yarn

目前 CSDN , 博客园 , 简书 同步发表中,更多精彩欢迎访问我的 gitee pages 目录 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 编写集群分发脚本xsync 集群配置 集群部署规划 配置集群 集群单点启动 SSH无密登陆配置 登录状态的环境变量 群起集群 集群启动/停止方式总结 集群时间同步 其他注意事项 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称） vim /etc/sysconfig/network 三台机器各自的配置分别为HOSTNAME=hadoop101;HOSTNAME=hadoop102;HOSTNAME=hadoop103 vim /etc/hosts 三台机器都加入下面的映射关系 192.168.1.101 hadoop101 192.168.1.102 hadoop102 192.168.1.103 hadoop103 安装JDK 配置环境变量 安装Hadoop 配置环境变量 配置集群 单点启动 配置ssh 群起并测试集群 由于在 上一章节 已经配置好环境并测试了hadoop伪分布式开发模式,所以在此不再赘述. 编写集群分发脚本xsync scp(secure copy) 安全拷贝(全量复制) scp定义 scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝.（from server1 to server2）

Hadoop通过改变其配置文件来更改运行模式，我们通过修改如下四个配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml即可让Hadoop以伪分布模式运行。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value的方式来实现。接下来让我们开始进行hadoop的配置吧，配置之前首先启动Ubuntu虚拟机，然后打开Xshell软件并连接登录虚拟机。 1、设置hadoop-env.sh配置文件 首先，我们需要修改hadoop运行相关的sh文件，以保证hadoop运行过程中能够正常使用其他软件或组件的功能，此处一般而言只需将JAVA功能添加在内既可。 cd ~/hadoop/etc/hadoop # 进入hadoop配置文件夹 vim hadoop-env.sh 在弹出的框体中输入i进入输入模式，此时可以编辑hadoop-env.sh了。 将JAVA路径写入到文件，只需修改 为如下代码 export JAVA_HOME=/usr/local/lib/jdk1.8 然后按Esc进入命令模式再输入：wq保存文件并退出。 注：后面编辑文件的操作有将不再反复赘述编辑器打开关闭过程，只对需要更改、编辑的内容进行说明。 2、配置core-site.xml文件 首先是core-site

今天在用yarn安装vue-cli时出现了错误 ../vue-hackernews-2.0> yarn yarn install v1.12.3 [1/5] Validating package.json... [2/5] Resolving packages... [3/5] Fetching packages... info fsevents@1.1.3: The platform "win32" is incompatible with this module. info "fsevents@1.1.3" is an optional dependency and failed compatibility check. Excluding it from installation. error upath@1.0.4: The engine "node" is incompatible with this module. Expected version ">=4 <=9". Got "10.14.2" error Found incompatible module info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/install for documentation about this command. 进行这个设置之后，会正常。

全栈的自我修养: 环境搭建 Not all those who wander are lost. 彷徨者并非都迷失方向。 Table of Contents @ 目录 前言 环境准备 nodejs vue-cli 创建 Vue 项目 yarn和npm 命令 对照表 项目结构 使用 elementUI 配置 Vuex 配置 axios github 参考 当你看到这篇文章的时候，暂且认为你对如何做一个网站有了兴趣. 前言 本系列文章将从一个完整的项目是如何开发的过程进行编写，期间会涉及前端、后端和一些运维的知识。 本篇题为 全栈的自我修养 将通过一个项目整合( 一前端项目对应三个后端项目 )，完成一个简单的DEMO 其中前端项目使用 Vue.js ,这个项目将会用到 vue , vuex , vue-route , axios , elementUI 等 后端项目使用为 3 个项目，其中涉及 Spring Boot, Mybaits, Flask 等 中间会穿插一些运维的知识如 常用linux命令, Jenkins 等 也会介绍一些工具的使用 计划分为以下几个项目: epimetheus-frontend 面向用户的PC前端项目 epimetheus-management-frontend 面向运营人员的内部管理系统前端项目 epimetheus-miniapp-frontend

相信不少读者在开发 Flink 应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题，比如在我们生产环境中遇到最多的 TaskManager 在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被 YARN/Mesos kill 掉[1]，再比如使用 heap-based StateBackend 情况下 State 过大导致 GC 频繁影响吞吐。这些问题对于不熟悉 Flink 内存管理的用户来说十分难以排查，而且 Flink 晦涩难懂的内存配置参数更是让用户望而却步，结果是往往将内存调大至一个比较浪费的阈值以尽量避免内存问题。 对于作业规模不大的普通用户而言，这些通常在可以接受的范围之内，但对于上千并行度的大作业来说，浪费资源的总量会非常可观，而且进程的不稳定性导致的作业恢复时间也会比普通作业长得多，因此阿里巴巴的 Blink 团队针对内存管理机制做了大量的优化，并于近期开始合并到 Flink。本文的内容主要基于阿里团队工程师宋辛童在 Flink Forward Beijing 的分享[2]，以及后续相关的几个 FLIP 提案。 Flink 目前（1.9）的内存管理 TaskManager 作为 Master/Slave 架构中的 Slave 提供了作业执行需要的环境和资源，最为重要而且复杂，因此 Flink 的内存管理也主要指 TaskManager 的内存管理。 TaskManager 的资源

Yarn 主要内容 Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的 操作系统平台 ，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于 操作系统之上的应用程序 。 ① Yarn的基本结构 Resource Manager ： 整个节点的老大 Node Manager ： 单个节点的老大 Application Master ： 节点上单个job的老大 Container： 一个容器，job运行需要的资源都封装在容器中 ② Yarn工作机制 / job提交过程 具体流程： 1 将MR程序提交到客户端所在的节点，客户端向RM申请一个application； 2 RM将应用程序的资源路径返还给客户端； 3 客户端将程序运行所需资源提交到HDFS上； 4 客户端将 程序资源提交完毕后，向RM申请运行 mrAppMaster ； 5 RM 将用户的请求初始化成一个 Task 任务，并将任务放到任务队列中； 6 其中一个NodeManager去任务队列领取Task任务； 7 领取完任务后，该 NodeManager 创建容器 Container ，并产生 MRAppmaster ； 8 Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地； 9 MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 容器； 10 RM将运行MapTask任务并分配给另外两

单元测试的好处是啥? 重构、重构、重构，重要的事情说三遍 TDD（测试驱动开发）的具体实现就是通过红灯->绿灯->重构不断重复，一步一步去健壮我们的代码，保证今后重构代码的时候测试的准确，可以在重构中准确的定位到问题。同时也为以后的开发提供支持，在测试的基础上我们可以重构结构和业务功能。 单元测试是最好的注释 测试会提示你哪些步骤是可以通过、如何使用的最好文档。更详细的规范了测试目标的边界值与非法值。 定位bug，减少bug 单元测试可以通过不同的条件来发现问题在哪里，在一些弱类型的语言中也避免了一些类型检查的低级错误，当然这个现在我们都用TypeScript做到了。 被迫的规范组织结构 可能平时我们会把一个方法写的很复杂、一个类写的很大，没有想过如何去组织结构，但如果你想到你即将的测试要如何写的时候，那可能你在开发前必须要想想哪些部分可以提出来了。这样会慢慢养成很好的思维。 好了,不多BB,看看怎么用吧!!! 我用的是jest测试哦!!! 1.看一下我的jest.config.js中 testMatch ,告诉我需要在lib文件夹中创建个目录 __tests__ , __tests__ 的目录里面 xxxx.unit.(js|jsx|ts|tsx) 这样的文件就是测试文件 加入我们642830685，领取最新软件测试大厂面试资料和Python自动化、接口、框架搭建学习资料！

1. 背景描述和需求 数据分析程序部署在Docker中，有一些分析计算需要使用Spark计算，需要把任务提交到Spark集群计算。 接收程序部署在Docker中，主机不在Hadoop集群上。与Spark集群网络互通。 需求如下 1、在Docker中可程序化向Spark集群提交任务 2、在Docker中可对Spark任务管理，状态查询和结束 2. 解决方案 在Docker中搭建一套Spark、Hadoop环境。任务通过spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster来提交到Spark on YARN集群执行。 任务监控通过hadoop的restful接口来监控和管理。 2.1. Yarn client 模式为行不通 任务发布的docker实例，不在spark集群中，属于非集群机器。只有spark yarn模式的入口，但是hdfs无法与hadoop集群通信。 为什么不能hdfs不能通信？ 每个docker启动时，一般不指定ip地址和机器名，不能再集群中预先配置好ip地址和机器名。 并且在hadoop集群中添加了一个动态的docker，但是并不参与任务执行，不利于环境的管理。 在docker中，你的环境配置（python路径，hadoop路径等）可能与hadoop集群不一致，所以以client模式运行时，存在找不到配置的错误。

一、初始化工程 ①新建文件夹virtual-dom-study ②yarn init -y 生成package.json ③yarn add parcel-bundler 安装打包工具parcel ④package.json文件中加入脚本： "scripts": { "dev": "parcel index.html --open", "build": "parcel build index.html" }, ⑤根目录新建index.html和src文件夹 ⑥src文件夹新建01-basicusage.js文件 ⑦index.html引入上述所述js文件 二、导入snabbdom github中文介绍地址： https://github.com/coconilu/Blog/issues/152 ①安装snabbdom yarn add snabbdom ②01-basicusage.js写入 import { init, h } from 'snabbdom'; // 1.hello world // 参数：数组，模块 // 返回值：patch函数，作用对比两个vnode的差异更新到真实DOM let patch = init([]) // 第一个参数：标签+选择器 // 第二个参数：如果是字符串的话就是标签中的内容 let vnode = h('div', 'Hello