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。

2024-08-16

以下是一个简化的Dockerfile,用于创建一个基于Ubuntu的Hadoop环境:




# 使用Ubuntu官方镜像作为基础镜像
FROM ubuntu:20.04
 
# 安装OpenJDK 8
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y openjdk-8-jdk && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 设置环境变量
ENV JAVA_HOME /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
ENV PATH $PATH:$JAVA_HOME/bin
 
# 安装Hadoop
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget && \
    wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz && \
    tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz && \
    mv hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop && \
    rm hadoop-3.2.2.tar.gz && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 配置Hadoop环境变量
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop
ENV PATH $PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
 
# 配置Hadoop,设置SSH,并复制配置文件
RUN ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa -P '' && \
    cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys && \
    chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys && \
    echo "127.0.0.1 $(hostname)" >> /etc/hosts
 
COPY hadoop-env.sh /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
COPY core-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
COPY hdfs-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
COPY mapred-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
COPY yarn-site.xml /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
 
# 格式化HDFS,启动YARN
RUN /usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format && \
    /usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh && \
    /usr/local/hadoop/sbin/start-yarn.sh
 
# 暴露Hadoop相关端口
EXPOSE 50070 8020 8088 19888
 
# 容器启动时运行Hadoop
CMD ["/usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh"]

这个Dockerfile演示了如何在Ubuntu环境中安装OpenJDK 8,并安装Hadoop。它还包括了配置SSH和Hadoop环境的步骤,并且展示了如何将Hadoop配置文件复制到容器中。最后,它暴露了Hadoop所需的端口,并在容器启动时运行Hadoop。这个示例为学习者提供了一个简明的Hadoop分布式环境配置参考。

2024-08-16

在Redis主从部署环境中,使用分布式锁时,可能会遇到锁失效的问题。因为Redis主从同步是异步的,如果在主节点上获取锁后,主节点宕机,从节点可能还没有收到这个锁的数据,导致在从节点上获取锁时,锁是无效的。

解决方案:

  1. 使用Redlock算法,它通过使用N个独立的Redis节点来保证锁的安全性。当尝试获取锁时,客户端会尝试在大多数节点上获取锁。只有在大多数节点获取锁成功时,才认为获取锁成功。
  2. 使用Redlock算法时,确保每个Redis节点的数据一致,可以通过Sentinel或Cluster来保证数据的一致性和高可用性。
  3. 可以考虑使用Redlock的开源库,如Redlock-py等,它们通常会封装好相关的逻辑。

示例代码(使用redlock-py库):




import redis
from redlock import Redlock
 
# 假设有N个Redis节点
redis_instances = [
    redis.StrictRedis(host=host1, port=port1, db=db),
    redis.StrictRedis(host=host2, port=port2, db=db),
    redis.StrictRedis(host=host3, port=port3, db=db)
]
 
# 初始化Redlock
redlock = Redlock(redis_instances)
 
# 尝试获取锁
with redlock.lock('resource_name', 5000) as lock:
    if lock.valid:
        # 在这个区块内执行需要互斥的代码
        pass
    else:
        # 处理锁无效的情况
        pass

在使用分布式锁时,务必确保Redis节点的数量大于或等于(N/2+1),以保证在最多N/2个节点失效的情况下,仍然能够获取锁。

2024-08-16

由于原始代码已经比较完整,下面是核心函数的简化版本,展示如何实现一个简单的 Flink SQL 网关服务:




import org.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings, TableEnvironment}
import org.apache.flink.table.catalog.{Catalog, InMemoryCatalog}
 
class SimpleFlinkSQLGateway {
 
  // 创建 TableEnvironment
  def createTableEnvironment(): TableEnvironment = {
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance().inBatchMode().build()
    TableEnvironment.create(settings)
  }
 
  // 初始化 Catalog
  def initCatalog(tableEnv: TableEnvironment): Unit = {
    val catalog = new InMemoryCatalog("default_catalog")
    tableEnv.registerCatalog("default_catalog", catalog)
  }
 
  // 执行 SQL 查询
  def executeSQLQuery(tableEnv: TableEnvironment, query: String): Unit = {
    val result = tableEnv.sqlQuery(query)
    val resultTable = tableEnv.createTemporaryView("resultTable", result)
    // 打印结果,实际应用中可能需要网络接口返回结果
    println(s"Query Result: $resultTable")
  }
}
 
// 使用示例
val gateway = new SimpleFlinkSQLGateway()
val tableEnv = gateway.createTableEnvironment()
gateway.initCatalog(tableEnv)
gateway.executeSQLQuery(tableEnv, "SELECT * FROM some_table")

这个简化版本展示了如何在 Flink 中创建一个 TableEnvironment,注册一个 Catalog,并执行一个简单的 SQL 查询。在实际的 Kyuubi 实现中,还需要处理网络通信、认证、授权等方面的需求。

2024-08-16

在这一部分,我们将介绍如何使用MySQL Group Replication(组复制)和MySQL Sharding(分片)来构建一个高弹性和高效的数据服务。




-- 创建一个分片键
CREATE TABLE my_table (
    id INT NOT NULL,
    shard_id INT NOT NULL,
    data VARCHAR(255),
    PRIMARY KEY (id, shard_id)
) ENGINE=InnoDB;
 
-- 插入数据时,指定shard_id来确定数据存放在哪个分片上
INSERT INTO my_table (id, shard_id, data) VALUES (1, 1, 'Some data');
 
-- 使用分片键进行查询
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 AND shard_id = 1;

在这个例子中,我们创建了一个包含分片键的表。分片键是用来决定数据存储在哪个分片上的字段。插入数据时,必须指定shard_id。查询时,我们必须指定分片键的值以确保能够定位到正确的分片。

这种方法可以让数据服务根据分片键来分散数据和查询压力,从而实现数据的分布式存储和处理,提升系统的弹性和性能。

2024-08-16

以下是一个使用docker-compose部署Minio多主机分布式集群的示例。确保你有足够的机器和网络权限来运行这些容器。

  1. 创建一个名为 docker-compose.yml 的文件,内容如下:



version: '3'
services:
  minio1:
    image: minio/minio:RELEASE.2021-06-09T00-08-28Z
    volumes:
      - data1-1:/data
      - data1-2:/data
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: your-access-key
      MINIO_SECRET_KEY: your-secret-key
      MINIO_SERVERS: "4"
    command: server http://minio1/data1-1 http://minio2/data1-2 http://minio3/data1-3 http://minio4/data1-4
    ports:
      - "9000:9000"
      - "9001:9001"
    restart: always
    networks:
      - minio-net
 
  minio2:
    image: minio/minio:RELEASE.2021-06-09T00-08-28Z
    volumes:
      - data2-1:/data
      - data2-2:/data
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: your-access-key
      MINIO_SECRET_KEY: your-secret-key
      MINIO_SERVERS: "4"
    command: server http://minio1/data1-1 http://minio2/data2-1 http://minio3/data2-3 http://minio4/data2-4
    ports:
      - "9002:9000"
      - "9003:9001"
    restart: always
    networks:
      - minio-net
 
  minio3:
    image: minio/minio:RELEASE.2021-06-09T00-08-28Z
    volumes:
      - data3-1:/data
      - data3-2:/data
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: your-access-key
      MINIO_SECRET_KEY: your-secret-key
      MINIO_SERVERS: "4"
    command: server http://minio1/data1-1 http://minio2/data2-1 http://minio3/data3-1 http://minio4/data3-4
    ports:
      - "9004:9000"
      - "9005:9001"
    restart: always
    networks:
      - minio-net
 
  minio4:
    image: minio/minio:RELEASE.2021-06-09T00-08-28Z
    volumes:
      - data4-1:/data
      - data4-2:/data
    environment:
      MINIO_ACCESS_KEY: your-access-key
      MINIO_SECRET_KEY: your-secret-key
      MINIO_SERVERS: "4"
    command: server http://minio1/data1-1 http://minio2/data2-1 http://minio3/data3-1 http://minio4/data4-1
    ports:
      - "9006:9000"
      - "9007:9001"
    restart: always
    networks:
      - minio-net
 
volumes:
  data1-1:
  data1-2:
  data2-1:
  data2-2:
  data3-1:
  data3-2:
  data4-1:
  data4-2:
 
networks:
  minio-net:
    driver: bridge
  1. 在命令行中运行 docker-compose up -d 来启动集群。

请确保替换 your-access-key