cluster-computing

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    最近我尝试使用JGroup创建一个集群,以便连接到同一个集群的不同机器能够在彼此之间交换消息。 我试过我的本地主机(2个Java应用程序)之间的简单聊天应用程序,它的工作原理没有问题,即它们能够在彼此之间接收和发送消息。 这里是场景 PC 1:由一java的模块(接收器) 服务器2(模块使用jgroup驻留在此服务器)的:发件人 我的下一步骤是移动所述发送者(的创建者群集)到另一个子网,但仍然在同

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    我在单个服务器部署上使用WSO2 APIM 1.10.0,并想迁移到集群。看看this文档我可以找到很多信息,但有些东西让我无聊;我真的必须一直这样做吗?我的意思是,我不想在多个实例中拆分我的所有工作人员,我只想配置两个完整的安装配置(密钥管理器+发布者+商店+网关),每个都在自己的主机上并确保我可以在它前面加载一个负载平衡。 这需要很简单:我想分担两者的负担,并保证在其中一台主机出现故障时提供更

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    我对分布式图像处理感兴趣。我有一个包含32个节点的Hadoop集群,我希望在节点上分发图像,处理它们,然后从每个节点收集结果(更像是map-reduce)。 请解释分布式图像处理的所有可能方式(如使用matlab分布式服务器,使用Hadoop集群等)。

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    我已经实现了一个liferay 6.2集群(与tomcat 7.x)并在tomcat配置中配置了持久会话。 一切工作正常,但我注意到,包含会话的表非常大。 大约46GB的空间〜2000持续会议。 有什么办法可以减少保存到会话中的数据空间吗? 我看到有一个Liferay的属性: session.shared.attributes=COMPANY_,LIFERAY_SHARED_,org.apache

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    我正在研究需要在HPC群集中进行测试的应用程序。 我在想使用xcat作为资源管理器。 我没有太多的硬件资源,我有一台惠普台式机和MacBook笔记本电脑。 的问题:是否有可能建立一个虚拟集群(使用VirtualBox或KVM)上一个硬件资源 感谢,

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    如果我施加PCA上的特征向量,然后我做聚类,例如像以下: reduced_data = PCA(n_components=2).fit_transform(data) kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n_digits, n_init=10) kmeans.fit(reduced_data) 减小的数据将是在PCA分量而言,使后 在k

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    我已经更新了我的本地kubernetes从master(2016年12月),以v1.5.3 我以前hack/local-up-cluster.sh开始我的本地集群: sudo KUBE_ENABLE_CLUSTER_DNS=true \ SERVICE_CLUSTER_IP_RANGE="10.100.0.0/16" \ API_HOST_IP=0.0.0.0 \ h

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    是否有计划在连接到redis集群版本时支持弹簧数据redis库的“流水线”操作。流水线操作的流水线操作有很大的性能差异。如果没有这样的计划,其他可行的选择是什么?

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    我试图让两个虚拟机运行Apache Spark来连接;一个主人和一个工人。我正在使用VirtualBox和一个host-only网络适配器。这些虚拟机能够彼此相互访问,但是当我启动该工作器时,它不会出现在主站的Web UI中。 我使用的是主人的是10.10.10.2和工人的10.10.10.3 我spark-env.sh文件配置为包括静态IP地址: SPARK_MASTER_IP=10.10.10

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    令牌值无效的凭证,我使用的是: initial_token: 85070591730234615865843651857942052864 导致以下Java异常,当我尝试启动卡桑德拉: Exception (java.lang.IllegalArgumentException) encountered during startup: Invalid token for Murmur3Parti