distributed-computing

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클라이언트 코드가 여러 시스템에서 실행될 때 서비스 호출의 상한을 보장하는 방법은 무엇입니까?

API getName (String id)을 사용하여 편안한 서비스 X가 있다고 가정합니다. 내 코드는로드 밸런서 뒤에있는 5 대의 시스템에 배포됩니다. 이 클라이언트에서 동일한 클라이언트 코드가 실행되고 getName (String) API에 대해 서비스 X를 호출하는 어딘가. 이 서비스는 초당 최대 3 개의 통화를 처리 할 수있는 제한을두고 있습니다.

java rest service distributed-computing throttling 2017-01-01

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Zookeeper가 hbase 가상 배포 모드에서 마스터 노드를 찾을 수 없습니다.

의사 배포 모드에서 hbase를 실행하려면 설치가 처음부터 시작해야합니다. 이어지는 단계 시작 HBase. 시작 HBase를 마스터 서버는는 이 지역 서버에게 시작 HBase를 쉘 실행 목록 를 시작 HBase를 정상적으로 때문에 HBase를 쉘을 시작했다. 사육사를 확인할 때 모든 지역의 마스터 서버도 작동합니다. hbase shell 프롬프트에 대한 쿼

hbase hdfs distributed-computing 2017-01-02

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Firebase : 작업이 여러 작업자를 사용하여 한 번만 수행됨을 확인하십시오.

두 항목의 항목을 일치시킵니다. 예를 들어 A의 요소 c와 B의 c가 일치합니다. 그런 다음 몇 가지 처리를 수행하고 일치하는 쌍을 다른 목록에 추가합니다. - List A - a - b - c - List B - c - d 이렇게하려면 목록 A와 B에서 추가를보고 추가 된 항목이 있는지 확인하십시오. 이

firebase firebase-database distributed-computing 2017-01-03

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API를 사용하여 스파크 작업을 제출할 수있는 방법이 있습니까

콘솔을 사용하여 Linux 서버에서 spakr 작업을 제출할 수 있습니다. 하지만 리눅스 서버에서 스파크 작업을 제출할 수있는 API 나 프레임 워크가 있습니까?

apache-spark pyspark spark-streaming distributed-computing spark-submit 2017-01-03

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특정 스파크 작업을 종료하는 신호를 보내는 방법은 무엇입니까?

배포하는 동안 데이터 손실을 막기 위해 스파크 작업을 정상적으로 종료해야합니다. 방법 종료 스파크 작업이 정상적으로 여기서 설명하는 아래 링크에서 , http://why-not-learn-something.blogspot.in/2016/05/apache-spark-streaming-how-to-do.html 하지만 어떻게 리눅스 서버에서 특정 스파크 작업을

apache-spark pyspark spark-streaming distributed-computing 2017-01-03

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RDD 문자열 (xml 형식)을 spark java의 데이터 프레임으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

아래 링크에서 사용할 수있는 좋은 해결책이 다음 JavaRdd의 경우 파일에서 사용할 수있는 XML 데이터, 실제 파일을로드하여 데이터 집합에 코드 변환 XML 아래 https://github.com/databricks/spark-xml .. Dataset<Row> df = sqlContext.read().format("com.databricks.spark

java apache-spark spark-streaming distributed-computing databricks 2017-01-04

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파이썬 셀러리 오류 만드는 작업자 서버

나는 파이썬에 셀러리 모듈과 함께 시작하고 샐 웹 사이트의 지침에 따라 새 스크립트를 작성했지만 celery -A addTask worker --loglevel=info 를 사용하여 셀러리 작업자 서버를 만들 때 나는 오류를받은 addTask 간단한 파이썬 스크립트 합계 반환 다음 addTask.py를 호출 from celery import Celery

python distributed-computing 2017-01-04

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tf.train.MonitoredTrainingSession 인수

config=None은 어떤 인수를 취합니까 tf.train.MonitoredTrainingSession? 적절한 문법으로 마스터 노드를 지정하려면 어떻게해야합니까 (예 : localhost:2222). 내가 config = 'grpc://localhost:2222'를 사용할 때 아래는 제가 발생하고있는 오류입니다 : - Traceback (most rec

python session tensorflow distributed-computing fault-tolerance 2017-01-05

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TypeError : 저장할 변수가 변수가 아닙니다.

분산 된 텐서 흐름에서 간단한 산술 계산을 수행하는 다음 코드가 있습니다. 최소한의 재현 예는 다음과 같습니다 - import tensorflow as tf global_step_tensor = tf.Variable(10, trainable=False, name='global_step') cluster = tf.train.ClusterSpec({"l

python session tensorflow distributed-computing 2017-01-06

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작업 실행 중에 Spark 실행자에서 생성 된 임시 콜렉션을

작업 내에서 생성 된 콜렉션을 작업의 출력 파일에 쓰는 효과적인 방법을 찾으려고합니다. 예를 들어, foreach을 사용하여 RDD를 반복 할 경우 다음 코드 단편에 executor ex. ListBuffer arr의 로컬 데이터 구조를 만들 수 있습니다. 내 문제는 내가 어떻게 arr을 연재하고 그것을 파일에 쓰는가? (1) FileWriter api 또

scala apache-spark distributed-computing 2017-01-11

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