阿里云-云小站(无限量代金券发放中)
【腾讯云】云服务器、云数据库、COS、CDN、短信等热卖云产品特惠抢购

离线安装Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程

423次阅读
没有评论

共计 11830 个字符,预计需要花费 30 分钟才能阅读完成。

关于 CDH 和 Cloudera Manager

CDH (Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop),是 Hadoop 众多分支中的一种,由 Cloudera 维护,基于稳定版本的 Apache Hadoop 构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境。

Cloudera Manager 则是为了便于在集群中进行 Hadoop 等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark 等服务的安装配置管理做了极大简化。

系统环境

  • 实验环境:Mac 下 VMware 虚拟机
  • 操作系统:CentOS 6.5 x64 (至少内存 2G 以上,这里内存不够的同学建议还是整几台真机配置比较好,将 CDH 的所有组件全部安装会占用很多内存,我已开始设置的虚拟机内存是 1G,安装过程中直接卡死了)
  • Cloudera Manager:5.1.3
  • CDH: 5.1.3

安装说明

官方参考文档:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_install_path_C.html

官方共给出了 3 中安装方式:第一种方法必须要求所有机器都能连网,由于最近各种国外的网站被墙的厉害,我尝试了几次各种超时错误,巨耽误时间不说,一旦失败,重装非常痛苦。第二种方法下载很多包。第三种方法对系统侵入性最小, 最大优点可实现全离线安装,而且重装什么的都非常方便。后期的集群统一包升级也非常好。这也是我之所以选择离线安装的原因。

相关包的下载地址

Cloudera Manager 下载地址:
http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-el6-cm5.1.3_x86_64.tar.gz,
下载信息:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information.html#cmvd_topic_1

CDH 安装包地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/latest/,由于我们的操作系统为 CentOS6.5,需要下载以下文件:

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
  • manifest.json

注意:与 CDH4 的不同,原来安装 CDH4 的时候还需要下载 IMPALA、Cloudera Search(SOLR),CDH5 中将他们包含在一起了,所以只需要下载一个 CDH5 的包就可以了。

准备工作:系统环境搭建

以下操作均用 root 用户操作。

1. 网络配置(所有节点)

vi /etc/sysconfig/network修改 hostname:

NETWORKING=yes
HOSTNAME=n1

通过 service network restart 重启网络服务生效。

vi /etc/hosts, 修改 ip 与主机名的对应关系

192.168.1.106   n1
192.168.1.107   n2
192.168.1.108   n3

注意:这里需要将每台机器的 ip 及主机名对应关系都写进去,本机的也要写进去,否则启动 Agent 的时候会提示 hostname 解析错误。

2. 打通 SSH,设置 ssh 无密码登陆(所有节点)

在主节点上执行 ssh-keygen -t rsa 一路回车,生成无密码的密钥对。

将公钥添加到认证文件中:cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys,并设置 authorized_keys 的访问权限:chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

scp 文件到所有 datenode 节点:

scp ~/.ssh/authorized_keys root@n2:~/.ssh/

测试:在主节点上 ssh n2,正常情况下,不需要密码就能直接登陆进去了。

3. 安装 Oracle 的 Java(所有节点)

CentOS,自带 OpenJdk,不过运行 CDH5 需要使用 Oracle 的 Jdk,需要 Java 7 的支持。

卸载自带的 OpenJdk,使用 rpm -qa | grep java 查询 java 相关的包,使用 rpm -e --nodeps 包名 卸载之。

去 Oracle 的官网下载 jdk 的 rpm 安装包,并使用 rpm -ivh 包名 安装之。

由于是 rpm 包并不需要我们来配置环境变量,我们只需要配置一个全局的 JAVA_HOME 变量即可,执行命令:

echo "JAVA_HOME=/usr/java/latest/" >> /etc/environment

4. 安装配置 MySql(主节点)

通过 yum install mysql-server 安装 mysql 服务器。chkconfig mysqld on设置开机启动,并 service mysqld start 启动 mysql 服务,并根据提示设置 root 的初试密码:mysqladmin -u root password 'xxxx'

mysql -uroot -pxxxx进入 mysql 命令行,创建以下数据库:

#hive
create database hive DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
#activity monitor
create database amon DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

设置 root 授权访问以上所有的数据库:

# 授权 root 用户在主节点拥有所有数据库的访问权限
grant all privileges on *.* to 'root'@'n1' identified by 'xxxx' with grant option;
flush privileges;

官方 MySql 配置文档:http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_mysql.html#cmig_topic_5_5

5. 关闭防火墙和 SELinux

注意: 需要在所有的节点上执行,因为涉及到的端口太多了,临时关闭防火墙是为了安装起来更方便,安装完毕后可以根据需要设置防火墙策略,保证集群安全。

关闭防火墙:

service iptables stop(临时关闭)chkconfig iptables off(重启后生效)

关闭 SELINUX(实际安装过程中发现没有关闭也是可以的,不知道会不会有问题,还需进一步进行验证):

setenforce 0(临时生效)修改 /etc/selinux/config 下的 SELINUX=disabled(重启后永久生效)

6. 所有节点配置 NTP 服务

集群中所有主机必须保持时间同步,如果时间相差较大会引起各种问题。具体思路如下:

master 节点作为 ntp 服务器与外界对时中心同步时间,随后对所有 datanode 节点提供时间同步服务。

所有 datanode 节点以 master 节点为基础同步时间。

所有节点安装相关组件:yum install ntp。完成后,配置开机启动:chkconfig ntpd on, 检查是否设置成功:chkconfig --list ntpd其中 2 - 5 为 on 状态就代表成功。

主节点配置

在配置之前,先使用 ntpdate 手动同步一下时间,免得本机与对时中心时间差距太大,使得 ntpd 不能正常同步。这里选用 65.55.56.206 作为对时中心,ntpdate -u 65.55.56.206

ntp 服务只有一个配置文件,配置好了就 OK。这里只给出有用的配置,不需要的配置都用 #注掉,这里就不在给出:

driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default nomodify notrap 
server 65.55.56.206 prefer
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys

配置文件完成,保存退出,启动服务,执行如下命令:service ntpd start

检查是否成功,用 ntpstat 命令查看同步状态,出现以下状态代表启动成功:

synchronised to NTP server () at stratum 2
time correct to within 74 ms
polling server every 128 s

如果出现异常请等待几分钟,一般等待 5 -10 分钟才能同步。

配置 ntp 客户端(所有 datanode 节点)

driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default kod nomodify notrap nopeer noquery
restrict -6 default kod nomodify notrap nopeer noquery
# 这里是主节点的主机名或者 ip
server n1
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys

ok 保存退出,请求服务器前,请先使用 ntpdate 手动同步一下时间:ntpdate -u n1 (主节点 ntp 服务器)

这里可能出现同步失败的情况,请不要着急,一般是本地的 ntp 服务器还没有正常启动,一般需要等待 5 -10 分钟才可以正常同步。启动服务:service ntpd start

因为是连接内网,这次启动等待的时间会比 master 节点快一些,但是也需要耐心等待一会儿。

正式开工

安装 Cloudera Manager Server 和 Agent

主节点解压安装

cloudera manager 的目录默认位置在 /opt 下,解压:tar xzvf cloudera-manager*.tar.gz将解压后的 cm-5.1.3 和 cloudera 目录放到 /opt 目录下。

为 Cloudera Manager 5 建立数据库

首先需要去 MySql 的官网下载 JDBC 驱动,http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/,解压后,找到 mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar,放到 /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/ 中。

在主节点初始化 CM5 的数据库:

/opt/cm-5.1.3/share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql cm -hlocalhost -uroot -pxxxx --scm-host localhost scm scm scm

Agent 配置

修改 /opt/cm-5.1.3/etc/cloudera-scm-agent/config.ini 中的 server_host 为主节点的主机名。

同步 Agent 到其他节点

scp -r /opt/cm-5.1.3 root@n2:/opt/

在所有节点创建 cloudera-scm 用户

useradd --system --home=/opt/cm-5.1.3/run/cloudera-scm-server/ --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm

准备 Parcels,用以安装 CDH5

将 CHD5 相关的 Parcel 包放到主节点的 /opt/cloudera/parcel-repo/ 目录中(parcel-repo 需要手动创建)。

相关的文件如下:

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
  • manifest.json

最后将 CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1,重命名为 CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha,这点必须注意,否则,系统会重新下载 CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel 文件。

相关启动脚本

通过 /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-server start 启动服务端。

通过 /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-agent start 启动 Agent 服务。

我们启动的其实是个 service 脚本,需要停止服务将以上的 start 参数改为 stop 就可以了,重启是 restart。

CDH5 的安装配置

Cloudera Manager Server 和 Agent 都启动以后,就可以进行 CDH5 的安装配置了。

这时可以通过浏览器访问主节点的 7180 端口测试一下了(由于 CM Server 的启动需要花点时间,这里可能要等待一会才能访问),默认的用户名和密码均为 admin:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

可以看到,免费版本的 CM5 已经没有原来 50 个节点数量的限制了。

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

各个 Agent 节点正常启动后,可以在当前管理的主机列表中看到对应的节点。选择要安装的节点,点继续。

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

接下来,出现以下包名,说明本地 Parcel 包配置无误,直接点继续就可以了。

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

点击,继续,如果配置本地 Parcel 包无误,那么下图中的已下载,应该是瞬间就完成了,然后就是耐心等待分配过程就行了,大约 10 多分钟吧,取决于内网网速。

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

接下来是服务器检查,可能会遇到以下问题:

Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为 0。当前设置为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf 以在重启后保存该设置。您可以继续进行安装,但可能会遇到问题,Cloudera Manager 报告您的主机由于交换运行状况不佳。以下主机受到影响:

通过 echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness 即可解决。

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

接下来是选择安装服务:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

服务配置,一般情况下保持默认就可以了(Cloudera Manager 会根据机器的配置自动进行配置,如果需要特殊调整,自行进行设置就可以了):

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

接下来是数据库的设置,检查通过后就可以进行下一步的操作了:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

下面是集群设置的审查页面,我这里都是保持默认配置的:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

终于到安装各个服务的地方了,注意,这里安装 Hive 的时候可能会报错,因为我们使用了 MySql 作为 hive 的元数据存储,hive 默认没有带 mysql 的驱动,通过以下命令拷贝一个就行了:

cp /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12/lib/hive/lib/

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

服务的安装过程大约半小时内就可以完成:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

安装完成后,就可以进入集群界面看一下集群的当前状况了。

这里可能会出现 无法发出查询:对 Service Monitor 的请求超时 的错误提示,如果各个组件安装没有问题,一般是因为服务器比较卡导致的,过一会刷新一下页面就好了:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

测试

在集群的一台机器上执行以下模拟 Pi 的示例程序:

sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100

执行过程需要花一定的时间,通过 YARN 的后台也可以看到 MapReduce 的执行状态:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

MapReduce 执行过程中终端的输出如下:

Number of Maps  = 10
Samples per Map = 100
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
14/10/13 01:15:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at n1/192.168.1.161:8032
14/10/13 01:15:36 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
14/10/13 01:15:37 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10
14/10/13 01:15:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://n1:8088/proxy/application_1413132307582_0001/
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 running in uber mode : false
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
14/10/13 01:18:02 INFO mapreduce.Job:  map 10% reduce 0%
14/10/13 01:18:25 INFO mapreduce.Job:  map 20% reduce 0%
14/10/13 01:18:35 INFO mapreduce.Job:  map 30% reduce 0%
14/10/13 01:18:45 INFO mapreduce.Job:  map 40% reduce 0%
14/10/13 01:18:53 INFO mapreduce.Job:  map 50% reduce 0%
14/10/13 01:19:01 INFO mapreduce.Job:  map 60% reduce 0%
14/10/13 01:19:09 INFO mapreduce.Job:  map 70% reduce 0%
14/10/13 01:19:17 INFO mapreduce.Job:  map 80% reduce 0%
14/10/13 01:19:25 INFO mapreduce.Job:  map 90% reduce 0%
14/10/13 01:19:33 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
14/10/13 01:19:51 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
14/10/13 01:19:53 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 completed successfully
14/10/13 01:19:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
    File System Counters
        FILE: Number of bytes read=91
        FILE: Number of bytes written=1027765
        FILE: Number of read operations=0
        FILE: Number of large read operations=0
        FILE: Number of write operations=0
        HDFS: Number of bytes read=2560
        HDFS: Number of bytes written=215
        HDFS: Number of read operations=43
        HDFS: Number of large read operations=0
        HDFS: Number of write operations=3
    Job Counters
        Launched map tasks=10
        Launched reduce tasks=1
        Data-local map tasks=10
        Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=118215
        Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=11894
        Total time spent by all map tasks (ms)=118215
        Total time spent by all reduce tasks (ms)=11894
        Total vcore-seconds taken by all map tasks=118215
        Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=11894
        Total megabyte-seconds taken by all map tasks=121052160
        Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=12179456
    Map-Reduce Framework
        Map input records=10
        Map output records=20
        Map output bytes=180
        Map output materialized bytes=340
        Input split bytes=1380
        Combine input records=0
        Combine output records=0
        Reduce input groups=2
        Reduce shuffle bytes=340
        Reduce input records=20
        Reduce output records=0
        Spilled Records=40
        Shuffled Maps =10
        Failed Shuffles=0
        Merged Map outputs=10
        GC time elapsed (ms)=1269
        CPU time spent (ms)=9530
        Physical memory (bytes) snapshot=3792773120
        Virtual memory (bytes) snapshot=16157274112
        Total committed heap usage (bytes)=2856624128
    Shuffle Errors
        BAD_ID=0
        CONNECTION=0
        IO_ERROR=0
        WRONG_LENGTH=0
        WRONG_MAP=0
        WRONG_REDUCE=0
    File Input Format Counters
        Bytes Read=1180
    File Output Format Counters
        Bytes Written=97
Job Finished in 262.659 seconds
Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

检查 Hue

首次登陆 Hue 会让设置一个初试的用户名和密码,设置好,登陆到后台,会做一次检查,一切正常后会提示:

离线安装 Cloudera Manager 5 和 CDH5(最新版 5.1.3) 完全教程

到这里表明我们的集群可以使用了。

遇到的问题

Agent 启动后,安装阶段“当前管理的主机”中显示的节点不全,每次刷新显示的都不一样。

Agent 的错误日志表现如下:

[18/Nov/2014 21:12:56 +0000] 22681 MainThread agent ERROR Heartbeating to master:7182 failed.
Traceback (most recent call last):
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/src/cmf/agent.py", line 820, in send_heartbeat
    response = self.requestor.request('heartbeat', dict(request=heartbeat))
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 139, in request
    return self.issue_request(call_request, message_name, request_datum)
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 255, in issue_request
    return self.read_call_response(message_name, buffer_decoder)
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 235, in read_call_response
    raise self.read_error(writers_schema, readers_schema, decoder)
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 244, in read_error
    return AvroRemoteException(datum_reader.read(decoder))
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 444, in read
    return self.read_data(self.writers_schema, self.readers_schema, decoder)
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 448, in read_data
    if not DatumReader.match_schemas(writers_schema, readers_schema):
  File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 379, in match_schemas
    w_type = writers_schema.type
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'type'

这是由于在主节点上启动了 Agent 后,又将 Agent scp 到了其他节点上导致的,首次启动 Agent,它会生成一个 uuid,路径为:/opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/uuid, 这样的话每台机器上的 Agent 的 uuid 都是一样的了,就会出现紊乱的情况。

解决方案:

删除 /opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/ 目录下的所有文件。

清空主节点 CM 数据库。

最佳实践

在内网单独搭建 yum 的 repo,然后 CM 的管理界面安装 Agent,这样安装比较快,也不会出现什么问题。

如果手动添加添加 Agent 的话,需要注意启动之前删除相关的标示文件,否则 Server 端在数据库中记录 Agent 的信息,还得清理数据库中的信息,就麻烦了。

更多 Hadoop 相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13

本文永久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-06/132131.htm

正文完
星哥玩云-微信公众号
post-qrcode
 0
星锅
版权声明:本站原创文章,由 星锅 于2022-01-21发表,共计11830字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由CC-4.0协议发布,转载请注明出处。
【腾讯云】推广者专属福利,新客户无门槛领取总价值高达2860元代金券,每种代金券限量500张,先到先得。
阿里云-最新活动爆款每日限量供应
评论(没有评论)
验证码
【腾讯云】云服务器、云数据库、COS、CDN、短信等云产品特惠热卖中

星哥玩云

星哥玩云
星哥玩云
分享互联网知识
用户数
4
文章数
19350
评论数
4
阅读量
7963389
文章搜索
热门文章
星哥带你玩飞牛NAS-6:抖音视频同步工具,视频下载自动下载保存

星哥带你玩飞牛NAS-6:抖音视频同步工具,视频下载自动下载保存

星哥带你玩飞牛 NAS-6:抖音视频同步工具,视频下载自动下载保存 前言 各位玩 NAS 的朋友好,我是星哥!...
星哥带你玩飞牛NAS-3:安装飞牛NAS后的很有必要的操作

星哥带你玩飞牛NAS-3:安装飞牛NAS后的很有必要的操作

星哥带你玩飞牛 NAS-3:安装飞牛 NAS 后的很有必要的操作 前言 如果你已经有了飞牛 NAS 系统,之前...
我把用了20年的360安全卫士卸载了

我把用了20年的360安全卫士卸载了

我把用了 20 年的 360 安全卫士卸载了 是的,正如标题你看到的。 原因 偷摸安装自家的软件 莫名其妙安装...
再见zabbix!轻量级自建服务器监控神器在Linux 的完整部署指南

再见zabbix!轻量级自建服务器监控神器在Linux 的完整部署指南

再见 zabbix!轻量级自建服务器监控神器在 Linux 的完整部署指南 在日常运维中,服务器监控是绕不开的...
飞牛NAS中安装Navidrome音乐文件中文标签乱码问题解决、安装FntermX终端

飞牛NAS中安装Navidrome音乐文件中文标签乱码问题解决、安装FntermX终端

飞牛 NAS 中安装 Navidrome 音乐文件中文标签乱码问题解决、安装 FntermX 终端 问题背景 ...
阿里云CDN
阿里云CDN-提高用户访问的响应速度和成功率
随机文章
星哥带你玩飞牛NAS-5:飞牛NAS中的Docker功能介绍

星哥带你玩飞牛NAS-5:飞牛NAS中的Docker功能介绍

星哥带你玩飞牛 NAS-5:飞牛 NAS 中的 Docker 功能介绍 大家好,我是星哥,今天给大家带来如何在...
星哥带你玩飞牛NAS硬件03:五盘位+N5105+双网口的成品NAS值得入手吗

星哥带你玩飞牛NAS硬件03:五盘位+N5105+双网口的成品NAS值得入手吗

星哥带你玩飞牛 NAS 硬件 03:五盘位 +N5105+ 双网口的成品 NAS 值得入手吗 前言 大家好,我...
让微信公众号成为 AI 智能体:从内容沉淀到智能问答的一次升级

让微信公众号成为 AI 智能体:从内容沉淀到智能问答的一次升级

让微信公众号成为 AI 智能体:从内容沉淀到智能问答的一次升级 大家好,我是星哥,之前写了一篇文章 自己手撸一...
国产开源公众号AI知识库 Agent:突破未认证号限制,一键搞定自动回复,重构运营效率

国产开源公众号AI知识库 Agent:突破未认证号限制,一键搞定自动回复,重构运营效率

国产开源公众号 AI 知识库 Agent:突破未认证号限制,一键搞定自动回复,重构运营效率 大家好,我是星哥,...
星哥带你玩飞牛NAS硬件 01:捡垃圾的最爱双盘,暴风二期矿渣为何成不老神话?

星哥带你玩飞牛NAS硬件 01:捡垃圾的最爱双盘,暴风二期矿渣为何成不老神话?

星哥带你玩飞牛 NAS 硬件 01:捡垃圾的最爱双盘,暴风二期矿渣为何成不老神话? 前言 在选择 NAS 用预...

免费图片视频管理工具让灵感库告别混乱

一言一句话
-「
手气不错
你的云服务器到底有多强?宝塔跑分告诉你

你的云服务器到底有多强?宝塔跑分告诉你

你的云服务器到底有多强?宝塔跑分告诉你 为什么要用宝塔跑分? 宝塔跑分其实就是对 CPU、内存、磁盘、IO 做...
每年0.99刀,拿下你的第一个顶级域名,详细注册使用

每年0.99刀,拿下你的第一个顶级域名,详细注册使用

每年 0.99 刀,拿下你的第一个顶级域名,详细注册使用 前言 作为长期折腾云服务、域名建站的老玩家,星哥一直...
星哥带你玩飞牛NAS-11:咪咕视频订阅部署全攻略

星哥带你玩飞牛NAS-11:咪咕视频订阅部署全攻略

星哥带你玩飞牛 NAS-11:咪咕视频订阅部署全攻略 前言 在家庭影音系统里,NAS 不仅是存储中心,更是内容...
自己手撸一个AI智能体—跟创业大佬对话

自己手撸一个AI智能体—跟创业大佬对话

自己手撸一个 AI 智能体 — 跟创业大佬对话 前言 智能体(Agent)已经成为创业者和技术人绕...
星哥带你玩飞牛 NAS-9:全能网盘搜索工具 13 种云盘一键搞定!

星哥带你玩飞牛 NAS-9:全能网盘搜索工具 13 种云盘一键搞定!

星哥带你玩飞牛 NAS-9:全能网盘搜索工具 13 种云盘一键搞定! 前言 作为 NAS 玩家,你是否总被这些...