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docker的hadoop集群不能正常识别主机的ip地址
t26754886
2018-06-30 10:14:28
我是用docker安装的hadoop集群 ,但是hadoop在识别主机ip的时候认为了docker0的ip地址,导致集群不能正常通信,麻烦帮忙看看。谢谢
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docker的hadoop集群不能正常识别主机的ip地址
我是用docker安装的hadoop集群 ,但是hadoop在识别主机ip的时候认为了docker0的ip地址,导致集群不能正常通信,麻烦帮忙看看。谢谢
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docker
-mesos-pyspark-hdfs:使用
docker
容器的模拟多节点mesos(py)spark
集群
示例
这些脚本使您可以模拟多节点Mesos
集群
,以使用
Docker
容器运行Spark(除了
Hadoop
,
Hadoop
目前仅配置为单个节点)。 只需稍加修改
IP地址
,就可以轻松地将其适应于实际的多节点部署。 基本安排是这样的:
Docker
主机
,该
主机
还充当Spark客户端(提交Spark任务的位置)。 这就是您要构建映像并在其上运行容器的内容。 运行Zookeeper流程以协调Mesos领导者的
Docker
容器 运行Mesos主进程以充当领导者的
Docker
容器 运行Mesos从属进程以充当跟随者的
Docker
容器 运行
Hadoop
来通过HDFS托管文件的
Docker
容器 几乎所有内容都是通过run脚本来处理的。 请注意,您也可以有多个Zookeeper,但是run脚本尚未正确处理这些IP的收集。 客户端设置 如果您没有
docker
和
docker
-compose ,请运行: ./ru
人工智能训练平台.pdf
⼈⼯智能训练平台 ⼈⼯智能训练平台 1、平台定位 为深度学习提供⼀个深度定制和优化的⼈⼯智能
集群
管理平台,让⼈⼯智能堆栈变得简单、快速、可扩展。 为深度学习量⾝定做,可扩展⽀撑更多AI和⼤数据框架 通过创新的AI平台运⾏环境⽀持,⼏乎所有深度学习框架如CNTK、TensorFlow、PyTorch等⽆需修改即可运⾏;其基于
Docker
的架构则 让⽤户可以⽅便地扩展更多AI与⼤数据框架。 容器与微服务化,让AI流⽔线实现DevOps AI平台 100%基于微服务架构,让AI平台以及开发便于实现DevOps的开发运维模式。 ⽀持GPU多租,可统筹
集群
资源调度与服务管理能⼒ 在深度学习负载下,GPU逐渐成为资源调度的⼀等公民,AI平台提供了针对GPU优化的调度算法,丰富的端⼝管理,⽀持Virtual Cluster 多租机制,可通过Launcher Server为服务作业的运⾏保驾护航。 提供丰富的运营、监控、调试功能,降低运维复杂度 PAI为运营⼈员提供了硬件、服务、作业的多级监控,同时开发者还可以通过⽇志、SSH等⽅便调试作业。 2、系统架构 AI平台的架构如下图所⽰,⽤户通过Web Portal调⽤REST Server的API提交作业(Job)和监控
集群
,其它第三⽅⼯具也可通过该API进 ⾏任务管理。随后Web Portal与Launcher交互,以执⾏各种作业,再由Launcher Server处理作业请求并将其提交⾄
Hadoop
YARN进 ⾏资源分配与调度。可以看到,AI平台给YARN添加了GPU⽀持,使其能将GPU作为可计算资源调度,助⼒深度学习。其中,YARN负责作 业的管理,其它静态资源(下图蓝⾊⽅框所⽰)则由Kubernetes进⾏管理。 提交作业:Web Portal 交互中间件:Launcher 作业、资源管理:
Hadoop
YARN 静态资源管理:Kubernetes AI平台完全基于微服务架构,所有的AI平台服务和AI Job均在容器中运⾏,这样的设计让AI平台的部署更加简单,⽆论是在Ubuntu裸机集 群还是在云服务器上,仅需运⾏⼏个脚本即可完成部署。这同时也使其能够⽀持多种不同类型的AI任务,如CNTK、TensorFlow、 PyTorch等不同的深度学习框架。此外,⽤户通过⾃定义Job容器即可⽀持新的深度学习框架和其他机器学习、⼤数据等AI任务,具有很强 的扩展性。 在运维⽅⾯,AI平台提供了AI任务在线调试、错误报警、⽇志管理、性能检测等功能,显著降低了AI平台的⽇常运维难度。同时,它还⽀持 MPI、RDMA⽹络,可满⾜企业对⼤规模深度学习任务的性能要求。 不仅如此,AI平台还实现了与Visual Studio的集成。Visual Studio Tools for AI是微软Visual Studio 2017 IDE的扩展,⽤户在Visual Studio中就可以开发、调试和部署深度学习和AI解决⽅案。集成后,⽤户在Visual Studio中调试好的模型可便捷地部署到AI平台
集群
中。 AI平台提供了友好的⽤户界⾯,操作简单,便于⽤户进⾏
集群
监控、任务提交等。例如,主界⾯上显⽰了
集群
的GPU利⽤率、节点总数、 CPU利⽤率、⽹络状况等。当某项数据异常时,AI平台将启动报警机制通知⽤户,并在UI上以颜⾊改变的形式进⾏提醒(如变成红⾊等)。 AI平台主界⾯
集群
Job概览,点击Job名称可以查看详细信息及⽇志信息 Job运⾏状态页显⽰容器的
IP地址
、端⼝和GPU位置,该页⾯还提供远程SSH登录容器的信息
集群
中机器运⾏状况概览,不同颜⾊展现了不同的忙闲程度
集群
中每台机器上的Service运⾏状况
SparkStreamTradeReactor
星火交易流 ##指示 理想情况下,您将需要在已安装
docker
和
docker
compose的中高端机器上进行设置 ###使用VM(不推荐) 克隆到/ Users / username或/ Working下的目录(可以使用其他目录,但必须编辑vagrantfile才能将它们添加为共享文件夹) 运行./one_time_install.sh 该脚本将在整个过程中提供说明。 (当心将下载几百兆字节) 建议编辑您的
主机
文件sudo vi /etc/hosts并使用名称“ vagrant”添加脚本提供的VM
IP地址
。 ##用法 启动/重启
集群
(包括用于Kafka,Zookeeper,Spark和node.js的节点),包括使用SBT构建打包的jar: sh sbt_rebuild.sh sh rebuild_all.sh rm -R
Hadoop
/data/datanode1/ *
[零基础]用
docker
搭建
Hadoop
集群
[零基础]用
docker
搭建
Hadoop
集群
,每一步都有详细的解释!
基于
docker
的
hadoop
集群
搭建
最近想学习如何使用hdfs来存储文件,在网上学习了一下,明确了HDFS(
Hadoop
Distribute File System 分布式存储)、mapReduce(分布式计算)、YARN(Yet Another Resource Negotiator资源管理)是
hadoop
的三大组成部分,要想使用hdfs,必须搭建
hadoop
集群
,为此展开了近一个星期的摸索。 网上的教程有很多,但很多都写的不全,自己也是一直踩坑,无奈之下只好对着官方文档一个个看,逐渐理解并明确了部署方法,在经过反复测试确...
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Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux 机器上,也可以实现虚拟化。
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