选自Upflow.co 作者:Killian 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中,研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求,每个人都会配置不同的开发环境,也遇到过各种各样的难题。因此,我们在文后附上了一份调查问卷,希望能了解众多不同开发者的深度学习环境,最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
运行Debezium涉及三个主要服务:Zookeeper、Kafka和Debezium的连接器服务。 本教程将指导您使用Docker和Debezium的Docker映像启动这些服务的单个实例。 另一方面,生产环境需要运行每个服务的多个实例,以保证性能、可靠性、复制和容错。 这可以通过OpenShift和Kubernetes这样的平台来实现,该平台可以管理运行在多个主机和机器上的多个Docker容器,但通常需要在专用硬件上安装。
定义:Kafka是一个基于zookeeper协调的分布式、多副本的(replica)、支持分区的(partition)系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写的项目。
1、服务器是centos7.x,程序运行在docker中,docker组成一个小内网,可内到外但外禁止到内
// 每日前端夜话 第378篇 // 正文共:1600 字 // 预计阅读时间:7 分钟
Windows 的 Docker-desktop 是为在 Windows 10 上运行而设计的 Docker。
ONLYOFFICE Document Server提供文档协作的服务功能,支持Word,Excel和PowerPoint以及国产WPS的协作。但是这里告诉我们,需要进行文档管理和存储的二次开发。它api里现成的开发好的文档管理平台,有java,node.js,PHP等,可能不具备权限功能吧。
Windows安装文件:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/
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今天让我们详细地探讨 Docker 的架构及其运行机制,特别是在使用 “docker build”、“docker pull” 和 “docker run” 命令时。
为了推广.Net Core,微软为我们提供了一个开源Demo-eShopOnContainers,这是一个使用Net Core框架开发的,跨平台(几乎涵盖了所有平台,windows、mac、linux、android、ios)的,基于微服务架构的,运行在容器中的小型应用,其不仅展示了.Net Core的跨平台性,更展示了VS2017的强大,所有代码都在VS2017下开发。从名字上可以看出,这是一个运行在容器上的电子店铺应用,利用Docker的跨平台性,使我们可以“build once, run anywhe
个人觉得,运行在浏览器端这一点比较实用,毕竟我们都是 Web 开发人员,浏览器跨平台的便利性早已深入人心。无需安装,随时随地可以测试接口。按照作者自己的说法,他就是因为自己的破机器无法再忍受安装一个这么大的 Postman 客户端,才动了这个邪念开发出了 Postwoman 的。
docker-toolbox镜像-docker-toolbox下载地址-docker-toolbox安装教程-阿里巴巴开源镜像站
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我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集,从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑,需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言,这个技术选型的决策可谓举足轻重,倘若选择不当,可能会导致较大的修改成本,须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外,对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台,也了解得比较
Docker for Windows是Docker社区版(CE)应用程序。 Docker for Windows安装包包括在Windows系统上运行Docker所需的一切。 本主题介绍了预安装注意事项,以及如何下载和安装Docker for Windows。 下载Docker for Windows 地址:https://download.docker.com/win/stable/Docker%20for%20Windows%20Installer.exe 安装前要知道什么 如果您的系统不符合运行Dock
地址:https://download.docker.com/win/stable/Docker%20for%20Windows%20Installer.exe
本教程描述了一种构建简单的 ChatOps 机器人的方法,它使用 Slack 和 Grafana 来查询系统状态。当你不在办公桌前的时候,仍有基本的处理能力,例如在你的手机上,能够用对话界面检查你的系统状态。
Elasticsearch 服务提供在用户 VPC 内通过私有网络 VIP 访问集群的方式,用户可以通过 Elasticsearch REST client 编写代码访问集群并将自己的数据导入到集群中,当然也可以通过官方提供的组件(如 logstash 和 beat)接入自己的数据。 本文以官方的 logstash 和 beats 为例,介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。
3、支持 GET, HEAD, POST, PUT, DELETE, OPTIONS, PATCH 方法;
我是个Java程序员,在家写代码时常用到redis、mysql、kafka这些基础服务,通常做法是打开电脑,启动redis、mysql、kafka,用完再关闭电脑,总觉得这些操作挺麻烦(您想骂我懒么?您骂得对…)
构建kafka相关的环境不是本文重点,因此这里利用docker快速实现,步骤如下:
地址:https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac
根据官网的介绍,ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台,它主要有3种功能:
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
JVM本质上就是一个软件,是计算机硬件的一层软件抽象,在这之上才能够运行Java程序,JAVA在编译后会生成类似于汇编语言的JVM字节码,与C语言编译后产生的汇编语言不同的是,C编译成的汇编语言会直接在硬件上跑,但JAVA编译后生成的字节码是在JVM上跑,需要由JVM把字节码翻译成机器指令,才能使JAVA程序跑起来。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
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数据科学开发环境配置起来让人头疼,会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气,也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好,过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境,并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker,我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海,因为太久没有反思和总结的缘故,一年才总结一次,确实是有点久,欠的账的太多,梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
在上一节我们其实是建立起了对监控的概念,对监控什么,如何监控有了大致的印象。这一节我们就要正式开始动手实践了,这一节我会介绍下项目代码的结构以及着重介绍下其中docker-compose的配置文件。
对于开发来说,Windows 和 macOS 是更为常见和常用的系统,所以也很有必要了解在 Windows 和 macOS 中使用 Docker 的方法。很幸运的是,Docker 的官方对这两个系统提供了强有力的支持,我们可以很轻松的在这两个系统中运行 Docker。在这一小节中,我们就来了解一下 Docker 在 Windows 和 macOS 中安装的方式以及运行的原理。
Docker利用容器来开发、运行应用。容器是镜像创建的实例。它可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是 相互隔离的、保证安全的平台。类似安装系统的电脑实体。简单的说,容器是独立运行的一个或一组应用,以及它们的运行态环境。对应的,虚拟机可以理解为模拟运行的一整套操作系统(提供了运行态环境和其他系统环 境)和跑在上面的应用。
为了帮助国人更好了解、上手kafka,特意翻译、修改了个文档。官方Wiki : http://kafka.apache.org/quickstart
取材 第一本Docker书。原作者:James Turnbull 安装 这里只说明Windows环境的安装(Windows7以上) 使用Docker Toolbox工具即可:http://mirror
我们知道在国内使用 Docker,无论是 Pull、Build 还是 Push 镜像都十分慢,因为毕竟很多源都是国外的源,下载和上传慢是必然的现象。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索?怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢?本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
在当今世界, 分布式系统, 微服务/SOA架构遍地, 服务之间的许多交互和通信都不再是同一主机的不同线程或进程, 而是跨主机, 甚至跨网络区域. 那么一旦相关服务出现问题, 我们就会需要调试服务间的通讯, 主机间的网络...
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随着近几年业务快速发展与迭代,大数据的成本也水涨船高,如何优化成本,建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来,经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生,通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部,做到业务成倍增长的情况下成本负增长。
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。 尽管AWS-based steup我们一直用得很好,但使用自定义脚本和工具自动化部署的设置,对于运维以外的团队来说不是很友好,特别是一些小团队——没有足够的资源来了解这些脚本和工具的细节。这其中的主要问题在于没有“部署单元(unit-of-deployment)”,该问题直接导致了开发与运维之间工作的断层,而容器化趋势看上去是一个不错的方案。 如果你还没有做好将Docker和Kubernetes落地
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。
2017年,新东方开始了利用容器化手段将中间件业务服务化的探索,基于Rancher 1.6使用ES;2019年,新东方再次开始了扩大了中间件的业务服务化,基于Kubernetes使用Kafka、ES和Redis。利用容器化手段将中间件服务化,有效提升了运维团队的工作效率,极大地缩短了软件开发流程。本文将分享新东方在中间件服务化上的尝试。
Docker是一种容器技术,可以将应用和环境等进行打包,形成一个独立的,类似于iOS的App形式的“应用”。这个应用可以直接被分发到任意一个支持Docker的环境中,通过简单的命令即可启动运行。Docker是一种最流行的容器化实现方案,和虚拟化技术类似,它极大地方便了应用程序的部署;又与虚拟化技术不同它以一种更轻量的方式实现了应用服务的打包。使用Docker可以让每个应用彼此相互隔离,在同一台机器上同时运行多个应用,不过他们彼此之间共享同一个操作系统。Docker的优势在于,它可以在更细的粒度上进行资源管理,也比虚拟化技术更加节约资源。
最近在研究虚拟化,容器和大数据,所以从Docker入手,下面介绍一下在Windows下怎么玩转Docker。
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