首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[文档处理],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

Apache Storm 官方文档 —— 命令行操作

本文介绍了 Storm 命令行客户端中的所有命令操作。如果想要了解怎样设置你的 Strom 客户端和远程集群的交互,请按照配置开发环境一文中的步骤操作。 Storm 中支持的命令包括: jar kill activate deactivate rebalance repl classpath localconfvalue remoteconfvalue nimbus supervisor ui drpc jar 语法:storm jar topology-jar-path class ... 使用指定的参数运行 main 方法(也就是打包好的拓扑 jar 包中的 main 方法)。Storm 所需要的 jar 包和配置信息都在类路径(classpath)中。这个运行过程已经配置好了,这样StormSubmitter就可以在提交拓扑的时候将topology-jar-path中的 jar 包上传到集群中。 kill 语法:storm kill topology-name [-w wait-time-secs] 杀死集群中正在运行的名为topology-name的拓扑。执行该操作后,Storm 首先会注销拓扑中的 spout,使得拓扑中的消息超时,这样当前的所有消息就会结束执行。随后,Storm 会将所有的 worker 关闭,并清除他们的状态。你可以使用-w参数来调整 Storm 在注销与关闭拓扑之间的间隔时间。 activate 语法:storm activate topology-name 激活运行指定拓扑的所有 spout。 deactivate 语法:storm deactivate topology-name 停止指定拓扑的所有 spout 的运行。 rebalance 语法:storm rebalance topology-name [-w wait-time-secs] 有些场景下需要对正在运行的拓扑的工作进程(worker)进行弹性扩展。例如,加入你有 10 个节点,每个节点上运行有 4 个 worker,现在由于各种原因你需要为集群添加 10 个新节点。这时你就会希望通过扩展正在运行的拓扑的 worker 来使得每个节点只运行两个 worker,降低集群的负载。实现这个目的的一种直接的办法是 kill 掉正在运行的拓扑,然后重新向集群提交。不过 Storm 提供了再平衡命令可以以一种更简单的方法实现目的。 再平衡首先会在一个超时时间内(这个时间是可以通过-w参数配置的)注销掉拓扑,然后在整个集群中重新分配 worker。接着拓扑就会自动回到之前的状态(也就是说之前处于注销状态的拓扑仍然会保持注销状态,而处于激活状态的拓扑则会返回激活状态)。 repl 语法:storm repl 打开一个带有类路径上的 jar 包和配置信息的 Clojure 的交互式解释器(REPL)。该命令主要用于调试。 classpath 语法:storm classpath 打印客户端执行命令时使用的类路径环境变量。 localconfvalue 语法:storm localconfvalue conf-name 打印出本地 Storm 配置中conf-name属性的值。这里的本地配置指的是~/.storm/storm.yaml和defaults.yaml两个配置文件综合后的配置信息。 remoteconfvalue 语法:storm remoteconfvalue conf-name 打印出集群配置中conf-name属性的值。这里的集群配置指的是$STORM-PATH/conf/storm.yaml和defaults.yaml两个配置文件综合后的配置信息。该命令必须在一个集群机器上执行。 nimbus 语法:storm nimbus 启动 nimbus 后台进程。该命令应该在daemontools或者monit这样的工具监控下执行。详细信息请参考配置 Storm 集群一文。 supervisor 语法:storm supervisor 启动 supervisor 后台进程。该命令应该在daemontools或者monit这样的工具监控下执行。详细信息请参考配置 Storm 集群一文。 ui 语法:storm ui 启动 UI 后台进程。UI 提供了一个访问 Storm 集群的 Web 接口,其中包含有运行中的拓扑的详细信息。该命令应该在daemontools或者monit这样的工具监控下执行。详细信息请参考配置 Storm 集群一文。 drpc 语法:storm drpc 启动 DRPC 后台进程。该命令应该在daemontools或者monit这样的工具监控下执行。详细信息请参考分布式 RPC一文。 转载自并发编程网 - ifeve.com

优秀的个人博客,低调大师

Adopt Open JDK官方文档(五) Docker镜像

5.1 复制镜像 镜像可以从别的设备复制并导入本地的Docker仓库。 保存镜像的命令为: docker save -o <save image to path> <image name> 或者 docker save <image name> > <save image to path> 保存镜像示例 docker save -o base-image-openjdk9.tar neomatrix369/openjdk9-base-image:latest 或者 docker save neomatrix369/openjdk9-base-image:latest > openjdk9-base-image.tar 或者 docker save neomatrix369/openjdk9-base-image:latest | gzip > openjdk9-base-image.tar.gz openjdk9-base-image.tar 和 openjdk9-base-image.tar.gz 的镜像已默认保存至Docker仓库。 加载镜像的命令为 docker load -i <path to image tar file> 或者 docker load < <path to image tar file> 加载镜像示例 docker load -i openjdk9-base-image.tar 或者 docker load < openjdk9-base-image.tar 或者 docker load < gzip < openjdk9-base-image.tar.gz 5.2 创建镜像 提示:在之前的介绍章节中,已经给出了Docker在相关平台使用的介绍。 在Linux,MacOS,Windows平台创建OpenJDK9 docker镜像的详细步骤如下: Why not build #OpenJDK 9 using #Docker ? – Part 1 of 2 Why not build #OpenJDK 9 using #Docker ? – Part 2 of 2 5.3 检查镜像 提示:这一步针对的OpenJDK镜像,是已经创建好的或者从别处导入至本地的Docker仓库的。 不同的操作系统启动docker的方法也不相同,在Mac和Windows平台,通常通过命令boot2docker启动docker,Linux系统在启动时会自动加载。 在docker启动之后运行命令: $ docker images 会得到如下输出: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE neomatrix369/openjdk9 latest 5877e8efd939 4 days ago 5.82 GB neomatrix369/full-image-openjdk9 latest 32b0a686e93b 4 days ago 5.82 GB neomatrix369/base-image-openjdk9 latest ce63b2673e6a 4 days ago 781.7 MB phusion/baseimage latest 5a14c1498ff4 4 months ago 279.7 MB 继续执行如下命令: $ sudo docker run -it --name openjdk9 neomatrix369/openjdk9 /bin/bash 这一步是跳转到docker容器中执行bash shell命令 $ sudo docker run -it --name openjdk9 neomatrix369/openjdk9 java -version 这一步会运行java命令(需要事先配置好java环境变量,通过PATH或者JAVA_HOME可以找到java命令)获取如下信息: openjdk version "1.9.0-internal" OpenJDK Runtime Environment (build 1.9.0-internal-_2015_06_04_06_46-b00) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 1.9.0-internal-_2015_06_04_06_46-b00, mixed mode) 转载自并发编程网 - ifeve.com

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

用户登录
用户注册