Ambari实战-4:MySQL服务安装配置

本文档详细介绍了如何在CentOS7系统上安装MySQL服务,包括添加MySQL官方源、安装MySQL Server、设置初始密码以及启动和验证MySQL服务。在安装过程中,特别提到了可能出现的警告和提示信息,以及如何处理。最后,通过设置密码并验证其有效性,确保MySQL服务已成功安装并配置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我们使用MySQL作为保存Ambari的元数据的底层存储。当然Ambari还支持其他的底层存储,这里我们就不做一一的解释和演示。

由于我们使用的是CentOS7系统,默认系统中并不安装MySQL服务,所以我们需要单独去安装该服务。并在CentOS7中也不再支持yum install mysql

基本环境信息


由于我们为了演示机器有限所以将MySQL服务部署到了和ambari-common(该节点压力较小)节点在一起。不过在实际的线上环境我们推荐将其分开部署。

主机名IP版本
ambari-common10.10.0.201CentOS 7

安装MySQL


  • 安装MySQL官方源
sudo rpm -ivh http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

此操作会将MySQL官方社区的yum源配置文件安装到我们的本地系统yum源中。

  • 安装MySQL Server服务
sudo yum install mysql-server

在安装过程中会出现以下提示信息

Is this ok [y/d/N]

看到此提示后我们输入y进行继续安装。

注意:安装的进度根据当前网络的问题而定。

如果提示警告:RPM数据库已被非yum程序修改。或者英文的提示,此时可以忽略,这是因为我们安装第三方软件的时候,系统会做一些校验通知,并且这个操作会修改yum的一些配置文件信息。

在CentOS 7系统中安装MySQL服务完成后会提示MySQL服务已经替代mariadb,看到此提示信息我们也可以忽略。因为CentOS 7默认支持mariadb并不支持MySQL。

  • 启动MySQL服务
service mysqld start

会得到以下反馈

Redirecting to /bin/systemctl start mysql.service

此时如果不出现任何错误,那么表明MySQL服务启动成功。

我们为了防止每次系统重启后需要手动启动MySQL服务,我们做以下配置设置MySQL服务为系统开机启动:

systemctl enable mysqld

此时不会有任何反馈。

  • 连接MySQL服务做相关配置

默认MySQL安装完成后是没有任何密码的我们通过使用root用户可以直接登陆进去,但是这样是不安全的,我们不建议这么去做,建议设置一个密码用于管理MySQL权限。

使用以下命令登陆MySQL服务

mysql -uroot

我们会得到类似以下反馈

mysql>

这表明我们已经成功连接MySQL服务,此时我们可以做对MySQL服务的一些配置。

  • 设置MySQL管理员密码

我们需要进入到MySQL的默认管理库中。

use mysql;

该表中存放了MySQL相关的一些元数据信息。我们需要修改的是user表内容。

执行以下操作进行修改MySQL root用户的初始密码

update user set password=password('AmbariMySQL@2020') where user = 'root';

需要注意的是:

  • 第一个password指的是user表中的字段
  • 第二个password指的是mysql系统的中密码加密函数

⚠️:我们update的时候务必要增加where条件,否则会出现MySQL默认用户库中用户密码统一问题,这是我们不应该看到的东西,请切记。

此时会反馈类似如下内容:

Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 4 Changed:4 Warning:0

如果我们修改的时候Warning出现了大于0的时候标志这我们修改的时候出现了一些非致命的问题,当然你也可以忽略,也可以去进行修复它。

然后我们使用exit命令退出MySQL客户端。

  • 校验用户设置密码的有效性

可选操作。重启MySQL服务service mysqld restart

如果运行时出现类似以下提示

The service command supports only basic LSB actions ...

此时我们修改命令为systemctl restart mysql.service即可

我们再次使用以下命令连接MySQL服务

mysql -uroot

运行命令后,我们会得到类似以下提示

ERROR 1045 (28000):Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: NO)

得到此反馈后,标志着我们必须要通过有效的密码去连接数据库,这也验证了我们设置了密码的过程是有效的。

此时我们通过以下方式连接MySQL服务

mysql -uroot -p'AmbariMySQL@2020'

回车后我们可以正常登录MySQL服务。

-p 标志我们要指定连接服务使用-u对应的用户密码

到此为止我们已经安装好了需要的MySQL服务。

### 植物病害语义分割实现方法 对于植物病害的语义分割任务,可以采用类似于YOLO系列的目标检测框架进行改进以适应分割需求。YOLOv5在其最新版本中引入了语义分割功能[^4],这表明基于YOLO架构开发语义分割模型具有可行性。 #### 数据准备 首先需要构建一个高质量的数据集用于训练。该数据集中应包含大量标注好的图像样本,其中不仅要有患病部位的信息,还需要精确标记健康部分和其他背景区域。这些标签通常是以像素级的方式给出,即每一个像素都对应着特定类别。 #### 训练过程 利用已有的深度学习库如PyTorch或TensorFlow搭建网络结构,并加载预训练权重加快收敛速度。针对具体应用场景调整超参数设置,比如学习率、批次大小等。考虑到农业领域可能存在样本不平衡的情况,在损失函数设计时需特别注意加权处理不同类别的贡献度。 ```python import torch from yolov5 import train, val # 假设这是自定义模块路径 if __name__ == '__main__': device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 设置训练配置文件路径及其他必要参数 opt = { "data": "./path/to/dataset.yaml", "cfg": "./models/yolov5s-seg.yaml", # 使用支持分割的任务配置 "weights": None, "device": device, ... } train.run(**opt) ``` #### 后处理与评估指标 完成训练后,通过测试集上的表现来衡量模型性能。常用的评价标准包括但不限于IoU (Intersection over Union),Dice系数以及平均精度均值(mAP)等。此外还可以借助混淆矩阵进一步分析各类别间的误分类情况。 --- ### 参考项目与教程资源链接 - **PlantDoc-OID**: 这是一个公开可用的大规模多标签疾病识别数据库,虽然主要面向的是图片级别的诊断而非逐像素预测,但对于理解问题域非常有价值。 - **Deep Learning for Plant Disease Detection and Segmentation using U-net on Potato Leaf Dataset**: 此论文介绍了如何应用Unet架构来进行马铃薯叶片疾病的自动检测和分割工作,提供了详细的实验流程和技术细节说明。 - **Semantic Segmentation of Wheat Rust Using DeepLabV3+ Model**: 文章展示了使用Deeplab V3 Plus算法解决小麦锈病定位难题的成功案例研究,附带完整的代码实现指南。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

qianmoQ

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值