为什么需要k3s?k8s集群搭建费时费力,需要非常大的集群资源,运行环境还是有一定的门槛,那还学个锤子,成人的世界我全要。废话不多说,下面我们来实际安装k3s入门容器编排的微服务。首先需要下载三个资源,如下官方直通车安装的脚本http://ranchermirror.cnrancher.com/k3s/k3sinstall.sh

上一篇博文中，我们介绍了如何搭建一个Eureka服务的架构，但是服务提供者我们只用了一个单例，完全不能体现高并发高可用。本文我们尝试在上一篇文章示例Eureka项目的基础上继续完善，让它可以做到一个集群的部署。Eureka集群架构我们先看一下我们这次示例打算改造成的架构图：!(https://static.oschina

1.连接Hive首选需要配置Hive这里我们采用的是JDBC的连接方式(1)在Hive中后台启动hiveserver2root@hadoop101hivebin/hiveserver2&(2)启动beelinebigdata@hadoop101hive$bin/be

HadoopMapReduceV2(Yarn)框架简介原HadoopMapReduce框架的问题对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述，读者可参考Hadoop官方简介(https://www.oschina.net/action

ElasticSearch6.3.2中的JVM性能调优前一段时间被人问了个问题：在使用ES的过程中有没有做过什么JVM调优措施？在我搭建ES集群过程中，参照importantsettings(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.elastic.co

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groupadd&&useradd创建一个普通用户hadoop，属于hadoop组，设置密码，管理员权限，自动创建home目录groupaddhadoopuseraddmphadooprghadoophadoop修改密码对于普通用户：