Monarch 是 Pinterest 的批处理平台，由30多个 Hadoop YARN 集群组成，其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初，Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支（特性和bug修复）的复杂性不断增加，我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0，这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
本周四晚20:30，k3s空中课程准时开播！本节课将介绍k3s简单易用的功能扩展，包括Helm、Traefik LB等，让你使用k3s如虎添翼！访问以下链接即可报名噢：
包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等
flask 自带的web服务器可用于开发环境运行调试，不适合部署在生产环境，无法满足线上的性能要求。当使用app.run(host = '0.0.0.0',port=6000)启动时，flask框架会有一段 WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
官方定义k8s能够对容器化软件进行部署管理，在不停机的前提下提供简单快速的发布和更新方式。换句话说，如果项目需要多机器节点的微服务架构，并且采用Docker image（镜像）进行容器化部署，那么k8s可以帮助我们屏蔽掉集群的复杂性，自动选择最优资源分配方式进行部署。在此基础上，k8s还提供简单的多实例部署及更新方案，仅需几个操作命令就可以轻松实现。
一、Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。 1.1 Spark 与 Hadoop Spark 基于 Hadoop MapReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduc
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分；
介绍了如何安装、配置、及使用，本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
在酒店行业，由于各类系统太过分散，进行整合势在必行。公司系统要与来自不同提供商的各类系统进行交互，这些系统的应用程序接口（API）也各不相同。此外，随着系统中录入的酒店客户增加，涉及的情况也越来越多，必须对其进行管理。由于这一行趋向互联化，资产管理系统（PMS）逐渐成为各大酒店的核心系统，而整合更是重中之重。 要想提供适用于酒店行业的软件解决方案，必须建立起与PMS供应商的双向集成系统。其中的挑战在于：我们需要大规模构建与管理这些联网的内容，并应对涉及多家酒店、多个PMS系统的情况。想要实现这些整合，有几
本文介绍了Docker常用命令，包括构建、运行容器、查看容器状态、停止和删除容器等。同时，还介绍了Docker服务相关的命令，如查看应用程序、部署应用程序、查看服务状态等。此外，文章还涉及了Docker Swarm操作相关的命令，包括创建和运行Docker Swarm、加入或离开集群、部署应用程序等。
Kubernetes是一个来管理容器化应用程序的开源平台。如果您使用Docker将应用部署到多个服务器节点上，Kubernetes集群就可以管理您的服务器和应用，包括扩展、部署和滚动更新等操作。
过去几年来，运行容器化应用程序的流行度呈爆炸式增长，这已经不是什么秘密了。能够通过代码提供应用程序的依赖项来迭代和发布应用程序是一个巨大的胜利。Gartner表示，到2022年，“超过75%的全球组织将在生产中运行容器化应用程序”。
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
Sentry 是一款专业的企业级错误跟踪和日志分析工具，旨在帮助开发人员、管理员和产品经理跟踪、分析和解决应用程序错误和性能问题。
随着 Uber 的业务持续增长，我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop（本文中称为“Hadoop”），部署到了 21000 多台主机上，以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战，这些挑战包括：主机生命周期管理、部署和自动化，Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
简介 如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论： 使用标准化流程自动配置，从而使新的开发者花费最少的学习成本加入这个项目。 和操作系统之间尽可能的划清界限，在各个系统中提供最大的可移植性。 适合部署在现代的云计算平台，从而在服务器和系统管理方面节省资源。 将开发环境和生产环境的差异降至最低，并使用持续交付实施敏捷开发。 可以在工具、架构和开发流程不发生明显变化的前提下实现扩展。 这套理论适用于任意语言和
在本教程中，我们将介绍如何设置SSH密钥以支持代码部署/发布工具，配置系统防火墙，配置和配置数据库（包括密码！），以及设置任务调度程序（crons）和队列守护进程。本教程结束时的目标是让您拥有一个具有上述高级配置的完全可用的PHP应用程序服务器。
集成可以看作是一种编程类型，而且为了简化和抽离集成的复杂性，人们借助不同的技术实现了集成的可视化表示。DSL 已经变得非常流行，因为它们提供了恰当的编程抽象，但也有一些局限——很多时候，集成开发人员都不得不使用常规代码来解决一部分问题。而且，集成编程实践已经变成了孤岛，开发人员要选择一种集成工具进行集成编程，还必须使用另外一种工具或编程语言开发应用程序的其他部分。可视化表示还是很重要，我们可以借此观察端点之间的数据流和交互。此外，对于云原生工程，集成系统现在运行在容器中，应用程序使用分布在许多节点上的微服务来实现。
欢迎来到我的“Vue + Flask”系列的第十部分。这也是本系列最后一部分。在次内容中，我们将把我们的项目部署在一个生产服务器上。在部署应用之前，需要在服务器上安装好nginx。关于nginx的安装本文不做介绍。我们先从前端的部署开始。
Kubernetes是一个容器编排系统，可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成，是一个开源的，并由世界各地的社区积极开发。Kubeadm自动安装和配置Kubernetes组件，例如API服务器，Controller Manager和Kube DNS。但是，它不会创建用户或处理操作系统级依赖关系及其配置的安装。对于这些初步任务，可以使用Ansible或SaltStack等配置管理工具。使用这些工具可以更轻松地创建其他集群或重新创建现有集群，并且不易出错。
您可能已经知道，渐进式Web应用(PWA)会越来越受欢迎，因为它们旨在使Web应用的用户体验更加流畅，创建Native应用程序般的体验，而不只是运行在浏览器的应用。
云原生概念12个因素 简介 如今，软件通常会作为一种服务来交付，它们被称为网络应用程序，或软件即服务（SaaS）。12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论： 使用标准化流程自动配置，从而使新的开发者花费最少的学习成本加入这个项目。 和操作系统之间尽可能的划清界限，在各个系统中提供最大的可移植性。 适合部署在现代的云计算平台，从而在服务器和系统管理方面节省资源。 将开发环境和生产环境的差异降至最低，并使用持续交付实施敏捷开发。 可以在工具、架构和开发流程不发生明显变化的前提下实现扩展。 这
Kubernetes是一个容器编排系统，可以大规模管理容器。Kubernetes最初由谷歌根据其在生产中运行容器的经验开发而成，是一个开源的，并由世界各地的社区积极开发。
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法
Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley） 的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架，Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的能力和优点，还解决了Hadoop MapReduce中的诸多性能缺陷。 HadoopMapReduce的问题与演进 早期的Hadoop
大部分概念Kubernetes官网都有详细介绍，Kubernetes中文官网 https://kubernetes.io/zh/docs/tutorials/kubernetes-basics/
本文介绍了Spark的四大特性：基于内存的迭代计算引擎、基于DAG的调度引擎、基于血缘的容错引擎、基于分区的存储引擎。同时，本文还介绍了Spark的作业执行流程、数据分区和文件格式、基于Shuffle的分布式计算、Spark的HA机制等。
Swarm 是 Docker 公司推出的用来管理 docker 集群的平台，几乎全部用GO语言来完成的开发的，代码开源在https://github.com/docker/swarm， 它是将一群 Docker 宿主机变成一个单一的虚拟主机，Swarm 使用标准的 Docker API 接口作为其前端的访问入口，换言之，各种形式的Docker Client (compose,docker-py等) 均可以直接与 Swarm 通信，甚至 Docker 本身都可以很容易的与 Swarm 集成，这大大方便了用户将原本基于单节点的系统移植到 Swarm 上，同时 Swarm 内置了对 Docker 网络插件的支持，用户也很容易的部署跨主机的容器集群服务。
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行，甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现：
它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息，并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
最终用户客座文章作者：Ratnadeep Debnath，Zapier 网站可靠性工程师
容器化流程的可移植性和可再现性意味着我们有机会跨云和数据中心移动和缩放我们的容器化应用程序。容器有效地保证了这些应用程序在任何地方都以相同的方式运行，从而使我们能够快速、轻松地利用所有这些环境。此外，随着应用程序规模的扩大，我们需要一些工具来帮助自动化这些应用程序的维护，能够自动替换失败的容器，并在这些容器的生命周期中管理更新和配置的上线。
集群（cluster）技术是一种较新的技术，通过集群技术，可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益，其任务调度则是集群系统中的核心技术。 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
Gunicorn是一个开源的Python WSGI HTTP服务器，移植于Ruby的Unicorn项目的采用pre-fork模式的服务器。Gunicorn服务器可与各种Web框架，包括django、flask、pyramid等。只要简单配置执行，轻量级的资源消耗，而且相当迅速。与各个Web结合紧密，部署很方便。缺点不支持HTTP 1.1,并发访问性能也不高。
之前的项目基于nginx反向代理后转发到Tomcat的API接口进行业务处理，然后将json数据打入kafka中，但是随着业务的扩大，访问量越来越大，并发数也很高，导致程序遇到性能问题；
Spark 是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley）的 AMP 实验室开发于 2009 年，并于 2010 年开源，2013 年成长为 Apache 旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 目前 Spark 的版本已经更新到了 2.4.5，并且预上线了 3.0 版本，相信未来会有更精彩的地方值得我们期待。
描述：The Twelve-Factor App 即应用的十二要素,它包含SaaS应用程序现代开发的实践标准和部署规范，并特别关注于应用程序如何保持良性成长，开发者之间如何进行有效的代码协作，以及如何 避免软件污染 。 它适用于任何 SaaS 应用的开发人员以及部署和管理此类应用的运维工程师学习; 参考地址:https://12factor.net/zh_cn/
在本文中，我们将使用示例微服务应用程序VotingApp来说明可在Kubernetes集群中部署应用程序的几种方式：
kubernetes 基本上是这两年最热门、最被人熟知的技术了，它为软件工程师提供了强大的容器编排能力，模糊了开发和运维之间的边界，让我们开发、管理和维护一个大型的分布式系统和项目变得更加容易。
Spark 一、Spark概述 1、什么是Spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它集批处理、实时流处理、交互式查询和图计算于一体,避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费。 2、Spark的优点 速度。与hadoop的MR相比,Spark的运算要快100倍以上;而基于硬盘的计算也要快10倍以上。 易用。Spark支持java、python、scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Spark支持交互式的python和scala的she
当您准备部署Ruby on Rails应用程序时，需要考虑许多有效的设置。本教程将帮助您部署Ruby on Rails应用程序的生产环境，使用PostgreSQL作为数据库，在Ubuntu 14.04上使用Puma和Nginx。
一份基准代码（Codebase），多份部署（deploy） 尽管每个应用只对应一份基准代码，但可以同时存在多份部署。每份 部署 相当于运行了一个应用的实例。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
在本教程中，您将使用Ansible和Kubeadm从头开始设置Kubernetes集群，然后给它部署一个容器化的Nginx程序。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
