指令暴露允许被外界访问的8083端口 EXPOSE 8083 # ENV指令设置环境变量NAME ENV NAME World # CMD指令设置容器内进程为：python app.py，即：这个 Python 应用的启动命令
Python大数据应用简介 简介：目前业界主流存储与分析平台以Hadoop为主的开源生态圈，MapReduce作为Hadoop的数据集的并行运算模型，除了提供Java编写MapReduce任务外，还兼容了 Streaming方式，可以使用任意脚本语言来编写MapReduce任务，优点是开发简单且灵活。 ---- Hadoop环境部署 1、部署Hadoop需要Master访问所有Slave主机实现无密码登陆，即配置账号公钥认证。
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6、WEB站点部署 上线的代码有两种方式： 第一种方式是直接将程序目录放在webapps目录下面，这种方式大家已经明白了，就不多说了。 1、使用war包部署web站点 [root@web03 webapps]# pwd /application/tomcat/webapps [root@web03 webapps]# wget http ://10.0.0.1/apache/tomcat/memtest.war 站点主动解压部署 [root@web03 webapps]# ls docs examples host-manager web03 ~]# /application/tomcat/bin/shutdown.sh [root@web03 ~]# /application/tomcat/bin/startup.sh 3、部署开源站点 建议使用google浏览器chrome 的隐身模式进行访问，使用ctrl+f5 进行强制刷新
4 应用部署 4.1 MySQL部署 （1）拉取mysql镜像 docker pull centos/mysql-57-centos7 （2）创建容器 docker run -di --name=tensquare_mysql MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql -p 代表端口映射，格式为 宿主机映射端口:容器运行端口 -e 代表添加环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD 是root用户的登陆密码 （3）远程登录mysql 连接宿主机的IP ,指定端口为33306 4.2 tomcat部署 （1）拉取镜像 docker pull tomcat:7-jre7 （2）创建容器 创建容器 -p表示地址映射 -name=mytomcat -p 9000:8080 -v /usr/local/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat:7-jre7 4.3 Nginx部署 （1）拉取镜像 docker pull nginx （2）创建Nginx容器 docker run -di --name=mynginx -p 80:80 nginx 4.4 Redis部署 （1）拉取镜像
/usr/bin/python2 部署文件 关于依赖安装的问题，使用批量安装的方式生成依赖清单，多了很多奇奇怪怪的东西，就直接手动使用pip安装了 另外，linux系统无法识别模块的问题通过：
如果只管理几台服务器，命令多点也没什么，但是如果管理着成百上千台服务器，可以想象一下，工作量将是多么的庞大。所以作为一名运维工程师，就需要寻找一款能够降低工作量的工具。 那么今天就给大家介绍一批工具，这批工具是“可编程”的，只需要为这批工具写上几行代码，它便会自动完成所有的工作，这批工具就是运维自动化puppet（为什么说是一批工具，因为软件不止一个）。 4）服务器把结果记录日志 3、puppetmaster的配置：分模块配置结构和目录结构两部分 模块配置中可以创建许多应用模块，每一个应用模块必须有一个入口，文件（主配置文件）init.pp文件，可以只有这一个文件也可以包含其他文件 5、配置实例（应用） 案例应用的背景：为了保护linux的ssh端口爆破，批量修改客户端sshd端口，将端口22修改为9922，并实现重启工作。 注意：红色的为大写。
目录 Kubernetes(二) 应用部署 前言 理解描述文件 如何访问服务 部署本地项目 打包Docker镜像 推送到远程仓库 部署 私库支持 开始部署 部署集群 参考文献 欢迎关注公众号(代码如诗 , 学习如何在Kubernetes上部署应用. 包括: 如何部署应用、发布文件讲解、将本地项目打包发布等. 阅读这篇文章你能收获到: 学会如何在k8s部署应用 如何打包Docker镜像、上传到私有库 阅读本文你需要: 熟悉Linux命令. 命令来部署这个文件所描述的应用. [root@nas-centos2 ~]$ curl 10.33.30.95/k8s-test/timestamp 1569512136028 部署集群 现在, 我们已经成功地在Kubernetes上部署了一个应用实例
一、概述 这个示例部署了一个用于演示多种 Istio 特性的应用，该应用由四个单独的微服务构成。 这个应用模仿在线书店的一个分类，显示一本书的信息。 二、部署应用 环境说明 操作系统：centos 7.6 主机名：k8s-master ip地址：192.168.31.236 配置：2核2g 操作系统：centos 7.6 主机名：k8s-node01 最终的部署结果将如下图所示： ? 所有的微服务都和 Envoy sidecar 集成在一起，被集成服务所有的出入流量都被 sidecar 所劫持，这样就为外部控制准备了所需的 Hook，然后就可以利用 Istio 控制平面为应用提供服务路由 可以用 curl 命令来确认是否能够从集群外部访问 Bookinfo 应用程序： curl -s http://${GATEWAY_URL}/productpage | grep -o "<title
谷歌DeepMind团队最近宣布成立人工智能伦理部门，表明其在加强AI技术研发和应用的同时，也将伦理等AI公共政策提上议程，负责任地研究和部署AI。 为了发展这些我们认为会和AI技术一道进化的原则，我们提出以下共识： 1.我们的责任：促进负责任的发展与利用 （1）负责任的设计和部署 我们认识到，我们有责任在遵守现有法律的基础上，将一些原则与AI 虽然AI对人类和社会的潜在好处是惊人的，但AI研究人员、专家和利益相关者还是应该花费大量的时间来确保AI的设计和部署是负责任的。高度自动化的人工智能系统必须符合保护人类尊严、权利和自由的国际惯例。 公私部门需要一起探索形成人工智能研发伦理和利用伦理限制，形成行业最佳实践的伦理准则，让AI创新、研发和部署是负责任的、可持续的，不断增进社会和个人的福祉。 第三，AI技术传播渗透和应用普及。 在这方面，政府可以发挥重大作用，比如可以通过组织实施一系列重大的AI研发、应用工程和系统部署，形成典型案例，从而对行业形成指导，促进AI技术的应用普及。 第四，教育、人才培养和劳动力转型。
目录 使用Kubectl部署应用 Kubectl部署流程 部署一个简单的Demo网站 使用Kubectl部署应用 一旦运行了Kubernetes集群，就可以在其上部署容器化应用程序。 因此在开始之前，我们需要先确保集群已经准备就绪，无论是使用Minikube还是kubeadm创建的集群。 接下来，我们讲述使用Deployment（部署）对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示： ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里，我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。
目录 使用Kubectl部署应用 Kubectl部署流程 部署一个简单的Demo网站 一旦运行了Kubernetes集群，就可以在其上部署容器化应用程序。 因此在开始之前，我们需要先确保集群已经准备就绪，无论是使用Minikube还是kubeadm创建的集群。 接下来，我们讲述使用Deployment（部署）对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示： ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里，我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。
1支持AI在减缓和适应气候变化方面的应用鉴于社会必须在短时间内应对气候变化，因此在关键部门迅速部署和推广负责任的气候解决方案至关重要。 • 通过在能源、交通、农业和重工业等高度监管部门有针对性的政策设计和评估、市场设计和商业模式，支持AI-for-climate应用的部署和系统集成。 AI在减缓和适应气候变化方面的应用数据和数字基础设施• 在气候关键部门建立数据工作组• 在气候关键型行业适当促进数据创建和开放数据标准• 快速创建数据门户以增加数据访问和共享• 与 GPAI 成员国（和其他国家 • 为AI-for-climate解决方案开发创新资金，以促进AI-for-climate社区的更大多样性和公平性• 为AI-for-climate研究的研究计算和模拟资产的开发提供资金• 以与创新者和市场参与者的激励一致的方式部署 包括技术和社会技术层面• 资助或促进气候相关部门人工智能专家的借调计划• 资助或激励创建可信赖的 AI 气候解决方案提供商和审计师• 制定和或促进共享用于界定、开发、部署、维护和评估AI-for-climate
把要部署的工程打成一个jar包。（我的工程叫 gentle ） 打 jar 的方法：超简单方法： Intellij Idea 把 java 工程打成可运行的 jar 2. 黄框中的是各个容器使用的镜像的名字，蓝框中的是各个容器的名字。 我的工程设置的本地端口也是8089 6. postman 和浏览器 顺利请求到 gentle 工程中的接口，说明部署成功 7. gentle 工程中接口实现： 部署完啦 ，走，出门溜达溜达，找点吃的去 ... -------------------------------- 2018.11.28 后记，每次改代码都要重新部署依旧很麻烦，于是写了个很简单的脚本，运行就部署。 另外：前端工程部署脚本见：前端 vue 工程 Docker 方式部署
，在其之上可以运行 Web 服务、大数据处理等各类应用。 这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中，我们通过声明的方式来告知 Kubernetes 要如何部署和扩容这些程序，并对外提供服务。 Kubernetes Job 部署 Flink JobManager 组件； 使用 Kubernetes Service 将 JobManager 服务端口开放到集群中； 使用 Kubernetes Deployment 部署 Flink TaskManager； 配置 Flink JobManager 高可用，需使用 ZooKeeper 和 HDFS； 借助 Flink SavePoint 机制来停止和恢复脚本。 因此，Job 更适合用来部署 Flink 应用，当我们手工关闭一个 Flink 脚本时，K8s 就不会错误地重新启动它。
旨在为 WEB 应用提供可扩展的数据存储解决方案。 在容器时代应用积极拥抱容器化，幸运的是mongo团队在Docker Hub提供了官方维护的mongo镜像。 环境描述 宿主机: CentOS 7.2 # 建议使用 ubuntu 最新LTS版本 Docker: 1.10.3 # 建议使用最新 stable版本 镜像: mongo: 创建容器 注意，由于容器特性我们需要为 mongo容器指定持久化的数据卷，使用-v参数选项。 如果你希望使用宿主机的端口，方便外部访问到mongo服务，需要使用-p 参数选项。 > 4.# 验证容器 尝试在mongo中创建一个库并配置授权用户。
在容器时代之前，我们部署 phpmyadmin 应用，需要先准备好php 程序运行环境、然后下载源码、配置数据库等，最后完成部署工作。 而在容器时代，部署 phpmyadmin 应用则变得简单，下载 phpmyadmin 官方提供的 Docker镜像，然后运行容器就可以了。例如运行一个 phpmyadmin 容器。 /phpmyadmin 环境描述 容器镜像: phpmyadmin:latest 容器系统: debian 9 (stretch) Docker主机: Ubuntu Server 16.04 应用策略 运行容器根据实际环境，部署 phpmyadmin 容器。 测试 root 用户，提示禁止登录; ? b. 测试指定的用户 ruser ，允许登录; ?
开始之前 ---- 默认情况下使用 docker 创建 redis容器，数据将在重启 redis容器后丢失。 为 容器配置数据卷，用于保存 aof 或者 rdb 文件。 环境描述 宿主机: CentOS 7.3 # 建议使用 ubuntu 最新LTS版本 Docker: 1.13.1 # 建议使用最新 stable版本 容器镜像: redis:3 而redis容器内的--appendonly yes 参数，则是启用 redis 的 AOF数据持久化选项。 如果希望使用宿主机的端口，方便外部访问到redis服务，需要使用-p 参数选项。 2. 两种方式是可以同时存在的，但当Redis重启时，AOF文件会被优先用于重建数据。 ---- 公众号回复 docker 获得文章专题 ?
部署准备 1.打包 mvn clean package -Dmaven.test.skip=true 2.复制到服务器 scp 本机源文件路径 服务器用户名@服务器ip 服务器目标文件路径 直接部署 1.后台运行 nohub java -jar [OPTIONS] xxx.jar >/dev/null 2>&1 & 2.查看进程 ps -ef |grep xxx.jar 3.结束进程 kill -9 进程号 服务部署 1.配置路径 /etc/systemd/system/ 2.配置文件 xxx.service [Unit] Description=sell After =syslog.target network.target //前置应用 [Service] Type=simple ExecStart=/usr/bin/java -jar [OPTIONS] //用户组 [Install] WantedBy=multi -user.target 3.启动 systemctl start sell 4.
本文目的：在centos7.x服务器上利用nginx和uwsgi部署Django应用 0. 安装python3 本文使用的服务器是腾讯云的centos7.0 64位，其他的Linux大同小异，部分安装命令自行查询。 Django应用 从仓库下载代码，这里假设django应用的文件夹叫myblog，应用的数据库用的是mysql git clone <yourcode> cd myblog # 安装虚拟环境 python3 2.0 uwsgi & nginx 1，首先nginx 是对外的服务接口，外部浏览器通过url访问nginx。 ，那么nginx就将请求转发给uwsgi,uwsgi 接收到请求之后将包进行处理，处理成wsgi可以接受的格式，并发给wsgi,wsgi 根据请求调用应用程序的某个文件，某个文件的某个函数，最后处理完将返回值再次交给
一、部署MySQL 搜索mysql镜像 docker search mysql 拉取mysql镜像 docker pull mysql:5.6 创建容器，设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建 日志目录-v 进入容器，操作mysql docker exec -it mysql /bin/bash 二、部署Tomcat 搜索tomcat镜像 docker search tomcat 拉取tomcat 三、部署Nginx 搜索nginx镜像 docker search nginx 拉取nginx镜像 docker pull nginx 创建容器，设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建nginx 日志目录 使用外部机器访问nginx ? 四、部署Redis 搜索redis镜像 docker search redis 拉取redis镜像 docker pull redis 创建容器，设置端口映射 docker run -id --name
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