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hadoop&spark安装（上）

硬件环境： hddcluster1 10.0.0.197 redhat7 hddcluster2 10.0.0.228 centos7 这台作为master hddcluster3 10.0.0.202 redhat7 hddcluster4 10.0.0.181 centos7 软件环境： 关闭所有防火墙firewall openssh-clients openssh-server java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel hadoop-2.7.3.tar.gz 流程： 选定一台机器作为 Master 在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境 在 Master 节点上安装 Hadoop，并完成配置 在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境 将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上 在 Master 节点上开启 Hadoop 1 2 3 4 5 6 7 8 #节点的名称与对应的IP关系 [hadoop@hddcluster2~]$ cat /etc/hosts 127.0.0.1localhostlocalhost.localdomainlocalhost4localhost4.localdomain4 ::1localhostlocalhost.localdomainlocalhost6localhost6.localdomain6 10.0.0.228hddcluster2 10.0.0.197hddcluster1 10.0.0.202hddcluster3 10.0.0.181hddcluster4 1 2 3 4 5 创建hadoop用户 su #上述提到的以root用户登录 useradd -mhadoop-s /bin/bash #创建新用户hadoop passwd hadoop #设置hadoop密码 visudo #rootALL=(ALL)ALL这行下面添加hadoopALL=(ALL)ALL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #登录hadoop用户，安装SSH、配置SSH无密码登陆 [hadoop@hddcluster2~]$rpm-qa| grep ssh [hadoop@hddcluster2~]$ sudo yum install openssh-clients [hadoop@hddcluster2~]$ sudo yum install openssh-server [hadoop@hddcluster2~]$ cd ~/. ssh / #若没有该目录，请先执行一次sshlocalhost [hadoop@hddcluster2~]$ ssh -keygen-trsa #会有提示，都按回车就可以 [hadoop@hddcluster2~]$ ssh -copy- id -i~/. ssh /id_rsa .publocalhost #加入授权 [hadoop@hddcluster2~]$ chmod 600. /authorized_keys #修改文件权限 [hadoop@hddcluster2~]$ ssh -copy- id -i~/. ssh /id_rsa .pubhadoop@hddcluster1 [hadoop@hddcluster2~]$ ssh -copy- id -i~/. ssh /id_rsa .pubhadoop@hddcluster3 [hadoop@hddcluster2~]$ ssh -copy- id -i~/. ssh /id_rsa .pubhadoop@hddcluster4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 #解压hadoop文件到/usr/local/hadoop [hadoop@hddcluster2~]$ sudo tar -zxfhadoop-2.7.3. tar .gz-C /usr/local/ [hadoop@hddcluster2~]$ sudo mv /usr/local/hadoop-2 .7.3 /usr/local/hadoop [hadoop@hddcluster2~]$ sudo chown -Rhadoop:hadoop /usr/local/hadoop cd /usr/local/hadoop . /bin/hadoop version #安装java环境 [hadoop@hddcluster2~]$ sudo yum install java-1.8.0-openjdkjava-1.8.0-openjdk-devel [hadoop@hddcluster2~]$rpm-qljava-1.8.0-openjdk-devel| grep '/bin/javac' /usr/lib/jvm/java-1 .8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64 /bin/javac [hadoop@hddcluster2~]$vim~/.bashrc export JAVA_HOME= /usr/lib/jvm/java-1 .8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64 export HADOOP_HOME= /usr/local/hadoop export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME /lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME /sbin :$HADOOP_HOME /bin export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS= "-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib:$HADOOP_PREFIX/lib/native" #测试java环境 source ~/.bashrc java-version $JAVA_HOME /bin/java -version #与直接执行java-version一样 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 #修改hadoop文件配置 [hadoop@hddcluster2hadoop]$ pwd /usr/local/hadoop/etc/hadoop [hadoop@hddcluster2hadoop]$ cat core-site.xml <?xmlversion= "1.0" encoding= "UTF-8" ?> <?xml-stylesheet type = "text/xsl" href= "configuration.xsl" ?> <!-- LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the "License" ); youmaynotusethis file except in compliancewiththeLicense. YoumayobtainacopyoftheLicenseat http: //www .apache.org /licenses/LICENSE-2 .0 Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedto in writing,software distributedundertheLicenseisdistributedonan "ASIS" BASIS, WITHOUTWARRANTIESORCONDITIONSOFANYKIND,eitherexpressorimplied. SeetheLicense for thespecificlanguagegoverningpermissionsand limitationsundertheLicense.SeeaccompanyingLICENSE file . --> <!--Putsite-specificpropertyoverrides in this file .--> <configuration> <property> <name>fs.defaultFS< /name > <value>hdfs: //hddcluster2 :9000< /value > < /property > <property> <name>hadoop.tmp. dir < /name > <value> file : /usr/local/hadoop/tmp < /value > <description>Abase for othertemporarydirectories.< /description > < /property > < /configuration > [hadoop@hddcluster2hadoop]$ cat hdfs-site.xml <?xmlversion= "1.0" encoding= "UTF-8" ?> <?xml-stylesheet type = "text/xsl" href= "configuration.xsl" ?> <!-- LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the "License" ); youmaynotusethis file except in compliancewiththeLicense. YoumayobtainacopyoftheLicenseat http: //www .apache.org /licenses/LICENSE-2 .0 Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedto in writing,software distributedundertheLicenseisdistributedonan "ASIS" BASIS, WITHOUTWARRANTIESORCONDITIONSOFANYKIND,eitherexpressorimplied. SeetheLicense for thespecificlanguagegoverningpermissionsand limitationsundertheLicense.SeeaccompanyingLICENSE file . --> <!--Putsite-specificpropertyoverrides in this file .--> <configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address< /name > <value>hddcluster2:50090< /value > < /property > <property> <name>dfs.replication< /name > <value>3< /value > < /property > <property> <name>dfs.namenode.name. dir < /name > <value> file : /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name < /value > < /property > <property> <name>dfs.datanode.data. dir < /name > <value> file : /usr/local/hadoop/tmp/dfs/data < /value > < /property > < /configuration > [hadoop@hddcluster2hadoop]$ [hadoop@hddcluster2hadoop]$ cat mapred-site.xml <?xmlversion= "1.0" ?> <?xml-stylesheet type = "text/xsl" href= "configuration.xsl" ?> <!-- LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the "License" ); youmaynotusethis file except in compliancewiththeLicense. YoumayobtainacopyoftheLicenseat http: //www .apache.org /licenses/LICENSE-2 .0 Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedto in writing,software distributedundertheLicenseisdistributedonan "ASIS" BASIS, WITHOUTWARRANTIESORCONDITIONSOFANYKIND,eitherexpressorimplied. SeetheLicense for thespecificlanguagegoverningpermissionsand limitationsundertheLicense.SeeaccompanyingLICENSE file . --> <!--Putsite-specificpropertyoverrides in this file .--> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name< /name > <value>yarn< /value > < /property > <property> <name>mapreduce.jobhistory.address< /name > <value>hddcluster2:10020< /value > < /property > <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address< /name > <value>hddcluster2:19888< /value > < /property > < /configuration > [hadoop@hddcluster2hadoop]$ [hadoop@hddcluster2hadoop]$ cat yarn-site.xml <?xmlversion= "1.0" ?> <!-- LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the "License" ); youmaynotusethis file except in compliancewiththeLicense. YoumayobtainacopyoftheLicenseat http: //www .apache.org /licenses/LICENSE-2 .0 Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedto in writing,software distributedundertheLicenseisdistributedonan "ASIS" BASIS, WITHOUTWARRANTIESORCONDITIONSOFANYKIND,eitherexpressorimplied. SeetheLicense for thespecificlanguagegoverningpermissionsand limitationsundertheLicense.SeeaccompanyingLICENSE file . --> <configuration> <!--SitespecificYARNconfigurationproperties--> <property> <name>yarn.resourcemanager. hostname < /name > <value>hddcluster2< /value > < /property > <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services< /name > <value>mapreduce_shuffle< /value > < /property > < /configuration > [hadoop@hddcluster2hadoop]$ [hadoop@hddcluster2hadoop]$ cat slaves hddcluster1 hddcluster2 hddcluster3 hddcluster4 1 2 3 4 5 6 7 8 $ cd /usr/local $ sudo rm -r. /hadoop/tmp #删除Hadoop临时文件 $ sudo rm -r. /hadoop/logs/ * #删除日志文件 $ tar -zcf~ /hadoop .master. tar .gz. /hadoop #先压缩再复制 $ cd ~ $ scp . /hadoop .master. tar .gzhddcluster1: /home/hadoop $ scp . /hadoop .master. tar .gzhddcluster3: /home/hadoop $ scp . /hadoop .master. tar .gzhddcluster4: /home/hadoop 1 2 3 4 在salve节点上操作，安装软件环境并配置好.bashrc sudo tar -zxf~ /hadoop .master. tar .gz-C /usr/local sudo chown -Rhadoop /usr/local/hadoop 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 [hadoop@hddcluster2~]$hdfsnamenode- format #首次运行需要执行初始化，之后不需要 接着可以启动hadoop了，启动需要在Master节点上进行启动命令： $start-dfs.sh $start-yarn.sh $mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserver 通过命令jps可以查看各个节点所启动的进程。正确的话， 在Master节点上可以看到NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer进程， 另外还需要在Master节点上通过命令hdfsdfsadmin-report查看DataNode是否正常启动，如果Livedatanodes不为0，则说明集群启动成功。 [hadoop@hddcluster2~]$hdfsdfsadmin-report ConfiguredCapacity:2125104381952(1.93TB) PresentCapacity:1975826509824(1.80TB) DFSRemaining:1975824982016(1.80TB) DFSUsed:1527808(1.46MB) DFSUsed%:0.00% Underreplicatedblocks:0 Blockswithcorruptreplicas:0 Missingblocks:0 Missingblocks(withreplicationfactor1):0 ------------------------------------------------- Livedatanodes(4): 也可以通过Web页面看到查看DataNode和NameNode的状态：http: //hddcluster2 :50070/。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。 1 在Slave节点操作可以看到DataNode和NodeManager进程 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 测试hadoop分布式实例 首先创建HDFS上的用户目录： hdfsdfs- mkdir -p /user/hadoop 将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中： hdfsdfs- mkdir input hdfsdfs-put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ *.xmlinput 通过查看的DataNode的状态（占用大小有改变），输入文件确实复制到了DataNode中。 接着就可以运行MapReduce作业了： hadoopjar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples- *.jar grep inputoutput 'dfs[a-z.]+' 等待执行完毕后的输出结果： 1 2 3 4 5 6 7 8 hadoop启动命令： start-dfs.sh start-yarn.sh mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserver hadoop关闭命令： stop-dfs.sh stop-yarn.sh mr-jobhistory-daemon.shstophistoryserver PS：如果集群有一两台无法启动的话，先尝试一下删除hadoop临时文件 cd /usr/local sudo rm -r ./hadoop/tmp sudo rm -r ./hadoop/logs/* 然后执行 hdfs namenode -format 再启动 本文参考了一下网站并实验成功： http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ 本文转自 yanconggod 51CTO博客，原文链接: http://blog.51cto.com/yanconggod/1884998
2017-11-11
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hadoop&amp;spark安装（下）

上一遍文章中其实最主要的就是JAVA环境变量以及hadoop环境变量的设置，这两个设置好了的话，运行hadoop基本上不会出问题。 在hadoop的基础上安装spark好简单。 安装Spark之前需要先安装Hadoop集群，因为之前已经安装了hadoop，所以我直接在之前的hadoop集群上安装spark。 硬件环境： hddcluster1 10.0.0.197 redhat7 hddcluster2 10.0.0.228 centos7 这台作为master hddcluster3 10.0.0.202 redhat7 hddcluster4 10.0.0.181 centos7 软件环境： scala-2.11.7 spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz #所有操作用hadoop 基本流程： 1、master解压scala-2.11.7和spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz到相应的目录 2、配置scala和spark环境变量 3、修改配置文件 4、拷贝scala和spark到各个节点，授权 5、启动spark集群 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #hadoop用户下操作，下载scala,安装 wgethttp: //downloads .lightbend.com /scala/2 .11.7 /scala-2 .11.7.tgz tar -zxvfscala-2.11.7.tgz mv scala-2.11.7 /usr/local/scala sudo mv scala-2.11.7 /usr/local/scala vim.bashrc #添加 export SCALA_HOME= /usr/local/scala export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME /sbin :$HADOOP_HOME /bin :$SCALA_HOME /bin source .bashrc [hadoop@hddcluster2~]$scala-version Scalacoderunnerversion2.11.7--Copyright2002-2013,LAMP /EPFL 1 2 3 4 5 6 7 #在官网下载spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz tar -zxvfspark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.0.2-bin-hadoop2.7spark sudo mv spark /usr/local/ vim.bashrc #添加 export SPARK_HOME= /usr/local/spark export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME /sbin :$HADOOP_HOME /bin :$SCALA_HOME /bin :$SPARK_HOME 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 #修改spark配置文件 cd /usr/local/spark/conf cp spark- env .sh.templatespark- env .sh vi spark- env .sh #添加下面内容 ###jdkdir export JAVA_HOME= /usr/lib/jvm/java-1 .8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64 ###scaladir export SCALA_HOME= /usr/local/scala ###theipofmasternodeofspark export SPARK_MASTER_IP=10.0.0.228 ###themaxmemorysizeofworker export SPARK_WORKER_MEMORY=8G ###hadoopconfigurationfiledir export HADOOP_CONF_DIR= /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ #修改slave cp slaves.templateslaves vi slaves #把localhost改为下面内容 hddcluster1 hddcluster2 hddcluster3 hddcluster4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 #把/usr/local/spark和/usr/local/scala打包，然后复制到slave节点、 cd /usr/local tar -zcf~ /master .spark. tar .gz. /spark tar -zcf~ /master .scala. tar .gz. /scala scp master.spark. tar .gzhddcluster1:~ scp master.scala. tar .gzhddcluster1:~ #登录各个节点进行解压到/usr/local tar -zxfmaster.spark. tar .gz-C /usr/local/ tar -zxfmaster.scala. tar .gz-C /usr/local/ chown -Rhadoop:hadoop /usr/local/spark chown -Rhadoop:hadoop /usr/local/scala 再配置.bashrc环境变量和master的一样。 加上hadoop上一篇的.bashrc内容是这样子： #scala export SCALA_HOME= /usr/local/scala #spark export SPARK_HOME= /usr/local/spark #javaandhadoop export JAVA_HOME= /usr/lib/jvm/java-1 .8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64 export HADOOP_HOME= /usr/local/hadoop export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME /lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME /sbin :$HADOOP_HOME /bin :$SCALA_HOME /bin :$SPARK_HOME export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS= "-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib:$HADOOP_PREFIX/lib/native" 到此Spark集群搭建完毕 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 .启动Spark集群： 启动Spark之前需要先将hadoop的dfs以及yarn启动。 /usr/local/spark/sbin/start-all .sh 启动所有服务之后，在命令行输入jps: [hadoop@hddcluster2~]$jps 29601ResourceManager 32098SparkSubmit 29188DataNode 29364SecondaryNameNode 29062NameNode 29915NodeManager 30251Master 30380Worker 30062JobHistoryServer 18767Jps 比hadoop集群启动时多了Master和worker /usr/local/spark/bin/spark-shell .sh 出现scala>时说明成功。 在浏览器中输入10.0.0.228:8080时，会看到如下图，有4个Worker 本文转自 yanconggod 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/yanconggod/1885082
2017-11-11
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K8S的名称空间创建&amp;&amp;版本的升级、回滚操作

1、创建私有仓库 [root@docker-k8s01 ~]# docker run -itd --name registry -p 5000:5000 --restart always registry:latest #在所有需要使用私有仓库的docker主机上添加如下配置 [root@docker-k8s01 ~]# vim /usr/lib/systemd/system/docker.service ExecStart=/usr/bin/dockerd -H unix:// --insecure-registry 192.168.171.151:5000 #修改完文件后重启使之生效 [root@docker-k8s01 ~]# systemctl daemon-reload [root@docker-k8s01 ~]# systemctl restart docker 2、在master节点，自定义一个镜像，基于nginx镜像，默认界面内容改为：Version:v1，版本2内容为：Version:v2.版本3内容为：Version:v3 #编写dockerfile文件 [root@docker-k8s01 ~]# vim Dockerfile FROM nginx ADD index.html /usr/share/nginx/html #编辑v1版本的首页内容 [root@docker-k8s01 ~]# echo "Version:v1" > index.html #制作v1版本的镜像 [root@docker-k8s01 ~]# docker build -t 192.168.171.151:5000/zyz:v1 . #制作v2版本的镜像 [root@docker-k8s01 ~]# echo "Version:v2" > index.html [root@docker-k8s01 ~]# docker build -t 192.168.171.151:5000/zyz:v2 . #制作v3版本的镜像 [root@docker-k8s01 ~]# echo "Version:v3" > index.html [root@docker-k8s01 ~]# docker build -t 192.168.171.151:5000/zyz:v3 . #将制作好的三个版本的镜像上传至私有仓库 [root@docker-k8s01 ~]# docker push 192.168.171.151:5000/zyz:v1 [root@docker-k8s01 ~]# docker push 192.168.171.151:5000/zyz:v2 [root@docker-k8s01 ~]# docker push 192.168.171.151:5000/zyz:v3 创建一个Namespace.接下来的所有操作都在此名称空间之下 [root@docker-k8s01 ~]# mkdir test [root@docker-k8s01 ~]# cd test/ [root@docker-k8s01 test]# vim ns.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: zyz [root@docker-k8s01 test]# kubectl apply -f ns.yaml # 运行yaml文件 namespace/zyz created [root@docker-k8s01 test]# kubectl get ns zyz # 查看创建的namespace NAME STATUS AGE zyz Active 30s 创建一个Deployment资源对象，镜像版本为v1 [root@docker-k8s01 test]# vim zyz.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: zyz namespace: zyz spec: revisionHistoryLimit: 5 # 规定记录多少个版本，这个字段通过 kubectl explain deploy.spec 命令找到revisionHistoryLimit <integer>行获得 replicas: 2 template: metadata: labels: name: zyz spec: containers: - name: zyz image: 192.168.171.151:5000/zyz:v1 # 镜像版本为1 ports: - containerPort: 80 #执行该yaml文件， --record表示记录版本历史 [root@docker-k8s01 test]# kubectl apply -f zyz.yaml --record [root@docker-k8s01 test]# kubectl get pod # 查看上面yaml文件运行的pod No resources found. #可以得出结论，如果在编写yaml文件时，指定了归属于哪个namespace， #那么执行上面的命令是查看不到运行的pod的，而不是没有运行的pod [root@docker-k8s01 test]# kubectl get pod -n zyz # 增加“-n”选项，指定名称空间，即可看对应的pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE zyz-5d7cb64655-9pdcj 1/1 Running 0 98s zyz-5d7cb64655-zzqcv 1/1 Running 0 98s #查看zyz的namespace名称空间的名为zyz的deployment资源对象 [root@docker-k8s01 test]# kubectl rollout history deployment -n zyz zyz deployment.extensions/zyz REVISION CHANGE-CAUSE 1 kubectl apply --filename=zyz.yaml --record=true #可以看到当前只有一个版本，也可以看到filename（文件名称） 创建一个Service资源对象，关联到上面的Deployment资源对象 [root@docker-k8s01 test]# vim zyz-svc.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: zyz-service namespace: zyz spec: type: NodePort selector: name: zyz ports: - name: zyz-port port: 8080 # service的IP接口 targetPort: 80 # pod的端口 nodePort: 31111 # 映射到宿主机的端口 [root@docker-k8s01 test]# kubectl apply -f zyz-svc.yaml [root@docker-k8s01 test]# kubectl get svc # 若不指定名称空间，是查不到对应的service的 NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 9d [root@docker-k8s01 test]# kubectl get svc -n zyz # 使用“-n”选项查看指定的名称空间中的service NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE zyz-service NodePort 10.100.89.145 <none> 8080:31111/TCP 55s 注意：创建的service资源对象必须和创建的deployment资源对象在同一个namespace中，否则无法进行关联！！！ 客户端访问k8s群集中的任意一个节点的31111端口访问其pod提供的服务如果需要在线修改pod提供的网页文件，可以先查看到pod的name，然后直接在主节点上登录到此pod即可，命令如下 [root@docker-k8s01 httpd-web]# kubectl get pod -o wide #查看pod的name NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES httpd-devploy1-6f987c9764-5g92w 1/1 Running 0 8m35s 10.244.1.5 node01 <none> <none> httpd-devploy1-6f987c9764-wvgft 1/1 Running 0 [root@docker-k8s01 httpd-web]# kubectl exec -it httpd-devploy1-6f987c9764-5g92w /bin/bash #通过指定pod的name，进入pod 现在由1版本，滚动更新至2版本、再到3版本，最后回滚到指定1版本内容 [root@docker-k8s01 test]# sed -i 's/zyz:v1/zyz:v2/' zyz.yaml # 更新为版本2 [root@docker-k8s01 test]# kubectl apply -f zyz.yaml # 执行 deployment.extensions/zyz configured # 配置成功 #访问验证 [root@docker-k8s01 test]# curl 192.168.171.151:31111 Version:v2 #查看历史版本 [root@docker-k8s01 test]# kubectl rollout history deployment -n zyz zyz deployment.extensions/zyz REVISION CHANGE-CAUSE 1 kubectl apply --filename=zyz.yaml --record=true 2 <none> #现在是有两个历史版本了 #接下来再次升级并验证 [root@docker-k8s01 test]# sed -i 's/zyz:v2/zyz:v3/' zyz.yaml [root@docker-k8s01 test]# kubectl apply -f zyz.yaml deployment.extensions/zyz configured #再次访问可以看到现在是版本3了 [root@docker-k8s01 test]# curl 192.168.171.151:31111 Version:v3 #查看历史版本信息 [root@docker-k8s01 test]# kubectl rollout history deployment -n zyz zyz deployment.extensions/zyz REVISION CHANGE-CAUSE 1 kubectl apply --filename=zyz.yaml --record=true 2 <none> 3 <none> #接下来执行回滚操作 #回滚到版本1，需要指定namespace，“--to-revision”是指定回滚到哪个版本 [root@docker-k8s01 test]# kubectl rollout undo deployment -n zyz zyz --to-revision=1 deployment.extensions/zyz rolled back [root@docker-k8s01 test]# curl 192.168.171.151:31111 Version:v1 [root@docker-k8s01 test]# kubectl rollout history deployment -n zyz zyz #再次查看历史记录，发现版本1变成了版本4，之前的1已经没有了 deployment.extensions/zyz REVISION CHANGE-CAUSE 2 <none> 3 <none> 4 kubectl apply --filename=zyz.yaml --record=true
2020-08-26
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Java并发编程笔记1-竞争条件&amp;初识原子类&amp;可重入锁

我们知道，在多线程访问一个共享变量的时候会发生安全问题。 首先看下面例子： public class Counter { private int count; public void add(){ try{ for (int i = 0;i<200;i++){ Thread.sleep(100); this.count++; System.out.println(this.count); } }catch (Exception e ){ e.printStackTrace(); } } } public class Test { public static void main(String[] args) { final Counter counter = new Counter(); new Thread(new Runnable() { public void run() { counter.add(); } }).start(); new Thread(new Runnable() { public void run() { counter.add(); } }).start(); new Thread(new Runnable() { public void run() { counter.add(); } }).start(); } } 运行结果如下： 如果没发生线程对数据的赃操作，3个线程执行，结果会累加到600的，看上面结果明显没有，并且出现一下重复的数据。这是因为存在3个线程同时操作同一个数字，导致输出重复数字。 解决办法： 1.在方法上加上synchronized关键字。如下图： 虽然结果不会出现重复，但是synchronized效率及其低下，运行速度明显被拖慢。原因是，for循环中的i变量是每个线程都有独自的局部变量，各不影响，但是每个线程都要排队进入这个方法，排队睡觉，这样就导致效率低下 2.在竞争条件上加synchronized，我们知道各个线程其实竞争的是count这个成员变量。因此在此地方加即可。如下图： 这样运行效率比方法一快了很多，因为省去了排队进入方法，排队睡觉。只需要排队取count值即可，这样效率比方法一快。 注意上图中，输出语句并不是竞争条件，并不一定要放在synchroized里面，这里放在里面是为了让线程取到值自增后立即输出，这样输出就不会发生混论，不发生抢占输出问题，一样能累加到600， 如果把输出放在synchronized外面会出现值有重复现象，因为累加后的值并没有立即输出，这样导致输出混乱，但仍然能加到600.知识输出不安全罢了。 3.使用原子类型，比如将上面的代码的int count类型改成AtomicInteger count类型，我们知道获取count的值然后再自加个1是可能会出现问题的，也就是结果出现重复数字。AtomicInteger类型是以同步的方法解决这个问题的。如下图： 结果如下图： 可以看到数字的输出没有严格的排队，但是数据确实给你保证的了，就是完整的加到600.这也恰恰因为不是严格的进行排队，才是的这种方法比前面两种方法的效率大大改进。 理论总结：synchronized是一种内部锁，就是所对象内部给我们提供的，因为每一个对象有一个状态变量，相当于一个锁，进入同步块，改变这个变量。别的线程进入之后就要判断这个变量有没有改变。 一个线程获取它本生已经持有的锁，这是可以成功的。我们知道多个线程同时抢占同一个锁它们是失败的。因为它们之间是互斥的。但是呢，一个线程再次获取一个自己已经拿过的锁是可以成功的，那么它是能够成功的。 看如下例子： public class Widget { public synchronized void doSth(){ } } public class ChildWidget extends Widget { @Override public synchronized void doSth() { super.doSth(); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Widget w = new ChildWidget(); w.doSth(); } } 子类调用自己的方法的那个synchroized那个锁是w对象的这个锁，而在子类方法中的super.doSth（）父类中的方法的synchronized的锁也是w对象的锁。因此不要被子类继承父类的方法中的锁所迷惑了。 因此这种方式叫做内部锁的可重入机制，也叫可重入锁。
2018-03-03
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DLNA&amp;UPnP开发笔记（2）

1. UPnP协议组成 UPnP协议中，定义了两个主要的组件，一个是设备（Device），一个是控制点（Control Point）。这就是为什么很多UPnP协议栈的SDK的接口代码一般都主要由Device和Control Point构成。设备是在网络中可见的对象，而控制点在网络中不可见。 一个UPnP的设备（Device）是不能直接访问和控制另一个UPnP的设备（Device）的，对设备的访问和控制都必须通过控制点（Control Point）来代为完成。而控制点对设备的控制则主要是由设备定义的“服务”（Service）来实现。 设备（Device）需要向网络中广播自己的信息，并提供设备描述和服务（Service）描述，并发送设备事件消息. 控制点（Control Point）则是搜索设备，并使用其提供的服务（Service）访问和控制设备，同时监听设备事件消息。 2. 典型的UPnP AV应用架构 如图所示是一种典型的UPnP AV应用架构，它来自《UPnP-av-AVArchitecture》。在一个典型的UPnP应用中，有三个主体，一个服务器（MediaServer），一个播放器（MediaRender），以及一个控制点（Control Point）。 服务器（MediaServer）主要负责提供多媒体文件的浏览和控制。 播放器（MediaRender）主要负责提供播放和渲染。 控制点（Control Point）则控制整个播放过程。 它们三个在物理上可以是同一个设备，当然，也可以在不同的设备上。 对应到UPnP协议组件的话，“MediaServer”和“MediaRnederer”都属于UPnP的Device。 “ContentDirectory”、“ConnectionManager”、“AVTransport”、“RenderingControl”这些都属于UPnP设备所提供的服务（Service），通过这些服务描述，Control Point就知道该如何访问和控制设备了。 3. UPnP的设备描述和服务描述 UPnP的设备（Device）是通过广播包来通知局域网中的控制点自己的设备信息和服务的，而这些设备信息和服务都必须根据UPnP协议规定的XML文档格式来编写，UPnP提供了标准的模板可以参考，具体的文档地址： http://upnp.org/sdcps-and-certification/standards/sdcps/ 由这些文档我们可以看到，UPnP官网为我们定义了12种设备，在每种设备的文档中详细地定义了设备描述XML如何编写，定义了每种设备需要实现哪些服务，每种服务的XML文档如何编写。 到这里，我们其实可以看到，实现一个上述的UPnP AV应用也并没有那么可怕，一切都是有章可循的，我们需要做的就是熟读协议所定义了一系列文档。 本文转自 Jhuster 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/ticktick/1637727，如需转载请自行联系原作者
2017-11-26
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华为手机升级HarmonyOS完全攻略：消费者公测&amp;内测&amp;线下升级

写在前面：本文旨在帮助社区各位小伙伴选择合适的渠道尽早升级HarmonyOS系统，深夜撸稿，还望三连支持一哈！！ 目前正在进行的升级活动：消费者公测、消费者内测、HarmonyOS体验官（线下） 必要说明： 所有消费者公测渠道最终都会跳转到花粉俱乐部； 初期申请量巨大，花粉俱乐部很容易就挂掉，心急的小伙伴可尝试线下渠道或者多次尝试或者深夜（两点以后）申请； 申请前务必将“花粉俱乐部”、“我的华为”、“会员中心”升级到最新版本，尤其是“花粉俱乐部”。 ——消费者公测—— 包含机型： Mate X2 Mate40、Mate40E、Mate 40 Pro、Mate 40 Pro+、Mate 40 RS 保时捷设计 P40 5G、P40 4G、P40 Pro、P40 Pro+ Mate 30 4G、Mate 30 Pro 4G、Mate 30 5G、Mate 30 Pro 5G、Mate 30 RS保时捷设计、Mate 30E Pro 5G MatePad Pro、MatePad Pro 5G 我的华为/花粉俱乐部：请先更新到最新版本，如果卸载了，请在华为应用商店下载安装。 方法： 1.打开“我的华为”，点击“升级尝鲜” / 打开“花粉俱乐部”，点击“公测尝鲜”。 △我的华为 △花粉俱乐部 2.页面加载完成后，点击“公测尝鲜”下的“立即尝鲜”按钮。（花粉俱乐部进入的请忽略此步骤，直接进入下步） 3.接下来在列表中找到当前手机型号对应的公测活动，点击“报名公测”。由于不同手机对应的系统版本不一样，请务必仔细核实你的机器型号。 4.此处会跳转到“花粉论坛”的一篇帖子，划到这篇帖子的末尾，点击“参加公测活动”。接下来系统会引导用户签订《华为公测协议》和《华为公测与隐私声明》，等待10秒点击通过。 5.通过两个协议后，系统会引导你下载协议文件。这个过程会验证你的机型是否符合要求，且下载的文件也是将来升级为正式版的必要文件，如果找到（反正我是没找到）请勿删除！！ 6.下载并提示安装完描述文件后，就可以去检测系统更新，下载并更新HarmonyOS了。（P40系列当前版本116） ——消费者内测—— 包含机型： Mate XS、Mate 20、Mate 20 Pro、Mate 20 RS（保时捷）、Mate 20 X(4G) nova 8、nova 8 Pro、nova 8 SE、nova 7 5G、nova 7 Pro 5G、nova 7 SE 5G、nova 7 SE 5G活力版、nova 7 SE 5G乐活版、nova 6、nova 6 5G、nova 6 SE 华为畅享20 Plus 5G、华为畅享Z 5G、华为畅享20 Pro5G 华为麦芒9 5G MatePad 10.8、MatePad 5G 10.4、MatePad 10.4 内测时间：6月2日~6月9日上午10:00 渠道一 会员中心：请先更新到最新版本，如果卸载了，请在华为应用商店下载安装。 方法： 1.打开会员中心，首页上找到“体验先锋”，点击进入。 2.点击顶部的HarmonyOS 2升级尝鲜。 3.进入页面点击报名。如果机型不符合，会弹出提示框。 4.接下来根据流程提示，填写信息，等待审核，坐等更新就好了。 渠道二 花粉俱乐部：请先更新到最新版本，如果卸载了，请在华为应用商店下载安装。 方法： 1.进入首页点击内测报名 2.跳转后，点击立即报名 3.接下来根据流程提示，填写信息，等待审核，坐等更新就好了。 ——HarmonyOS体验官（线下）—— 包含机型： 我的华为：请先更新到最新版本，如果卸载了，请在华为应用商店下载安装。 方法： 在APP首页点击“HarmonyOS体验官”海报，经过简单的互动问答即可参加。期间需要提交信息、预约门店时间和信息，最终会生成一张包含数字的海报，用户需要保存此海报才可参与活动。 活动仅在部分门店进行，具体店面和城市请在活动页面查询。到店会提供礼品，并可在线下由店面工作人员协助完成升级。 ——重要的补充说明—— 1.消费者公测仅审核设备型号是否合规，避免出现系统和硬件不适配的情况。 2.消费者内测仍然会存在审核机制，但仅审核设备型号是否合规，避免出现系统和硬件不适配的情况。 3.最终稳定的系统版本号预计为：HarmonyOS 2.0.0.116(以实际推送版本号为准！) 4.老荣耀系列机型不在本次消费者公测列表中。 想了解更多关于鸿蒙的内容，请访问： 51CTO和华为官方战略合作共建的鸿蒙技术社区 https://harmonyos.51cto.com/#bkwz
2021-06-03

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Spring

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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。

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Rocky Linux

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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。

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Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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