qq_26840065
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hadoop HA 高可用集群部署搭建

HADOOP HA 介绍

1. 概论

本指南提供了一个HDFS 的高可用性（HA ）功能的概述，以及如何配置和管理HDFS 高可用性(HA) 集群。本文档假定读者具有对HDFS 集群的组件和节点类型具有一定理解。有关详情，请参阅Apache 的HDFS 的架构指南。
http://hadoop.apache.org/common/docs/current/hdfs_design.html


2. 背景

CDH4 之前，在HDFS 集群中NameNode 存在单点故障（SPOF ）。对于只有一个NameNode 的集群，如果NameNode 机器出现故障，那么整个集群将无法使用，直到NameNode 重新启动。
NameNode 主要在以下两个方面影响HDFS 集群:
(1). NameNode 机器发生意外，比如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启NameNode
(2). NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS 的HA 功能通过配置Active/Standby 两个NameNodes 实现在集群中对NameNode 的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode 很快的切换到另外一台机器。


3. 架构

在一个典型的HDFS(HA) 集群中，使用两台单独的机器配置为NameNodes 。在任何时间点，确保NameNodes 中只有一个处于Active 状态，其他的处在Standby 状态。其中ActiveNameNode 负责集群中的所有客户端操作，StandbyNameNode 仅仅充当备机，保证一旦ActiveNameNode 出现问题能够快速切换。
为了保证Standby 节点与Active 节点的状态保持同步，目前是通过两个节点同时访问一个共享的存储设备( 如NFS) 来实现的，在以后的版本中可能会做进一步的改进。
当Active 节点的namespace 发生改变时，存储在共享目录中的日志文件也会被修改，Standby 节点监测到日志变化后，将其作用到自身的namespace 。当Active 节点发生故障需要进行切换时，Standby 节点由Standby 状态转换为Active 状态前将会把所有未读日志作用到自身的namespace 以确保自身的namespace 与主节点的namespace 保持一致。
为了实现快速切换，Standby 节点获取集群的最新文件块信息也是很有必要的。为了实现这一目标，DataNode 需要配置NameNodes 的位置，并同时给他们发送文件块信息以及心跳检测。
任意时间只有一个ActiveNameNode 对于HDFS(HA) 集群的正常运行至关重要，否则两者的namespace 将不能保持同步，面临数据丢失和其它问题的危险性。为了防止出现这种情况，管理员必须为共享存储配置至少一个安全机制。这种机制应该保证: 在切换期间，如果不能证实当前Active 节点已经改变了状态，那么此机制应切断当前Active 节点对共享存储的访问，这样可以防止在切换期间当前Active 节点继续对namespace 进行修改，确保新的Active 节点能够安全的切换.

系统环境

hadoop 2.5.0  
zookeeper 3.4.5  
JDK 1.7  

集群节点

m1 192.168.2.100 namenode resourcemanager zookeeper
s1 192.168.2.101 standbyNameNode datanode nodeManager zookeeper
s2 192.168.2.102 datanode nodeManager zookeeper

配置zookeeper

配置HADOOP

配置HADOOP HA 主要需要修改两个配置文件：core-site.xml / hdfs-site.xml 

hdfs-site.xml

<configuration>
<!--命名空间设置ns1-->
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>mycluster</value>
	</property>
	
<!--namenodes节点ID:nn1,nn2(配置在命名空间mycluster下)-->	
	<property>
		<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
		<value>nn1,nn2</value>
	</property>
	<!--nn1,nn2节点地址配置-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
		<value>nameNode:8020</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
		<value>dataNode1:8020</value>
	</property>
	<!--nn1,nn2节点WEB地址配置-->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
		<value>nameNode:50070</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
		<value>dataNode1:50070</value>
	</property>

	<property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
		<value>qjournal://nameNode:8485;dataNode1:8485;dataNode2:8485/mycluster</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>/home/hadoop/hadoop/src/hadoop-2.5.0/tmp/dfs/journalnode</value>
	</property>

	<property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
	</property>

	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>sshfence</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/home/hadoop/.ssh/id_dsa</value>
	</property>
	
	<!--启用自动故障转移-->
	<property>
		<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
		<value>true</value>
	</property>	
	<property>
		<name>dfs.replication.max</name>
		<value>32767</value>
	</property>

</configuration>


 
  
 
  
 
  
core-site.xml
 
 
 
 
 
  
<configuration>
 <property>
 <!-- 配置 hadoop NameNode ip地址 ,由于我们配置的 HA 那么有两个namenode 所以这里配置的地址必须是动态的-->
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://mycluster</value>
 </property>
<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>mycluster</value>
 </property>
<property>
	<!-- 整合 Zookeeper -->
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>nameNode:2181,dataNode1:2181,dataNode2:2181</value>
 </property>
        <property>
        				<!-- 配置hadoop缓存地址 -->
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/home/hadoop/hadoop/src/hadoop-2.5.0/tmp</value>
                <description></description>
        </property>
</configuration>
 
  
 
  
 
 
 
 
 
  
 如何使用
 
  
 
   
 启动zookeeper
 
   在m1,s1,s2所有机器上执行,下面的代码是在m1上执行的示例 
   
 
  
 
  
 
  
root@s1:/home/hadoop# /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
root@s1:/home/hadoop# /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
root@s1:/home/hadoop#
 
  
 
   
 
  
 
  测试zookeeper是否启动成功，看下面第29行高亮处，表示成功。 
 
 
 
 
   
  
root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkCli.sh
Connecting to localhost:2181
2014-07-27 00:27:16,621 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMT
2014-07-27 00:27:16,628 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:host.name=m1
2014-07-27 00:27:16,628 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.version=1.7.0_65
2014-07-27 00:27:16,629 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation
2014-07-27 00:27:16,629 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.home=/usr/lib/jvm/java-7-oracle/jre
2014-07-27 00:27:16,630 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.class.path=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/classes:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/netty-3.2.2.Final.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/log4j-1.2.15.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/jline-0.9.94.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../zookeeper-3.4.5.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../src/java/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf:/usr/lib/jvm/java-7-oracle/lib
2014-07-27 00:27:16,630 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=:/usr/local/lib:/usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib
2014-07-27 00:27:16,631 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp
2014-07-27 00:27:16,631 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA>
2014-07-27 00:27:16,632 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux
2014-07-27 00:27:16,632 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=amd64
2014-07-27 00:27:16,632 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.version=3.11.0-15-generic
2014-07-27 00:27:16,633 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.name=root
2014-07-27 00:27:16,633 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/root
2014-07-27 00:27:16,634 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/home/hadoop
2014-07-27 00:27:16,636 [myid:] - INFO  [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@19b1ebe5
Welcome to ZooKeeper!
2014-07-27 00:27:16,672 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@966] - Opening socket connection to server localhost/127.0.0.1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
2014-07-27 00:27:16,685 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@849] - Socket connection established to localhost/127.0.0.1:2181, initiating session
JLine support is enabled
2014-07-27 00:27:16,719 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1207] - Session establishment complete on server localhost/127.0.0.1:2181, sessionid = 0x147737cd5d30000, negotiated timeout = 30000
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1]
 
  
 
  在m1上格式化zookeeper，第33行的日志表示创建成功。 
 
 
 
 
   
  
     
   
  1.  root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hdfs zkfc -formatZK
    2.  
   
  2.  14/07/2700:31:59 INFO tools.DFSZKFailoverController:Failover controller configuredforNameNodeNameNode at m1/192.168.1.50:9000
    3.  
   
  3.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:zookeeper.version=3.4.5-1392090, built on 09/30/201217:52 GMT
    4.  
   
  4.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:host.name=m1
    5.  
   
  5.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:java.version=1.7.0_65
    6.  
   
  6.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:java.vendor=OracleCorporation
    7.  
   
  7.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:java.home=/usr/lib/jvm/java-7-oracle/jre
    8.  
   
  8.  14/07/2700:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper:Client environment:java.class.path=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/guava-11.0.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-codec-1.4.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-api-1.7.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-net-3.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/paranamer-2.3.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/snappy-java-1.0.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-beanutils-core-1.8.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jasper-compiler-5.5.23.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-math-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-lang-2.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/servlet-api-2.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-logging-1.1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/log4j-1.2.17.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jasper-runtime-5.5.23.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/mockito-all-1.8.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-digester-1.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jsp-api-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jersey-core-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jettison-1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/xmlenc-0.52.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/netty-3.6.2.Final.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-httpclient-3.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-io-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jsch-0.1.42.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-beanutils-1.7.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-compress-1.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jackson-jaxrs-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/junit-4.8.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jetty-6.1.26.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-collections-3.2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jsr305-1.3.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jackson-xc-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/asm-3.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jersey-json-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/stax-api-1.0.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jets3t-0.6.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/avro-1.7.4.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-el-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/commons-configuration-1.6.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jersey-server-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jetty-util-6.1.26.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/activation-1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jaxb-api-2.2.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/zookeeper-3.4.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/jaxb-impl-2.2.3-1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/xz-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-nfs-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.2.0-tests.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/guava-11.0.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-codec-1.4.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-lang-2.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/servlet-api-2.5.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-logging-1.1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/log4j-1.2.17.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jasper-runtime-5.5.23.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jsp-api-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jersey-core-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/xmlenc-0.52.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/netty-3.6.2.Final.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-io-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jetty-6.1.26.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jsr305-1.3.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/asm-3.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-el-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-cli-1.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jersey-server-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/commons-daemon-1.0.13.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/jetty-util-6.1.26.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-nfs-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.2.0-tests.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/hamcrest-core-1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/jersey-guice-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/paranamer-2.3.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/guice-servlet-3.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/snappy-java-1.0.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/log4j-1.2.17.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/guice-3.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/jersey-core-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/netty-3.6.2.Final.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/junit-4.10.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/commons-io-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/commons-compress-1.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/javax.inject-1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/aopalliance-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/asm-3.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/avro-1.7.4.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/jersey-server-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/lib/xz-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-nodemanager-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-client-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-unmanaged-am-launcher-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-tests-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-common-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-common-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-resourcemanager-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-api-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-web-proxy-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-site-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/hamcrest-core-1.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-guice-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/paranamer-2.3.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/guice-servlet-3.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/snappy-java-1.0.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/log4j-1.2.17.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/guice-3.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-core-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/netty-3.6.2.Final.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/junit-4.10.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/commons-io-2.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/commons-compress-1.4.1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/javax.inject-1.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/aopalliance-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/asm-3.2.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/avro-1.7.4.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-server-1.9.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/xz-1.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0-tests.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-app-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/contrib/capacity-scheduler/*.jar
    9.  
   
  9.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.library.path=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/lib/native
    10.  
   
  10.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.io.tmpdir=/tmp
    11.  
   
  11.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.compiler=<NA>
    12.  
   
  12.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:os.name=Linux
    13.  
   
  13.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:os.arch=amd64
    14.  
   
  14.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:os.version=3.11.0-15-generic
    15.  
   
  15.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.name=root
    16.  
   
  16.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.home=/root
    17.  
   
  17.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.dir=/home/hadoop
    18.  
   
  18.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ZooKeeper: Initiating client connection, connectString=m1:2181,m2:2181,s1:2181,s2:2181 sessionTimeout=5000 watcher=org.apache.hadoop.ha.ActiveStandbyElector$WatcherWithClientRef@5990054a
    19.  
   
  19.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ClientCnxn: Opening socket connection to server m1/192.168.1.50:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
    20.  
   
  20.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ClientCnxn: Socket connection established to m1/192.168.1.50:2181, initiating session
    21.  
   
  21.  14/07/27 00:32:00 INFO zookeeper.ClientCnxn: Session establishment complete on server m1/192.168.1.50:2181, sessionid = 0x147737cd5d30001, negotiated timeout = 5000
    22.  
   
  22.  ===============================================
    23.  
   
  23.  The configured parent znode /hadoop-ha/mycluster already exists.
    24.  
   
  24.  Are you sure you want to clear all failover information from
    25.  
   
  25.  ZooKeeper?
    26.  
   
  26.  WARNING: Before proceeding, ensure that all HDFS services and
    27.  
   
  27.  failover controllers are stopped!
    28.  
   
  28.  ===============================================
    29.  
   
  29.  Proceed formatting /hadoop-ha/mycluster? (Y or N) 14/07/27 00:32:00 INFO ha.ActiveStandbyElector: Session connected.
    30.  
   
  30.  y
    31.  
   
  31.  14/07/27 00:32:13 INFO ha.ActiveStandbyElector: Recursively deleting /hadoop-ha/mycluster from ZK...
    32.  
   
  32.  14/07/27 00:32:13 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully deleted /hadoop-ha/mycluster from ZK.
    33.  
   
  33.  14/07/27 00:32:13 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/mycluster in ZK.
    34.  
   
  34.  14/07/27 00:32:13 INFO zookeeper.ClientCnxn: EventThread shut down
    35.  
   
  35.  14/07/27 00:32:13 INFO zookeeper.ZooKeeper: Session: 0x147737cd5d30001 closed
    36.  
   
  36.  root@m1:/home/hadoop#
    37.  
  
 
  
 
  5)验证zkfc是否格式化成功，如果多了一个hadoop-ha包就是成功了。 
  
 
 
 
 
 
   
  
     
   
  1.  root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkCli.sh
    2.  
   
  2.  [zk: localhost:2181(CONNECTED)0] ls/
    3.  
   
  3.  [hadoop-ha, zookeeper]
    4.  
   
  4.  [zk: localhost:2181(CONNECTED)1]
    5.  
  
 
  
 启动JournalNode集群
 
  
 1)依次在m1,s1,s2上面执行
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
    2. 
    
    
    
    
  2. starting journalnode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/hadoop-root-journalnode-m1.out
    3. 
    
    
    
    
  3. root@m1:/home/hadoop# jps
    4. 
    
    
    
    
  4. 2884 JournalNode
    5. 
    
    
    
    
  5. 2553 QuorumPeerMain
    6. 
    
    
    
    
  6. 2922 Jps
    7. 
    
    
    
    
  7. root@m1:/home/hadoop#
    8. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　2)格式化集群的一个NameNode（m1），有两种方法，我使用的是第一种 
 　　　　方法一：
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hdfs namenode –format
    2. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　方法二：
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hdfs namenode -format -clusterId m1
    2. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　3)在m1上启动刚才格式化的 namenode
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
    2. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　执行命令后，浏览:http://m1:50070/dfshealth.jsp可以看到m1的状态 
 　　　　 
 　　　　 
 　　4)在s1机器上，将m1的数据复制到s1上来,在s1上执行
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@s1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hdfs namenode –bootstrapStandby
    2. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　5)启动s1上的namenode，执行命令后
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@s1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
    2. 
   
   
   
   
 
  
 　　　　浏览:http://s1:50070/dfshealth.jsp可以看到s1的状态。这个时候在网址上可以发现m1和m2的状态都是standby。 
 
  
 启动所有的datanode，在m1上执行
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
    2. 
    
    
    
    
  2. s2: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/hadoop-root-datanode-s2.out
    3. 
    
    
    
    
  3. s1: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/hadoop-root-datanode-s1.out
    4. 
    
    
    
    
  4. root@m1:/home/hadoop#
    5. 
   
   
   
   
 
  
 启动yarn，在m1上执行以下命令
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/start-yarn.sh
    2. 
    
    
    
    
  2. starting yarn daemons
    3. 
    
    
    
    
  3. starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/yarn-root-resourcemanager-m1.out
    4. 
    
    
    
    
  4. s1: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/yarn-root-nodemanager-s1.out
    5. 
    
    
    
    
  5. s2: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/yarn-root-nodemanager-s2.out
    6. 
    
    
    
    
  6. root@m1:/home/hadoop#
    7. 
   
   
   
   
 
  然后浏览: http://m1:8088/cluster 
  , 可以看到效果  
  
 
 
 
 
 
   
  
 启动 ZooKeeperFailoverCotroller，在m1,m2机器上依次执行以下命令，这个时候再浏览50070端口，可以发现m1变成active状态了，而m2还是standby状态
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
    2. 
    
    
    
    
  2. starting zkfc, logging to /home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/hadoop-root-zkfc-m1.out
    3. 
    
    
    
    
  3. root@m1:/home/hadoop#
    4. 
   
   
   
   
 
  测试HDFS是否可用 
  
 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
  
     
   
  1.  root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hdfs dfs -ls /
    2.  
  
 
  
 测试YARN是否可用,我们来做一个经典的例子，统计刚才放入input下面的hadoop.cmd的单词频率
 
  
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  1. root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin# /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount /input /output
    2. 
    
    
    
    
  2. 14/07/27 01:22:41 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at m1/192.168.1.50:8032
    3. 
    
    
    
    
  3. 14/07/27 01:22:43 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
    4. 
    
    
    
    
  4. 14/07/27 01:22:44 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
    5. 
    
    
    
    
  5. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name
    6. 
    
    
    
    
  6. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
    7. 
    
    
    
    
  7. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class
    8. 
    
    
    
    
  8. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.combine.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.combine.class
    9. 
    
    
    
    
  9. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class
    10. 
    
    
    
    
  10. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name
    11. 
    
    
    
    
  11. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.reduce.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.reduce.class
    12. 
    
    
    
    
  12. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir
    13. 
    
    
    
    
  13. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir
    14. 
    
    
    
    
  14. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
    15. 
    
    
    
    
  15. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.key.class
    16. 
    
    
    
    
  16. 14/07/27 01:22:44 INFO Configuration.deprecation: mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir
    17. 
    
    
    
    
  17. 14/07/27 01:22:45 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1406394452186_0001
    18. 
    
    
    
    
  18. 14/07/27 01:22:46 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1406394452186_0001 to ResourceManager at m1/192.168.1.50:8032
    19. 
    
    
    
    
  19. 14/07/27 01:22:46 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://m1:8088/proxy/application_1406394452186_0001/
    20. 
    
    
    
    
  20. 14/07/27 01:22:46 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1406394452186_0001
    21. 
    
    
    
    
  21. 14/07/27 01:23:10 INFO mapreduce.Job: Job job_1406394452186_0001 running in uber mode : false
    22. 
    
    
    
    
  22. 14/07/27 01:23:10 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
    23. 
    
    
    
    
  23. 14/07/27 01:23:31 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
    24. 
    
    
    
    
  24. 14/07/27 01:23:48 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
    25. 
    
    
    
    
  25. 14/07/27 01:23:48 INFO mapreduce.Job: Job job_1406394452186_0001 completed successfully
    26. 
    
    
    
    
  26. 14/07/27 01:23:49 INFO mapreduce.Job: Counters: 43
    27. 
    
    
    
    
  27.  File System Counters
    28. 
    
    
    
    
  28.  FILE: Number of bytes read=6574
    29. 
    
    
    
    
  29.  FILE: Number of bytes written=175057
    30. 
    
    
    
    
  30.  FILE: Number of read operations=0
    31. 
    
    
    
    
  31.  FILE: Number of large read operations=0
    32. 
    
    
    
    
  32.  FILE: Number of write operations=0
    33. 
    
    
    
    
  33.  HDFS: Number of bytes read=7628
    34. 
    
    
    
    
  34.  HDFS: Number of bytes written=5088
    35. 
    
    
    
    
  35.  HDFS: Number of read operations=6
    36. 
    
    
    
    
  36.  HDFS: Number of large read operations=0
    37. 
    
    
    
    
  37.  HDFS: Number of write operations=2
    38. 
    
    
    
    
  38.  Job Counters 
    39. 
    
    
    
    
  39.  Launched map tasks=1
    40. 
    
    
    
    
  40.  Launched reduce tasks=1
    41. 
    
    
    
    
  41.  Data-local map tasks=1
    42. 
    
    
    
    
  42.  Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=18062
    43. 
    
    
    
    
  43.  Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=14807
    44. 
    
    
    
    
  44.  Map-Reduce Framework
    45. 
    
    
    
    
  45.  Map input records=240
    46. 
    
    
    
    
  46.  Map output records=827
    47. 
    
    
    
    
  47.  Map output bytes=9965
    48. 
    
    
    
    
  48.  Map output materialized bytes=6574
    49. 
    
    
    
    
  49.  Input split bytes=98
    50. 
    
    
    
    
  50.  Combine input records=827
    51. 
    
    
    
    
  51.  Combine output records=373
    52. 
    
    
    
    
  52.  Reduce input groups=373
    53. 
    
    
    
    
  53.  Reduce shuffle bytes=6574
    54. 
    
    
    
    
  54.  Reduce input records=373
    55. 
    
    
    
    
  55.  Reduce output records=373
    56. 
    
    
    
    
  56.  Spilled Records=746
    57. 
    
    
    
    
  57.  Shuffled Maps =1
    58. 
    
    
    
    
  58.  Failed Shuffles=0
    59. 
    
    
    
    
  59.  Merged Map outputs=1
    60. 
    
    
    
    
  60.  GC time elapsed (ms)=335
    61. 
    
    
    
    
  61.  CPU time spent (ms)=2960
    62. 
    
    
    
    
  62.  Physical memory (bytes) snapshot=270057472
    63. 
    
    
    
    
  63.  Virtual memory (bytes) snapshot=1990762496
    64. 
    
    
    
    
  64.  Total committed heap usage (bytes)=136450048
    65. 
    
    
    
    
  65.  Shuffle Errors
    66. 
    
    
    
    
  66.  BAD_ID=0
    67. 
    
    
    
    
  67.  CONNECTION=0
    68. 
    
    
    
    
  68.  IO_ERROR=0
    69. 
    
    
    
    
  69.  WRONG_LENGTH=0
    70. 
    
    
    
    
  70.  WRONG_MAP=0
    71. 
    
    
    
    
  71.  WRONG_REDUCE=0
    72. 
    
    
    
    
  72.  File Input Format Counters 
    73. 
    
    
    
    
  73.  Bytes Read=7530
    74. 
    
    
    
    
  74.  File Output Format Counters 
    75. 
    
    
    
    
  75.  Bytes Written=5088
    76. 
    
    
    
    
  76. root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin#
    77. 
   
   
   
   
 
  
验证HA的高可用性，故障转移，刚才我们用浏览器打开m1和s1的50070端口，已经看到m1的状态是active，s1的状态是standby 
 
 
 
 
 
  a)我们在s1上kill掉namenode进程
  
 
 
 
 
   
  
     
   
  1.  root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin# jps
    2.  
   
  2.  5492Jps
    3.  
   
  3.  2884JournalNode
    4.  
   
  4.  4375DFSZKFailoverController
    5.  
   
  5.  2553QuorumPeerMain
    6.  
   
  6.  3898NameNode
    7.  
   
  7.  4075ResourceManager
    8.  
   
  8.  root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin# kill -9 3898
    9.  
   
  9.  root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin# jps
    10.  
   
  10.  2884JournalNode
    11.  
   
  11.  4375DFSZKFailoverController
    12.  
   
  12.  2553QuorumPeerMain
    13.  
   
  13.  4075ResourceManager
    14.  
   
  14.  5627Jps
    15.  
   
  15.  root@m1:/home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin#
    16.  
  
 
  再浏览m1和m2的50070端口，发现m1是打不开，而m2是active状态。  
  
 
 
 
 
 
  这时候在m2上的HDFS和mapreduce还是可以正常运行的，虽然m1上的namenode进程已经被kill掉，但不影响使用这就是故障转移的优势！ 
  
 
 
 
 
  大笑是不是感觉风格有点不同了，没错。
  
 
 
 
 
  和后面的是copy的。 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
  
 
  
 
  
 
 
 


                            

                        

                    

                    
                    

                    
                    
                    

                

                

                    
                

            

        

    

    

        
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前端php
                        
    PHP是一个流行的服务器端脚本语言，广泛用于Web开发。为了使PHP能够在本地或服务器上运行，我们需要搭建一个合适的PHP环境。本教程将结合最新资料，介绍在不同操作系统上搭建PHP开发环境的多种方法，包括Windows、macOS和Linux系统的安装步骤，以及本地和Docker环境的配置。1.PHP环境搭建概述PHP环境的搭建主要分为以下几类：集成开发环境：例如XAMPP、WAMP、MAMP，这
    
                    
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  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商
                        nseejrukjhad
langchaineasyui前端python
                        
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
    
                    
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  • 利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统
                        nseejrukjhad
langchainmicrosoft数据库python
                        
    利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统引言在当今的软件开发世界中，StackOverflow已经成为程序员解决问题的首选平台之一。而LangChain作为一个强大的AI应用开发框架，提供了StackExchange组件，使我们能够轻松地将StackOverflow的海量知识库集成到我们的应用中。本文将详细介绍如何使用LangChain的StackExchange组件
    
                    
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  • 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧
                        nseejrukjhad
langchainjava服务器python
                        
    标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
    
                    
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  • 数组去重
                        好奇的猫猫猫

                        
    整理自js中基础数据结构数组去重问题思考？如何去除数组中重复的项例如数组：[1,3,4,3,5]我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多，思考？有没有更好的方法这时候不禁一想当然有了！！！hashtable啊，通过对象的hash办法
    
                    
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  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
                        jmoych
人工智能
                        
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
    
                    
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  • pyecharts——绘制柱形图折线图
                        2224070247
信息可视化pythonjava数据可视化
                        
    一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
    
                    
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  • 高级 ECharts 技巧：自定义图表主题与样式
                        SnowMan1993
echarts信息可视化数据分析
                        
    ECharts是一个强大的数据可视化库，提供了多种内置主题和样式，但你也可以根据项目的设计需求，自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题，以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题？ECharts的主题是指定义图表样式的配置项，包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题，你可以快速更改图表的整体风格，而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
    
                    
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  • C++ | Leetcode C++题解之第409题最长回文串
                        Ddddddd_158
经验分享C++Leetcode题解
                        
    题目：题解：classSolution{public:intlongestPalindrome(strings){unordered_mapcount;intans=0;for(charc:s)++count[c];for(autop:count){intv=p.second;ans+=v/2*2;if(v%2==1andans%2==0)++ans;}returnans;}};
    
                    
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  • 每日一题——第八十八题
                        互联网打工人no1
C语言程序设计每日一练c语言
                        
    题目：输入一个9位的无符号整数，判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数：");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数，请重新输入");}else{if(hasDuplicate
    
                    
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  • mac电脑命令行获取电量
                        小米人er
我的博客macos命令行
                        
    在macOS上，有几个命令行工具可以用来获取电量信息，最常用的是pmset命令。你可以通过以下方式来查看电池状态和电量信息：查看电池状态：pmset-gbatt这个命令会返回类似下面的输出：Nowdrawingfrom'BatteryPower'-InternalBattery-0(id=1234567)95%;discharging;4:02remainingpresent:true输出中包括电
    
                    
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  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）
                        算法大师
华为od面试python
                        
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
    
                    
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  • 在Ubuntu中编译含有JSON的文件出现报错
                        芝麻糊76
Linuxkill_buglinuxubuntujson
                        
    在ubuntu中进行JSON相关学习的时候，我发现了一些小问题，决定与大家进行分享，减少踩坑时候出现不必要的时间耗费截取部分含有JSON部分的代码进行展示char*str="{\"title\":\"JSONExample\",\"author\":{\"name\":\"JohnDoe\",\"age\":35,\"isVerified\":true},\"tags\":[\"json\",\"
    
                    
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  • Xinference如何注册自定义模型
                        玩人工智能的辣条哥
人工智能AI大模型Xinference
                        
    环境：Xinference问题描述：Xinference如何注册自定义模型解决方案：1.写个model_config.json，内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
    
                    
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  • 【六】阿伟开始搭建Kafka学习环境
                        能源恒观
中间件学习kafkaspring
                        
    阿伟开始搭建Kafka学习环境概述上一篇文章阿伟学习了Kafka的核心概念，并且把市面上流行的消息中间件特性进行了梳理和对比，方便大家在学习过程中进行对比学习，最后梳理了一些Kafka使用中经常遇到的Kafka难题以及解决思路，经过上一篇的学习我相信大家对Kafka有了初步的认识，本篇将继续学习Kafka。一、安装和配置学习一项技术首先要搭建一套服务，而Kafka的运行主要需要部署jdk、zook
    
                    
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  • STM32中的计时与延时
                        lupinjia
STM32stm32单片机
                        
    前言在裸机开发中，延时作为一种规定循环周期的方式经常被使用，其中尤以HAL库官方提供的HAL_Delay为甚。刚入门的小白可能会觉得既然有官方提供的延时函数，而且精度也还挺好，为什么不用呢？实际上HAL_Delay中有不少坑，而这些也只是HAL库中无数坑的其中一些。想从坑里跳出来还是得加强外设原理的学习和理解，切不可只依赖HAL库。除了延时之外，我们在开发中有时也会想要确定某段程序的耗时，这就需要
    
                    
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  • Python编译器
                        鹿鹿~
Python编译器Pythonpython开发语言后端
                        
    嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
    
                    
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  • 你可能遗漏的一些C#/.NET/.NET Core知识点
                        追逐时光者
C#.NETDotNetGuide编程指南c#.net.netcoremicrosoft
                        
    前言在这个快速发展的技术世界中，时常会有一些重要的知识点、信息或细节被忽略或遗漏。《C#/.NET/.NETCore拾遗补漏》专栏我们将探讨一些可能被忽略或遗漏的重要知识点、信息或细节，以帮助大家更全面地了解这些技术栈的特性和发展方向。拾遗补漏GitHub开源地址https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/D
    
                    
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  • 为什么你总是对下属不满意?
                        ZhaoWu1050

                        
    【ZhaoWu的听课笔记】大多数公司，都存在两种问题。我创业四年，更是体会深切。这两种问题就是：老板经常不满意下属的表现；下属总是不知道老板想要什么；虽然这两种问题普遍存在，其实解决方法并不复杂。这节课，我们再聊聊第一个问题：为什么老板经常不满意下属表现?其实，这背后也是一条管理常识。管理学家德鲁克先生早就说过：管理者的任务，不是去改变人。*来自《卓有成效的管理者》只是大多数老板和我一样，都是一边
    
                    
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  • Python实现简单的机器学习算法
                        master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
                        
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
    
                    
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  • 推荐算法_隐语义-梯度下降
                        _feivirus_
算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
                        
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
    
                    
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  • 2024.8.22 Python，链表两数之和，链表快速反转，二叉树的深度，二叉树前中后序遍历，N叉树递归遍历，翻转二叉树
                        RaidenQ
python链表开发语言
                        
    1.链表两数之和输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]昨天的这个题，用自己的办法写的麻烦的要死，然后刚才一看chat归类的办法，感觉自己像个智障。classListNode
    
                    
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  • ARM V8 base instruction -- Debug instructions
                        xiaozhiwise
Assemblyarm
                        
    /**Debuginstructions*/BRK#imm16进入monitormodedebug，那里有on-chipdebugmonitorcodeHLT#imm16进入haltmodedebug，连接有外部调试硬件
    
                    
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  • PHP如何实现二维数组排序？
                                    IT独行者
二维数组PHP排序　
                                    
    二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数： 
代码： 
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
    
                                
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  • 【Hadoop十七】HDFS HA配置
                                    bit1129
hadoop
                                    
    基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。 
  
测试环境有三台 
hadoop.master 
hadoop.slave1 
hadoop.slave2 
  
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
    
                                
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  • 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
                                    darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
                                    
    开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 
1)使用了集合如Li
    
                                
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  • JAVA海量数据处理之二（BitMap）
                                    周凡杨
java算法bitmapbitset数据
                                    
             路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？   啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。  
   
首先来看一个实验：  
指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m 
    
                                
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  • java类型与数据库类型
                                    g21121
java
                                    
    很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 
&nb
    
                                
    • 
                                
  • Linux命令
                                    510888780
linux命令
                                    
    系统信息 
arch 显示机器的处理器架构(1) 
uname -m 显示机器的处理器架构(2) 
uname -r 显示正在使用的内核版本 
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) 
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 
cat /proc/cpuinfo 显示C
    
                                
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  • java常用JVM参数
                                    墙头上一根草
javajvm参数
                                    
    -Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 
-Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 
-Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
    
                                
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  • 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
                                    aijuans
Spring 3
                                    
    方法一：

    <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" 
    factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
    

    方法二：
   
    
                                
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  • mysql查询性能优化之二
                                    annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
                                    
    

1 union的限制
  有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
  查询的优化上。
  如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在
  合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
  
  例如 想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
    
                                
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  • 数据的备份与恢复
                                    百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
                                    
     数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库; 
  
  
数据的备份: 
导出到的常见命令; 
参数                        说明
USERID         确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER        确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示
FILE               指定导出的二进制文
    
                                
    • 
                                
  • 线程组
                                    bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
                                    
    有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。 
       线程组可以用来同时对一组线程进行操作。 
       创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); 
 &nbs
    
                                
    • 
                                
  • top命令找到占用CPU最高的java线程
                                    bijian1013
javalinuxtop
                                    
    上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root      20   0 3249m 2.0g  11m S    2  6.4   3:31.12 java         
    
                                
    • 
                                
  • 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
                                    bit1129
Mybatis3
                                    
      
当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询 
  One-To-One示例数据 
以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的 
  
学生表 
  
CREATE TABLE STUDENTS 
(
  
    
                                
    • 
                                
  • C/C++图片或文件的读写
                                    bitcarter
写图片
                                    
    先看代码： 
 
 

/*strTmpResult是文件或图片字符串
 * filePath文件需要写入的地址或路径
 */
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
    int i,len = strTmpResult.length();
    	unsigned cha
    
                                
    • 
                                
  • nginx自定义指定加载配置
                                    ronin47

                                    
    进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码：  
upstream nodejs {
    server 127.0.0.1:3000;
    #server 127.0.0.1:3001;
    keepalive 64;
}

server {
    liste
    
                                
    • 
                                
  • java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方
                                    bylijinnan
double
                                    
    

public class Power {

	/**
	 *Q71-数值的整数次方
	 *实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
	 */
	private static boolean InvalidInput=false;
	public static void main(
    
                                
    • 
                                
  • Android四大组件的理解
                                    Cb123456
android四大组件的理解
                                    
     分享一下，今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:          
         
          App components are the essential building blocks of an Android 
    
                                
    • 
                                
  • [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
                                    comsci
计算
                                    
     
 
     怎么阐述我这个理论呢？ 。。。。。。。。。 
 
 
      首先： 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。 
 
      我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
    
                                
    • 
                                
  • 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
                                    cwqcwqmax9
session
                                    
    实现两个WEB之间通过session 共享数据 
 
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： 
 
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
    
                                
    • 
                                
  • springmvc Spring3 MVC，ajax，乱码
                                    dashuaifu
springjquerymvcAjax
                                    
      
 springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决       
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
    
                                
    • 
                                
  • 搭建WAMP环境
                                    dcj3sjt126com
wamp
                                    
    这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。  
    工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
    
                                
    • 
                                
  • yii2 使用raw http request
                                    dcj3sjt126com
http
                                    
    Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode() 
  
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class: 
'request' =&g
    
                                
    • 
                                
  • Quartz-1.8.6 理论部分
                                    eksliang
quartz
                                    
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述 
基于Quartz-1.8.6进行学习，因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化，统一采用了build模式进行构建； 
什么是quartz? 
  
答：简单的说他是一个开源的java作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
    
                                
    • 
                                
  • 什么是POJO？
                                    gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
                                    
    POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象) 
  
POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。 
  
POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
    
                                
    • 
                                
  • jQuery网站顶部定时折叠广告
                                    ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
                                    
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码： 
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
    
                                
    • 
                                
  • Spring boot内嵌的tomcat启动失败
                                    kane_xie
spring boot
                                    
    根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误： 
  
  
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
    
                                
    • 
                                
  • leetcode: sort list
                                    michelle_0916
Algorithmlinked listsort
                                    
    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 
====analysis======= 
mergeSort for singly-linked list  
====code=======      /** 
 * Definition for sin
    
                                
    • 
                                
  • nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
                                    qifeifei
nginx
                                    
    我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装 
  
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install 
  
安装的时候出现
    
                                
    • 
                                
  • 用枚举来处理java自定义异常
                                    tcrct
javaenumexception
                                    
    在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 
 
1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage 
 

public 
    
                                
    • 
                                
  • erlang supervisor分析
                                    wudixiaotie
erlang
                                    
    当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候，会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话，启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组，A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了，既然参数不一致，那
    
                                
    • 
                

            

        

    




    

        

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