在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
在 Kubernetes 中 Service 主要有4种不同的类型，其中的 ClusterIP 是最基础的，如下图所示：
KubiScan是一款能够帮助研究人员扫描Kubernetes集群中高风险权限的强大工具，在该工具的帮助下，研究人员可以轻松识别Kubernetes基于角色访问控制（RBAC）授权模型中的高风险权限。
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
本文将介绍如何使用 KubeFATE 在两个 Kubernetes 集群上部署互通的两个FATE 实例。这两个 FATE 可以完成各种联邦学习的任务。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言，具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark，以及与其他大数据处理框架的对比。
【IT168 资讯】机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用的机器学习算法包括：
题记：本文我们将引导大家完成在Oracle公共云（OPC）中创建3节点InnoDB集群的整个过程，包括从OPC IaaS资源的初始配置，到InnoDB集群的创建和配置的每个步骤。 在OPC上配置三个M
Docker 集群是一组由 Docker 引擎组成的分布式系统，用于管理和运行大规模的容器化应用程序。它通过将多个 Docker 主机组织在一 起，实现了容器的自动化部署、扩展和管理。以下是 Docker 集群的一些关键概念和特点：
Client-go是kubernetes官方发布的调用K8S API的golang语言包，可以用来开发K8S的管理服务、监控服务，配合前端展示，就可以开发出一款定制化的、可视化的管理或监控工具。目前最新版本为7.0，对应K8S的版本为1.10，访问链接：https://github.com/kubernetes/client-go 其中client-go与K8S版本对应关系为：
在前两章节中，我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而，现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此，今天我将介绍一个名为mtools的开源项目，它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。zookeeper提供可靠的存储，利用它可以保存当前工作的状态。当使用python在某个客户端服务器访问zookeeper集群，需要在客户端服务器上安装zookeeper（不是集群的zookeeper）c开发环境，不需要配置。
题图摄于加州一号公路 （接上期，文后附视频） 本文作者系 VMware 云原生实验室工程师陈家豪，FATE / KubeFATE 开源联邦学习项目的贡献者。 概述 在前面的文章中，我们介绍过如何使用KubeFATE来部署一个单节点的FATE联邦学习集群。在真实的应用场景中，联邦学习往往需要多个参与方联合起来一起完成任务。基于此，本文将讲述如何通过 KubeFATE 和 Docker-Compose 来部署两个参与方的FATE集群，并在集群上运行一些简单的测试以验证其功能的完整性。 FATE集群的组网方式
目标：掌握集群的机架感知配置 机架感知需要人为进行配置，编写Python脚本“RackAware.py”。内容为服务器IP与交换机的对应关系。（开源hadoop,使用RackAware.sh）
如果提示kubectl: command not found，退出重新ssh登录一下，环境变量生效即可
可能标题有点让人困惑，其实我是想知道，在一个标准的ray集群，到底都有哪些进程存在。比如spark运行在yarn上，那么整个物理集群上会有如下几类进程：
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
本文旨在为人们提供一些机器学习算法，这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识，同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多，但哪一个是最好的？哪两个互相补充？什么是使用选定资源的最佳顺序？
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间的任务。
redis 的配置文件中的bind指定的是redis服务器的网卡ip，也就是redis服务器的ip
在CDH集群中所有节点/opt/cloudera/anaconda3部署了Python3的安装包，如下描述：
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vi .bashrc #添加如下内容 export SPARK_HOME=/opt/spark/current export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器，因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
1.Cloudera升级概述 CDP作为一个软件系统，安装成功后主要包含三部分：Cloudera Manager Server，Cloudera Manager Agent以及CDH Parcel，所以CDP的升级也主要是包含这三部分的升级。一般来说是先通过操作系统的Package升级Cloudera Manager，然后通过Parcel升级CDH即可以完成整个集群的升级。CDH和Cloudera Manager不用同时升级，但是需要保证Cloudera Manager和CDH版本的兼容，具体的版本兼容情况
背景：在使用mongodb的时候，发现复制集集群的时候，大量的写入操作会造成集群的主进行切换，从而导致程序报错。
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
Fayson在本文中介绍如何通过shell 和python 脚本获取CM中重要的告警信息，以便更方便的掌握和分析集群以及集群中节点和服务的健康状况。
Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许你创建和分享，包含实时的代码，可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多，支持40多种语言。python ，R，go，scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包，在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda，该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler 以 DAG 流式的方式将 Task 组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。
面对计算密集型的任务，除了多进程，就是分布式计算，如何用 Python 实现分布式计算呢？今天分享一个很简单的方法，那就是借助于 Ray。
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。 然而，就实践经验来看，这些都不是实战过程中最有效的分类算法的方式。
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展，后来改成了Kubernetes来部署环境，Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。
下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
本篇按顺序简单介绍 Kubernetes内部Service， Kubernetes Ingress， Kubernetes Istio。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
Istio 是一个服务网格，它允许在集群中的 pods 和服务之间进行更详细、复杂和可观察的通信。
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行，使用Python语言访问操作HDFS的需要，Python也提供了多个访问HDFS的依赖包（如：pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs），这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
Storm特点:(Storm类似手扶电梯,不出故障就会一直运行，Hadoop类似升降电梯,到达一定程度会停止)。
在Redis中，与Sentinel（哨兵）实现的高可用相比，集群（cluster）更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性，如果在集群的主节点上加入对应的从节点，集群还可以自动故障转移，因此相比Sentinel（哨兵）还是有不少优势的。 以下简单测试Redis的集群（单机多实例的模式），来体验一下集群的自动故障转移功能，同时结合Python，来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
上一篇博客说了怎样创建一个 Local Server 的集群，今天说说怎样创建一个真正的分布式集群。 我们准备了两个机器，如下： 192.168.0.192 192.168.0.193 我们将使用这两个机器来组成一个集群，然后把 tensorflow task 扔到其中的某个节点上运行。 我们准备了两个 server 程序，用来分别在两个机器上启动来组成一个集群，并接收task。 创建一个 client 程序，用来向集群提交 task。 server1.py import sys import time i
java服务端的代码请看上文。 1、说明： 这两篇文章其实解决的问题是，当使用python去访问大数据线上集群的时候，遇到两个问题： 1）python-hadoop和python-hive相关包链接不稳定，表现为经常出现链接超时； 2）如果使用fork进程执行hadoop fs或者hive -e的方式则消耗大量的机器资源，包括进程资源和集群链接资源。 我们的解决方式是写一个java的代理服务，使用java-hadoop封装了对集群的操作，通过thrift提供接口给python程序。 2、编译.thrfit
Fayson在前面的文章《0553-6.1.0-如何使用Java代码同时访问安全和非安全CDH集群》和《0554-6.1.0-同一java进程中同时访问认证和非认证集群的问题（续）》，本篇文档主要介绍如何使用Python并发访问认证的集群和非认证的集群。
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