上一次，小编把常用的Linux命令做了分享。但是，我们进行生物信息学分析时，往往需要在高性能服务器集群上投递任务。这就需要我们掌握基本的服务器集群操作方法。
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公司领导反馈：无权限登录系统，临近下班无奈只能吃过晚饭后回工位排查问题，一直排查到20:30多无法查出问题根源。
无论您是 DevOps 工程师、系统管理员还是刚入门 Kubernetes 的人，了解内存指标可能会改变游戏规则。
近日,CNCF(Cloud Native Computing Foundation)官方网站发表了由谐云边缘计算研发实习生晋晨和来自 Second State 的Vivian Hu共同撰写的文章—《使用 OpenYurt 管理 WasmEdge|轻量级边缘计算方案》。
在 Windwos 中，系统时间的设置很简单，界面操作，通俗易懂，而且设置后，重启，关机都没关系。系统时间会自动保存在 BIOS 时钟里面，启动计算机的时候，系统会自动在 BIOS 里面取硬件时间，以保证时间的不间断。但在 Linux 下，默认情况下，系统时间和硬件时间并不会自动同步。在 Linux 运行过程中，系统时间和硬件时间以异步的方式运行，互不干扰。硬件时间的运行，是靠 BIOS 电池来维持，而系统时间，是用 CPU Tick 来维持的。在系统开机的时候，会自动从 BIOS 中取得硬件时间，设置为系统时间。
[121] 编写UNIX/Linux命令以列出目录中所有文件的名称（例如/usr/bin/dir/）（及其子目录），文件应该包含不区分大小写的“I am preparing for Interview”。
Keepalived是一个基于VRRP协议来实现的WEB服务高可用方案，可以利用其来避免单点故障。使用多台节点安装keepalived。其他的节点用来提供真实的服务，同样的，他们对外表现一个虚拟的IP。主服务器宕机的时候，备份服务器就会接管虚拟IP，继续提供服务，从而保证了高可用性。 1.keepalived的原理图如下所示： 最左边是客户机，它访问我们的虚拟IP。然后我们有master（主控制节点）和backup(备用控制节点)。最右边的就是我们提供服务的真机了。 2.搭建keepalived服
PBS(Portable Batch System)最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需 要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。
操作系统_（Operating System）_是一组主管并控制计算机操作、运用和运行硬件、软件资源和提供公共服务来组织用户交互的相互关联的系统软件程序。根据运行的环境，操作系统可以分为桌面操作系统，手机操作系统，服务器操作系统，嵌入式操作系统等。 对于一台计算机来说，其组成可分成四部分： 应用软件、操作系统、设备驱动、硬件；
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台。它由 Google 开发，为自动化部署、扩展和管理容器化应用提供了一个开源系统。虽然大多数人在云环境中运行 Kubernetes，但在本地运行 Kubernetes 集群不仅是可能的，它还至少有两个好处：
上一篇文章中kubernetes系列教程（六）kubernetes资源管理和服务质量初步介绍了kubernetes中的resource资源调度和服务质量Qos，介绍了kubernetes中如何定义pod的资源和资源调度，以及设置resource之后的优先级别Qos，接下来介绍kubernetes系列教程pod的调度机制。
在开始使用 Kubernetes 时，社区教给我们的第一件事就是始终为我们 pod 中的每个容器设置 CPU 和内存的请求和限制。
前几期基本上讲的都是Linux的命令，个人觉得掌握这么多的命令后，基本上就够用啦（相当已经掌握了Windows系统的操作）。学习Linux命令只是开始大数据学习的第一步，后面还有很多路很多坑需要踩，大家跟着我的步伐往前踏哦！
In 1994, the first Beowulf Cluster was built at NASA, using Linux, as an alternative to the very expensive HPC supercomputers. “Beowulf Clusters are scalable performance clusters based on commodity hardware, on a private system network, with open-source software (Linux) infrastructure. The designer can improve performance proportionally with added machines. The commodity hardware can be any of a number of mass-market, stand-alone compute nodes as simple as two networked computers, each running Linux and sharing a file system, or as complex as 1,024 nodes with a high-speed, low-latency network.” 1994年，在NASA,使用Linux建立了第一个Beowulf集群，作为昂贵的HPC超级计算机的一种替代品。 “Beowulf集群是基于商用硬件的可扩展的高性能集群，建立在专用的系统网络和开源软件（Linux）基础设施上。设计者可以通过按比例添加机器来提高性能。硬件可以是简单的只需两台联网计算机组成的计算节点，每个节点都运行Linux,并共享一个文件系统，或复杂的像具有高速，低延迟的1,024节点的网络。“
OpenStack作为当前和可预见时间内最为热门的云计算技术（没有之一），业已获得广泛的企业市场应用和众多IT巨头的支持，更是以近日（7月17日）一位最具重量级的新成员——Google，签约加入Ope
· Ubuntu 14.04.4（3.13.0-100 Errata 47 patched kernel）
一、前言 折腾了一两个月（中间有事耽搁了半个月），至今日基本调试成功OpenStack，现将中间的部分心得记录下来。 二、环境 使用的是devstack newton版。具体部署过程可以参考cloudman的视频http://cloudman.cc/。 三、部分细节 3.1 操作系统 ubuntu16.04版，在安装软件环节选择虚拟host项。 启用root账户。 修改阿里的apt源。 修改豆瓣的pip源（root用户和stack用户均需修改）。 3.2 下载及配置openstack 下载 git clon
对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议：
在本节中，我们列出了在 NDB Cluster 中发现的与标准 MySQL 中发现的限制不同的限制，或者在标准 MySQL 中找不到的限制。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
Windows Server 2019将于9月底正式GA发布，目前外国正在如火如荼的举办着Server 2019相关的技术会议，国内却不见微软中国推广自己的企业级产品，已经好几年了，实在可惜，曾经何时微软企业级产品 Windows Server， System Center，Sharepoint，Exchange，Hyper-V也在中国市场火过一时，但现在却已经很少在国内的技术会议上面看见微软企业级产品的身影，再这样下去恐怕在中国微软原来的企业级市场将一点一点被其它厂商占据，感到惋惜的同时作为一个老微软技术爱好者也不愿意看到微软企业级就此在国内没落，因此老王还会继续着我的爱好，研究微软高可用，私有云，混合云，Sharepoint产品，并且将最新的技术尽可能的通过博客带到国内
①、网络是openstack最重要的资源之一，没有网络，虚拟机将被隔离。Openstack的网络服务最主要的功能就是为虚拟机实例提供网络连接，最初由nova的一个单独模块nova-compute实现，但是nova-compute支持的网络服务有限，无法适应大规模、高密度和多项目的云计算,现已被专门的网络服务项目Neutron所取代。
在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上，我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务，把计算任务投递到计算节点中运算。如果你想在集群上使用 Jupyter Lab 或者 Jupyter Notebook，该怎么办？
公司在IDC机房有两台很高配置的服务器，计划在上面部署openstack云平台虚拟化环境，用于承载后期开发测试和其他的一些对内业务。 以下对openstack的部署过程及其使用做一详细介绍，仅仅依据本人实际经验而述，如有不当，敬请指出~ ******************************************************************************************************************************** 1 OpenSt
1.1 百度百科 OpenStack 是一个由 NASA （ 美国国家航空航天局）和 Rackspace 合作研发并发起的，以 Apache 许可证授权的自由软件和开放源代码项目。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。 一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，
在上一篇文章中介绍了 Linux 内核是如何对进程进行管理的，这篇将阐述内核是如何对进程进行调度。因为这篇文章努力用简单的语言把进程调度这件事情描述清楚，所以文章篇幅略长，建议收藏慢看。也欢迎关注公众号 CS 实验室 ，目前在写一些开发中常用但不常了解细节的东西，比如 Linux 内核、Python 进阶。
Kubernetes的主要目的是通过复杂的负载均衡和资源分配功能跨服务器集群托管应用程序。即使某些服务器出现故障，也可以确保应用程序平稳运行。因此在生产部署中，必须为Kubernetes配置多个服务器。
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。主要译自官网
系统发育推断（phylogenetic inference）的算法五花八门，从最简单的UPGMA法，到邻接法（neighbor joining）、最大简约法（maximum parsimony），再到复杂的的最大似然法（maximum likelihood）与贝叶斯推断法（Bayesian inference），每种方法都有不少可选择的实现工具。这些方法无一例外都遵循一个规律：越精确则速度越慢。而随着分析的数据越来越庞大，对于用户来说，需要寻找一个尽可能快速而且错误率可以容忍的算法是十分必要的。
文|指尖流淌 前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装，并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统，咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群，闲言少叙，进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置，已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建，Hosts文件的配置、计算机名等诸多细节。 其实完成这一步之后我们就已经完成了
糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 OpenStack简介 OpenStack 是一个开源的 IaaS 实现，它由一些相互关联的子项目组成，主要包括计算、存储、网络。 由于以 Apache 协议发布，自 2010 年项目成立以来，超过 200 个公司加入了 OpenStack 项目，其中包括 AT&T、AMD、Cisco、Dell、IBM、Intel、Red Hat 等。 目前参与 OpenStack 项目的开发人员有 17,000+，来自 139 个国家，这一数字还在不断增长中。 OpenStack
#systemctl start neutron-server.service neutron-linuxbridge-agent.service neutron-dhcp-agent.service neutron-metadata-agent.service neutron-l3-agent.service #systemctl enable neutron-server.service neutron-linuxbridge-agent.service neutron-dhcp-agent.service neutron-metadata-agent.service neutron-l3-agent.service
本文将详细介绍相关技术栈的构成组件，包括 HAProxy、Corosync、Pacemaker、dnsmasq、cloud-init、LVM、Gluster、Docker 等概念。
# /dev/mapper/centos‐swap swap swap defaults 0 0
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
· 2、Linux内核引导时，从文件 /etc/fstab 中读取要加载的文件系统
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
内存就像是一个书包，容量有限，只能带着一部分东西。而图书馆则是一个专门存储和管理文件的地方，拥有更大的容量，并且可以永久保存文件。为了能够快速找到需要的文件，我们需要有一个书单来记录每本书放在哪里，这个书单就相当于文件系统的索引区，记录着文件的位置和相关信息。同时，为了提高访问效率，热门借阅的书会放在最前面供大家选择，避免每次都要去远处找书。通过良好的文件系统规划，我们可以提高数据管理的效率和安全性，本文将通过类似于图书馆的组织和管理方式再一步一步的讲解文件是如何放入磁盘的、索引节点等这些知识点。
Sentieon软件为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案，其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下，大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度，并匹配目前全部第二代、三代测序平台，对短读长NGS、长读长longread测序数据进行SNP/INDEL/SV分析。最高支持20万人全基因组联合变异检测分析。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
本文对双向链表进行探讨，介绍的内容是Linux内核中双向链表的经典实现和用法。其中，也会涉及到Linux内核中非常常用的两个经典宏定义offsetof和container_of。内容包括： 1.Linux中的两个经典宏定义 2.Linux中双向链表的经典实现
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
OpenStack网络（neutron）管理OpenStack环境中所有虚拟网络基础设施（VNI），物理网络基础设施（PNI）的接入层。
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。
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