starrocks存算分离安装部署

时间: 2025-02-07 22:10:03 浏览: 133
### StarRocks 存储计算分离架构安装部署指南 #### 一、环境准备 为了成功部署StarRocks的存算分离架构,需先准备好Kubernetes(K8s)集群环境。确保该环境已配置好网络插件并能正常访问互联网以拉取所需镜像。 #### 二、安装StarRocks Operator 通过应用StarRocks官方提供的Operator至目标K8s集群来简化部署流程。此操作可通过kubectl命令行工具完成,具体如下所示: ```bash $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/starrocks-kubernetes-operator/main/deploy/crds.yaml $ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/starrocks-kubernetes-operator/main/deploy/operator.yaml ``` 上述命令会向K8s集群中添加自定义资源定义(CRD),随后启动负责管理StarRocks实例生命周期的控制器[^2]。 #### 三、创建持久化卷(PV) 由于采用对象存储作为后端数据仓库,在某些场景下可能仍需为FE组件设置本地持久化卷用于保存元数据等重要信息。依据实际需求编写PV/PVC声明文件,并提交给K8s集群处理。 #### 四、定制化CRD资源配置 编辑适合业务特点的ClusterResourceDefinition (CRD) 文件,指定版本号(如3.1.3)及相关参数选项,特别是针对FE和CN节点的数量与规格做出合理规划[^1]。 #### 五、执行部署动作 最后一步就是将精心设计好的CRD文档应用于K8s平台之上,触发自动化安装过程。整个过程中可以借助于之前提到过的监控手段密切跟踪进度直至全部服务健康上线为止。 ```yaml apiVersion: starrocks.apache.org/v1alpha1 kind: StarRocksCluster metadata: name: example-starrocks-cluster spec: imageTag: "v3.1.3" feGroupSpec: replicas: 3 cnGroupSpec: replicas: 5 ... ```
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内容概要:本文详细介绍了JavaMCP(Model Context Protocol)鉴权的设计与实现,旨在为大语言模型(LLM)与外部数据源、工具和服务提供标准化、安全的集成方式。文章涵盖了服务端和客户端的鉴权设计,包括基于过滤器和注解的鉴权方案,以及针对不同通讯通道(如HTTP SSE和STDIO)的具体实现方法。同时,讨论了与Web API互通的鉴权处理,并提供了完整的示例代码,展示了如何在实际项目中应用这些鉴权机制。此外,还强调了多因素认证、敏感信息保护和性能优化等最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程基础,尤其是对微服务架构和安全机制有一定了解的研发人员,以及从事AI开发和集成工作的工程师。 使用场景及目标:①理解MCP鉴权的基本概念及其在不同框架(如Solon、Spring Boot、Vert.x、jFinal)中的应用;②掌握服务端和客户端鉴权的具体实现,包括过滤器、注解、环境变量等配置;③学会处理不同通讯通道(如HTTP SSE、STDIO)的鉴权需求;④了解与Web API互通的鉴权处理,确保系统间的安全交互。 阅读建议:由于MCP鉴权涉及到多个层面的技术细节,建议读者在阅读过程中结合实际项目需求,逐步理解和实践每个部分的内容。特别是对于服务端和客户端的代码示例,建议读者亲自调试和测试,以加深对鉴权机制的理解。同时,注意安全最佳实践的应用,确保系统的安全性和可靠性。
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在Python数据分析中,pandas库的DataFrame对象是用于存储二维表格型数据的工具,功能强大且灵活。然而,在处理多列数据时,DataFrame的默认显示可能会因列宽限制而自动换行,导致查看和理解数据变得困难。当DataFrame的列数过多或列名较长时,为了适应控制台或Jupyter notebook的宽度,pandas会自动调整显示方式,将一列数据分割成多行显示,影响数据的可读性,尤其在列数很大时。为了解决这个问题,pandas提供了set_option函数,允许用户自定义DataFrame的显示设置。可以通过以下代码来调整DataFrame的输出样式: 在这个例子中,display.height选项设置了DataFrame的最大显示高度,即可以显示的最大行数,这里设为1000行。display.max_rows设定单次显示的最大行数,display.max_columns设定最大列数,而display.width则设置了控制台的宽度,以便容纳更长的列名和数据。通过调整这些参数,可以确保DataFrame的完整行显示在控制台上,而不会因为宽度限制而换行。需要注意的是,这些设置并不会改变实际的DataFrame对象,只是影响其在屏幕上的显示方式。此外,这些选项适用于临时的显示设置,如果需要全局更改,可以使用pd.options.display模块的配置。除了上述方法,还有其他一些方式可以改善DataFrame的显示效果。例如,可以使用to_string()函数,该函数会返回DataFrame的一个字符串表示,可以通过linewidth参数来控制每行的字符数。另外,to_latex()和to_html()函数可以将DataFrame导出为LaTeX或HTML格式,这些格式在排版

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