RabbitMQ 如何做分布式 前言 集群配置方案 cluster 普通模式 镜像模式 federation shovel 节点类型 RAM node Disk node 集群的搭建 1.局域网配置 2.每台及其中安装 RabbitMQ 3.设置不同节点间同一认证的Erlang Cookie 4.使用 -detached运行各节点 5.将节点加入到集群中 6.查看集群状态 参考 RabbitMQ 如何做分布式 前言 前面几篇文章介绍了消息队列中遇到的问题,这篇来聊聊 RabbitMQ 的集群搭建…

知识储备: 交换机: ​ RabbitMQ中有4中交换机,分别是 (FANOUT)扇形交换机: 扇形交换机是最基本的交换机类型,它所能做的事情非常简单---广播消息.扇形交换机会把能接收到的消息全部发送给绑定在自己身上的队列.因为广播不需要"思考",所以扇形交换机处理消息的速度也是所有的交换机类型里面最快的. (DIRECT)直连交换机 直连交换机是一种带路由功能的交换机,一个队列会和一个交换机绑定,除此之外再绑定一个routing_key,当消息被发送的时候,需要指定一个bindin…

  在之前的文章RabbitMQ入门(二)工作队列中,我们创建了一个工作队列.工作队列背后的假设是每一项任务都被准确地传送至一个worker.在本文中,我们将会做一些不同的事情--我们将会把一个消息发送至许多消费者中.这种模式被称为订阅模式(publish/subscribe).   为了解释这种模式,我们将会构建一个简单的日志系统.它包含两个程序--第一个将会产生消息,第二个将会接收并输出这些消息.   在我们的日志系统中,每一个正在运行的接收程序都会收到消息.在这种方式下,我们可以运行一个接…

问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示我们代码里设置的应用名Spark Pi,第二个应用是使用yarn-cluster模式提交的,设置的应用名没有生效. 图1 提交应用 回答 导致这个问题的主要原因是,yarn-client和yarn-cluster模式在提交任务时setAppName的执行顺序不同导致,yarn-client中setAppName是在…

集群中的分布式发布订阅 如何向一个不知道在哪个节点上运行的actor发送消息呢? 如何向集群中的所有actor发送感兴趣的主题的消息? 这种模式提供了一个中介actor,akka.cluster.pubsub.DistributedPubSubMediator,它管理actor引用的注册,复制所有集群节点或者特定角色节点的对等actor的条目. DistributedPubSubMediator actor应该在所有的节点上或者特定角色的节点上启动.中介可以由DistributedPubSub扩…

前提 之前有个打算在学习RabbitMQ之前,把AMQP详细阅读一次,挑出里面的重点内容.后来找了下RabbitMQ的官方文档,发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分,于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章. AMQP协议 AMQP全称是Advanced Message Queuing Protocol,它是一个(分布式)消息传递协议,使用和符合此协议的客户端能够基于使用和符合此协议的消息传递中间件代理(Broker,也就是经纪人,个人感觉叫代理合口一些)进行通信.…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

从AMQP协议可以看出,MessageQueue.Exchange和Binding构成了AMQP协议的核心,下面我们就围绕这三个主要组件    从应用使用的角度全面的介绍如何利用Rabbit MQ构建消息队列以及使用过程中的注意事项. 1. 声明MessageQueue 在Rabbit MQ中,无论是生产者发送消息还是消费者接受消息,都首先需要声明一个MessageQueue.这就存在一个问题,是生产者声明还是消费者声明呢?要解决这个问题,首先需要明确: a)消费者是无法订阅或者获取不存在的Me…

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<In-Memory OLTP – Common Workload Patterns and Migration Considerations>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn673538.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma…