内容简介:PackOne致力于实现主流大数据软件在云端的快速弹性部署。通过对云API和Apache Ambari API的联合调用,完成Hadoop、Spark、NiFi、PiFlow、Kylin、MangoDB、Neo4J等流行的大数据管理/处理软件在云端的一键部署和一键...
PackOne致力于实现主流大数据软件在云端的快速弹性部署。通过对云API和Apache Ambari API的联合调用,完成Hadoop、Spark、NiFi、PiFlow、Kylin、MangoDB、Neo4J等流行的大数据管理/处理软件在云端的一键部署和一键伸缩。主要特性包括:
- 支持在空白虚拟机上完成大数据处理集群的全自动部署。
- 通过Apache Ambari对已部署的大数据软件进行状态监控、配置管理。
- 通过将模版集群物化为系统镜像,实现新集群的分钟级快速部署。
- 通过集群节点的全自动增删,实现各类大数据软件处理能力的分钟级弹性伸缩。
- 在同一个界面上对来自不同云的虚拟机、存储卷、镜像、模版等进行CURD操作。
PackOne支持不同类型的云平台。目前版本实现了对OpenStack和EVCloud两款私有云的适配。
PackOne可执行程序包的安装、配置、运行方式都比较简单:
一、安装
选择一台能够访问目标云的 Linux 主机 (以Centos 7.5为佳),依次执行:
pip install pk1
pip install -U pip setuptools
二、配置
创建一个Postgresql数据库实例,并准备好其连接信息,包括:db_user(数据库用户)、db_passwd(用户密码)、db_host(数据库主机地址)、db_port(数据库端口号)、db_name(数据库名)。然后执行:
pk1 setup --database db_user:db_passwd:db_host:db_port:db_name
(会提示设置管理员admin的邮箱、密码等信息。)
三、运行PackOne服务
pk1 start [--listening 0:11001]
四、快速上手:以OpenStack私有云为例
进入添加“云”的界面,输入如下图格式所示的OpenStack用户密钥信息。创建成功会自动导入云端的镜像、模版。然后进入user/profiles界面,为当前用户添加一个profile,进入user/balances界面,为该profile在新添加的云上添加余额(大于零即可)。
- 回到云列表界面,选择刚才新创建的云,在操作下拉框点选“bootstrap…”按钮,触发在空白虚拟机上全自动部署模版集群的后台工作流。通过clouds/operations界面可监控工作流的执行进度,若遇到某步操作出错,可以点按re-run按钮重新执行,直至成功。
- 当工作流执行完毕后,可以在engines/clusters界面选择刚才创建的名为bootstrap.<云名称>的模版集群,点按“Materialize the cluster as a scale”将其镜像化。最后,创建新集群时,可在engines/cluster的创建集群界面选择名为“packone.<云名称>”的scale,实现新集群的快速创建。
五、停止PackOne服务
pk1 stop
PackOne目前以Apache License v2.0 协议在GitHub(https://github.com/cas-packone/packone)、Gitee(https://gitee.com/opensci/packone)上开源。欢迎提交Issue、PR。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- Oracle开源机器学习模型云端部署工具Graphpipe
- 谷歌开源Go Cloud,助“Go”上云端
- 我国首个边缘计算平台OpenEdge全面开源 百度云加速云端技术变革行业
- 芯片帝国之场景篇 | GPU占领云端,手机应用ASIC,FPGA发力云端和车载
- 亳州:城市管理走上“云端”
- 亳州:城市管理走上“云端”
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Think Python
Allen B. Downey / O'Reilly Media / 2012-8-23 / GBP 29.99
Think Python is an introduction to Python programming for students with no programming experience. It starts with the most basic concepts of programming, and is carefully designed to define all terms ......一起来看看 《Think Python》 这本书的介绍吧!