解决：docker创建Redis容器成功，但无法启动Redis容器、也无报错提示一·问题描述：1.docker若是直接简单使用run命令，但不挂载容器数据卷等参数，则可以启动Redis容器2.docker复杂使用run命令，使用指定redis.conf文件后台启动Redis服务、且挂载容器数据卷时，容器创建成功，但是永远无法启动Redis容器二·问题原因：1.docker容器里面，如果进程都是守护进程，则容器会自动关闭，并且没有报错2.Redis容器使用的redis.conf配置文件中`daemonize`是`yes`，表示Redis服务进程成为守护进程3.使用的dockerrun命令中带有-
一、前言 二进制部署1.23.15版本k8s集群，etcd集群部署与k8s集群节点复用，手动颁发集群证书 主机信息如下主机名称ip地址服务k8s-master0110.1.60.125docker、etcd、kube-apiserver、kube-schduler、kube-controller-manage、kubelet、kube-proxyk8s-node0110.1.60.126docker、etcd、kubelet、kube-proxyk8s-node0210.1.60.127docker、etcd、kubelet、kube-proxyk8s-node0310.1.60.128d
文章目录前言1.数据库搭建2.内网穿透2.1安装cpolar内网穿透2.2创建隧道映射3.公网远程访问4.配置固定TCP端口地址4.1保留一个固定的公网TCP端口地址4.2配置固定公网TCP端口地址4.3测试使用固定TCP端口地址远程Oracle前言Oracle，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统，它在数据库领域一直处于领先地位。可以说Oracle数据库系统是世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小微机环境。它是一种高效率的、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。本次教程我们来在本地搭建Oracle数据库，并通过[cpolar内网穿透](cpol
🏡浩泽学编程：个人主页 🔥推荐专栏：《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》 《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》《项目实战》🛸学无止境，不骄不躁，知行合一文章目录前言一、接口限流自定义注解Redis+Lua脚本+拦截器二、验证码总结前言限流是秒杀业务最常用的手段。限流是从用户访问压力的角度来考虑如何应对系统故障。这里我是用限制访问接口次数（Redis+拦截器+自定义注解）和验证码的方式实现简单限流。一、接口限流接口限流是为了对服务端的接口接收请求的频率进行限制，防止服务挂掉。栗子：假设我们的秒杀接口一秒只能处理12w个请求，
由于最近在网上查阅资料发现很少有基于云服务器来搭建部署hadoop集群的文章，而且使用新版的hadoop的又更少了，所以自己根据网上搭建的例子结合成功实现了部署，这里我就来分享一下的部署过程。1.服务器这里我选用的是三个华为云的服务器，具体配置看个人。这里我是使用Ubuntu22.04操作系统。按照流程创建好后，每个服务器都会有一个公网ip与内网ip。账号先使用默认的root(管理员)账户。设置服务器的安全组，除了原本已经配置的端口，这里我又开放了几个常用的端口以防碰到错误。2.安装使用FinalShell由于服务器端的操作系统一般都是没有界面的，所以这里我们需要使用一些工具来提升我们
kafka在新版本中已经可以不使用zookeeper进行服务部署，排除zookeeper的部署方案可以节省一些服务资源，这里使用kafka_2.13-3.6.1.tgz版本进行服务部署。测试部署分为三个服务器：服务器名称服务器IP地址test01192.168.56.101test02192.168.56.102test03192.168.56.103将下载的安装包分别上传到三个服务器并解压安装包：[root@localhost~]#tar-zvxfkafka_2.13-3.6.1.tgz[root@localhost~]#cdkafka_2.13-3.6.1[root@localhostka
introduceKafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理高吞吐量的实时数据流。Kafka最初由LinkedIn公司开发，现在由ApacheSoftwareFoundation维护和开发。Kafka的核心是一个分布式发布-订阅消息系统，它可以处理大量的消息流，并将它们传递给多个消费者。Kafka的消息被组织成多个主题（Topic），每个主题可以有多个分区（Partition），每个分区可以有多个副本（Replica）。生产者（Producer）将消息发布到主题中，消费者（Consumer）从主题中订阅消息并处理它们。Kafka的设计目标是高吞吐量、低延迟、高可靠性和可扩展性。它使用了一些
前言分布式算法的文章我早就想写了，但是一直比较忙，没有写，最近一个项目又用到了，就记录一下运用Spark部署机器学习分类算法-随机森林的记录过程，写了一个demo。基于pyspark的随机森林算法预测客户本次实验采用的数据集链接：https://pan.baidu.com/s/13blFf0VC3VcqRTMkniIPTA提取码：DJNB数据集说明某运营商提供了不同用户3个月的使用信息，共34个特征，1个标签列，其中存在一定的重复值、缺失值与异常值。各个特征的说明如下：MONTH_ID月份USER_ID用户idINNET_MONT在网时长IS_AGREE是否合约有效客户AGREE_EXP_DA
假设我有一个非常普通的网络应用程序，通过mywebapp.war部署，由Maven生成:webapps||--mywebapp.war|--mywebapp||--images|--js|--jsp|--jardeploy|--META-INF|--styles|--WEB-INF现在我想在webapps/mywebapp/jardeploy中部署myjarfile1.jar和myjarfile2.jar(或更多)。它们是另一个Maven项目的产物，而不是引发war的项目。它们也不是mywebapp使用的jar，它们将位于WEB-INF/lib下，而是单独构建的可下载jar，而不是my
《OpenShift/RHEL/DevSecOps汇总目录》说明：本文已经在OpenShift4.15+RHODS2.7.0的环境中验证文章目录安装OpenShiftAI环境安装Minio对象存储软件配置SingleModelServing运行环境创建项目和Workbench准备模型和配置ModelServer访问LLM模型参考安装OpenShiftAI环境先根据《OpenShiftAI-部署OpenShiftAI环境，运行AI/ML应用（视频）》一文完成OpenShiftAI环境的安装。注意：本应用无需GPU即可运行。安装Minio对象存储软件根据《OpenShift4-管理和使用OpenS
