yarn

CentOS6安装Hadoop-3.3.0 首先从官网下载hadoop https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/ 将tar包上传到虚拟机 tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /new/software/ cd /new/software/hadoop-3.3.0/ cd /new/software/hadoop-3.3.0/etc/hadoop vim core-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or

React-native集成CodePush热更新ios篇 首先请移步React-native集成CodePush热更新android篇（https://blog.csdn.net/qq_41457238/article/details/106118779），根据教程注册CodePush账号，创建应用获取Staging和Production的key。 并在js中集成好codepush部分  开始ios端集成 1.首先确保rn项目能正常启动 2.执行yarn add react-native-code-push安装codepush库（根据自己RN版本来安装codepush库） 3.rn0.6版本之前需要执行：react-native link react-native-code-push；rn0.6之后的版本会自动link项目，不需要执行此命令 4.使用xcode打开项目，按步骤依次执行，在第五步点击+之后，选择Duplicate "Release Configaration，输入Staging 5.根据图片步骤到第三步之后，设置Debug和Staging的值为Staging的key，设置Release的值为Production的key。 具体查看key的方法为：code-push deployment ls -k 6.打开Info.plist文件

作者 | 唐云（茶干），阿里巴巴高级开发工程师 整理 | 张壮壮（Flink 社区志愿者） 摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由阿里巴巴高级开发工程师唐云（茶干）分享。主要内容如下： 容器管理系统的演变 Flink on K8S intro Flink on K8S实战分享 Demo Tips：点击下方可查看更多 1.10 系列直播视频～ 1.10系列直播： https://ververica.cn/developers/flink-training-course-1-10/ 本文第一部分将简明扼要地介绍容器管理系统的演变；第二部分是 Flink on K8S 简介，包括集群的部署模式调度原理等等；第三部分是我们这一年以来关于 Flink on K8S 的实战经验分享，介绍我们遇到的问题、踩过的坑；最后一部分是 Demo，将手把手演示集群部署、任务提交等等。 容器管理系统的演变 首先是以一个 Kubernetes 非内核开发人员的角度去探讨其和 YARN 之间的关系。众所周知，Apache Hadoop YARN 可能是在国内用途最广的一个调度系统，主要原因在于 Hadoop HDFS 在国内或者是在整个大数据业界，是一个使用最广泛的存储系统。因此，基于其上的 YARN 也自然而然成为了一个广为使用的一个调度系统，包括早期的 Hadoop

项目介绍 项目整体介绍 1.项目模型搭建 此项目为数据仓库项目,主要是做离线计算的 项目模型:项目分为流量域和业务域两个主题域,为了方便管理这么多数据,又将每个主题域划分为五个层级,分别是ODS层,DWD层,DWS层,ADS层及DIM层,分层的原因为解耦,复用,便于管理,下面我分别介绍一下项目中他们的应用场景 1.1 ODS层 ODS层:源数据层,分为流量域ODS层及业务域ODS层 流量域ODS层:数据来源于日志服务器(用户行为日志数据(APP端和WEB端)),日志服务器将数据生产到Kafka,然后使用Flume日志采集工具消费Kafka中的数据并将数据采集到Hdfs集群,在Hive中将数据加载到ODS层的Hive表中,这样就完成了原始数据的采集 业务域ODS层:数据来源于业务系统中的关系型数据库mysql,采用sqoop抽取工具将数据从mysql导入到Hdfs中,再在Hive中将数据加载到ODS层相应的表中 1.2 DWD层 DWD层:数据明细层,同样分为流量域DWD层及业务域DWD层 流量域DWD层:将数据在ODS层进行ETL操作(先对ODS层数据进行清洗,过滤(过滤掉缺失重要字段信息,重要字段信息为空或者json格式不正确的数据),降维等操作),再抽取到DWD层 业务域DWD层:抽取ODS层每天的增量数据,与DWD层每天的全量数据进行合并

配置 hadoop 高可用集群的原因：如果集群只有一个 NameNode，若NameNode 节点出现故障，那么整个集群都无法使用，也就是存在单点故障的隐患，hadoop 高可用集群能够实现 standby NameNode 自动切换为 active。 HA 的架构，节点个数一般为奇数个，有两个 NameNode，一台为 active 状态，一台为 standby 状态，active NameNode 对外提供服务，standby Namenode 实时同步了 active NameNode 的元数据，当 active NameNode 节点出现故障，standby NameNode 节点可立即切换为active状态并对外提供服务，ResourceManager 同理。所以，在实际生产中一般采用 HA 架构来提高集群的可靠性。 我这里用三台机器来搭建 Hadoop 高可用集群，hadoop 版本3.2.0 集群可以自己规划，节点最好为奇数，最少为3个节点 用Hadoop用户需要相关设置，也可以直接用root用户(我这里用的是root) 集群环境下配置SSH免密码登录 注意：配置SSH免密码登录，使用hadoop身份登录虚拟机服务器，进行相关的操作。 分别在每台机器上安装 设置好hosts 192.168.217.128 hadoop301 192.168.217.129

nuxt基础模版不带axios封装和基础插件引用，js-cookie等，把自己常用的项目结构作为模版，使用代码生成。 步骤 1.创建cli文件夹名称，即每次执行的命令nuxtCli 2.使用yarn init初始化项目 3.修改package.json,添加bin,指向cli.js 4.创建cli。js #!/usr/bin/env node // NODE CLI 应用入口文件必须要有这样的文件名 const path = require('path') const inquirer = require('inquirer') const fs = require('fs') var stat=fs.stat; inquirer.prompt([ { type: 'input', name: 'name', message: 'Project name?' } ]).then(anwsers => { // console.log(anwsers) // { name: 'myName' } // 根据用户回答的结果生成文件 //模板目录 const temDir = path.join(__dirname,'nuxtCli') //目标目录 const destDir = process.cwd() exists(temDir,destDir,copy) }) var copy

在配置yarn-HA高可用集群后，执行yarn-start.sh，发现nodemanager启动成功，而resourcemanager却没有启动，于是： 检查logs： tail -n 100 hadoop-root-resourcemanager-hadoop01.log 发现resourcemanager启动过程中出现这样的报错： org.apache.hadoop.service.ServiceStateException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Failed to initialize queues at org.apache.hadoop.service.ServiceStateException.convert(ServiceStateException.java:105) at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:173) at org.apache.hadoop.service.CompositeService.serviceInit(CompositeService.java:109) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager

上一篇博客给大家介绍了一下Flink，今天大家带来Flink集群环境搭建。（建议收藏） 一、Flink支持多种方式搭建(local，standalone，yarn) local（ 本地） ——单机模式， 一般不使用 standalone ——独立模式， Flink 自带集群，开发测试环境使用 yarn——计算资源统一由 Hadoop YARN 管理，生产环境测试 1.1准备工作 JDK1.8以上（配置JAVA_HOME环境变量） ssh 免密码登录【 集群内节点之间免密登录】 下载按装包 1.2集群规划 node01(master+slave)、node02(slave) 、node03(slave) 1.3搭建集群实现步骤 解压 Flink 压缩包到指定目录 配置 Flink 配置 Slaves 节点 分发 Flink 到各个节点 启动集群 递交 wordcount 程序测试 查看 Flink WebUI 二、standalone模式环境搭建 将下载好的Flink安装包上传到指定目录 解压Flink到 /export/server 目录 tar - zxvf flink - 1 . 7 . 2 - bin - hadoop26 - scala_2 . 11 . tgz 修改安装目录下 conf 文件夹内的 flink-conf.yaml 配置文件， 指定 JobManager