随着现在深度学习越发的流行，超级计算工作站也逐渐流行了起来。曾经我们远程使用的服务器可能都是单机的，给一个ip地址，一个端口号，一个用户名和一个密码，我们就直接ssh上去了。但是，这种只适合少量人的单机场景，现在一般的机构都会构建集群，动不动就是8*8卡的集群，如果再使用非常原始的用户登录，不仅出现大量的资源浪费，还会由于资源需要自己主动抢占而出现肢体冲突的情况，身边很多要好的朋友都会由
相比于一种计算框架一个集群的模式，共享集群的模式具有以下三个优点1：硬件共享 资源利用率高2：人员共享 运维成本低3：数据共享 数据复制开销低一、集群资源统一管理系统集群资源统一管理系统需要支持多种计算框架,并需要具有扩展性、容错 性和高资源利用率等几个特点一个行之有效的资源统一管理系统需要包含资源管理、 分配和调度等功能下图是统一管理与调度系统的基本架构图商业服务器集群目
一.swam简介Swram是Docker公司推出的官方容器集群平台，基于go语言实现，代码开源在 https://github.com/docker/swarm .2016年2月对架构进行重新设计，推出了v2版本，支持超过1千个节点。作为容器集群管理器，Swarm最大的优势之一就是100%支持标准的Docker API及工具（如Compose，docker-py等），Docker本身就可以很好地与
目录 docker集群演练使用docker-maching创建两台hyper-v虚拟机创建node1节点创建node2节点创建node3节点使用docker swarm配置集群使用docker service部署应用总结 docker集群演练 本文我将创建一个docker集群，通过docker集群的创建以及应用的部署来简单的介绍一下docker工具链的使用，我会尽量多的介绍docker工具及
rabbitmqctl join_cluster {cluster_node} [–ram] 将节点加入指定集群中。在这个命令执行前需要停止RabbitMQ应用并重置节点。更多详细内容请参考RabbitMQ安装。rabbitmqctl cluster_status 显示集群的状态。更多详细内容请参考RabbitMQ安装。rabbitmqctl change_cluster_node_t...
原创
2021-09-05 11:58:09
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Lvs集群管理我们分几部分来讲解：点我-->Lvs基础理论及系统扩展基础。点我-->ipvsadm集群管理命令及lvs-nat类型的实现。点我-->Lvs FWM及持久连接、健康状态监测。点我-->Lvs-dr模型的实现。本文所讲述的为第一部分：Lvs基础理论及系统扩展基础。LVS全称:Linux virtual server；也就是我们说的VS服务。组成部分：ipvs,
原创
2016-01-13 14:44:34
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