SKIL/安装/Docker集群

本文详细介绍如何使用Docker配置SKIL集群,包括MySQL、Zookeeper及SKILCE的镜像配置与部署,以及如何在Zeppelin中设置SparkMaster。

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Docker集群

使用Docker可以设置SKIL集群。如果你还没有这样做,我们建议你在尝试设置集群之前下载并运行单个Docker镜像。
要配置Docker Skil CE群集,你需要以下镜像:

推荐的配置是将ZooKeeper和MySQL实例保存在一台计算机中,而将每个SKIL CE实例保存在单独的计算机中。你可以根据需要和可用的硬件来更改此项。

使用主机名而不是IP

确保你的SKIL CE实例能够通过其主机地址访问MySQLZookeeper节点。

 

Zookeeper

运行以下命令在你的机器节点中设置ZooKeeper Docker镜像:

# 创建用于持久化数据的卷
docker volume create --name zk-data
docker volume create --name zk-datalog
# 从Docker Hub中拉取ZooKeeper镜像
docker pull zookeeper
# 运行拉取的ZooKeeper镜像
docker run -p 2181:2181 --name zookeeper -v zk-data:/data -v zk-datalog:/datalog -d zookeeper

 

MySQL

我们将使用MySQL5.5.59版本进行集群设置:

# 从docker hub拉取MySQL 5.5.59
docker pull mysql:5.5.59
# 运行 
docker run -p 3306:3306 --name mysql -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=true -e MYSQL_DATABASE=skil_migrations -d mysql:5.5

 

SKIL CE

分布式skil镜像不包括JDBC驱动程序。这是与远程mysql容器实例通信所必需的。我们必须在skil ce docker镜像中手动安装mysql jdbc驱动程序。要将其安装在已拉取的skil镜像中,首先创建一个Dockerfile(nano Dockerfile),并将以下内容放入其中。

FROM skymind/skil

USER root

RUN yum install -y mysql-connector-java && ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /opt/skil/lib/mysql-connector-java.jar 

# PLD
EXPOSE 9008 
# File Server
EXPOSE 9508
# Zeppelin
EXPOSE 8080
# DL4J UI first port
EXPOSE 9002 
# ModelHistoryServer port
EXPOSE 9100

CMD ["/start-skil.sh"]

保存文件并运行以下命令以拉取和构建所需的SKIL docker镜像

sudo docker build -t skymind/skil:jdbc .

现在,你可以使用所需的JDBC驱动程序运行构建的SKIL镜像。将[Zookeeper Host Address]和[MySQL Host Address]分别替换为Zookeeper和mysql的主机地址:

# 创建用于持久化数据的卷
docker volume create --name skil-data
# 初始化运行
docker run --add-host="mysql:[MySQL Host Address]" --add-host="zookeeper:[Zookeepr Host Address]"  --rm -it --name skil -v skil-data:/var/skil -p 9008:9008 -p 8080:8080 -e SKIL_USE_EMBEDDED_DB=false -e SKIL_DB_NAME=skil_migrations -e SKIL_DB_DRIVER=com.mysql.jdbc.Driver -e SKIL_DB_URL=jdbc:mysql://mysql:3306/skil_migrations -e SKIL_DB_USER=root -e MODEL_HISTORY_SERVER_LAUNCH_DEFAULT=false -e ZEPPELIN_LAUNCH_DEFAULT=false -e ZOOKEEPER_HOST=zookeeper -e ZOOKEEPER_PORT=2181 -e ZOOKEEPER_EMBEDDED=false -d skymind/skil:jdbc

你可以为集群中所需的任意多个SKIL CE实例重复这些步骤。


在Zeppelin中配置Spark Master
要配置Spark Master,可以修改Zeppelin中的Spark解释器设置,如下图所示:

 

只要确保在通过--add-host运行skil ce docker实例时已配置了Spark集群主机地址。例如:

docker run --add-host="localhost:[Spark Cluster Host Address]" ... -d skymind/skil:jdbc
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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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