实际操作示意图 在VMware里面创建两台centos7的虚拟机作为搭建云平台的两节点配置如下: 1.第一台虚拟机   作为控制节点 2CPU 3G以上内存 硬盘50G 网络适配器一个nat 一个仅主机 虚拟机分区情况 Boot 分区 200M swap分区 是虚拟机内存大小的2倍 / 分区  40G 第二台虚拟机   作为计算节点 2CPU 2G以上内存 硬盘三个:50G 20G 20G 网络适配器两个:一个nat 一个仅主机 虚拟机分区情况 Boot 分区 200M swap分区 是虚拟机内

前言 作为一个从后端转全栈的码农,我一直使用express,jade & bootstrap, jquery的组合.重复了几次相同的工作后,看到网上开始流行MEAN Stack,于是也对其研究了一番. MEAN Stack在我看来最大的意义是可以节省很多繁琐重复的数据操作代码,按照正常方式,页面上需要数据时,前端需要写ajax调用代码取数据,后端需要写接口接受数据请求,然后向Mongo发送请求取数据,最后返回到前端.而在MEAN Stack的体系里,这只需要在前端通过类似ORM的方式就可以直接存

架构: filebeat --> redis -->logstash --> es --> kibana 每个客户端需要安装filebeat收集PHP日志 filebeat把收集到的日志传到redis logstash从redis读取日志,读取一条日志就从redis里删除一条日志 logstash把日志发送到es 最后kibana可视化查询日志 es数据安全建议 es设置为三个节点为一个集群,集群中的一个节点会被选为主节点,它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建和删除索引,增加或

阅读目录: 1. ELK Stack 简介 2. 环境准备 3. 安装 Elasticsearch 4. 安装 Kibana 5. Kibana 使用 6. Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件,默认使用内存存储数据,但这样应用于生产环境,就不太合适了. 最终我采用的方案:服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch +

前戏 偏函数 def index(a,b): return a+b # 原来的调用方法 # ret=index(1,2) # print(ret) # 偏函数--帮助开发者自动传递参数 import functools new_func=functools.partial(index,666) ret=new_func(1) print(ret) #结果 667 执行父类方法 class Base(object): def func(self): print('Base.func') class

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S

部署视图 运行环境 CentOS 6.7 x64 (2核4G,硬盘100G) 需要的安装包 Runtime jdk1.8 : jdk-8u91-linux-x64.gz (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html ) Kafka zookeeper : zookeeper-3.4.8.tar.gz(https://zookeeper.apache.org/releases

什么是ELK STACK ELK Stack是Elasticserach.Logstash.Kibana三种工具组合而成的一个日志解决方案.ELK可以将我们的系统日志.访问日志.运行日志.错误日志等进行统一收集.存储分析和搜索以及图形展现.相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询,ELK支持分布式搜搜,数据量可达PB级别,检索速度更快速,接近实时处理,并且更智能,可以去掉一些没有特殊含义的词汇,比如“这,的,是”,还可以进行搜索补全与搜索纠错. LogStash: 负责日志的收集,并且

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎是由索引组件和搜索组件两部分组成. 索引组件是面向数据存储和索引构建,搜索组件是面向用户提供搜索功能以及将用户提供的搜索请求转换成可用的查询语句并通过索引完成查询过程(或搜索过程).对于搜索引擎来讲,有一个著名的索引类型叫做倒排索引.倒排索引的作用主要是通过关键词去查对应文档的.不像我

博客地址:http://www.moonxy.com 一.前言 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎服务,采用 Java 语言编写,使用 Lucene 构建索引.提供搜索功能.虽然 Lucene 的功能已经非常强大,但是 Lucene 只是一个由 Java 语言编写的库,专注底层搜索的建设,而 Elasticsearch 专注于企业应用. 基于 Elasticsearch 衍生出来了一系列开源软件,统称为 Elastic Stack,主要包括分布式搜索引擎 El

如何创建 SVN 服务器,并搭建自己的 SVN 仓库 听语音 | 浏览:1289 | 更新:2016-09-10 17:45 1 2 3 4 5 6 7 分步阅读 百度经验:jingyan.baidu.com SVN是一个广泛使用的版本控制系统,在日常工作中有广泛的应用空间,比如文档管理,我们就可以搭建一个 SVN 仓库,日常需要归类保存的文档统统上传到仓库中,那如何创建 SVN 服务器, 又如何搭建 SVN 仓库呢? 这篇经验就给你答案! 百度经验:jingyan.baidu.com 工具/原

原文链接:http://www.2cto.com/net/201612/572296_3.html 在http://localhost:5601下新建索引页面输入“metricbeat-*”,之后kibana会自动更新,在“Time-field name”下面的选项中选择“@timestamp”,最后点击“Create”创建即可. 最后呈现如下图所示: 注1: 关于ELK Stack的一些查询语句: ①查询filebeat 1 #curl-XGET'http://localhost:9200/f

一. 环境准备:3台Linux服务器,系统为CentOS 7.5 角色划分:3台机器全部安装jdk1.8,全部安装elasticsearch (后续都简称为es集群) 主节点上需要安装kibana与logstashELK版本信息为7.1.1,你可以从官网下,也可以直接从下面地址下载: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.1.tar.gz https://artifacts.elastic.co/download

文章转载自:https://blog.csdn.net/u013613428/article/details/84943577 {{uploading-image-736853.png(uploading...)}}

国内为什么没有好的 Stack Overflow 的模仿者? 个人觉得, 高端的程序员会直接上stackoverflow提问, 所以国内中文的stackoverflow必然面对低端程序员. 鉴于中国程序员平均水平, 个人觉得面向低端程序员的中文stackoverflow有存在的价值. 搭建站点的技术难度其实不高, 能够完成这个任务的社区也很多, 但是为什么现在没有特别出众的出现? 3 条评论 分享   按投票排序按时间排序 43 个回答 赞同26反对,不会显示你的姓名 王雷,程序员.创业者 韩伟

2016年6月27日.NET Core & ASP.NET Core 1.0在Redhat峰会上正式发布,社区里涌现了很多文章,我也计划写个系列文章,原因是.NET Core的入门门槛相当高,很有必要写个深入浅出的系列文章,本节内容帮助你入门.我将可能用Windows做开发环境,也可能用Linux/Mac,但是所有的dotnet CLI命令都是跨平台的,我们在windows/Linux/mac平台上开发跨平台的应用. 安装.NET Core .NET Core 包括.NET Core Runti

最近学习了Qt的QML编程技术,感觉相较于以前的QtGUI来说更方便一些,使用QML可以将界面与业务逻辑解耦,便于开发. QML支持跨平台,包括支持Android平台,因此可以使用Qt的QML进行Android开发.本文记录了Qt for Android环境搭建及测试过程. 本文使用Qt 5.6.1版本. 1. 下载Qt for Android Qt for Android (5.6.1)安装包下载地址:http://download.qt.io/archive/qt/5.6/5.6.1/qt-

原文: https://nickcraver.com/blog/2016/02/17/stack-overflow-the-architecture-2016-edition/ 作者:Nick Craver 译者:Negan.L Stack Overflow: 2016年度的架构 这是讲述Stack Overflow的架构的一系列文章的第一篇#1.欢迎.上一篇 (#0): Stack Overflow:一个技术解构 下一篇 (#2): Stack Overflow:硬件-2016版本 为了知道这

Android的自动化测试框架可选择的不多,后来选了Robotium(https://code.google.com/p/robotium/),它的语法及易用性挺像我们用在iOS里的KIF. 官方文档里面没有提到怎么在Android Studio里搭建它,后来在Stack Overflow找到个答案:http://stackoverflow.com/questions/23275602/robotium-with-android-studio/23295849#23295849 自己分析了下,要

搭建完<hadoop伪分布式平台>后就开始搭建hbase伪分布式平台了.有了hadoop环境,搭建hbase就变得很容易了. 一.Hbase安装 1.从官网下载最新版本Hbase安装包1.2.3,为了省去编译安装环节,我直接下载了hbase-1.2.3-bin.tar.gz,解压即可使用.(如果此链接下载速度过慢可更换官网其他下载链接) [hadoop@master -bin.tar.gz [hadoop@master /usr/local/hadoop/hbase [hadoop@maste

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/ 扩展 Ambari 管理一个自定义的 Service 首先,我们需要规划自定义的 Service 属于哪个 Stack(当然 Stack 也是可以自定义的).这里为了快速创建一个新的 Service,而且我们已经安装了 HDP 2.2 的 Stack,所以就将自定义的 Service 放在 HDP 2.2 之下. 第一步,首先在 Ambari Serv