问题描述：使用npm或yarn进行安装依赖包时，无响应超时，随即设置镜像源指向淘宝镜像，但始终不生效。问题原因：无响应——网络等原因，导致npm或yarn装包失败；设置镜像不生效——项目中的.npmrc文件或.yarnrc已经配置镜像源路径，优先以这个为准。问题解决：修改项目中的.npmc文件或.yarnrc配置，例如设置为淘宝镜像，如下图拓展知识点：npm读取配置文件优先级如下：P1——项目配置文件（/project/.npmrc），项目根目录下的.npmrc文件，仅用于管理本项目的npm安装；P2——用户配置文件（~/.npmrc），使用账号登陆电脑时，可以为当前用户创建一个.npmrc文
原因分析，启动yarn-session.sh，会向resourcemanager的端口8032发起请求：但是一直无法请求到8032端口，触发重试机制会不断尝试 备注：此问题出现时，我的环境ambari部署的HA高可用hadoop，三个节点node104、node105、node106，其中node105和node106为resourcemanager载体，node106处于活跃状态而node105处于standby。可能导致此问题原因：1.各节点上的hosts配置文件可能有误或hostname不一致2.防火墙原因3.节点上的环境变量配置有误，我的环境变量配置文件为/etc/pro
问题最近Spring要住到k8s的pod里面去了，导致原来的JAVA_OPTS配置方式，不能那么大开大合了。这里假设使用的Java8.原来的JAVA_OPTS参数：JAVA_OPTS="-server-Xms6g-Xmx6g-XX:+UseG1GC-XX:MaxGCPauseMillis=20-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent-Djava.awt.headless=true"新JAVA_OPTS参数JAVA_OPTS="-server-XX:MaxRAMPercentage=80.0-XX:
目录编辑Yarn的工作机制： 全流程作业：Yarn的调度器与调度算法：FIFO调度器（先进先出）：容量调度器（CapacityScheduler）：容量调度器资源分配算法：编辑 公平调度器（FairScheduler）： Yarn的常用命令： yarnapplication查看任务（1）列出所有Application：（2）根据Application状态过滤：（3）Kill掉Application：yarnlogs查看日志：（1）查询Application日志：（2）查询Container日志：yarnapplicationattempt查看尝试运行的任务yarncontainer查看容器
问题：Vue3项目运行yarnrunserve出现$vue-cli-serviceserve'vue-cli-service'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。errorCommandfailedwithexitcode1.infoVisithttps://yarnpkg.com/en/docs/cli/runfordocumentationaboutthiscommand.过程分析原因：返回的问题原因说了vue-cli-service插件的缺失执行不了serve的运行，但这个插件和项目中使用的yarn有关，那就是没安装项目依赖，执行yarninstall，在此之前有个前提，
文章目录查看yarn配置卸载yarn删除注册表清除yarn缓存npm安装yarn安装完成后yarn-v提示commandnotfound，故选择使用命令重新安装命令安装yarn然后打开.bash_profile文件：参考：https://www.python100.com/html/119013.html最近遇到项目使用yarn工具进行安装依赖，原本电脑上已安装过yarn，但是使用时提示yarn的源不正确，之前更改过，遂现在更改回来yarn源：//配置yarn源yarnconfigsetregistryhttps://registry.yarnpkg.com--global查看yarn配置ya
一、概述1、Yarn基本概念YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop2.x的一个计算框架，旨在解决Hadoop1.x中的资源管理和任务调度问题。它的主要目的是将MR1JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，以便更好地支持多种应用程序，而不是仅支持MapReduce。YARN采用了全新的架构，包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件。其中，ResourceManager负责整个集群中的资源分配，NodeManager负责管理并监控节点上的容器，ApplicationM
报错场景：机器linux-centos7.6，自带的python2.7因为spark对环境的要求所以安装了Anaconda，生成的pyspark环境。但是在执行任务时提示如下报错，网上的方法试了很多，跟我这个不太一样。然后就仔细看了下报错信息，分析一下就是找不到python3执行环境。然后到/usr/bin/目录下查看了下有没有python3文件，发现果然没有，然后就做了一个软连接跟安装的Anaconda环境中的python进行连接。具体执行脚本就是：ln-s/home/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8/usr/bin/python3也就是【ln-san
hadoop-env.sh配置hadoop中的hadoop-env.sh（后边很多框架配置环境都是xxx.env.sh）配置hadoop的环境变量的，一般有Javahome，hadoopconfdir等这些软件、配置目录，有运行过程中使用的变量，如hadoop栈大小配置，java运行内存大小配置等等。用工具直接打开进行配置即可；默认是已经开启的，如果前面有#，只需要去掉即可；core-site.xml配置hadoop的访问目录（配置ip主机和端口号；提供出来进行访问）；修改配置文件etc/hadoop/core-site.xml用于定义系统级别的参数，如HDFSURL、Hadoop的临时目录
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
