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分布在不同子网的Hadoop Cluster(Docker + Flannel)

我想使用Docker在多裸机集群中安装Hadoop2.3.0。我有一个主容器和一个从属容器(在第一个设置中)。当Master和Slave容器位于同一主机(因此位于同一Flannel子网)时,Hadoop可以完美运行。但是,如果主节点和从节点位于不同的裸机节点(因此,不同的法兰绒子网),它根本不起作用(我收到连接被拒绝的错误)。两个容器都可以相互ping和ssh,因此不存在连接问题。出于某种原因,hadoop似乎需要集群中的所有节点都在同一个子网中。有没有办法规避这个?谢谢 最佳答案 我认为将节点置于单独的法兰绒子网中会引入一些与NA

关于Redis使用Hash数据结构报错:java.lang.ClassCastException: java.lang.Long cannot be cast to java.lang.String

1、报错背景://伪代码@AutowiredprivateStringRedisTemplateredisTemplate;publicvoidaddd(Requestrequest){Longid=request.getId();BoundHashOperationsHashData=redisTemplate.boundHashOps(cartKey);HashData.get(id);//执行这一行时报错}2、错误信息: 3、分析问题错误: java.lang.Longcannotbecasttojava.lang.String翻译:java.lang.Long不能强制转换为java.l

hadoop - 使用 MASTER=yarn-cluster 运行 HiveFromSpark 示例

我正在尝试运行HiveFromSpark我的EMRSpark/Hive集群上的示例。问题使用yarn-client:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-client--num-executors=19--classorg.apache.spark.examples.sql.hive.HiveFromSpark~/spark/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar就像一个魅力。但是,使用yarn-cluster:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-cluster--num

hadoop - 太多获取失败 : Hadoop on cluster (x2)

上周左右我一直在使用Hadoop(试图掌握它),尽管我已经能够设置多节点集群(2台机器:1台笔记本电脑和一台小型台式机)并检索结果,当我运行hadoop作业时,我似乎总是遇到“太多的获取失败”。一个示例输出(在一个简单的wordcount示例中)是:hadoop@ap200:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-examples-0.20.203.0.jarwordcountsitasita-output3X11/05/2015:02:05INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:711/

在Docker 上完成对Springboot+Mysql+Redis的前后端分离项目的部署(全流程,全截图)

本文章全部阅读大约2小时,包含一个完整的springboot+vue+mysql+redis前后端分离项目的部署在docker上的全流程,比较复杂,请做好心理准备,遇到问题可留言或则私信目录1安装Docker,以及简单使用参照2Docker部署mysql如何配置docker中的mysql为,外界可远程访问那?如何修改mysql的配置文件? 如何在本机和远程登陆mysql?本机 远程3部署Redis4重新打包springboot项目5在宿主机上部署前端项目6Docker的命令关于重启常用的7快速入门Docker是什么跟普通虚拟机的对比打包、分发、部署Docker部署的优势Docker通常用来做什

基于MySql,Redis,Mq,ES的高可用方案解析

本文将接着前文 1w5字详细介绍分布式系统的那些技术方案 文章基础上,进行实际的案例解析 高可用对于当下的系统而言,可以说是一个硬指标,常年专注于业务开发的我们,对于高可用最直观的感觉可能就是祈祷应用不要出问题,不要报错;即便有问题,也最好不是我们的业务代码逻辑导致的,如果是服务器、DB、中间件(如注册中心、配置中心等)的异常那就抛给对应的sre,dba;然而常在河边走,哪有不湿鞋,为了保障服务的高可用,我们可以从哪些方面进行努力呢?本文将作为高可用的开篇,通过简述一些常用的系统的高可用方案,给大家介绍一下我们可以从哪些方面努力让我们的系统达到高可用,主要设计到的系统如下缓存:Redis数据库

java - Apache Spark : TaskResultLost (result lost from block manager) Error On cluster

我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上,它可以很好地处理我的小输入数据集,它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB,但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时,在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR

在 Spring 中操作 Redis

🧸欢迎来到dream_ready的博客,📜相信您对博主首页也很感兴趣o (ˉ▽ˉ;)📜redis和缓存及相关问题和解决办法什么是缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿目录 1、引入依赖2、对Redis的配置文件进行书写  3、Spring中使用StringRedisTemplate这个类操作数据库4、对set和get相关命令举例5、Spring中没有封装的命令6、对List相关命令举例7、对Set相关命令举例8、对Hash相关命令操作9、对ZSet进行操作10、注:学习此篇博客方法1、引入依赖创建Spring项目时,一定要引入这个依赖这是操作redis的依赖2、对Redis的配置文件进行书写 

hadoop - yarn : How to utilize full cluster resources?

所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是,当我查看我的ResourceManager时,我看到可用内存为119GB,

Redis实现点赞与关注

目录一、点赞直接写入Mysqlredis直接存储二、关注!!!欢迎点赞收藏关注!!!一、点赞直接写入Mysql直接写入Mysql是最简单的做法。做两个表即可,post_like记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到;user_like_post记录用户赞过了哪些文章,当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面;缺点数据库读写压力大热门文章会有很多用户点赞,甚至是短时间内被大量点赞,直接操作数据库从长久来看不是很理想的做法。redis直接存储redis主要的特点就是快,毕竟主要数据都在内存嘛;优点性能高缓解数据库读写压力其实我更多的在于缓解写压力,真的读压力,通过