Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

本文主要介绍什么是 ElasticSearch 以及为什么需要它,如何在本机安装部署 ElasticSearch 实例,同时会演示安装 ElasticSearch 插件,以及如何在本地部署多实例集群,方便在日后学习分布式相关原理. 什么是 ElasticSearch? ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.ElasticSearch 是用 Java 开发的,并作为 Apache 许可条款…

一.准备三台节点 从上篇文章 k8s入门之基础环境准备(一)安装的Ubuntu虚拟机克隆出三台虚拟机,如图所示 启动这三台虚拟机节点,分别做如下配置 虚拟机名称 IP HostName k8sMaster 192.168.59.110 k8sMaster k8sWorker01 192.168.59.111 k8sWorker01 k8sWorker02 192.168.59.112 k8sWorker02 二.操作系统相关参数设置 注意:三台节点都要执行以下步骤 1.关闭selinux ubu…

Hadoop集群搭建 把环境全部准备好,包括编程环境. JDK安装 版本要求: 强烈建议使用64位的JDK版本,这样的优势在于JVM的能够访问到的最大内存就不受限制,基于后期可能会学习到Spark技术,所以建议在搭建系统环境的时候把JDK的版本安装为64位. 如果已经安装,在你不确定安装的版本情况下,可以使用如下方式查看:快捷键WIN+R,调出DOS窗口,然后输入java –version就可以了,如图所示: IDEAK编程工具安装 破解工具:IDEAKeyTool.jar 使用的方法:打开DO…

原文:RabbitMQ入门教程(十四):RabbitMQ单机集群搭建 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/78723467 分享一个朋友的人工智能教程.比较通俗易懂,风趣幽默,感兴趣的朋友可以去看看. 集群简介 理解集群先理解一下元数据 队列元数据:队列的名称和声明队列时设置的属性(是否持久化.是否自动删除.队列所属的节点)…

kafka入门:简介.使用场景.设计原理.主要配置及集群搭建 http://www.aboutyun.com/thread-9341-1-1.html 还没看完 感觉挺好的. 问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distr…

1.[基础]redis能带给我们什么福利 Redis(Remote Dictionary Server)官网:https://redis.io/ Redis命令:https://redis.io/commands Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache and message broker. It supports data structur…

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器…

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 淘宝开源了许多产品组件…

1 kafka集群搭建 1.zookeeper集群  搭建在110, 111,112 2.kafka使用3个节点110, 111,112 修改配置文件config/server.properties broker.id=110 host.name=192.168.1.110 log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs 复制到其他两个节点,然后修改对应节点上的config/server.pro 3.启动,在三个节点分别执行 bin/kafka-serve…