《集群化》专题

DM 支持主流的 Linux 操作系统环境，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境及主流虚拟化环境。 Linux 操作系统版本要求 Linux 操作系统平台 版本 Red Hat Enterprise Linux 7.3 及以上 CentOS 7.3 及以上 Oracle Enterprise Linux 7.3 及以上 Ubuntu LTS 16.04 及以上 注意： 以上 Linu

如果您要以编程方式创建您的 Vert.x 实例，通过将 Vert.x 实例配置获得集群的event bus; VertxOptions options = new VertxOptions(); Vertx.clusteredVertx(options, res -> { if (res.succeeded()) { Vertx vertx = res.result(); Ev

Event Bus并不仅仅存在于一个单一的Vert.x实例。通过网络上的不同集群实例Vert.x一起就可以形成一个单一的，分布式的，Event Bus。

Kubernetes v1.9 单集群最大支持 5000 个节点，也就是说 Kubernetes 最新稳定版的单个集群支持 不超过 5000 个节点 不超过 150000 个 Pod 不超过 300000 个容器 每台 Node 上不超过 100 个 Pod 公有云配额 对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括

Kubernetes 组件都是无状态的，所有的群集状态都储存在 etcd 集群中。 本部分内容将部署一套三节点的 etcd 群集，并配置高可用以及远程加密访问。 事前准备 本部分的命令需要在每个控制节点上都运行以便，包括 controller-0、controller-1 和 controller-2。可以使用 gcloud 命令登录每个控制节点，比如 gcloud compute ssh con

Kubernetes 集群架构 etcd 集群 从 https://discovery.etcd.io/new?size=3 获取 token 后，把 https://kubernetes.io/docs/admin/high-availability/etcd.yaml 放到每台机器的 /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml，并替换掉 ${DISCOVERY_TO

架构 上节课我们给大家讲解了 k8s 的基本概念与几个主要的组件，我们在了解了 k8s 的基本概念过后，实际上就可以去正式使用了，但是我们前面的课程都是在 katacoda 上面进行的演示，只提供给我们15分钟左右的使用时间，所以最好的方式还是我们自己来手动搭建一套 k8s 的环境，在搭建环境之前，我们再来看一张更丰富的k8s的架构图。 ​​ ​ 核心层：Kubernetes 最核心的功能，对外提

我使用Google Cloud Dataproc运行Jupyter笔记本（按照以下说明：https://cloud.google.com/dataproc/docs/tutorials/jupyter-notebook). 我运行了一个笔记本，保存了它，然后在稍后的某个时候，停止了集群（使用图形用户界面）。然后后来我重新启动集群，并试图运行Jupyter笔记本再次与相同的说明，但在最后一步，当我试

问题内容： 我必须设置多少个分片和副本才能使用群集中的每个cpu核心（我希望100％的负载，最快的查询结果）？ 我想使用Elasticsearch进行聚合。我读到Elasticsearch使用多个cpu核心，但是没有找到关于cpu核心在分片和副本方面的确切细节。 我的观察是，单个分片在查询时使用的内核/线程不超过1个（考虑到一次仅查询一个）。使用副本时，查询1-shard索引的速度不会更快，因为E

我正在尝试使用以下命令运行本地群集： Storm以这个错误响应： 拓扑将提交罚款，当使用与zooManager，灵气，和监管者容器的dockerated设置。我正在使用一个自制的安装Storm在本地运行时，但到目前为止，我在网上找不到任何类似的问题。

问题内容： 我在集群环境中将Quartz Scheduler用作Spring bean。 我有一些用@NotConcurrent注释的作业，它们每个集群运行一次（即，仅在一个节点中，仅在一个线程中）。 现在，我需要在集群的每个节点上运行一项作业。我删除了@NotConcurrent批注，但是它仅在一台计算机上的每个线程上运行。它不会在其他节点上触发。 我应该用什么来注释作业？ 示例：带注释的Job

我只是从Mesos、Docker和马拉松开始，但我找不到任何地方可以回答这个特定的问题。我想建立一个运行在Docker上的Mesos集群--有几个internet资源可以做到这一点，但我想在Mesos本身上运行Docker容器。这意味着Docker容器运行在其他Docker容器中。

我正在使用Node.js、Express和pm2构建一个用于流程管理的无状态Web应用程序。在生产环境中，我为服务器CPU的每个核心运行一个应用程序实例（感谢pm2集群模式）。 最近我开始阅读Greenlock-Express（用于自动获取证书），它还有一个“cluster”属性，如果我理解正确的话，它基本上与pm2集群模式做的事情相同。 如果我在集群模式下同时运行Greenlock-Expres

我在一个GCP项目中构建了一个Google Kubernetes引擎（GKE）集群。 根据集群上运行的应用程序的不同用例，我将应用程序与不同的服务帐户和不同的授予权限相关联。为此，我将Google服务帐户（GSA）与库伯内特斯集群服务帐户（KSA）绑定如下： 参考：https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/workload-ide

null 当我运行上面的代码，然后该表以激发内存时，它占用的内存<2GB-与集群可用的内存相比很小-然后当我试图数据到驱动程序节点时，我会得到一个OOM错误。 我已尝试在以下设置上运行： 具有32个内核和244GB RAM的计算机上的本地模式 具有10 x 6.2GB执行程序和61GB驱动程序节点的独立模式 我的问题： 缓存后占用空间如此之少的数据文件怎么会导致内存问题？ 在我转向可能损害性能的其