前文我们介绍了高可用集群corosync+pacemaker的集群管理工具crmsh的常用命令的使用,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/tag/crmsh/:今天我们来简单介绍另一款集群管理工具pcs: 一.环境准备 1.集群各节点同步时间和配置hosts文件解析各节点主机名: 提示:各节点都要去验证,是否时间同步了,hosts主机名解析:做了以上几步以后,如果有需要可把各节点的ssh互信也配置起来,方便各主机间互相拷贝文件: 2.在集群各节点安装

目录 Openstack-Mitaka 高可用之 概述    Openstack-Mitaka 高可用之 环境初始化    Openstack-Mitaka 高可用之 Mariadb-Galera集群部署    Openstack-Mitaka 高可用之 Rabbitmq-server 集群部署    Openstack-Mitaka 高可用之 memcache    Openstack-Mitaka 高可用之 Pacemaker+corosync+pcs高可用集群    Openstack-M

资源组是由一个或多个资源组成的组,WSFC的故障转移是以资源组为单位的,资源组中的资源是相互依赖的.一个资源所依赖的其他资源必须和该资源处于同一个资源组,跨资源组的依赖关系是不存在的.在任何时刻,每个资源组都仅属于集群中的一个结点,该结点就是资源组的活跃结点(Active Node),由活跃结点为应用程序提供服务.AlwaysOn建立在WSFC的健康检测和故障转移的特性之上,和故障转移集群有了不可分割的关系,因此,从底层的集群资源来理解可用性组,知其然知,其所以然,有助于更好地维护AlwaysO

Prometheus 监控K8S集群中Pod 目前cAdvisor集成到了kubelet组件内,可以在kubernetes集群中每个启动了kubelet的节点使用cAdvisor提供的metrics接口获取该节点所有容器相关的性能指标数据.cAdvisor对外提供服务的默认端口为***4194***,主要提供两种接口: Prometheus格式指标接口:nodeIP:4194/metrics(或者通过kubelet暴露的cadvisor接口nodeIP:10255/metrics/cadviso

概述 Velero(以前称为Heptio Ark)是一个开源工具,可以安全地备份和还原,执行灾难恢复以及迁移 Kubernetes 群集资源和持久卷,可以在 TKE 集群或自建 Kubernetes 集群中部署 Velero 用于: 备份集群并在丢失的情况下进行还原. 将集群资源迁移到其他集群. 将生产集群复制到开发和测试集群. 更多关于 Velero 介绍,请参阅 Velero 官网,本文将介绍使用 Velero 实现 TKE 集群间的无缝迁移复制集群资源的操作步骤. 迁移原理 在需要被迁移的

集群重启后启动ambari-server访问Web页面无法启动集群解决 使用ambari部署的集群重新启动后,必须手动重启ambari-server和所有集群主机上的ambari-agent. ambari-server服务器上执行: $ sudo ambari-server start 所有集群节点主机上执行: $ sudo ambari-agent start

转自:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/79700 背景 使用过hadoop的人基本都会考虑集群里面资源的调度和优先级的问题,假设你现在所在的公司有一个大hadoop的集群,有很多不同的业务组同时使用.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 目前一些使用EMR的大公司,会使用一个比较大的集

一.通过vrrp_script实现对集群资源的监控: Keepalived基础HA功能时用到了vrrp_script这个模块,此模块专门用于对集群中服务资源进行监控.与此模块一起使用的还有track_script模块,在此模块中可以引入监控脚本.命令组合.shell语句等,以实现对服务.端口等多方面的监控.track_script模块主要用来调用“vrrp_script”模块使Keepalived执行对集群服务资源的检测. 此外,在vrrp_script模块中可以定义对服务资源检测的时间间隔.权

这是因为格式化namenode之后,namenode节点中VERSION的ClusterID会改变!!! 解决办法: 1.打开namenode节点的hdfs-site.xml文件,查看你的namenode的元数据存储位置和datanode数据存储位置: 2.然后到对应的的目录下找到VERSION文件: 3.打开namenode的VERSION文件,复制其中的ClusterID,粘贴到所有datanode节点VERSION文件的ClusterID后,再次启动集群即可!

1. 背景 Google的第一代/第二代集群(资源)管理系统被称为Borg,Borg设计细节因零零星星出现在各种文章中而知名,但一直未公开(比如发一篇paper).然而,我们可从腾讯公布的Torca(Torca是google华人老员工朱会灿加入搜搜后,仿照google borg开发的资源管理系统, 链接是:“Torca:Typhoon上的分布式集群调度系统”)设计文档中可猜测一二. 而在近期,Google公布了它的下一代集群管理系统Omega(下载地址)的设计细节.论文中谈到Google经历的三

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

概述 Velero 是一个非常强大的开源工具,可以安全地备份和还原,执行灾难恢复以及迁移Kubernetes群集资源和持久卷,可以在 TKE 平台上使用 Velero 备份.还原和迁移集群资源,关于如何使用请参阅 使用对象存储 COS 作为 Velero 存储实现集群资源备份和还原 和 在 TKE 中使用 Velero 迁移复制集群资源,本文将介绍如何使用 Velero 将自建或其他云平台 Kubernetes 集群无缝迁移到 TKE 平台. 迁移原理 架构原理与使用 Velero 迁移复制集群

目录 资源对象 创建资源的方法 清单帮助命令 创建测试清单 资源的三种创建方式 资源对象 workload:Pod, ReplicaSet, Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Job, Cronjob 服务发现及均衡:Service, Ingress 配置与存储:Volume,CSI,ConfigMap,Secret,DownwardAPI 集群级资源:Namespace,Node,Role,ClusterRole,RoleBinding,ClusterRo

写什么呢 前段时间使用 C# 写了个项目,使用 Kubernetes API Server,获取信息以及监控 Kubernetes 资源,然后结合 Neting 做 API 网关. 体验地址 http://neting.whuanle.cn:30080/ 账号 admin,密码 admin123 本篇文章主要介绍,如何通过 C# 开发基于 Kuberetes 的应用,实现获取 Kubernets 中各种资源的信息,以及实现 Conroller 的前提知识.而在下一篇中则会讲解如何实现 Conro

使用spark-shell  启动spark集群时的流程简析: spark-shell->spark-submit->spark-class 在sprk-class中根据条件会从不同的入口启动application. 从SparkSubmitDriverBootstrapper启动时 conf/spark-defaults.conf文件必须存在,通过修改SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND的值可以查看详细的Spark Command SparkSubmitDriverBoots

由于我现在的集群是把虚拟机的master文件直接拷贝过来的,所以之前的node节点是不存在的,只有k8s-ubuntu-1是新加入的,所以我要把上面之前创建的资源删除 删除deployment--> cka , kubectl  delete  类型/资源名 同时删除多个

debug模式启动-支持sa 集群内(pod访问api)使用443加密 no1 no2 安装flanneld kubelet/kube-proxy m1 安装etcd/ api/contruller/scheduler flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:2379 -iface=eth0 -etcd-prefix=/kubernetes/network flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:23

前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文.该文中主要是考虑网络资源,博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充,同时也非常欢迎大伙留言补充. 本文非直译,原文链接如下:https://www.ververica.com/blog/how-to-size-your-apache-flink-cluster-general-guidelines 文中拿捏不准的地方,

1 要解决的问题 集群分配给多个用户使用时,需要使用配额以限制用户的资源使用,包括 CPU 核数.内存大小.GPU 卡数等,以防止资源被某些用户耗尽,造成不公平的资源分配. 大多数情况下,集群原生的 ResourceQuota 机制可以很好地解决问题.但随着集群规模扩大,以及任务类型的增多,我们对配额管理的规则需要进行调整: ResourceQuota 针对单集群设计,但实际上,开发/生产中经常使用 多集群 环境. 集群大多数任务通过比如deployment.mpijob 等 高级资源对象 进行

java.lang.NumberFormatException: For input string: "7003@17003" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580) at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:766) at re

注意节点6,7的磁盘CRSDG的状态明显不正常.oracle@ZJHZ-PS-CMREAD-SV-RPTDW06-DB-SD:~> crsctl status resource -t |less--------------------------------------------------------------------------------NAME           TARGET  STATE        SERVER                   STATE_DETAIL