事情起因很简单，同事对于我写的一个索引报了如下问题。出于学习目的排查下。 常见的ES集群有三种状态，如下：Green:主/副分片都已经分配好且可用；集群处于最健康的状态100%可用；Yellow:主分片可用，但是副分片不可用。这种情况ES集群所有的主分片都是已经分配好了的，但是至少有一个副本是未分配的。这种情况下数据也是完整的；但是集群的高可用性会被弱化。Red:存在不可用的主分片。此时只是部分数据可以查询，已经影响到了整体的读写，需要重点关注。这种情况ES集群至少一个主分片(以及它的全部副本)都缺失。1、查看集群状态如下图所示分别为green和red的样子。GET/_cluster/heal
1.Spark的编程流程就是：将数据加载为RDD（数据输入）对RDD进行计算（数据计算）将RDD转换为Python对象（数据输出）2.数据输出的方法将RDD的结果输出为Python对象的各类方法 collect：将RDD内容转换为list reduce：对RDD内容进行自定义聚合 take：取出RDD的前N个元素组成list返回 count：统计RDD元素个数返回collect算子：将RDD各个分区内的数据，统一收集到Drive中，形成一个list对象reduce算子：对RDD数据集按照传入的逻辑进行聚合，返回值等同于计算函数的返回frompysparkimportSp
kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具，它是Kubernetes项目的一部分，旨在简化集群的初始化过程，并提供一种快速而一致的方法来设置Kubernetes集群。安装准备在开始之前，部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件：一台或多台机器，操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：2GB或更多RAM，2个CPU或更多CPU，硬盘30GB或更多可以访问外网，需要拉取镜像，如果服务器不能上网，需要提前下载镜像并导入节点禁止swap分区IP地址规划主机名IPmaster192.168.5.10node192.168.5.11系统配置（所有节点
使用Aspirate可以将Aspire程序部署到Kubernetes集群工具安装dotnettoolinstall-gaspirate--prerelease注意：Aspirate正在开发中，该软件包将作为预览版进行版本控制，--prelease选项将获得最新的预览版。 容器注册中心您将构建为容器的csproj文件（项目）必须至少包含ContainerRegistry，否则sdk将引发CONTAINERS1013错误。要解决这个问题，您可以根据需要添加它，或使用“init”命令。init命令允许您引导aspire项目的某些设置。ContainerRegistry：设置此项后，csproj中不需
本文将介绍使用DataX读出Cos的Orc文件往StarRocks里面写。 需求:需要将腾讯云cos上84TB的数据,同步到StarRocks某个大表。正常每个分区数据量20~30亿，600GB。工具：DataX插件：hdfsreader、starrockswriter对象存储COS：非融合hdfsreader：https://cloud.tencent.com/document/product/436/43654starrockswriter：https://docs.mirrorship.cn/zh/docs/loading/DataX-starrocks-writer DataX这里我使
普通用户权限超算集群安装OpenFOAM-LIGGGHTS-CFDEM，由于缺少root权限，无法根据CFDEM官方instruction进行安装。本文以CSU超算平台为例，利用普通用户权限进行编译安装。文章修正了已有教程中部分问题，特别感谢希望先生与记得小蘋初见教程。1.安装必要依赖包此部分在记得小蘋初见中已有详细介绍，不再赘述。需要说明的是，普通用户权限只能自行在网上搜索rpmpackage（二进制）并使用rpm-ivh命令来安装。（经测试，CSUHPC平台已具备所有必须依赖，无需自行安装）2.安装openmpi安装openmpi为必要环节。此处笔者曾尝试按照希望先生方法调用平台/publ
Kafka是一个高性能、分布式的消息系统，用于处理大规模的实时数据流。为了更好地理解Kafka的原理和使用，以下是Kafka中几个重要概念的解释：主题（Topic）:Kafka中的最基本概念，相当于一个数据流或者消息流的类别，一个主题可以由多个分区组成，不同的主题可以拥有不同的消息格式。分区（Partition）:Kafka中的主题可以划分为多个分区，每个分区可以存储不同的数据，每个分区都有自己的偏移量（Offset），可以独立地被消费者消费。副本（Replication）:为了保证数据的高可用性，每个分区可以在集群中复制多个副本（通常为三个），这些副本可以分布在不同的节点上。其中一个副本被指
Standalone集群搭建与SparkonYarn配置1、StandaloneStandalone集群是Spark自带的资源调度框架，支持分布式搭建，这里建议搭建Standalone节点数为3台，1台master节点，2台worker节点，这虚拟机中每台节点的内存至少给2G和2个core，这样才能保证后期Spark基于Standalone的正常运行。搭建Standalone集群的步骤如下：1）、下载安装包，解压登录Spark官网下载Spark，官网地址：Spark官网链接点击“Download”找到“ Sparkreleasearchives”找到对应的Spark版本下载。这里选择Spark
目录Docker搭建redis集群 在集群状态下存储数据 redis集群容错切换迁移redis集群扩容redis集群缩容Docker搭建redis集群启动6台redis实例[root@localhost~]#dockerrun-d--nameredis-node-1--nethost--privileged=true-v/data/redis/share/redis-node-1:/dataredis:6.0.8--cluster-enabledyes--appendonlyyes--port63815d6908c5b6119abfe6cace98ff52aeb45359fee61195d3b
准备工作本文简述Flink在Linux中安装步骤，和示例程序的运行。需要安装JDK1.8及以上版本。下载地址：下载Flink的二进制包点进去后，选择如下链接：解压flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，我这里解压到soft目录[root@hadoop1softpackage]#tar-zxvfflink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz-C../soft/单节点安装解压后进入Flink的bin目录执行如下脚本即可[root@hadoop1bin]#./start-cluster.shStartingcluster.Startingstandalones
