1、分布式版本安装步骤1.conda安装：conda install dask distributed-cconda-forge2.pip 安装：pip install dask distributed --upgrade3.source安装：git clone https://github.com/dask/distributed.gitcd distributed python setup.py install2、主节点启动方法dask-scheduler
控制台显示信息如下：distributed.scheduler - INFO - -----------------------------------------------distributed.scheduler - INFO - Clear task...
脚本可以在任意机器上执行（需要安装mysql，至少是mysql客户端，mysql只能版本为5.6及以上），首先输入源ip，检测源ip上的mysql是否正常运行，再在本机dump mysql数据库，然后将dump文件传输到目的服务器，在目的服务器上导入数据库，最后把从库加入到现用集群中。[root@master test]# cat finaly_mysql.py#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-import MySQLdb, socket, paramiko,sys, os,datetime, timesour_db=raw_input(...
#!/usr/bin/python
#! --*-- coding:utf-8 --*--import requests
import time
import json
import sys
import commandsts = int(time.time())
#print ts
cmd = 'curl 172.31.0.92:9200/_cat/health'
(a, b) = commands.getstatusoutput(cmd)
#print b
status= b.split(' ')[157]
if status=='green':
healthy=3
elif status=='yellow':
healthy=2
elif status=='red':
healthy=1
else:
healthy=0#print healthypa...
yaml 模块用于处理 yaml 文件，yaml 是一种比xml和json更轻的文件格式，k8s 集群声明资源对象就是使用 yaml 文件，使用yaml 模块可以更方便的处理yaml 文件 模块 常用方法dump: 将一个python对象生成为yaml文档load: 返回一个对象 dump_all:load_all: 简单示例演示load yaml_str1 = """
name: jack
age: 25
job: IT
"""
print(yaml_str1, type(yaml_str1))
contnet = yaml.load(yaml_str1)
print(contnet, type(contnet))输出nam...
上一篇博文主要讲解了RabbitMQ集群的搭建，本文主要介绍一下利用python程序完成mq的消息收发和实时监控 一、利用Python脚本完成RabbitMQ消息发送和接受： 原理和思想： 1、利用python语言强大的模块pika，来实现自动发送消息和接受消息； 2、MQ集群有两台内存节点，第一个内存节点用于发送消息的节点，第二个内存节点用于接受消息的节点；因为MQ集群的消息同步特性，发送消息到node1，接受消息到node2 3、此demo程序的用途除了验...
一、NTP 配置时间服务器1.1、检查当前系统时区1.2、同步时间1.3、检查软件包1.4、修改 ntp 配置文件1.5、重启 ntp 服务1.6、设置定时同步任务二、Linux 集群服务群起脚本2.1、介绍2.2、编写脚本三、CentOS6.8 升级到 python 到 2.73.1、环境准备3.2、安装 Python2.7一、NTP 配置时间服务器
??当集群中各个节点的时间不同步，误差超过某个范围时，会导致一些集群的服务无法正常进行，这时我们应该想办法做一个定时同步集群所有节点时...
上一次分享的是shell版本的:nginxtomcat集群配置实现无痛重启服务教程感觉shell语法的怪异实在难以忍受，但java在处理脚本，和shell交互方面的天然弱势导致我最终选择了python来做最代码的各种脚本实现，通过实现无痛重启tomcat的脚本后发现除了调试不方便外，python作为脚本和shell交互简直是神器。下面是脚本实现：#encoding=utf8import reimport osimport commandsimport timeimport urllib2from urllib2 import URLErrorimport...
脚本可以在任意机器上执行（需要安装mysql，至少是mysql客户端，mysql只能版本为5.6及以上），首先输入源ip，检测源ip上的mysql是否正常运行，再在本机dump mysql数据库，然后将dump文件传输到目的服务器，在目的服务器上导入数据库，最后把从库加入到现用集群中。[root@master test]# cat finaly_mysql.py#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-import MySQLdb, socket, paramiko,sys, os,datetime, timesour_db=raw_input(...
场景是这样的：一个生产机房，会有很多的测试机器和生产机器（也就是30台左右吧），由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用、哪台机器没人用都不清楚，从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器，记录设备责任人、设备使用状态等等信息....那么，为什么选择python，python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持。
最初的想法由于刚参加工作不久，对这些东西也都没有接触过，轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没...
print "test whether source mysql db is running!" res=socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) res.settimeout(3) try: res.connect((ip,port)) print ‘Server port 3306 OK!‘ print("\033[41;36m Server port 3306 OK! \033[0m") except Exception,e: print Exception,":",e print "break this program" sys.exit() res.close()#查看源库的3306端口是否正常def begin_dump(): print "begin dum...
from kubernetes import client, config, watch
from elasticsearch import Elasticsearch
import arrow
import sys
import requests
import jsondingding_webhook = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxx"hosts = ['172.16.21.39:9200','172.16.21.40:9200','172.16.21.41:9200'
]def send_text(content):data = {"msgtype": "text","text": {"content": content}}requests.post(url=dingding_webhook, json...
python中利用pymongo连接mongo集群声明创建分片collection
当搭建了集群做了sharding之后，最好的存储方式是允许db分片并指定collection的分片方式(shard key)。这个操作使用mongodb shell能够很方便的完成，但当我们使用python进行数据导入操作的时候，就必须通过pymongo进行，以下是pymongo允许分片的例子
import pymongoconn = pymongo.Connection('127.0.0.1', 27017)
db = conn['test'] #假定名为test的db已经存在
db_admin...
昨天在实验室安装pytorch，结果出现错误：Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] No space left on device原因分析：
可能是因为服务器（Ubuntu的）上的/tmp空间不足。
解决办法：
由于是非Root用户，解决的方法是先在自己的根目录建一个tmp目录。$ cd ~
$ mkdir tmp
$ export TMPDIR=$HOME/tmp
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府
这篇文章主要介绍了Spark分布式集群环境搭建基于Python版，Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。100 倍本文而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装,需要的朋友可以参考下
前言
Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 ...
我通常有大量的依赖作业,并且想要在PBS群集环境中有效地运行它们.我一直在使用Ruffus,对此非常满意,但是我还想尝试其他方法.
在python中看起来很有趣的是水罐.但是,似乎水罐假定作业在要求上是相同的.我有些工作需要8GB RAM,而另一些工作只需要100MB.有些可以消耗所有处理器,有些则是单线程的.我的目标是能够快速组装管道,运行管道并根据依赖关系对其进行“更新”,并合理记录日志,以便我可以看到仍然需要运行哪些作业.是否有人使用...
#!/usr/bin/python
#! --*-- coding:utf-8 --*--
import requests
import time
import json
import sys
import commands
ts = int(time.time())
#print ts
cmd = 'curl 172.31.0.92:9200/_cat/health'
(a, b) = commands.getstatusoutput(cmd)
#print b
status= b.split(' ')[157]
if status=='green':
healthy=3
elif status=='yellow':
healthy=2
elif status=='red':
healthy=1
else:
healthy=0
#print healthy
payload = [
{
"endpoint": "TBK01",
"metric": "elasticsearch_status",
"timestamp": ts,
"step": 60,
"value": 1,
"counterType": "GAUGE",
"tags": "status=green",
}
]
r = requests.post("http://127.0.0.1:1988/v1/push", data=json.dumps(payload))
#print r.text