2024-08-16

在Spring Boot项目中使用ElasticJob时,可以通过实现ElasticJobListener接口来自定义监听器,并将其作为Spring的Bean进行加载。以下是一个简单的例子:




import com.dangdang.ddframe.job.executor.listener.ElasticJobListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MyElasticJobListener implements ElasticJobListener {
    
    @Override
    public void beforeJobExecuted(final String jobName) {
        // 任务执行前的逻辑
    }
 
    @Override
    public void afterJobExecuted(final String jobName, final boolean isSuccessful) {
        // 任务执行后的逻辑
    }
}

确保你的ElasticJobListener实现被Spring容器管理,通过@Component注解或在配置类中声明它。




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    
    @Bean
    public ElasticJobListener elasticJobListener() {
        return new MyElasticJobListener();
    }
}

在ElasticJob的配置中引用这个Bean,ElasticJob会自动使用它来进行任务的监听。




import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JobConfig {
    
    @Autowired
    private CoordinatorRegistryCenter registryCenter;
    
    @Autowired
    private ElasticJobListener elasticJobListener;
    
    @Bean
    public JobScheduler simpleJobScheduler() {
        return new JobScheduler(registryCenter, createJobConfiguration());
    }
 
    private LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
        // 使用JobCoreConfiguration构建SimpleJobConfiguration
        // ...
    }
}

在这个配置类中,你需要自行定义createJobConfiguration方法来设置作业的详细配置,并通过elasticJobListener属性引用之前定义的监听器。这样,当作业启动时,ElasticJob会自动加载并使用MyElasticJobListener监听器。

2024-08-16

Ceph是一种开源的分布式存储系统,它提供了块存储、对象存储和文件系统存储这三种服务。以下是一个简单的Ceph集群部署的示例:




# 安装Ceph客户端
sudo apt-get install -y ceph-common
 
# 创建一个Ceph集群监控器
ceph-deploy new monitor-node1 monitor-node2
 
# 添加OSD到集群
ceph-deploy osd create --data /dev/sdx monitor-node1
ceph-deploy osd create --data /dev/sdy monitor-node2
 
# 创建一个Ceph管理用户并获取认证密钥
ceph-deploy admin monitor-node1 monitor-node2
 
# 部署Ceph守护进程
ceph-deploy mgr create monitor-node1 monitor-node2
ceph-deploy mon create monitor-node1 monitor-node2
 
# 创建Ceph存储池
ceph osd pool create my-pool 128
 
# 创建Ceph文件系统
ceph-deploy mds create monitor-node1 monitor-node2
 
# 挂载Ceph文件系统
export CEPH_ADMIN_PATH=/etc/ceph/ceph.client.admin.keyring
mount -t ceph monitor-node1:6789,monitor-node2:6789:/ /mnt/cephfs -o name=admin,secretfile=/etc/ceph/ceph.client.admin.keyring

这个示例展示了如何创建一个Ceph集群,添加监控节点,创建OSD,并部署必要的管理工具。然后,它创建了一个名为my-pool的Ceph存储池,并且如果需要,可以创建一个Ceph文件系统,最后通过提供的认证信息将Ceph文件系统挂载到本地目录。这个过程是部署Ceph分布式存储系统的一个简化版本,但它展示了部署的基本步骤。

2024-08-16

在Hadoop YARN中,ResourceManager提供了一个Web界面,通常可以通过http://<ResourceManager-Host>:8088访问。这个界面提供了许多有关集群资源使用情况的重要指标,下面是一些常见的指标项及其含义:

  1. Cluster overview: 显示集群的总资源(CPU、内存等)和已使用的资源。
  2. Nodes: 显示所有节点的状态(活跃、不健康、维护等)以及每个节点的资源使用情况。
  3. Applications: 显示所有应用程序的状态(运行中、accepted、完成等),资源使用情况,以及各自的队列使用情况。
  4. Scheduler: 显示资源调度器的配置和队列使用情况,包括每个队列的资源使用和队列中各应用的情况。
  5. Configuration: 显示集群的配置参数。
  6. Logs: 提供查看ResourceManager和NodeManager日志的界面。

通过这些指标,你可以监控Hadoop集群的健康状况、资源使用情况和作业执行情况,从而进行有效的集群管理和性能调优。

2024-08-16

报错解释:

Eureka是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品,它的registration status: 204错误通常表示Eureka客户端尝试向Eureka服务器注册服务时,收到了一个204 No Content的HTTP响应状态码。这通常意味着注册操作成功,但是没有内容返回。

问题解决:

  1. 检查Eureka服务器是否正在运行并且可以接收请求。
  2. 确认Eureka客户端配置的服务URL是否正确指向Eureka服务器。
  3. 查看Eureka客户端的日志,确认是否有其他异常信息。
  4. 确认网络连接是否正常,确保Eureka客户端可以到达Eureka服务器。
  5. 如果使用了安全配置(如Spring Security),确保相应的认证和授权通过。
  6. 检查Eureka服务器的配置,如有必要,调整心跳间隔、 eviction 策略等。

如果以上步骤无法解决问题,可以考虑以下额外步骤:

  • 检查Eureka服务器的日志,看是否有更详细的错误信息。
  • 查看Eureka客户端的配置是否有误,如服务ID、实例ID是否唯一。
  • 如果使用了安全组或防火墙,确保相应的端口是开放的。
  • 如果问题依然存在,可以考虑更新Eureka到最新版本或查看官方文档寻求帮助。
2024-08-16

报错解释:

Seata 是一个分布式事务解决方案。报错信息 "can not get cluster name in registry config service.vgroupMapping" 表示 Seata 配置中心(registry)配置的相关参数不正确,无法获取集群(cluster)名称。

解决方法:

  1. 检查 Seata 配置文件(比如 file.confnacos.conf 等),确保 service.vgroupMapping 配置正确,格式通常是 {service-group} = {cluster-name}
  2. 如果你使用的是 Seata 配置中心(如 Nacos、Eureka 等),确保相关配置已经正确推送到配置中心,并且 Seata 客户端配置指向正确的配置中心。
  3. 确保配置中心服务正常运行,客户端能够连接到配置中心。
  4. 如果使用的是默认的 file.conf 配置,确保 file.conf 文件位置正确,并且文件内容无误。

确保以上配置正确无误后,重启 Seata 客户端应用,问题应该得到解决。如果问题依旧,请检查网络连接,日志以获取更多错误信息。

2024-08-16

Cloud-Sleuth是一个用于实现分布式跟踪的库,它可以帮助开发者追踪服务间调用的情况。在Spring Cloud中,可以使用Cloud-Sleuth来实现分布式跟踪。

以下是一个简单的例子,展示如何在Spring Cloud应用中集成Cloud-Sleuth进行服务跟踪。

  1. 首先,在Spring Cloud应用的pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 接下来,在应用的主类或者启动类中添加@EnableSleuth注解:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.sleuth.annotation.EnableSleuth;
 
@SpringBootApplication
@EnableSleuth
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}
  1. 在配置文件application.properties或application.yml中,可以配置 sleuth 相关的参数,例如:



spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1  # 设置追踪信息的采样率为1(即记录所有请求的追踪信息)
  1. 启动应用,并进行服务调用,你会在日志中看到类似以下的追踪信息:



[timestamp] [spanId] [x-b3-traceId:-1] [level] [logger] [message]

其中,[spanId][x-b3-traceId]分别表示当前Span和Trace的唯一标识,可以用于追踪服务间的调用。

以上是一个简单的服务追踪实现,具体的日志格式和信息内容可能会因为你的日志配置和sleuth的版本而有所不同。在实际应用中,你可能需要进一步配置日志格式,以便于分析追踪信息。

2024-08-16

torch.distributed.launch 是PyTorch提供的一个工具,用于启动多个Python进程以运行分布式训练。这里提供一个简单的使用示例:

假设你有一个名为 train.py 的训练脚本,你想用4个GPU进行分布式训练。

首先,在命令行中使用以下命令来启动分布式训练:




python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

train.py 文件中,你需要初始化进程组,并在进程组内部的每个进程上设置适当的区域,如下所示:




import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
 
def main():
    # 启动多进程
    mp.spawn(train_fn, nprocs=4, args=(args,))
 
def train_fn(gpu, args):
    # 每个进程的设备ID
    rank = gpu
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group(
        "nccl", 
        init_method='tcp://localhost:23456', 
        rank=rank, 
        world_size=4)
    torch.cuda.set_device(rank)
    
    # 模型和训练代码
    model = Net().cuda(rank)
    # ... 训练代码 ...
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中,mp.spawn 会为每个GPU启动一个进程,dist.init_process_group 会初始化分布式进程组,并且每个进程都会使用 torch.cuda.set_device 来设置它的CUDA设备。然后,你可以在模型和训练循环中使用分布式数据并行来分配数据和计算。

注意:init_method='tcp://localhost:23456' 指定了初始化通信所使用的TCP地址和端口。在实际应用中,这个地址需要根据实际网络环境进行调整。

2024-08-16

报错信息提示“Existing table m”表明在尝试重建ClickHouse分布式表时,系统发现已存在一个名为'm'的表,这可能是因为表名或分布式表的配置不正确导致的。

解决方法:

  1. 检查分布式表的配置文件,确保分布式表的定义与实际的本地表定义相匹配。
  2. 确认本地表是否已存在,如果已存在,确保本地表的结构与分布式表的定义相同。
  3. 如果本地表不存在,或者需要重新创建本地表,使用DROP TABLE语句删除旧的本地表,然后重新创建本地表并将其添加到分布式表的配置中。
  4. 确保在重建分布式表之前,集群的所有节点都已经同步了最新的元数据信息。
  5. 如果问题依旧存在,尝试重启ClickHouse服务,并再次检查配置文件和表结构。

在执行任何操作前,请确保已经备份了重要数据,以防止数据丢失。

2024-08-16

在Hadoop全分布部署中,生成SSH密钥对并交换密钥以实现无密码SSH登录是一个重要步骤。以下是具体步骤和示例代码:

  1. 在每台虚拟机上生成SSH密钥对:



ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
  1. 将公钥复制到每台机器的~/.ssh/authorized_keys文件中:



ssh-copy-id hadoop@nn-host
ssh-copy-id hadoop@dn-host1
ssh-copy-id hadoop@dn-host2
# ... 以此类推,为每个节点复制密钥
  1. 在每台机器上,验证SSH无密码登录:



ssh hadoop@nn-host
ssh hadoop@dn-host1
ssh hadoop@dn-host2
# ... 以此类推,测试到每个节点的无密码登录

确保在执行上述步骤时替换nn-host, dn-host1, dn-host2等为实际的主机名。如果是首次设置SSH,系统可能会要求你确认连接。确认后,你应该能够无密码SSH登录到所有指定的主机。

2024-08-16



# 使用Docker Compose启动一个基于Trino的集群
 
# docker-compose.yml
version: '3.7'
services:
  trino-coordinator:
    image: trinodb/trino:latest
    environment:
      - COORDINATOR=true
      - NODE_ID=docker-coordinator
      - HIVE_CONNECTOR_ENABLED=true
    command:
      - "--config", "/etc/trino/config.properties"
    ports:
      - "8080:8080"
 
  trino-worker:
    image: trinodb/trino:latest
    environment:
      - COORDINATOR=false
      - WORKER_NODE_ID=docker-worker
    depends_on:
      - trino-coordinator
    ports:
      - "8081:8081"
 
# 运行Docker Compose
docker-compose up -d

这段代码定义了一个简单的Trino集群,其中包括一个协调器节点和一个工作节点。它使用Docker Compose来启动并运行这个集群,通过暴露8080和8081端口,你可以通过浏览器或者任何SQL客户端连接到Trino的接口。