题目：K8S集群版本升级设置配置环境kubectlconfiguse-contextmk8s现有的kubernetes集群正在运行的版本是1.23.1,仅将master节点上的所有kubernetes控制平面和节点组件升级到版本1.23.2；并在主节点上升级kubelet和kubectl。官方参考地址：升级kubeadm集群|Kubernetes解答：1、切换答题环境（考试环境有多个，每道题要在对应的环境中作答）kubectlconfiguse-contextmk8s2、驱除master节点pod（考试环境只有一个master节点）kubectlcordonk8s-master-1kubect
我有以下具有重叠EC2实例的集群，例如:Yarn集群和Memcached集群使用相同的实例2、3、4；此外，每个实例都有不同的RAM、CPU、内核大小，这会不会有潜在的类(class)问题？还是集群自己做平衡？谢谢!Spark集群:EC2实例2、3、5Yarn集群:EC2实例1、2、3、4、5Memcached数据库集群:EC2实例2、3、4、6instance1:512GBRAM,2vCPU,2coresinstance2:1TBRAM,8vCPU,4coresinstance3:2TBRAM,6vCPU,6coresinstance4:256GBRAM,2vCPU,2coresin
我正在尝试使用XGBoost为上下文广告的1亿次展示构建一个CTR预测模型，为了实现同样的目标，我想在hadoop上尝试XGboost，因为我在HDFS中拥有所有可用的展示数据。有人可以为python引用相同的工作教程吗？ 最佳答案 有很多方法可以做到:如果您有一些较低级别的逻辑分组，比如某些项目部门的CTR，并且您想要为部门制作本地化模型，那么您可以使用mapreduce类型的设置。它将确保属于单个部门的所有数据最终都在单个YARN容器中，您可以在该数据上构建模型。NLineInputFormat是一个聪明的技巧，它使这个map只
Hi,朋友们，我们又见面了，这一次我给大家带来的是Hadoop集群搭建及Hive的安装。说明一下，网上有很多的教程，为什么我还要水？第一，大多数的安装都是很顺利的，没有疑难解答。第二，版本问题，网上的搭建在3以前的比较多。第三，我想给出一个更简洁的安装教程，把道理说明白，让读者就算在安装的过程中遇到问题也知道问题出在哪，应该朝哪个方向去要解决方案。Hadoop-3.0.0的集群搭建hadoop集群的安装，关键在主节点，主节点配置好以后，将主节点复制到其他做数据节点的服务器上就不用管了。我有三台服务器，ip分别是192.168.12.71,192.168.12.200，192.168.12.20
如果我有3个spark应用程序都使用同一个yarncluster，我应该如何设置yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores在3个yarn-site.xml中的每一个？(每个spark应用程序都需要在类路径上有自己的yarn-site.xml)这个值在客户端yarn-site.xml中是否重要？如果是:假设集群有16个核心。每个yarn-site.xml中的值是否应该为5(总共15，为系统进程留下1个核心)？或者我应该将每个设置为15吗？(注意:Cloudera表示此处应为系统进程保留一个核心:http://blog.cloudera.com/blog/20
我有一个带有1个主节点和2个节点(工作节点+数据节点)的spark集群。我想添加另一个数据节点。问题是，当我执行hdfsdfs-setrep-R-w2时，结果是:1stdatanode->DFSUsed%:75.61%2nddatanode->DFSUsed%:66.78%3rddatanode->DFSUsed%:8.83%您知道如何平衡hdfs中的block，以便每个block大约为30->33%吗？谢谢 最佳答案 运行balancer，集群平衡实用程序。这将重新平衡数据节点之间的数据。hdfsbalancer-threshol
下面是HadoopYarn中的观察结果:a)对于每个InputSplit或block，都会触发一个新的映射。b)集群的典型block大小为128MB。c)在大多数集群中，MapReduce.map.memory.mb将配置为大于1GB。事实上，Cloudera建议的block大小是128MB，而MapReduce.map.memory.mb是1GB当block大小只有128MB时，为什么我们需要分配1GB给映射内存(MapReduce.map.memory.mb)？理想情况下，最多128MB应该可以满足需要。为什么我们为map内存提供的block大小甚至超过block大小？
我知道我们应该将主节点的IP地址放在conf/master文件中，并将所有从节点的IP地址放在conf/slaves文件中，每行一个。我的问题是我们应该只在主节点上这样做还是我们也应该在所有从节点上更改这两个文件？另外，如果我想让master节点同时做DataNode和TaskTracker，是不是也要把master的IP地址也写到slaves文件里？ 最佳答案 conf/slaves,conf/master配置文件应该只在主节点上维护而不是在从节点上。conf/masters文件是用于指定secondarynamenode主机。s
我在AWS上使用ElasticMapReduce(Hadoop2.0和YARN)。配置如下:10xg2.2xlargecoreinstanceswith15GBofRAMand8CPUcoresyarn.nodemanager.vmem-check-enabled=falseyarn.scheduler.minimum-allocation-mb=2048yarn.nodemanager.resource.memory-mb=12288mapreduce.map.memory.mb=3072运行作业时，调度程序显示仅分配了81.7%的集群:UsedCapacity:81.7%Absol
我们有一个有5个节点的沙箱，所有五个节点都运行一个kafka代理(代理id=0)现在，我已经复制了所有5个节点上的配置文件，这些节点具有不同的代理ID和日志文件目录，以便运行多个代理-rw-r--r--1rootroot5652Apr223:01server.properties-(thisonebeingthedefault)-rw-r--r--1rootroot5675Apr223:02server1.properties-rw-r--r--1rootroot5675Apr223:02server2.properties现在我在所有5个节点上使用新的配置文件启动kafka./kaf
