📷江池俊：个人主页🔥个人专栏：✅数据结构探索✅cpolar🌅有航道的人，再渺小也不会迷途。文章目录前言1.安装RStudioServer2.本地访问3.Linux安装cpolar4.配置RStudioserver公网访问地址5.公网远程访问RStudio6.固定RStudio公网地址前言RStudioServer使你能够在Linux服务器上运行你所熟悉和喜爱的RStudioIDE，并通过Web浏览器进行访问，从而将RStudioIDE的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。下面介绍在Linuxdocker中安装RStudioServer并结合cpolar内网穿透工具,实现远程访问,d
1安装ES71.1设置jvm线程数限制#修改sysctl.confvi/etc/sysctl.conf#修改max_map_count调大，如果没有这个设置，则新增一行vm.max_map_count=262144#改完保存后，执行下面命令让sysctl.conf文件生效sysctl-p1.2创建挂载目录为了防止容器删掉数据丢失，需要进行数据文件挂载#创建es配置目录mkdir/home/es/config-p#创建es数据目录mkdir/home/es/data#创建es插件目录mkdir/home/es/plugins#授权目录chmod-R777/home/es/home/es/conf
大数据可视化BI分析工具ApacheSuperset实现公网远程访问文章目录大数据可视化BI分析工具ApacheSuperset实现公网远程访问前言1.使用Docker部署ApacheSuperset1.1第一步安装docker、dockercompose1.2克隆superset代码到本地并使用dockercompose启动2.安装cpolar内网穿透，实现公网访问3.设置固定连接公网地址前言Superset是一款由中国知名科技公司开源的“现代化的企业级BI（商业智能）Web应用程序”，其通过创建和分享dashboard，为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。Superset在数据处
一、下载DockerCompose二进制文件：sudocurl-L"https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname-s)-$(uname-m)"-o/usr/local/bin/docker-compose二、授予执行权限：sudochmod+x/usr/local/bin/docker-compose三、验证安装docker-compose--version如果输出版本好，那么便安装成功了
目录一、环境准备1、开启虚拟化2、关闭防火墙3、yum仓库获取阿里源（清华、京东都可以）4、确保能ping到外网二、安装docker1、yum安装docker2、启动docker并设置开机自启3、安装docker-ce阿里镜像加速器三、docker基本操作1、查看版本2、查看详细信息四、镜像操作1、dockersearch //从DockerHub搜索镜像2、获取镜像3、查看镜像信息4、获取镜像详细信息5、 为镜像添加新的标签6、删除镜像 7、存出镜像和载入镜像 五、容器操作1、创建容器与运行容器 2、查看运行状态3、容器启动与停止4、容器运行命令一、环境准备1、开启虚拟化 2、关闭防火墙[
安装elasticsearch1、执行命令：dockerpullelasticsearch:8.11.12、执行命令：dockerrun--nameelastic-p9200:9200-p9300:9300-e"discovery.type=single-node"-delasticsearch:8.11.13、执行命令：dockerexec-itelastic /bin/bash4、执行命令：cdbin5、执行命令：elasticsearch-setup-passwordsinteractive6、设置所有用户的用户名7、执行命令：dockerrestartelastic8、进入https:
文章目录Docker安装MinIO遇到的坑前言问题1：执行`dockerrun`报错Errorresponsefromdaemon问题2：启动MinIO容器浏览器无法访问问题3：上传文件报错`InvalidResponseException`问题4：上传文件报错`Connectionrefused`最终的启动指令问题5：上传文件报错`UnsupportedOkHttplibraryfound.Mustuseokhttp>=4.8.1`Docker安装MinIO遇到的坑前言本文章记录作者使用Docker安装MinIO过程中遇到的所有问题，将持续更新，如果你在使用Docker安装MinIO过程中遇
基于docker的confluent-kafka搭建及python接口使用1.安装docker以及docker-compose1.1安装docker1.2安装docker-compose2.安装confluent-kafka3.python接口使用3.1安装依赖包3.2创建、查看topic3.3python接口-broker3.4python接口-consumer参考链接本文介绍基于docker搭建的confluent-kafka及其python接口的使用。本文只搭建了一个单Broker的confluent-kafka测试环境，考虑到高可用、高吞吐等因素，正式生产环境一般至少要3个节点。本文采
介绍:将docker保存好的镜像进行打包,得到一个本地的tar包文件.用法:sudodockersavetorchcpu:1.7.1>/home/xxx/torchcpu.tar##参数:#torchcpu:1.7.1这里对应上面操作的打包后的镜像的名称和版本号#/home/xxx/torchcpu.tar这里是要存放tar包文件的路径及tar包的名称注意:在打包的时候遇到没有权限的问题.然后我要存放的文件夹进行如下操作:sudochmod-R777/home/file然后文件夹权限如下图所示.再操作就可以了.
docker与宿主机共享内存通信docker中的进程要与宿主机使用共享内存通信，需要在启动容器的时候指定“–ipc=host”选项。然后再编写相应的共享内存的程序，一个跑在宿主机上，另一个跑在docker上面。宿主机程序准备shm_data.h#ifndef_SHMDATA_H_HEADER#define_SHMDATA_H_HEADER#defineTEXT_SZ2048structshared_use_st{intwritten;//作为一个标志，非0：表示可读，0：表示可写chartext[TEXT_SZ];//记录写入和读取的文本};#endifshm_slave.c#include#
