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  • Jenkins配置slaver节点

    2019-09-25 12:52:19
    我们搭建Jenkins平台常常需要同时测试多个环境,为了彼此互不影响,因此需要配置slaver节点,满足我们的需求。 1、首先设置master访问slaver节点的访问凭证 2、使用账户名密码方式,输入访问节点的账户名与密码...

    我们搭建Jenkins平台常常需要同时测试多个环境,为了彼此互不影响,因此需要配置slaver节点,满足我们的需求。

    1、首先设置master访问slaver节点的访问凭证

    2、使用账户名密码方式,输入访问节点的账户名与密码,这里我们假设slaver节点为192.168.1.1

    3、点击系统管理-->节点管理

     

    4、点击新建节点,并配置选项

    5、登录主机节点(测试环境),安装java

    yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64

    yum install pytest

    6、在主机上构建需要的测试任务或环境,之后启动节点

    7、可能出现的问题

    在启动代理后,出现No Known Hosts file was found at /root/.ssh/known_hosts. Please ensure one is created at this path and that Jenkins can read it.

    原因:jenkins master 通过ssh登录slaver失败

    解决:

    (1)在slaver上执行命令

    ssh-keygen

    cd .ssh

    cat id_rsa.pub > authorized_keys

    chmod 700 authorized_keys

    (2)Jenkins Web界面操作

    (3)保存后启动代理即可,这里做一下解释:

        第一步:远程工作目录 ,配置为 /root/.jenkins,此处配置为了让master能找到slave的.ssh目录,我配置是的slaver节点上的测试目录;

        第二步: 选项Host Key Verification Strategy (主机密钥验证策略)修改,ssh 连接默认22,如果修改port点击高级。

    转载于:https://www.cnblogs.com/viviane/p/10619836.html

    展开全文
  • Fixing mi-go slaver beam

    2021-01-12 01:48:17
    <div><p>Fixing mi-go slaver beam. It is more immediate hotfix. <h4>Summary <p>SUMMARY: Bugfixes "Fixing mi-go slaver beam" <h4>Purpose of change <p>Player reports that mi-go's slaver ...
  • ESP8266模块与STM32串口连,实现STM32 RTU Slaver转MODBUS TCP Slaver
  • <div><p>this lib is for master or slaver? <p>thank you! <p>craig</p><p>该提问来源于开源项目:ttlappalainen/NMEA2000</p></div>
  • 四、主从复制(master/slaver) 是什么 主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,master以写为主,slaver以读为主,slaver只能读不能写 怎么玩 配从(库)不配主(库) 常用3招: 一主二仆: 一...

    四、主从复制(master/slaver)

    是什么

    • 主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,master以写为主,slaver以读为主,slaver只能读不能写

    怎么玩

    • 配从(库)不配主(库)
    • 常用3招:

    一主二仆:

    一个master两个slaver,当主机宕掉后,两个slaver原地待命,待主机重启后,不需要在slaver重新指定主机master,直接使用 ; 当从机宕掉后再修复好,若没有在从机的配置文件中配置,则需要重新执行绑定主机的命令.

    薪火相传:

    上一个slaver可以是下一个slaver的master,slaver同样可以接收其它slaver的连接和同步请求,那么该slaver作为了链条中的下一个master,可以有效减轻master的写压力

    中途变更转向:会清除之前的数据,重新建立拷贝最新的

    slaveof 新主库IP 新主库端口

    反客为主:

    一仆二主中当主机master宕机后,重新在两个slaver中选择一个当主机master,手动在某一个从机上执行命令:slaveof no one,该从机随即变成主机,脱离之前的主机绑定,另一个没执行命令的slaver的主机还是原来宕掉的主机,需要重新执行绑定主机命令,绑定到新任命的主机上

    命令:

    配置文件中开启daemonize yes

    查看主从信息:info replication

    主从绑定,在从库上执行命令:slaveof 主库IP 主库端口

    • 哨兵模式(sentinel)

    a.反客为主的自动版,能够后台监控主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从从库转换为主库

    b.新建sentinel.conf文件,名字绝不能错,touch sentinel.conf,配置哨兵,填写内容.sentinel monitor 被监控主机数据库名字(自己起名字)  主机IP 主机端口:sentinel monitor host6379 127.0.0.1 6379 1 (最后一个数字1,表示主机挂掉后salve投票看让谁接替成为主机,得票多于1票就当主机)

    c.启动哨兵: ./redis-sentinel sentinel.conf,目录依照各自的实际情况配置,可能目录不同

    d.正常的主从演示,一仆二主,原有的master宕机,投票新选,继续工作,当之前的master重新回来,只能当新master的从机

    e.一组sentinel能同时监控多个master,在配置文件中配置多个sentinel monitor即可

    • 复制原理

    slaver启动成功连接到master后会发送一个sync命令

    master接到命令启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行完毕之后,master将传送整个数据文件到slaver,以完成一次完全同步

    全量复制:而slaver服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中

    增量复制:master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slaver,完成同步

    但是只要是重新连接master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行

    • 复制的缺点

    复制延时:由于所有的写操作都是先在master上操作,然后同步更新到slaver上,所以从master同步到slaver机器有一定的延迟,当系统很繁忙的时候,延迟问题会更加严重,slaver机器数量的增加也会使这个问题更加严重.

    展开全文
  • mi-go slaver and scout should have the same base stats, vision range as regular mi-go but mi-go slaver has non-damaging beam attack which debuffs the player and scout has a ranged damaging attack. ...
  • 自动同步到备机的 master/ slaver机制, Master以写为主, Slave以读为主 能干嘛? 读写分离 容灾恢复 怎么玩? 配从(库)不配主(库) 从库配置: slaveof主库IP主库端口 每次与 master断开之后,都需要重新连接,...

    是什么?

    官网描述:在这里插入图片描述

    行话:
    也就是我们所说的主从复制,主机数据更新后根据配置和策略,
    自动同步到备机的 master/ slaver机制, Master以写为主, Slave以读为主

    能干嘛?

    • 读写分离
    • 容灾恢复

    怎么玩?

    1. 配从(库)不配主(库)
    2. 从库配置: slaveof主库IP主库端口

    每次与 master断开之后,都需要重新连接,除非你配置进 redis.conf文件
    info replication命令:查看当前复制信息

    1. 修改配置文件细节操作
    • 拷贝多个 redis. conf文件
    • 开启 daemonize yes
    • Pid文件名字
    • 指定端口
    • Log文件名字
    • Dump rdb名字
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述>

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    1. 常用3招:
    • 一主二仆
      在这里插入图片描述
      Init
      一个Master两个Slave
      日志查看
      主从问题演示
      当主机断线以后,从机数据不影响,且为待命状态,当主机重新连接以后,从机可继续获取数据进行复制。
      当从机断线以后,主机新增的数据无法继续复制,当从机重新连接以后,需手动重新连接主机(除非更改从机配置文件),连接以后数据会自动复制到从机
    • 薪火相传
      在这里插入图片描述
      上一个 Slave可以是下一个save的 Master, Slave同样可以接收其他
      slaves的连接和同步请求,那么该save作为了链条中下一个的 master
      可以有效减轻 master的写压力
      中途变更转向:会清除之前的数据,重新建立拷贝最新的
      Slaveof新主库IP新主库端口
      在这里插入图片描述
    • 反客为主
      slaveof no one命令:
      使当前数据库停止与其他数据库的同步,转成主数据库
      在这里插入图片描述

    复制原理

    save启动成功连接到 master后会发送一个sync命令
    Master接到命令启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,
    在后台进程执行完毕之后, master将传送整个数据文件到save,以完成一次完全同步
    全量复制:而 slave服务在接收到数据库文件数据后,将其存盘并加载到内存中。
    增量复制: Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给 slave,完成同步
    但是只要是重新连接 master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行

    哨兵模式(sentinel)

    哨兵模式是什么?

    反客为主的自动版,能够后台监主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库

    怎么玩(使用步骤):

    1. 调整结构,6379带着80、81
    2. 自定义的/myredis目录下新建sentinel.conf文件,名字绝不能错
    3. 配置哨兵,填写内容:
      1. sentinel monitor被监控主机名字(自己起名字)127.0.0.1 6379 1
      1. 上面最后一个数字1,表示主机挂掉后salve投票看让谁接替成为主机,得票数多少后成为主机
    1. 启动哨兵:
      1. Redis-sentinel /myredis/sentinel.conf
      1. 上述目录依照各自的实际情况配置,可能目录不同
    1. 正常主从演示
      在这里插入图片描述

    2. 原有的 master挂了

    3. 投票新选
      在这里插入图片描述

    4. 重新主从继续开工info replication查查看

    5. 问题:如果之前的 master重启回来,会不会双 master冲突?
      在这里插入图片描述

    一组 sentinel能同时监控多个 Master

    一个配置文件,多行配置即可

    复制的缺点

    复制的延时:

    由于所有的写操作都是先在 Master上操作,然后同步更新到 Slave上,所以从 Master同步到Slave机器有一定的延迟,
    当系统很繁忙的时候,延迟问题会更加严重, Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重

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  • java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.128 to slaver1:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.a...

    java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.128 to slaver1:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org

    1:练习spark的时候,操作大概如我读取hdfs上面的文件,然后spark懒加载以后,我读取详细信息出现如下所示的错误,错误虽然不大,我感觉有必要记录一下,因为错误的起因是对命令的不熟悉造成的,错误如下所示:

      1 scala> text.collect
      2 java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.128 to slaver1:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
      3     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
      4     at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)
      5     at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
      6     at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)
      7     at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:791)
      8     at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:731)
      9     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1472)
     10     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1399)
     11     at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:232)
     12     at com.sun.proxy.$Proxy36.getFileInfo(Unknown Source)
     13     at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:752)
     14     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
     15     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
     16     at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
     17     at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
     18     at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:187)
     19     at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102)
     20     at com.sun.proxy.$Proxy37.getFileInfo(Unknown Source)
     21     at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo(DFSClient.java:1988)
     22     at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$18.doCall(DistributedFileSystem.java:1118)
     23     at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$18.doCall(DistributedFileSystem.java:1114)
     24     at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
     25     at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1114)
     26     at org.apache.hadoop.fs.Globber.getFileStatus(Globber.java:57)
     27     at org.apache.hadoop.fs.Globber.glob(Globber.java:252)
     28     at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1644)
     29     at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:257)
     30     at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:228)
     31     at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:313)
     32     at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:199)
     33     at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
     34     at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
     35     at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
     36     at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
     37     at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
     38     at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)
     39     at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237)
     40     at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120)
     41     at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:237)
     42     at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1929)
     43     at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:927)
     44     at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
     45     at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:111)
     46     at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:316)
     47     at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:926)
     48     at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:30)
     49     at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:35)
     50     at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:37)
     51     at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:39)
     52     at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:41)
     53     at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:43)
     54     at $iwC$$iwC.<init>(<console>:45)
     55     at $iwC.<init>(<console>:47)
     56     at <init>(<console>:49)
     57     at .<init>(<console>:53)
     58     at .<clinit>(<console>)
     59     at .<init>(<console>:7)
     60     at .<clinit>(<console>)
     61     at $print(<console>)
     62     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
     63     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
     64     at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
     65     at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
     66     at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
     67     at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1346)
     68     at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
     69     at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
     70     at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
     71     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:857)
     72     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
     73     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:814)
     74     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:657)
     75     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:665)
     76     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$loop(SparkILoop.scala:670)
     77     at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:997)
     78     at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
     79     at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
     80     at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
     81     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process(SparkILoop.scala:945)
     82     at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1059)
     83     at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
     84     at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
     85     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
     86     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
     87     at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
     88     at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
     89     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:731)
     90     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:181)
     91     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:206)
     92     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:121)
     93     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
     94 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused
     95     at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)
     96     at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:739)
     97     at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206)
     98     at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:530)
     99     at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:494)
    100     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:607)
    101     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:705)
    102     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2800(Client.java:368)
    103     at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1521)
    104     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1438)
    105     ... 84 more

     2:错误原因如下所示:

    我使用了如下所示命令来读取hdfs上面的文件,scala> var text = sc.textFile("hdfs://slaver1:/input.txt");,然后使用text.collect命令来查看详细信息,就是查看详细信息的时候报的上面的错误,错误原因是因为我读取hdfs文件的时候少了端口号,造成的错误;

    修改为如下所示即可:

    scala> var text = sc.textFile("hdfs://slaver1:9000/input.txt");
    scala> text.collect

     

    posted @ 2018-03-18 15:42 别先生 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
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    2020-07-15 16:55:09
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  • 一、下载slaver文件  http://yourserver:port/jnlpJars/slave.jar 二、编写启动slaver bash脚本  确保redHat 机器上安装了java  bash(eg: slaverService.sh)脚本内容如下  #!/bin/sh  java -jar /home/...
  • 然后重新将master的hadoop文件压缩打包,再传递给slaver。然后将slaver上的旧hadoop删除掉,把传过来的新的hadoop解压安装。重点:这个方法会导致HDFS中存储的所有文件丢失。 代码: 在master上执行下列代码 ...
  • MongoDB Master/Slaver配置

    2011-03-03 18:48:34
    接MongoDB快速入门本文主要介绍MongoDB Master/Slaver配置首先创建Mongo Master/home/hrj/mongodb-linux-i686-static-1.6.5/bin/mongod --master --dbpath /home/hrj/mongodb_data --auth --maxConns 50--port 6688...
  • GIT地址:https://github.com/ljean/modbus-tk找到modbus rtu slaver 例程用宝塔将例程复制到centos目录#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf_8 -*-"""Modbus TestKit: Implementation of Modbus protocol in ...
  • 某些时候需要进行数据处理的时候,系统中突然产生大量的数据写入,master和slaver都要承担相同的写压力,这时候slaver也基本会产生很大延迟的。比方我举个例子: 页面上通过Page1提交请求从系统外更新一批数据(比如...
  • 在K8S上部署Redis集群时突然遇到一个(sentinel哨兵模式)概念,感觉Redis的概念还是很多的,什么主从模式、...二、主从模式(master/slaver) 2.1 主从节点的缺点 三、sentinel模式 四、cluster模式 一、单节...
  • (Access denied for user 'root'@'slaver1' (using password: YES)) 1、问题描述,启动azkaban的时候报如下所示的错误。之前使用azkaban是root用户,今天使用hadoop用户进行配置和使用,报这个错,...
  • FreeModbus V1.6 主机使用说明 一、简述 FreeModbus是一款开源的Modbus协议栈,但是只有从机开源,主机源码是需要收费的。同时网上也没有发现比较好的开源的Modbus主机协议栈,所以才开发这款支持主机模式的Free...
  • unix设置master和slaver之间无密码访问 ssh

空空如也

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