cluster-computing

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    我創建了一個5節點的MariaDB/Galera羣集,其中4個節點共享相同的路由器,物理接近,而第5個節點距離6,000英里遠,連接速度非常慢。 我的問題是,這會影響整個羣集的性能,還是會導致第5個節點上的「延遲更新」?

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    我想編程一個Mesos框架並對Minimesos進行測試。對於我希望使用HTTP API的框架,我找不到Minimesos接受它的任何證據。 這有可能嗎?

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    我點燃實例移動數據開始作爲計算機A上「服務器模式」,創造了它的高速緩存和存儲在緩存中1M密鑰 - >值。 然後,我開始點燃例如作爲在其上加入了在計算機A上的Ignite實例計算機B中的「服務器模式」,現在有2個節點的集羣。 是否可以將所有1M K-> V從計算機A移動到計算機B(沒有任何查詢數據或攝取數據的中斷),以便計算機A可以關閉以進行維護,並且所有內容都可以從計算機B繼續工作? 如果這是可能

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    我設置了spark-yarn集羣環境,spark(2.2.0)在Windows 7中;紗線簇是hadoop 2.7.3。 我跑「火花殼」使用SparkSQL: spark-shell --master yarn --deploy-mode client --conf spark.yarn.archive=hdfs://hadoop_273_namenode_ip:namenode_port/spa

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    首先,我的代碼完美運行。 我已經很好地設置了mapView.register和我的註釋標記和集羣。 當我縮小聚焦視圖中預期的註釋融合時, 當我放大時,除了某個點以外,還有相同的好結果。當太多的註釋距離太近時,集羣視圖不會再分成兩個註釋視圖。 因此,我搜索一種方式來設置這個「縮放級別」,即使相互之間真的很接近,也會出現我的兩個註釋。 這裏是我與地圖上的高變焦集羣的觀點: 在這裏,如果我變焦,在最大:

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    我們有一個由docker swarm構建的集羣 集羣由1個Manager 3 Worker節點組成。 可以看出如下: ,我們已經在集羣上運行Apache的火花。它由一名碩士和四名工人組成。可以看出在主網絡用戶界面如下 的問題是,我無法訪問工作節點的詳細信息。它想連接到一個IP(10.0.0.5:8081)。但我無法從我的本地機器訪問鏈接。

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    我有兩個不同的機器上安裝兩顆GPU。我想建立一個集羣,讓我通過使用兩個GPU一起學習Keras模型。 Keras blog在顯示兩段代碼分佈式培訓部分和鏈接官方Tensorflow documentation。 我的問題是,我不知道如何學習我的模型,寫在Keras,用實際描述Tensorflow對象的過程Tensorflow文檔。 例如,我應該怎麼做,如果我想多GPU的集羣上執行下面的代碼? #

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    嗨,所以我想繪製我在r中的bray-curtis不相似矩陣中的組合數據的nmds。我已經能夠應用ordielipse() ,ordihull()和甚至改變基於由cutree()創建一個hclst的)使用來自純素包沙丘數據 data(dune) Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray) Dune.mds <- metaMDS(Dune, distance

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    我實現了卡夫卡的消費者應用程序,我只是想知道,如果我在PM2集羣模式下運行這個程序,將所有的內核消耗相同的消息或不同的消息?有沒有一種方法可以驗證它?在集羣模式下運行此應用程序是否理想?我在集羣模式下運行這個原因是因爲我們的卡夫卡產生了大量的消息。 也是目前如果我在PM2集羣模式下運行,這所有的核心都達到了它的CPU使用率達到100%。它是否會像這樣發生? FYI:我使用https://www.n

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    我有類似的代碼的NodeJS: cluster.js 'use strict'; const cluster = require('cluster'); var express = require('express'); const metricsServer = express(); const AggregatorRegistry = require('prom-client').A