LICENSE=basic #LICENSE=trial # es映射到宿主机的的端口 ES_PORT=9200 # kibana映射到宿主机的的端口 KIBANA_PORT=5601 # es容器的内存大小...，请根据自己硬件情况调整 MEM_LIMIT=1073741824 # 命名空间，会体现在容器名的前缀上 COMPOSE_PROJECT_NAME=demo 然后是docker-compose.yaml...文件，这里面会用到刚才创建的.env文件，一共创建了五个容器：启动操作、三个es组成集群，一个kibana（多说一句：官方脚本，放心用） version: "2.2" services: setup...如果要使用curl命令向ES发请求，需要提前将crt文件从容器中复制出来 docker cp demo_es01_1:/usr/share/elasticsearch/config/certs/es01...，请根据自己硬件情况调整 MEM_LIMIT=1073741824 # 命名空间，会体现在容器名的前缀上 COMPOSE_PROJECT_NAME=demo 然后是docker-compose.yaml
，则读取/sys/fs/cgroup/memory/docker/[id]/memory.limit_in_bytes作为mem_limit，否则mem_limit = machine_mem； docker...stats计算Memory数据的算法： MEM USAGE = mem_usage MEM LIMIT = mem_limit MEM % = (mem_usage / mem_limit) * 100.0...Networt Stats数据： 获取属于该容器network namespace veth pairs在主机中对应的veth*虚拟网卡EthInterface数组，然后循环数组中每个网卡设备，读取...将所有这些虚拟网卡对应的rx_bytes累加得到该容器的rx_bytes。 将所有这些虚拟网卡对应的tx_bytes累加得到该容器的tx_bytes。...blk_read值； 将每个块设备的IoServiceBytesRecursive数据中所有write field对应value进行累加，得到该容器的blk_write值； docker stats计算
在以往的文章中，我们已向你介绍了Docker(容器)的世界。这篇文章将引导你配置一个Alluxio集群。 第一步，使用依赖的软件包创建一个基本映像，并打开SSH端口(22)。...[jk5h6t292k.png] 下一步，使用以下必要步骤来创建一个Docker文件并安装Alluxio： [hvcj3vzz0z.png] 此外，创建具有集群信息(Master和Worke)的容器构成.../master1/logs:/opt/apache/alluxio/logs:rw mem_limit: 1000000000 ############################# # worker1.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 ############################# # worker2 #######.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 接下来，使用“docker-compose up -d”命令启动容器。
例如，如果设置为0.5，则表示容器可以使用50%的CPU资源。•mem_limit: 限制内存的使用量。可以使用M或G来表示内存的大小。例如，如果设置为512M，则表示容器可以使用512MB的内存。...例如，如果设置为"0-3"，则表示容器可以使用CPU 0到3。•memswap_limit: 限制容器可以使用的swap内存。这个值包括了mem_limit设置的内存限制。...例如，如果mem_limit设置为300M，memswap_limit设置为1G，那么容器可以使用300M的物理内存和700M的swap内存。...•oom_kill_disable: 如果设置为true，当容器超出内存限制时，内核不会杀死容器。相反，它会杀死容器内的进程来释放内存。...•oom_score_adj: 设置容器在内存不足时被杀死的优先级。值越高，容器被杀死的可能性越大。 这些参数同样需要在deploy部分进行设置。
/master1/logs:/opt/apache/alluxio/logs:rw mem_limit: 1000000000 ###########################.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 ############################# # worker2.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 接下来，用 docker-compose up -d 命令启动容器...连接到主容器后，需要先sudo到Hadoop用户（sudo su - hadoop），然后生成SSH密钥（ssh-keygen），并将密钥（ssh-copy-id）复制到workers（/ opt /
/master1/logs:/opt/apache/alluxio/logs:rw mem_limit: 1000000000 #############################.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 ############################# # worker2.../worker1/ramdisk:/mnt/ramdisk mem_limit: 1000000000 接下来，用docker-compose up -d命令启动容器...连接到主容器，sudo到Hadoop（sudo su - hadoop），生成SSH密钥（ssh-keygen），并将密钥复制（ssh-copy-id）到worker节点（/opt/apache/alluxio
mem_limit (float or str): 内存限制，允许浮点型数据或单位区分的字符串(``100000b``, ``1000k``, ``128m``, ``1g``)....如果一个字符串没有指定单位，默认会使用字节(bytes) mem_limit (str or int): 容器可以使用的最大内存数量(e.g. ``1G``)....=10000 --hostname=xxbandy --mem_limit=512m --net=none --oom_kill_disable=True -P -u admin busybox /bin...cpuset_mems，mem_limit，mem_reservation） Args: blkio_weight (int): 块IO权重比例（10-100）...cpuset_cpus (str): 指定cpu执行(0-3, 0,1) cpuset_mems (str): 指定cpu内存的执行(0-3, 0,1) mem_limit
二、Docker Compose Docker主要用来运行单容器应用，而Docker Compose则是一个用来定义和应用多容器应用的工具，如下图所示： [381412-20200626104615131...最后，在测试服务器或要运行容器的服务器上执行docker compose up完成容器的版本更新。...Core Runtime的容器镜像。...备注：这里使用的是version:2的语法，因为3开始不支持内存限制mem_limit等属性设置。当然，你可以使用3的语法，去掉mem_limit和memswap_limit属性即可。...六、小结 Docker是容器技术的核心、基础，Docker Compose是一个基于Docker的单主机容器编排工具，功能并不像Docker Swarm和Kubernetes是基于Docker的跨主机的容器管理平台那么丰富
start(container_name) mem_usage = container_stats['memory_stats']['usage'] mem_limit... = container_stats['memory_stats']['limit'] returnval = round(float(mem_usage) / float(mem_limit...if sys.argv[1] not in container_counts_list: print container_counts_list print "你输入的容器名称错误...，请重新执行脚本，并输入上述正确的容器名称." ...not in keys_container_stats_list: print keys_container_stats_list print '你输入的容器监控项不在监控范围
安装模块docker-py pip install docker-py 具体用法参见：https://docker-py.readthedocs.io/en/stable/ 下面开始写自动发现docker容器的脚本...另外一个脚本，监控容器内的各个状态。如下： #cat /etc/zabbix/script/docker_minion.py #!...collect_item == 'mem_usage': result=new_result['memory_stats']['usage'] elif collect_item == 'mem_limit...elif collect_item == 'mem_percent': mem_usage=new_result['memory_stats']['usage'] mem_limit...=new_result['memory_stats']['limit'] result=round(float(mem_usage)/float(mem_limit)*100.0,2)
Docker 部署 Django 应用可以通过两种方式来完成：迭代构建和容器互联。 我的博客是使用了容器互联的方式搭建 Django 容器栈。 网络架构 ?...Docker环境 Nginx容器: nginx:1.15 Web Server容器: python:3 Memcached容器: memcached MySQL容器: mysql:5.7 项目结构 ....db、djangoblog、memcached、nginx都分别是一个service，我们通过docker-compose.yml文件的配置来创建镜像和容器。.../db restart: always mem_limit: 500m env_file: - ".env" environment: - MYSQL_DATABASE.../djangoblog restart: always mem_limit: 500m env_file: - ".env" command: bash -
: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 es03: depends_on:...: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 es03: depends_on:...: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 es04: depends_on:...: ${MEM_LIMIT} ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 es05: depends_on:...: ${MEM_LIMIT} 5节点启动后如下： cerebro管理界面如下；：
Docker Compose解决的是快速启停多个容器，以及容器之间依赖关系的问题。 Docker Compose可以很方便地实行容器互联。...使用“宿主：容器”（HOST:CONTAINER）格式或者仅仅指定容器的端口（宿主将会随机选择端口）都可以。...可以设置宿主机路径（主机路径:容器路径）或加上访问模式（主机路径:容器路径:ro）。...ALL cap_drop: - NET_ADMIN - SYS_ADMIN 18.working_dir, entrypoint, user, hostname, domainname, mem_limit...working_dir: /code entrypoint: /code/entrypoint.sh user: postgresql hostname: foo domainname: foo.com mem_limit
# 创建 es 目录 $ mkdir /data/ELKStack $ mkdir elasticsearch elasticsearch-data elasticsearch-plugins # 容器...Kibana logstash3 操作 $ mkdir -p /data/ELKStack/kibana $ cd /data/ELKStack/kibana # 创建 kibana 相关目录，用于容器挂载...KAFKA_BROKER_ID: 1 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://172.20.166.27:9092 # 宿主机的IP地址而非容器的...KAFKA_BROKER_ID: 2 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://172.20.166.28:9092 # 宿主机的IP地址而非容器的...KAFKA_BROKER_ID: 3 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://172.20.166.29:9092 # 宿主机的IP地址而非容器的
解决方法就是把内存限制取消，或者加大 set mem_limit=-1 #取消 或者 1gb 100mb 1000b等值 如果以上还不行，就要去配置文件修改 Impala Daemon 内存限制...mem_limit=-1b 单池内存限制 default_pool_mem_limit=-1b 说明 ： default_pool_mem_limit： 配置使用单个池时用于 Admission...mem_limit： 由守护程序本身强制执行的 Impala Daemon 的内存限制（以字节为单位）。如果达到该限制，Impalad Daemon 上运行的查询可能会被停止。
容器嵌套容器 #include using namespace std; #include //容器嵌套容器 void test() { //大容器 vector...> big; //大容器里面包含三个小容器 vector v1; vector v2; vector v3; vector...(i + 3); v4.push_back(i + 4); } //给大容器赋值 big.push_back(v1); big.push_back(v2); big.push_back(v3...= big.end(); it++) { //(*it)-----> 容器 vector //先用外层循环遍历每个小容器v1,v2,v3,v4 for (vector:...= (*it).end(); jt++) { //(*jt)---->int //内层循环遍历小容器中每个元素 cout <<*jt << " "; } cout <<
三、解决办法 1.调参 mem_limit参数：（内存限制） 由守护程序本身强制执行的 Impala Daemon 的内存限制（以字节为单位）。...总结： 一般调大 mem_limit参数或者将内存限制取消参数置为-1B即可。...或 去配置文件修改 Impala Daemon 内存限制 mem_limit=-1b 单池内存限制 default_pool_mem_limit=-1b 2.简单粗暴 将执行报错的SQL使用HIVE
master/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins ports: - "9200:9200" - "9300:9300" mem_limit...slave1/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins ports: - "9201:9201" - "9301:9301" mem_limit...服务器部署 基于docker的filebeat在需要收集日志的服务器上单独启动 docker-compose.yml version: "3" services: filebeat: # 容器名称...:8.2.0 # 重启机制 restart: always # 启动用户 user: root # 持久化挂载 volumes: # 映射到容器中...usr/share/filebeat/logs - /data/ly-elk/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data # 映射配置文件到容器中
如果我们指定了mem_limit配置项，那么在执行sql的时候，单个节点的内存就会被指定为mem_limit的值。...通过以上介绍，我们可以知道，如果设置了mem_limit，impala就会给该SQL分配mem_limit*节点数的内存值，否则就是预估的单个节点内存*节点数。...队列配置的最大可用内存资源，单位是bytes，只有coordinator节点上此metric才有值，单纯的executor上该metric为0 mem-tracker.process.limit 当前impalad上配置的mem_limit...我们使用脚本同时向impalad_1提交2个SQL，往impalad_2提交1个SQL，这3个sql的mem_limit都配置为1g，当3个sql都在running的时候，相应的metric值如下所示：...我们使用脚本同时向impalad_1提交2个SQL，一个SQL提交到test_01，mem_limit为2g，一个SQL提交到test_02，mem_limit为3g，当2个sql都在running的时候
优点 可以根据key值快速找到value值 map和multimap区别 map不允许容器中有重复key值元素....multimap允许容器中有重复key值元素 2.map构造和赋值 功能描述: 对map容器进行构造和赋值操作 函数原型 构造 map mp; /map...map容器 函数原型 size(); //返回容器中元素数目 empty(); //判断容器是否为空 swap(st)...函数原型 insert(elem); //在容器中插入元素。...erase( key ) ; //删除容器中值为key的元素。
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