二、RocketMQ 官方参考部署文档：https://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/ 1 RocketMQ各组件介绍 1.1 NameServer NameServer是一个非常简单的Topic路由注册中心，其角色类似Dubbo中的zookeeper，支持Broker的动态注册与发现。主要包括两个功能： Broker管理：NameServer接受Brok
如何保证 redis 的高并发和高可用？redis 的主从复制原理能介绍一下么？redis 的哨兵原理能介绍一下么？ 面试官心理分析： 其实问这个问题，主要是考考你，redis 单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发？redis 会不会挂？既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的？ 其实针
一、下载需要的rpm包mysql-community-client-5.7.26-1.el6.x86_64.rpmmysql-community-common-5.7.26-1.el6.x86_64.rpmmysql-community-libs-5.7.26-1.el6.x86_64.rpmmysql-community-server-5.7.26-1.el6.x86_64.rpm下载地址:http://ftp.ntu.edu.tw/MySQL/Downloads/MySQL-5.7/
一、安装 Zookeeper 下载 zookeeper 镜像 docker pull wurstmeister/zookeeper 启动 zookeeper docker run -d --name zookeeper --publish 2181:2181 --volume /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/zookeeper 二、安装 Kafka 下载 kafka 镜像，这里我选择 2.11-0.11
在本地环境搭建过程中出现的问题，jar的依赖找不到，建议去寻找存在的依赖，本地环境是jdk1.8，maven3.5.4,springcloud版本Finchley.RELEASE，springboot版本2.0.5.RELEASE，如果依据博客搭建显示依赖找不到，请根据springcloud找到合适的版本，如下，仅供参考 本项目是一个父工程，父工程下面
## 一、单机安装部署 支出rmp包安装，yum安装 编译安装 由于 clickhouse 不兼容 mysql 协议，为了方便开发接入系统不用过多更改代码，引入了 proxysql 兼容 mysql 协议，clickhouse 最新版本已经支持 mysql 协议 **本次演示采用yum安装:** ``` 添加 yum 源 curl -s https://packagecloud
基于这个项目 ：git clone https://github.com/puckel/docker-airflow 上图的文件解压后如图： ### 更改配置文件vim airflow.cfg ### 文件移动 docker-airflow底下所有文件放进 /usr/local/airflow docker的安装这里不再列出参考：https://www.runoob.com/docker/centos-docker-i
#### redis部署----单机 应用环境：单机部署redis 实验准备：系统centos7 地址：192.168.25.131 redis版本redis-6.2.4.tar.gz 使用wget下载相应版本redis ``` wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.4.tar.gz ``` 安装相应依赖（推荐yum在线安装） yum -y instal
今天，带来一篇搭建RocketMQ单机环境的文章，为后面的分布式事务专栏做准备。RocketMQ是阿里巴巴开源的一款高性能分布式消息中间件，有关RocketMQ的详细讲解，后面会单独开设一个RocketMQ专栏。这里，先简单介绍一下搭建RocketMQ的单机环境，为分布式事务的介绍做准备。接下来，进入主题。 注意
前言 面试大概九十分钟，问的东西很全面，需要做充足准备，就是除了概念以外问的有点懵逼了。回来之后把这些题目做了一个分类并整理出答案（强迫症的我~狂补知识）分为MySQL+Java+Redis+算法+网络+Linux等六类，接下来分享一下我的这次阿里一面面经+一些我的学习笔记。 如何保证 redis
0.安装包 所有的组件都可以从github或者gitee上下载，这是fastdfs开发团队在github的开源项目：https://github.com/happyfish100 注意：每个组件都有个HISTORY文件，在里面可以看各版本兼容 1.libfastcommon：版本1.0.51，fastdfs的基础C函数库 ，点我下载 2.fastdfs ：版本6.07，fastdfs核
环境介绍： CentOS 7.5 Java 1.8 Tomcat 8.0.35 Nacos下载： https://github.com/alibaba/nacos/releases 部署准备： [root@localhost ~]# mkdir /root/nacos [root@localhost ~]# cd /root/nacos [root@localhost nacos]# wget https://github.com/alibaba/nacos/releases/d
一、集群部署 1. stack.yml配置文件 # Nacos服务注册与配置中心集群 nacos-1: image: nacos/nacos-server deploy: mode: global placement: constraints: - node.labels.nacos-1 == tru
背景： 示例代码： <template> <div > <button @click="clickHandler" @dblclick="dblclickHandler">注册</button> </div> </template> <script> export default { data() { return { } }, crea
安装 首先去官网下载安装包，并上传到的linux https://redis.io/ 解压文件 tar -zxvf xxxxx 进入文件内，编译redis make 如果提示make命令未找到，需要安装gcc环境 yum install gcc-c++ yum -y install gcc automake autoconf libtool make 重新make 部署 修改配置文件 部署前可以看
Step1: 安装依赖包make,gcc yum -y install make gcc step2:使用rz(lrzsz) 上传redis tar包到/opt目录 http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz Step3:tar解包，删除tar包，并cd进入 tar -xf redis.tar.gz rm -rf redis.tar.gz //删除tar
问题一： 在keras中使用多个GPU训练模型时，出现错误 AttributeError: '_TfDeviceCaptureOp' object has no attribute '_set_device_from_string' ， 根据错误提示是'_TfDeviceCaptureOp'对象没有属性'_set_device_from_string'。 解决措施：经过思考，我觉得我的tensorflow版本可能有
目录必要的准备:目录规划:依赖下载:1.单实例配置MySQL安装添加环境变量创建相关目录和MySQL用户初始化数据库添加配置文件使用systemctl管理MySQL服务连接数据库2.单机多实例配置为每个实例创建配置文件多实例的初始化使用systemctl管理多实例启动测试连接数据库 MySQL下载地址:ht
TLDR模式下载生成密钥的二进制包 mkdir ~/bin curl -s -L -o ~/bin/cfssl https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssl_linux-amd64 curl -s -L -o ~/bin/cfssljson https://pkg.cfssl.org/R1.2/cfssljson_linux-amd64 chmod +x ~/bin/{cfssl,cfssljson} export PATH=$PATH:~/bin mkdi
在 /usr 目录下创建一个kafka的目录，下面的所有操作都是在这个目录里面操作的：mkdir kafka + cd kafka 下载kafka：wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz 解压：tar -xzvf kafka_2.13-2.8.0.tgz 解压完成后会生成一个 kafka_2.13-2.8.0 目
一、大数据简介及发展前景 二、Hadoop 简介、生态圈简介及核心介绍 三、 VMwareo 环境安装与 CentOS 安装 四、Hadoop 单机环境安装配置和实现单词计数功能 一、大数据简介及发展前景 1、大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是
6. 分布式训练: paddle 分布式训练 6.1 分布式训练快速开始 使用 Fleet API 进行分布式训练 准备条件: 会基本单机分布式训练 6.2 使用 FleetAPI 进行分布式训练 Fleet API 快速上手实例 定义MLP网络 定义数据生成器 单机Traniner定义 Parameter Server 训练方法 Collectiv
1、neo4j与jdk版本： Neo4j版本 Jdk版本 4.2.5 JDK11 4.1.8 JDK11 4.0.11 JDK11 3.5.28 JDK8 2、下载软件包： 软件包下载地址：https://neo4j.com/download-center/#community 3、软件解压： 将下载好的软件压缩包解压到指定的文件夹中。 4、配置环境变量： 配置环境变量：NEO4
BlockBench单机部署问题 下载Hyperdger Fabric 2.2.0的二进制文件与docker镜像 镜像下载位置： benchmark下载到/home路径下 curl -sSL https://bit.ly/2ysbOFE | bash -s -- 2.2.0 1.4.8 -s Error: failed to create deliver client for orderer: orderer client failed to
一、station的新建过程 1）检查自己PC上的时区、日期和时间。 2）单击PC任务栏中的Start按钮。选择All apps，然后选择Niagra文件夹，选择Install Platform Daemon。 3）通过栓剂电脑上的Workplace快捷方式，打开Workplace。 4）在Tools菜单下，选择New Station。将自己的Station命名为Traini
