なんとな~くしあわせ?の日記

JavaとかAWSの設定とかをメモする技術ブログ

CloudflareとLet’s Encryptを同時に使ってると、Let’s Encryptが更新できない件

tls: handshake failure

Let's Encryptで更新かけるとき、こんなエラーログが出る

# cd /opt/letsencrypt/
# ./certbot-auto renew
(省略)
Attempting to renew cert from /etc/letsencrypt/renewal/freestylewiki.xyz.conf produced an unexpected error: Failed authorization procedure. freestylewiki.xyz (tls-sni-01): urn:acme:error:tls :: The server experienced a TLS error during domain verification :: remote error: tls: handshake failure. Skipping.

remote error: tls: handshake failure. で検索をかけると原因がわかった。

解決策

serverfault.com

I had Cloudflare running on the site, once I paused it I could renew the certs.

Cloudflareを一時停止状態にすればよいらしい。助かった〜

Cloudflare側の設定

これ

  • 一旦DevelopmentModeに変えて

f:id:panzer-jagdironscrap1:20170625014150p:plain

  • Pauseを押す

f:id:panzer-jagdironscrap1:20170625014155p:plain

この後、certbot-auto renew を再実行するとうまく更新できた。

There were too many requests of a given type :: Error creating new authz :: Too many invalid authorizations recently.. Skipping.

何回もcertbot-auto renewしてたら、以下のようなわかりやすいエラーが出た。メンゴメンゴ。

Attempting to renew cert from /etc/letsencrypt/renewal/freestylewiki.xyz.conf produced an unexpected error: urn:acme:error:rateLimited :: There were too many requests of a given type :: Error creating new authz :: Too many invalid authorizations recently.. Skipping.

解決策

1時間だけ待つ

だるいな。

Cloudflare側に証明書もたせる設定もできそうだし、そのほうがいいのかねえ…

AOJ - DSL_1_A (Union-Find) を解いてみた

DSL_1_Aは、Coursera Algorithm I で最近習ったばかりのUnion-Findです

AOJ - DSL_1_A

互いに素な集合 Union Find| データ構造ライブラリ | Aizu Online Judge

quick find で求めてみる

自分の回答

時間切れでアウトです

  • 授業でも言われてましたが、quick-findは要素の更新を行う操作がどうしても遅いのです
    id.collect! { |element|
      (element == updated) ? updating : element
    }
lines = $stdin.read
 
array = lines.split("\n")
 
n = array[0].split(" ")[0].to_i
q = array[0].split(" ")[1].to_i
 
it = -1
id = Array.new(n){it+=1}
sn = Array.new(id)
 
for i in 1..q
  com = array[i].split(" ")[0]
  x   = array[i].split(" ")[1].to_i
  y   = array[i].split(" ")[2].to_i
 
  if com == '0'
    updating = if id[x] > id[y]
                 id[x]
               else
                 id[y]
               end
    updated = unless id[x] > id[y]
                id[x]
              else
                id[y]
              end
 
    id.collect! { |element|
      (element == updated) ? updating : element
    }
  else
    #puts "same #{x} #{y}"
    puts id[x] == id[y] ? "1" : "0"
    #puts ""
  end
end

quick-unionで求めてみる

自分の回答

これだと余裕で解けました。

quick-unionのミソは、unionにしてもfindの操作にしてもどちらの場合でも最初に木構造の最上位を求めることだと思われます。(それをしないと、配列上で複数の親をもつ構造が表現できない)

lines = <<'EOS'
10 30
1 3 2
1 0 8
0 6 9
1 1 3
1 8 3
0 6 9
0 7 2
0 0 3
1 2 4
1 1 7
0 4 5
0 4 0
0 4 3
1 0 6
0 1 9
1 5 1
0 4 5
1 0 7
0 3 4
0 0 9
0 6 2
0 3 0
1 9 5
1 9 7
1 7 4
0 9 6
0 3 5
1 6 9
0 2 5
1 8 1
EOS

#lines = $stdin.read

array = lines.split("\n")

n = array[0].split(" ")[0].to_i
q = array[0].split(" ")[1].to_i

it = -1
id = Array.new(n){it+=1}
sn = Array.new(id)

def root(i, id)
  while i != id[i] do
    i = id[i]
  end
  i
end

# find, check if p and q has the same root
def same?(p, q, id)
  root(p, id) == root(q, id)
end

# union, to merge components containing p and q
# set id of p's root to the id of q's root
def unite(p, q, id)
  i = root(p, id)
  j = root(q, id)
  id[i] = j
end

for i in 1..q
  com = array[i].split(" ")[0]
  x   = array[i].split(" ")[1].to_i
  y   = array[i].split(" ")[2].to_i

  if com == '0'
    # unite(4,3) id[4] = 3, 4の頭を3にする
    unite(x, y, id)
  else
    # same
    puts same?(x, y, id) ? "1" : "0"
  end
end

しかしやっぱりRubyは使いやすい

Hadoop Hive用にDockerのイメージを作ってみた

参考にしたもの

DockerとDocker Composeについては以下のサイト

qiita.com

Apache Bigtopについては以下のサイト

how i install bigtop 1.1.0 on ubuntu 16.04 · GitHub
Running various Bigtop components - Apache Bigtop - Apache Software Foundation

使い方

Windowsの場合はsudoいらない

$ sudo docker pull hiroyuking/docker-hiveserver2
$ sudo docker-compose -f docker-compose.yml up
$ sudo docker exec -it dockerhiveserver2_hiveserver2_1 /bin/bash

意外ににDockefileは簡単に書けるようだ。しかしADDやCMDという動的な処理は1ファイルにつき1回に制限されている。
この特性を理解すれば本番環境でDockerというのもいいかもしれない。

今のところよさげな特徴

  • 起動が早い
  • 共有が簡単
  • VMをパッケージ化できる