说起查看日志排查 bug 的方式，早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看，或者下载下来查看。
这个系列计划里面是只有3篇，但是在后续使用的过程中发现了新的问题，以及发现了一个很重要但是没有写上的部分。
把所有jtl文件保存到/opt/workspace/B_Stress_Test/png/目录下，图片所示路径不正确。
腾讯蓝鲸智云，作为业界领先的一套基于PaaS的技术解决方案，它提供了完善的前后台开发框架、调度引擎、公共组件等模块，帮助业务的产品和技术人员快速构建低成本、免运维的支撑工具和运营系统。 嘉为科技作为腾
Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器
一. 实战前的准备 1. 在executor服务器目录下执行启动命令 [bigdata@hadoop002 executor]$ bin/azkaban-executor-start.sh 2.
对于企业级服务器管理，站群管理，针对服务器的监控是非常必要的。 通常，在电脑出现卡死，或进程停止或被挂起的情况下，大家都会使用任务管理器查看进程情况。针对电脑流畅性或资源优化，通常会使用资源管理器进行分析。然而，像windows资源管理器在开启的情况下，仅能查看六十秒的资源使用。而linux下，我们使用top，htop等命令，或ps等命令查看进程与资源使用情况也是仅能查看实时监控的。 那么，在该情况下若服务器出现问题，命令无法执行的情况下如何快速定位问题所在及资源占用情况？
Jenkins 提供了远程访问应用编程接口（Remote Access API），能够通过 Http 协议远程调用相关命令操作 Jenkins 进行 Jenkins 视图、任务、插件、构建信息、任务日志信息、统计信息等，非常容易与其配合更好的完成 CI/CD 工作。
日志传送（log shipping）主要基于SQL Server代理，使用定时作业来完成，另外在配置日志传送之前必须要创建共享文件夹，用于辅助服务器访问。这里我们假设有数据库logTrans1需要进行日志传送，共享文件夹为“C:\data”，在T-SQL中配置日志传送主要有以下几步操作：
由于服务器环境及应用层各版本的不同、编码方式的不同因此会有很多种情况会出现乱码问题。
Prometheus,一个开源的监控系统，它通过获取应用程序中实时时间序列数据，然后根据强大的规则引擎，帮助用户监控机器和应用程序。
Gearman提供了一个通用的应用程序框架，用于将工作转移到更适合于工作的其他机器或流程。它允许你并行工作，负载平衡处理，并在语言间调用函数。它可用于从高可用性网站到传输数据库复制事件的各种应用程序。换句话说，它是分布式处理交流的神经系统。关于Gearman的一些优点：
按理说，我赋值的是shardingparameter，但是结果确实jobparameter，因为我一开始使用了jobparameter，然后改成shardingparameter
后台作业，主要用于运行需要处理大量数据，对交互没有要求的程序。个人认为，简单的创建，配置和监控后台作业没有什么难度。后台作业管理最为困难的解决方案的取舍，系统负载的调控。失控的后台作业，往往对系统带来灾难性的性能问题，也会导致权限管理的风险，结果是得不偿失，而且可能导致流程混乱。所以个人认为，要创建一个周期性的后台作业之前，首先应该慎重分析。比方说，一个已经明显偏向 OLAP类型的报表，如果能够用BI去实现，为什么还要坚持在生产系统去跑长时间的后台作业？这极有可能是一种严重的重复运行的性能问题。再比方说，用户获得授权随意创建后台作业，结果导致后台作业失控，在业务繁忙的时候，因为大量的后台作业导致整个系统的停顿，会造成实实在在的经济损失。再比如说，后台作业安排的不合理，可能耗资源的和重要的后台作业直接或者间接安排到了同一个时间段，那么必然会影响流程的运作。
Elastic Job 提供了简单易用的运维平台，方便用户监控、动态修改作业参数、作业操作及查询作业。
上一次，小编把常用的Linux命令做了分享。但是，我们进行生物信息学分析时，往往需要在高性能服务器集群上投递任务。这就需要我们掌握基本的服务器集群操作方法。
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。这是一种非常常见的情况，比如服务或应用程序仅允许特定端口或路径访问 目标资源的生命周期太短，例如容器的启动、执行和停止。在这种情况下，Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取 目标资源没有可以抓取的端点，例如批处理作业。批处理作业不太可能具有可被抓取的HTTP服务，即使假设作业运行的时间足够长 在这些情况下，我们需要将时间序列传递或
爱可生 DTLE 团队成员，负责 DTLE 开发 ，日常问题处理以及相关问题的排查。
大家好，我是山月，这是我最近新开的专栏：「前端部署系列」。包括 Docker、CICD 等内容，大纲图示如下：
从 GitLab 8.0 开始，GitLab CI 就已经集成在 GitLab 中，我们只要在项目中添加一个 .gitlab-ci.yml 文件，然后添加一个 Runner，即可进行持续集成。 而且随着 GitLab 的升级，GitLab CI 变得越来越强大，本文将介绍如何使用 GitLab CI 进行持续集成。
SVT 是瑞典的国家公共服务广播公司，SVT Play 是 SVT 的 OTT 流媒体平台。SVT Play 每天需要转码处理约 65 - 90 小时的 VoD (Video on Demand，视频点播) 内容。其中包括约 300 段的不足一分钟的小视频片段，45 - 55 小时左右的高质量视频，18 小时左右的新闻以及一些难以分类的视频。转码这些视频时会面临许多问题，例如需要按时发布这些视频，而且要在尽可能低码率的情况下保证较好的视频质量。在 SVT Play 中这些大量的视频内容通过 encore 进行转码处理。
最近在工作中需要用到在后端代码中触发Jenkins任务的构建,于是想到Jenkins是否有一些已经封装好的API类库提供，用于处理跟Jenkins相关的操作。
Linux上，如果一个进程需要保持后台运行，尤其是在Linux服务器上，后台运行程序、避免因为SSH连接断开而导致进程停止运行时，该怎么办？
所以定时任务在平时开发中并不少见，而且对于现在快速消费的时代，每天都需要发送各种推送，消息都需要依赖定时任务去完成，应用非常广泛。
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并澄清项目的治理结构，Prometheus于2016年加入云原生计算基金会，作为继Kubernetes之后的第二个托管项目。
2)在gitlab的web端添加公钥 User Settings -->> SSH Keys
目前项目中，采用的是微服务框架，由于在微服务中，存在需要定时的任务。但如果定时任务维护在每个微服务下，当微服务部署多个实例的情况下，会出现定事任务多次执行的情况。并且在解决问题的基础上，希望能够实现动态修改任务的定时时间，可以通过页面对定时任务进行控制。
我们某一个系统的夜维出现了性能的问题，删除N张表，数据量从几万到几百万不等，现在需要3.5-4个小时，看了一下SQL AWR，有些采用了TABLE ACCESS FULL，而且是数据量百万级的表，并且一次删除5000条，批量要删除几百次，相当于执行几百次TABLE ACCESS FULL，效率可想而知。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
GitLab是一个代码仓库，用来管理代码。Jenkins是一个自动化服务器，可以运行各种自动化构建、测试或部署任务。所以这两者结合起来，就可以实现开发者提交代码到GitLab，Jenkins以一定频率自动运行测试、构建和部署的任务，帮组开发团队更高效的集成和发布代码。
“ 老板： 你会Jenkins？ 我会。 先加薪两千吧。 ” ---《吴柯的运维笔记》 01 项目构建 Jenkins系统管理 --点击系统管理-->进入管理插件 --选择可选插件-->过滤Publi
在Prometheus的架构设计中，Prometheus Server并不直接服务监控特定的目标，其主要任务负责数据的收集，存储并且对外提供数据查询支持。因此为了能够能够监控到某些东西，如主机的CPU使用率，我们需要使用到Exporter。Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。
1）一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell 脚本程序，java 程序，mapreduce 程序、hive 脚本等。 2）各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3）为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。 例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生 20G 原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示： （1）通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上； （2）借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算，生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中； （3）需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理，得到一个明细数据 Hive 大表； （4）将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息； （5）需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。 如下图所示：
prometheus安装在阿里云上面，监控节点在公司内部机房，2个网络直接是不互通的。
任何工具的使用都要结合自身的业务场景，脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。 考虑私有云场景业务量一般，高并发场景很少遇到，同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行，所以考虑自研也未尝不可。 目前自研最急需解决的问题并不是高并发，而是如何避免任务被重复执行； 场景就变成了：
jenkins是基于java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，功能包括。
我们的产品目前使用到的中间件有 Nginx、Redis、RabbitMQ、MySql 等，本文介绍怎样使用 Promtheus 来监控这些中间件。
业务方反馈，Jenkins 上某个 job 没有将 release 版本的组件发布到 maven 私服，以致依赖方无法引用依赖。
Jenkins、gitlab服务部署可参考：部署Jenkins+Gitlab实现持续集成 Tomcat1用于测试环境，Tomcat2用于生产环境，部署可参考：Tomcat 的安装与优化 在进行真正的配置前，优先确保可以访问到以下几个页面： 1、gitlab
1. xxl-job 2. 运行 xxl-job 3. 开发定时任务 3.1 项目创建及配置 3.2 定时任务开发方式 4. 小结 前两天写了一篇文章介绍了一下 ElasticJob，有不少小伙伴强烈建议讲讲 xxl-job，其实 ElasticJob 本来就是一个引子，松哥本来就是想和大家分享 xxl-job 的（手动狗头。 1. xxl-job 松哥也在微信群里和小伙伴们讨论过各自到底用的是 xxl-job 还是 ElasticJob，讨论的结果就是，xxl-job 使用的人更多一些。 不说功能的优劣，
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后，当任务执行失败、取消或者完成后，可以在WebUI中查看对应任务的统计信息，这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要，可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么，便于定位问题。
本文介绍了如何使用oozie命令行的方式在yarn上运行spark任务，包括准备环境、上传jar包、配置job.properties和workflow.xml文件、执行命令、查看oozie和yarn的界面、查看yarn的日志文件等步骤。
Jenkins服务器时间与SVN服务器时间不一致，Jenkins的SVN插件是使用时间标签下载，而不是取HEAD，
随着云计算的兴起，云服务器(Cloud Virtual Machine，CVM)受到广泛关注，笔者曾经的运维工作，上千台服务器全是物理机，需要经常到机房进行巡检、硬件更换、网络检查，甚是头痛。随着云概念的出现以及这几年的发展，目前许多公司已将服务器上云可以节约资源、便于运维。云服务器简单高效、安全可靠、处理能力强且可进行弹性伸缩计算，其主要目的是为了实现分布式存储和分布式计算。
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