使用docker搭建dm主备集群

时间: 2023-09-03 07:10:56 浏览: 50
首先,需要安装Docker和Docker Compose。然后按照以下步骤操作: 1. 创建两个文件夹,分别为dm-master和dm-worker,用于存放主节点和从节点的配置文件。 2. 在dm-master文件夹中创建docker-compose.yml文件,并添加以下内容: ``` version: '3' services: dm-master: image: pingcap/dm:latest container_name: dm-master volumes: - ./dm-master:/etc/dm-master ports: - "8261:8261" - "8291:8291" command: dm-master -config /etc/dm-master/dm-master.toml ``` 3. 在dm-master文件夹中创建dm-master.toml配置文件,并添加以下内容: ``` [log.file] filename = "/var/log/dm-master.log" [log.level] value = "info" [server] addr = ":8261" advertise-addr = "master_ip:8261" data-dir = "/data/dm-master" name = "dm-master" [dumpling-worker] worker-addr = "worker_ip:8262" password = "password" [security] ssl-ca = "/etc/dm-master/ca.pem" ssl-cert = "/etc/dm-master/server-cert.pem" ssl-key = "/etc/dm-master/server-key.pem" ``` 注意将master_ip和worker_ip替换为实际的IP地址,并设置密码。 4. 在dm-worker文件夹中创建docker-compose.yml文件,并添加以下内容: ``` version: '3' services: dm-worker: image: pingcap/dm:latest container_name: dm-worker volumes: - ./dm-worker:/etc/dm-worker ports: - "8262:8262" command: dm-worker -config /etc/dm-worker/dm-worker.toml ``` 5. 在dm-worker文件夹中创建dm-worker.toml配置文件,并添加以下内容: ``` [log.file] filename = "/var/log/dm-worker.log" [log.level] value = "info" [server] addr = ":8262" advertise-addr = "worker_ip:8262" data-dir = "/data/dm-worker" name = "dm-worker" [worker] addr = ":8262" password = "password" [security] ssl-ca = "/etc/dm-worker/ca.pem" ssl-cert = "/etc/dm-worker/server-cert.pem" ssl-key = "/etc/dm-worker/server-key.pem" ``` 注意将worker_ip替换为实际的IP地址,并设置密码。 6. 在dm-master文件夹中创建ca.pem、server-cert.pem和server-key.pem证书文件,并将它们复制到dm-worker文件夹中。 7. 最后,在终端中进入dm-master文件夹,并执行以下命令启动主节点: ``` docker-compose up -d ``` 8. 在终端中进入dm-worker文件夹,并执行以下命令启动从节点: ``` docker-compose up -d ``` 现在,您已经成功地使用Docker搭建了DM主备集群。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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