一.使用forks在Ansible中配置并行 1.Aniable运行play机制 1️⃣:当Ansible处理playbook时,会按顺序运行每个play.确定play的主机列表之后,Ansible将按顺序运行每个任务 2️⃣:通常,所有主机必须在任何主机在play中启动下一个任务之前成功完成任务 3️⃣:注意: 理论上,Ansible可以同时连接到play中的所有主机以执行每项任务.这非常适用于小型主机列表.但如果该play以数百台主机为目标,则可能会给控制节点带来沉重负担 4️⃣:Ansib

一般有2种并行模式:数据并行(Data parallelism)和模型并行(model parallelism). 在模型并行化( model parallelism )方法里,分布式系统中的不同机器负责单个网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器. 在数据并行化( data parallelism )方法里,不同的机器有同一个模型的多个副本,每个机器分配到数据的一部分,然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并. Intel® Distribution of C

问题1:在DFS Lcation 上不能对文件进行操作: 解决方法: 在hadoop上的每个节点上修改该文件 conf/mapred-site.xml,增加: <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> 关闭权限验证 问题2:控制台输出出现下面警告: log4j:WARN No appenders could be foundfor

物化节点 顾名思义,物化节点是一类可缓存元组的节点.在执行过程中,很多扩展的物理操作符需要首先获取所有的元组后才能进行操作(例如聚集函数操作.没有索引辅助的排序等),这时要用物化节点将元组缓存起来.下面列出了PostgreSQL中提供的物化节点. T_MaterialState, T_SortState, T_GroupState, T_AggState, T_WindowAggState, T_UniqueState, T_HashState, T_SetOpState, T_LockRows

背景 在做一个类似文件树的控件,支持节点从树上向其它的控件拖动程序,但是要保证树上的节点不能拖动上其他的节点上. 代码 /// <summary> /// 拖动节点完成 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void treeList_ShowProjectFol

应用背景: 使用kubeadm部署的kubernetes集群,其master节点默认拒绝将pod调度运行于其上的,加点官方的术语就是:master默认被赋予了一个或者多个“污点(taints)”,“污点”的作用是让该节点拒绝将pod调度运行于其上.那么存在某些情况,比如想让master也成为工作节点可以调度pod运行怎么办呢? 两种方式:①去掉“污点”(taints)[生产环境不推荐]:②让pod能够容忍(tolerations)该节点上的“污点”. 测试环境: 节点名称 节点类型 版本号 部署

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/ci_cd/ 本文所述内容基于某顶级互联网公司数万节点下 Spark 的 CI 与 CD & CD 实践.为了提高本文内容的可借鉴性,隐去了公司特有内容,只保留通用部分 Spark CI 持续集成实践 CI 介绍 持续集成是指,及时地将最新开发的且经过测试的代码集成到主干分支中. 持续集成的优点 快速发现错误 每次更新都及时集成到主干分支中,并进行测试,可以快

安装和配置计算节点这个章节描述如何在计算节点上安装和配置计算服务. 计算服务支持几种不同的 hypervisors.为了简单起见,这个配置在计算节点上使用 :KVM <kernel-based VM (KVM)>`扩展的:QEMU <Quick EMUlator (QEMU)>`作为hypervisor,支持虚拟机的硬件加速.在旧的硬件上,这个配置使用通用的QEMU作为hypervisor.你可以根据这些说明进行细微的调整,使用额外的计算节点来横向扩展你的环境. 节点配置信息说明:

计算服务Nova使用OpenStack Compute来托管和管理云计算系统. OpenStack Compute是基础架构即服务(IaaS)系统的主要部分. 主要模块用Python实现.OpenStack Compute与OpenStack Identity交互以进行身份验证; 用于磁盘和服务器映像的OpenStack映像服务; 和OpenStack Dashboard用于用户和管理界面. 图像访问受项目和用户的限制; 配额是按项目限制的(例如,实例数). OpenStack Compute可

使用ansible对远程主机上的ssh公钥进行批量分发或者是删除修改操作 ansible内置了一个authorized_key模块,这个模块很好用,我们使用这个模块可以对远程 主机上的ssh公钥进行批量删除,添加或者修改的操作,官网地址: http://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/authorized_key_module.html#id1 从官网上可以看到,这个模块是使用playbook的形式进行配置的: 默认有如下几个参数,因为官网是按字母

primecoin 全节点日常维护操作: 一.关于primecoin维护,每天检查这6个地址是否能正常访问: http://api.primecoin.org/rest/pcoin/syncblockhttp://api.primecoin.org/rest/pcoin/txs/AYHpwnY4Uq4iprhoERBQpFD7PMkBMS33LC http://47.75.214.199:8080/rest/pcoin/syncblockhttp://47.75.214.199:8080/res

最近由于master整个挂掉,导致相关一些基础服务瘫掉,修复中测试有些节点网络又出现不通的情况正常的启动相关一些服务后,测试一些节点,比较费劲,还有进入pod,以及还有可能涉及命名空间操作这里可以这样,当然前提你的coredns是正常的,而且我用的版本是 版本信息 Calico Version v3

(11)获取文件夹信息 文件夹没有修改操作. index.php: <?php require 'dir.func.php'; require 'file.func.php'; require 'common.func.php'; $path = 'file'; $path = @$_REQUEST['path']?@$_REQUEST['path']:$path; $info = readDirectory($path); if($info == NULL){ echo '<script&g

Hadoop平台的最大优势就是充分地利用了廉价的PC机,这也就使得集群中的工作节点存在一个重要的问题——节点所在的PC机内存资源有限(这里所说的工作节点指的是TaskTracker节点),执行任务时常常出现内存不够的情况,如:堆溢出错误:同时,该PC机也可能部署了其它集群的工作节点.针对这个问题,Hadoop专门在TaskTracker节点内部设计了一个后台线程——任务内存管理器(TaskMemoeryManagerThread),来管理工作节点使用的内存.其核心思想就是:一方面监控每一个正在执

今天上午,一个同事反映:某系统的某个通过socket来进行通信的服务无法连接上数据库里,在操作系统上用数据库的客户端测试数据库连接也出现这样的错误信息:Error is 10055 由于系统缓冲区空间不足或队列已满,不能执行套接字上的操作. 经过检查,发现该程序是部署在一个前置机上,上边有一个通过SOCKET提供服务的程序,由于网络方面及程序设计本身存在一定缺陷,导致该程序需要通过一个小脚本来定时触发一次交易,以保障会话不会被超时断开.就这样,服务器上就会不断的有新的产生,由于程序或操作系统本身

之前我有很多代码直接上传到了CSDN上,主要是因为操作方便,今天我就说说将源码Demo上传到Github上的操作步骤. 首先,你要先确定自己在Github上有自己的账户名,账户邮箱和密码.如果没有可以先去https://github.com注册,如果有了可以点击Sign In登录. 之后,我们开始进行命令行操作(当然你也可以下载客户端进行操作) 打开终端,输入:(2016年11月16日更新git) 首先:        cd 直接将项目文件夹拖进来: 然后: 第一步:git init 第二步:g

ztree设置节点checked,选中某节点等相关操作 1.根据id获取树的某个节点: var zTree = $.fn.zTree.getZTreeObj("mytree"); var node = zTree.getNodeByParam("id",1); 2.设置node节点选中状态: zTree.selectNode(node); 3.设置node节点checked选中,有两种方法实现: (1).zTree.checkNode(node, true, tru

今天测试反应了一个问题,说接口返回的速度变慢了,并且返回的数据也不对.然后就找到了我o(╥﹏╥)o. 第一个反应就是查日志,不查不要紧,一查吓一跳,整个服务器上所有的站点都报错了.异常信息如下: System.AggregateException: One or more errors occurred. ---> System.Net.Sockets.SocketException: 由于系统缓冲区空间不足或队列已满,不能执行套接字上的操作. 看着信息的提示应该是socket资源被耗尽了.第一

接下来是只需要在控制节点上准备的环境配置.其中虽然NTP服务需要在所有节点上都安装,但NTP服务在控制节点和其他的节点上的配置是不同的,所以不把它放在step1的公共配置中进行准备.如下: 1.配置NTP服务: yum install chrony -y vim /etc/chrony.conf 添加: allow 192.168.0.0/24 保存退出. systemctl enable chronyd.service && systemctl start chronyd.service

文件上传操作 一.文件上传分两种情况:1. 如果是input可以直接输入路径的,可以直接调send_keys输入路径 2. 非input标签的上传,需要借助第三方工具:    2.1 Autolt 需要去调用其生成的.au3或.exe文件.----不推荐,了解    2.2 SendKeys第三方库(目前只支持到2.7版本)----不推荐,了解    2.3 Python pywin32库,识别对话框句柄,进而操作 ------pip install pywin32 二.文件上传框,定位工具Wi

创建了一个NodePort类型的jenkins service,node port 30000,node节点ip为192.168.56.101, 在node节点上通过浏览器能正常访问http://192.168.56.101:30000, 但是局域网通过另一台机器却不能访问,机器互通是没问题的(能ping通也没有防火墙),另外同时映射container的hostPort(30001),是能访问http://192.168.56.101:30001的,通过netstat -anp发现它们开启的端口