您好,我想知道是否有人对设置我的集群有一些建议。主要是为了自己的学习目的。我正在抓取新闻文章,想尝试一些机器学习的东西来进行聚类等。我的数据大约是 1-10 GB。
在我的支配下,我得到了
我现在的想法是使用我的 macbook 作为主节点,并在我的台式机上通过 vm 设置 2-4 个从节点。也许我可以获得 8-16 GB 的额外内存。
我不太关心性能。
或者我应该放弃我的想法并选择 Amazon EC2 路线?
提前致谢
最佳答案
如果您的数据小于 10 GB 并且性能不是问题,那么您的配置应该足以运行 Map Reduce/或许多机器学习程序。我在家里的笔记本电脑上设置了一个 2 节点集群,这些笔记本电脑与您的配置不匹配(更少的内存和相同的内核),我可以以相当快的速度运行复杂的 hadoop 作业。您可以继续这样做,而不是在 Amazon EC2 上浪费一些钱。
关于macos - 在家搭建 Hadoop 集群(2PC),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25261330/
我需要在客户计算机上运行Ruby应用程序。通常需要几天才能完成(复制大备份文件)。问题是如果启用sleep,它会中断应用程序。否则,计算机将持续运行数周,直到我下次访问为止。有什么方法可以防止执行期间休眠并让Windows在执行后休眠吗?欢迎任何疯狂的想法;-) 最佳答案 Here建议使用SetThreadExecutionStateWinAPI函数,使应用程序能够通知系统它正在使用中,从而防止系统在应用程序运行时进入休眠状态或关闭显示。像这样的东西:require'Win32API'ES_AWAYMODE_REQUIRED=0x0
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
当我尝试在macOSMojave(10.14.1)上构建带有ruby支持(--enable-rubyinterp)的vim(8.1.0509)时,出现错误:Infileincludedfrom/System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/2.3/usr/include/ruby-2.3.0/ruby.h:33:/System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/2.3/usr/include/ruby-2.3.0/ruby/ruby.h:24:10:fatalerror:'ru
将MacOS升级到10.14.2Mojave后,我无法再使用RVM安装任何Ruby版本。它总是给出这样的错误:$rvminstall2.5.3ruby-2.5.3-#removingsrc/ruby-2.5.3..Searchingforbinaryrubies,thismighttakesometime.Nobinaryrubiesavailablefor:osx/10.14/x86_64/ruby-2.5.3.Continuingwithcompilation.Pleaseread'rvmhelpmount'togetmoreinformationonbinaryrubies.Ch
开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba,直接右键新建即可如上图所示依次类推创建
目录:一、简介二、HQL的执行流程三、索引四、索引案例五、Hive常用DDL操作六、Hive常用DML操作七、查询结果插入到表八、更新和删除操作九、查询结果写出到文件系统十、HiveCLI和Beeline命令行的基本使用十一、Hive配置一、简介Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行。特点:简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析;灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和
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文章目录查看ES信息查看节点信息查看分片信息实际场景下ES分片及副本数量应该怎么分关于ES的灵活使用查看ES信息查看版本kibana:GET/查看节点信息GET/_cat/nodes?v解释:ip:集群中节点的ip地址;heap.percent:堆内存的占用百分比;ram.percent:总内存的占用百分比,其实这个不是很准确,因为buff/cache和available也被当作使用内存;cpu:cpu占用百分比;load_1m:1分钟内cpu负载;load_5m:5分钟内cpu负载;load_15m:15分钟内cpu负载;node.role:上图的dilmrt代表全部权限master:*代表
elasticsearch查看当前集群中的master节点是哪个需要使用_cat监控命令,具体如下。查看方法es主节点确定命令,以kibana上查看示例如下:GET_cat/nodesv返回结果示例如下:ipheap.percentram.percentcpuload_1mload_5mload_15mnode.rolemastername172.16.16.188529952.591.701.45mdi-elastic3172.16.16.187329950.990.991.19mdi-elastic2172.16.16.231699940.871.001.03mdi-elastic4172
考拉版本:2.2.0Errormessage:/scss/styles.scss/System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/2.3/usr/lib/ruby/2.3.0/rubygems/dependency.rb:319:into_specs':Couldnotfind'sass'(>=0)among15totalgem(s)(Gem::LoadError)Checkedin'GEM_PATH=/Users/monstercritic/.gem/ruby/2.3.0:/Library/Ruby/Gems/2.3.0:/Syst