Deploy

1、创建一个 maven 工程 (Intellij Idea) File —— New —— Project … —— Maven—— create from archetype 打勾 选择下面的 —— maven-archetype-quickstart ——next 如下图,然后一路点到底即可 2、创建一个测试类 public class UploadRepository { public void upload() { System.out.println("Thisis upload repository example. "); } } 3、配置 pom.xml <groupId>com.ygaaaa</groupId> <artifactId>upload</artifactId> <packaging>jar</packaging> // 这里指定打包的格式为jar,默认为 jar <version>7.0-SNAPSHOT</version> // 特别注意:版本号 带-SNAPSHOT，系统会自动识别为 快照版本 <name>Maven Portlet Archetype</name> 在配置文件pom.xml 中增加以下内容： <distributionManagement> <repository> <id>releases</id> // 发布仓库id --

Docker 19.03 推出了一个实验特性：app，这是docker的一个指令，就像 image 、run 、exec 、swarm... 官方文档： https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/app/ docker-app 将docker容器编排为一个bundle，命名为 application 应用程序。希望将一组docker容器打包为一个应用程序进行分发。 启用app插件 app 是一个体验特性，默认不会启用，最低版本为 19.03 ，因此首先要确保docker引擎不低于此版本。 编辑 ~/.docker/config.json ，增加： { "experimental": "enabled", "debug": true } 检查： docker ... app* Docker Application (Docker Inc., v0.8.0) builder Manage builds buildx* Build with BuildKit (Docker Inc., v0.3.1-tp-docker) checkpoint Manage checkpoints ... 标记 * 的指令为体验特性指令。 # docker app version Version: v0.8.0 Git commit:

Docker 19.03 推出了一个实验特性：app，这是docker的一个指令，就像 image 、run 、exec 、swarm... 官方文档： https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/app/ docker-app 将docker容器编排为一个bundle，命名为 application 应用程序。希望将一组docker容器打包为一个应用程序进行分发。 启用app插件 app 是一个体验特性，默认不会启用，最低版本为 19.03 ，因此首先要确保docker引擎不低于此版本。 编辑 ~/.docker/config.json ，增加： { "experimental": "enabled", "debug": true } 检查： docker ... app* Docker Application (Docker Inc., v0.8.0) builder Manage builds buildx* Build with BuildKit (Docker Inc., v0.3.1-tp-docker) checkpoint Manage checkpoints ... 标记 * 的指令为体验特性指令。 # docker app version Version: v0.8.0 Git commit:

这是一篇写给女朋友看的教程...前方高能，注意避让~ 1.私有maven仓库的搭建 搭建环境为阿里云ESC服务器，CentOS.确保服务器已经安装Jdk。然后我要手把手教你安装和启动nexus。 Step1:新建一个目录使用命令： mkdir /usr/software Step2: 进入新建的目录： cd /usr/software Step3: 下载nexus的安装包： wget http://download.sonatype.com/nexus/3/nexus-3.7.1-02-unix.tar.gz Step4: 解压nexus安装包 tar zxvf nexus-3.7.1-02-unix.tar.gz Step5: 配置nexus的环境变量 vim /etc/profile Step6: 在profile文件的最底下加上这两行 export MAVEN_HOME=/usr/software/nexus-3.7.1-02 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin 注：MAVEN_HOME的地址指向刚刚解压的地址 Step7: 保存profile文件，并刷新 source /etc/profile Step8: 启动nexus服务 在已解压的nexus安装包下，进入到bin目录，然后使用命令 nexus start 然后访问ip:port

开始部署codedeploy： 1.先预置IAM用户： 创建一个IAM用户或使用一个与AWS相关联的用户； 复制以下的策略附加到IAM用户，向IAM用户赋予对codedeploy（及codedeploy所依赖的AWS服务和操作）的访问权限： { "Version": "2012-10-17", "Statement" : [ { "Effect" : "Allow", "Action" : [ "autoscaling:*", "codedeploy:*", "ec2:*", "lambda:*", "ecs:*", "elasticloadbalancing:*", "iam:AddRoleToInstanceProfile", "iam:CreateInstanceProfile", "iam:CreateRole", "iam:DeleteInstanceProfile", "iam:DeleteRole", "iam:DeleteRolePolicy", "iam:GetInstanceProfile", "iam:GetRole", "iam:GetRolePolicy", "iam:ListInstanceProfilesForRole", "iam:ListRolePolicies", "iam:ListRoles", "iam:PassRole", "iam

spark-submit.sh-> spark-class.sh，然后调用SparkSubmit.scala。 根据client或者cluster模式处理方式不一样。 client：直接在spark-class.sh运行的地方包装要给进程来执行driver。 cluster：将driver提交到集群去执行。 核心在SparkSubmit.scala的prepareSubmitEnvironment方法中，截取一段处理Yarn集群环境的看一下。 // In client mode, launch the application main class directly // In addition, add the main application jar and any added jars (if any) to the classpath if (deployMode == CLIENT) { childMainClass = args.mainClass if (localPrimaryResource != null && isUserJar(localPrimaryResource)) { childClasspath += localPrimaryResource } if (localJars != null) { childClasspath ++=

错误日志 [root @xy01 spark-2.4.3-bin-without-hadoop]# ./sbin/start-master.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/software/spark-2.4.3-bin-without-hadoop/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-xy01.out failed to launch: nice -n 0 /opt/software/spark-2.4.3-bin-without-hadoop/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master --host xy01 --port 7077 --webui-port 4650 Spark Command: /opt/software/jdk1.8.0_151/bin/java -cp /opt/software/spark-2.4.3-bin-without-hadoop/conf/:/opt/software/spark-2.4.3-bin-without-hadoop/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy

容器技术提供了一种标准化的交付方式，将应用的代码以及代码环境依赖都打包在一起，成为一个与环境无关的交付物，可以被用在软件生命周期的任何阶段，彻底改变了传统的软件交付方式。 甚至可以说，是在容器技术之后，DevOps、CI/CD 等运维关键问题才有了质的飞跃：实现资源的动态创建和销毁，更轻量的容器技术既能保证环境一致性也能进一步提高迭代频率，各种容器平台也能更好地保证应用高可用、自动伸缩、业务连续等等。 今天将跟大家分享支撑双十一的容器镜像仓库 ACR，以及它是如何实现搭配 IDE 插件和 CICD/云原生应用交付链来实现一键部署与持续集成，以下是本文提纲： 什么是 容器镜像仓库 ACR 如何搭配 免费 IDE 插件 实现一键部署 如何运用 CICD/ 云原生应用交付链 实现持续集成与交付 想听软萌音在线讲解？阿里云小姐姐直播，手把手教你，12月5日晚上8点—9点，直播间等你（还有弹幕截屏送礼品！），直播间地址点击链接： https://developer.aliyun.com/special/cloudtoolkitlive 。 容器镜像仓库 ACR 为了更好地支持双十一大规模分发需求，容器镜像服务（Alibaba Cloud Container Registery, ACR）团队提前进行规划及迭代更新，全面提升了大规模分发场景下的性能、可观测性和稳定性。在新的双十一来临前

本文主要介绍第三个声明式组件Application Services 3 Extension（以下简称AS3）的使用方式。 AS3提供了一种声明式的方式来配置F5 BIGIP的L4-L7的配置，包括LTM，DNS，AFM，ASM等模块的配置，它支持multi-tenant和multi route-domain的配置。 包含但不限于以下配置： - L3/L4: VIP. Pool SNAT Monitors, Profiles, etc. - HTTP/HTTPS ADC - L4 Firewall Policy Support (AFM Policy attachment) - HTTP/HTTPS L7 Security - ASM/APM policy attachment - Traffic Profiles (Endpoint Policy attachment / construction) - iRules - SSL/TLS - Methods for loading policies and iRules: base64 & URL ... 目前AS3和DO一样，支持RPM包安装在f5上，也支持用一个as3的docker容器来代理这些API的交互，当然目前也支持通过BIGIQ来下发这些AS3的json文件配置到每个BIGIP中，方便集中管理

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。函数计算更多信息 参考 。 Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件（template.yml），协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考 。 ROS: 阿里云资源编排服务（ROS）助您简化云计算资源的管理。您可以遵循ROS定义的模板规范，在模板中定义所需云计算资源的集合及资源间依赖关系。ROS自动完成所有资源的创建和配置，实现自动化部署和运维。更多文档 参考 。 备注: 本文介绍的技巧需要 Fun 版本大于等于 3.0.0+。 背景介绍 在 Fun 3.0 版本之前，Fun Deploy 功能只有一种部署方式，即直接使用 fun deploy 命令进行部署。 随着用户的不断反馈，虽然我们一直在增强 deploy 的功能，但我们 Fun 依旧在某些场景下做的依旧不够好： 没有完善的资源状态管理机制：原有的 Fun 部署的资源，只支持创建、更新两种操作。我们希望