漏洞处理方法：1、可以使用系统防火墙来做限制只允许ES集群和Server节点的IP来访问漏洞节点的9200端口，其他的全部拒绝。2、在ES节点上设置用户密码漏洞现象：直接访问9200端口不需要密码验证修复过程2.1生成认证文件必须要生成认证文件，且ES配置文件里要引用这些生成的认证文件，否则启动ES的时候，日志会报错：Causedby:javax.net.ssl.SSLHandshakeException:Noavailableauthenticationscheme。CA证书[root@node1elasticsearch-7.6.2]#sues[es@node1elasticsearch-
CentOS7部署Nacos-2.3.0（单机版）1.下载Nacos安装包历史版本：https://github.com/alibaba/nacos/releases/我选的是2.3.0版本，https://github.com/alibaba/nacos/releases/download/2.3.0/nacos-server-2.3.0.tar.gz2.环境准备单机部署:将下载安装包上传至/usr/local目录下并解压：tar-zxvfnacos-server-2.3.0.tar.gz进入解压后目录：/usr/local/nacos，出现如下：自行安装好MySQL8.0进入/usr/lo
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
环境要求操作系统：CentOS7.x64位Kubernetes版本：v1.16.2Docker版本：19.03.13-ceFlink版本：1.14.3使用中国YUM及镜像源 1.安装Kubernetes：1.1创建文件：/etc/yum.repos.d/kubernetes.repo，内容如下：[kubernetes]name=Kubernetesbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/enabled=1gpgcheck=1repo_gpgcheck=1gpgkey=https:
K8SHelm安装RocketMQstandalone单机版，配置外网地址注册到nameserver中方便本地开发helm地址rocketmq3.0.2·sir5kong/rocketmqhelmrepoaddrocketmqhttps://helm-charts.itboon.top/rocketmqhelmpullrocketmq/rocketmqtar-xvfrocketmq-3.0.2.tgz修改配置修改这个无效/root/rocketmq/rocketmq/templates/broker/configmap.yaml文件头有注释{{/*3.0废弃*/}}修改外网配置namesrvA
将下发的ds_db01.sql数据库文件放置mysql中12、编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表user_info的全量数据抽取到Hive的ods库中表user_info。字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hivecli执行showpartitionsods.user_info命令，将结果截图粘贴至答案表.docx中对应的任务序号下；13、 编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表sku_info的全量数据抽取到H
1、先修改内核参数在启动doris的be时，需要将Linux操作系统的内核参数设置为2000000，这里是Doris官方要求的。#此代码无需运行，只是提示sh-4.2#/opt/apache-doris-1.2.4.1-bin-x86_64/be/bin/start_be.sh--daemonPleasesetvm.max_map_counttobe2000000underrootusing'sysctl-wvm.max_map_count=2000000'.Linux系统修改内核参数直接在Docker宿主机中设置即可sudosysctl-wvm.max_map_count=2000000sy
我正在使用Confluent的HDFS连接器将流式数据写入HDFS。我遵循了用户手册和quickstart并设置我的连接器。当我只使用一个主题时，它可以正常工作。我的属性文件看起来像这样name=hdfs-sinkconnector.class=io.confluent.connect.hdfs.HdfsSinkConnectortasks.max=1topics=test_topic1hdfs.url=hdfs://localhost:9000flush.size=30当我添加多个主题时，我看到它不断地提交偏移量，但我没有看到它写入已提交的消息。name=hdfs-sinkconne
前言最近刚刚接触了联邦学习，准备搭建一个联邦学习的案例，但是遇到了很多问题，因此写这篇文章记录一下，希望能帮助到更多的人。最开始的时候尝试的是Ubuntu，但是错误很多就选择了centos7目录前言一、使用环境1.1安装VMwareWorkstation16Player1.2下载CentOS71.3创建虚拟机二、安装FATE2.1检查端口2.2下载FATE安装包三、测试3.1 启动fateflow3.2 配置环境变量3.3单元测试3.4 toy测试3.5 安装fate-client和fate-test 四、案例实战4.1 上传数据 4.2 训练模型总结一、使用环境VMwareWorksta
我有一个关于速度和性能的问题在单台机器上使用多个虚拟化节点VS在单台机器上使用单节点。哪一个会表现更好？之所以问这个问题是因为我目前是在单机上学习hadoop，在网上看到一些教程是单机多虚拟化节点的使用。提前致谢 最佳答案 虚拟化总是会带来一些开销，因此除非真的有必要，否则我不建议在虚拟化环境中运行Hadoop。也就是说，我知道VMWare在使Hadoop在虚拟化环境中工作方面做了很多工作，并且他们已经发布了somebenchmarks他们声称在某些情况下，VM的性能优于native应用程序。我对vSphere的了解不多，但如果您想
