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。
启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoop dfs –ls [文件目录] eg: [hadoop@hadoop-1 test]$ hadoop fs -ls /gsw/rs 2、打开某个已存在文件 hadoop dfs –cat [file_path] eg:[hadoop@hadoop-1
作者：tutorialspoint 译者：java达人 来源：https://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_mapreduce.htm（点击文末阅读原文前往
26.Validate 它用来比较源数据和目标数据的数量 它有三个接口 Validator. 它有三个接口 Validator. Property: validator Description: Driver for validation, must implement org.apache.sqoop.validation.Validator Supported values: The value has to be a fully qua
Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据，跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
表示 root 用户每天凌晨 1:00 进入到 /etc/data_rsync 文件夹执行 python 脚本
Hadoop下有一些常用的命令，通过这些命令可以很方便操作Hadoop上的文件。 1、查看指定目录下的内容 语法： hadoop fs -ls 文件目录 2、打开某个已存在的文件 语法： hadoop fs -cat 文件地址 [ | more] []表示的是可选命令 3、将本地文件存到Hadoop 语法： hadoop fs -put 本地文件地址 Hadoop目录 4、将Hadoop上的文件下载到本地文件夹内 语法： hadoop fs -get Hadoop目录 本地文件目录 5、删除Hadoo
Hadoop下有一些常用的命令，通过这些命令可以很方便操作Hadoop上的文件。 1、查看指定目录下的内容 语法： hadoop fs -ls 文件目录 2、打开某个已存在的文件 语法： hadoop fs -cat 文件地址 [ | more] []表示的是可选命令 3、将本地文件存到Hadoop 语法： hadoop fs -put 本地文件地址 Hadoop目录 4、将Hadoop上的文件下载到本地文件夹内 语法： hadoop fs -get Hadoop目录 本地文件目录 5、删除Ha
因为服务器上的Flink安装目录下已经有了Flink的基础jar包，所以打包时应该把Flink的基础包的范围设置为provided，而在idea中直接运行代码的时候，应该设置这些基础包的范围为compile。
#!/usr/bin/perl #!/bin/bash ## 最近查看队列使用情况 发现如下问题，用户使用SGE 集群的时候内存溢出 ## 此程序用于查看SGE (Sun Grid Engine) 整体集群监控 ##仅以此程序，帮助大家查看 自己任务状态，以免被杀！此工具归BGI所有，祝大家工作愉快！ =head1 Name sge_cluster_queue.pl -- choose the queue observation =head1 Description This program can choose the bmk queue observation 1) look for the queue jobs operation and who is working state 2) find the jobs number total test number,and the user over mem jobs,Jobs-ID,detailed mem \ 3) statistics total use mem =head1 Version Author: Li linji, lilinji@genomics.cn Version: 1.0, Date: 2012-7-30 =head1 Usage --queue set you want look up queue (defined general.q) --mem set Use full details queue Jobs and mem (check over_mem,and jods-ID) --s set Task sort by (name,job,vf,mem && must set --mem)##defined name --t set Task state information (defined run) --help output help information to screen =head1 Exmple ./sge_cluster_queue.pl perl sge_cluster_queue.pl perl sge_cluster_queue.pl -queue general.q perl sge_cluster_queue.pl -queue general.q -mem perl sge_cluster_queue.pl -queue general.q -mem -s vf =cut use Getopt::Long; use FindBin qw($Bin $Script); use File::Basename qw(basename dirname); use Data::Dumper; my $Sort||="name"; my $St||="r"; my ($help,$mem); $queue_search ||= "general.q"; GetOptions( "help"=>\$help, "queue=s"=>\$queue_search, "mem"=>\$mem, "s=s"=>\$Sort, "t=s"=>\$St, ); die `pod2text $0` if ($Help); if ($Sort eq "1") { $Sort="name"; }elsif($Sort eq "2"){ $Sort="job"; }elsif($Sort eq "3"){ $Sort="vf"; }elsif($Sort eq "4"){ $Sort="mem"; } if ($Sort ne "vf" && $Sort ne "mem" && $Sort ne "name" && $Sort ne "job" ) { print STDERR <<SORt; -s : 1 or name : sort by name (default) 2 or job : sort by jobs number 3 or vf : sort by vf (need -m ) 4 or mem : sort by mem (need -m ) SORt exit 0; if (!defined $mem && ($Sort eq "mem" || $Sort eq "vf" )) { print STDERR <<SORt; -mem : get mem info -s
启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh
本文档描述了在Kerberos与非Kerberos的CDH集群之间BDR不可用的情况下实现数据互导。文档主要讲述
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
任务的监控和使用 有几种方式监控spark应用：Web UI，指标和外部方法 Web接口 每个SparkContext都会启动一个web UI，默认是4040端口，用来展示一些信息： 一系列调度的stage和task RDD大小和内存的使用概况 环境变量信息 excutors的相关信息 可以通过http://<driver-node>:4040访问，如果有多个sparkcontext运行在同一个节点，那么端口会依次为4040、4041、4042。 注意这些信息只有在应用执行期间才能看到。如果想要执行完
当涉及到 Java 应用程序的诊断和调优时，Arthas 是一款备受推崇的开源工具，无论是线上问题的定位，还是实时性能监控和分析，Arthas 都能为您提供强大的支持。
以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）
1、启动hadoop所有进程 start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh
Apache Flink（德语：快速灵巧，原德国柏林大学基金会项目）是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。ms级别水平。data flow+event sequence。
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法，Linux系统版本是CentOS 7，Hadoop版本是2.7.7，JDK版本是1.8。
Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 是运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群，以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。
(信息来源：https://oracle.taleo.net, JOB ID: 16000P1S, 160017NU)
从键盘读取输入到hdfs file中，按Ctrl+D（Control+D）结束输入。hdfs file不能存在，否则命令不会执行
jobs 命令用于显示当前在后台运行的所有作业，可以帮助用户查看和管理在终端中启动的后台任务。
开门见山，最近.NET劝退师要在linux上写些长时间运行的脚本，获取Azure BlobStorage存储的数据。 记录一下Linux中后台执行作业的命令。
Python这个语言的优势就在于有丰富的第三方库，既然原生实现有这样那样的缺点，我们可以借助第三方库来实现定时任务。
该方法能够执行固定间隔时间的任务，时间间隔由time.sleep()的睡眠时间指定。
cron也有缺点: 1、不适合复杂的定时任务 2、定时任务修改,需要重启crontab管理 3、定时任务,没有状态存储,也不是知道是否执行了
GitHub Actions 使你可以直接在你的 GitHub 库中创建自定义的工作流，工作流指的就是自动化的流程，比如构建、测试、打包、发布、部署等等，也就是说你可以直接进行 CI（持续集成）和 CD （持续部署）。
Notes：发现JOB运行显示停留在2天前21/05/10 06:08分，查看JOB调用存储过程中存在DBLINK。
1 Node Exporter for Prometheus Dashboard CN 0413 ConsulManager自动同步版 dashboard for Grafana | Grafana Labs
腾讯云轻量无忧计划 新老用户同享优惠 低至15元/月起 终身续费同价 更赠送一年顶级域名，并享长期续费优惠
2被测端监控：Exporter + Prometheus + Grafana 上一节我们介绍了在压测端使用JMeter集群+Influxdb存储+Grafana实时数据展示进行监控压测端，这一节我们来介绍下在被测端的监控工具组合：Exporter + Prometheus + Grafana。 2.1 Exporter 在被测端，如果操作系统为Linux系统，对应的Exporter为node_exporter；如果操作系统为Windows系统，对应的Exporter为windows_exporter.exe。我们先来介绍node_exporter的安装。 1）node_exporter node_exporter可通过以下几个步骤进行和下载和安装。
1、一般地，从Windows本地的Eclipse提交程序到yarn，会报如下错误： Diagnostics: Exception from container-launch. Container id: container_1526537597068_0006_02_000001 Exit code: 1 Exception message: /bin/bash: line 0: fg: no job control Stack trace: ExitCodeException exitCode=1: /
之前我们在文章《使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境（一）》、《使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境（二）》和《使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习》中介绍过如何使用 KubeFATE 部署一个基于 Docker Compose 的 FA TE 联邦学习集群，以便于快速尝试体验联邦学习。但随着联邦学习的正式投入使用，训练集、模型都会逐渐变大。在生产环境里，我们会遇到以下问题：
在执行 workflow 时, 允许在 GitHub Actions 页面输入参数，控制执行逻辑。我们可以将人工处理的逻辑，在 GitHub Actions 参数化执行，适用于持续部署场景。
你知道吗，备份可是我们维护数据安全的“超级保镖”！平时一次性备份整个库，就像使用重型武器一样威猛有力。但是，有时候我们也会遇到一些特殊情况，需要“临时出动”来备份重要的表或符合某些条件的数据。这时候，就轮到我们的神器——mysqldump登场啦！
由 张汉东 老师编写的《Rust 编码规范》更新到 V0.2 ， 欢迎大家持续评审、补充和参考
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
比如，有时候，我们把程序放在后台了，希望其输出也进行保存，而不是混乱而无序的输出到前台，我们就可以使用重定向。
在日常使用中，我们可能经常有一些需求会用到 Selenium 这个 Python 库 经过一番探索，算是找到了一种解决方案（百度看的几篇文章好像报错….) 先看效果图： 📷 示例地址： Actions · zkeq/icodeq-api (github.com) image.png 上面的地址如果运行正常的话，就说明本篇教程的内容还适用~ 话不多说，开始教程 首先，你得有代码吧.. 那么我们想要在云端运行的话，首先这个代码要可以在本地运行。 这里提供一段示例的代码。这份代码的操作是打开网易云的 MV
下载以及安装Grafana，需要放通3000端口用于Grafana的网页后台控制。（IP:3000）
节点分为主节点master和代理节点agent。 在Jenkins 2中，节点是一个基础概念，代表了任何可以执行Jenkins任务的系统。节点中包含主节点和代理节点，有的时候也用于指代这些概念。此外，节点也可以是一个容器，比如Docker。
任何进程都与文件关联；我们会用到lsof工具（list opened files），作用是列举系统中已经被打开的文件。在linux环境中，任何事物都是文件，设备是文件，目录是文件，甚至sockets也是文件。用好lsof命令，对日常的linux管理非常有帮助
上篇文章，我们了解到有三种办法能实现定时任务，但是都无法做到循环执行定时任务。因此，需要一个能够担当此重任的库。它就是 APScheduler。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
