三. Spark集群安装 3.1 下载spark安装包 下载地址spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 这里我们使用 spark-2.1.3-bin-hadoop2.7版本. 3.2 规划安装目录 /export/servers 3.3 解压安装包 tar -zxvf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 3.4 重命名目录 mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 spark 3.5 修改配置文件 配置…

基础环境 准备3台虚拟机 配置无密码登录 配置方法:https://ipooli.com/2020/04/linux_host/ 并且做好主机映射. 下载Flink https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.10.1/flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz 并解压缩 部署 Standalone Cluster 单机模式 启动 进入flink-1.10.1 文件夹内 直接执行: ./bin/start-clust…

本篇内容是自学自记,现在我还不知道Service Fabric究竟是怎么个入门法,反正按照入门教程先进行本地Service Fabric集群的安装,万里路始于足下,要学习总得先把环境装好了才能开始学习是不? 首先是先决条件,具体可见 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/service-fabric/service-fabric-quickstart-dotnet#prerequisites,按照条件将所有必需的SDK安装完毕后,我们可以在windows菜…

(原创)2016-07-26 吴建超 高可用架构导读:Redis Cluster 作者建议的最大集群规模 1,000 节点,目前优酷在蓝鲸项目中管理了超过 700 台节点,积累了 Redis Cluster 大量宝贵经验,本文从 Redis Cluster 的工作原理出发,提出了管理 Redis 超大集群几点行之有效的优化方法.吴建超,优酷土豆广告基础平台开发工程师,对互联网基础产品及大数据产品有兴趣. 在优酷,我们使用 Redis Cluster 构建了一套内存存储系统,项目代号为蓝鲸.蓝鲸的…

一.集群介绍 根据功能划分为两大类:高可用和负载均衡 高可用集群通常为两台服务器,一台工作,另外一台作为冗余,当提供服务的机器宕机,冗余将接替继续提供服务 实现高可用的开源软件有:heartbeat.keepalived 负载均衡集群,需要有一台服务器作为分发器,它负责把用户的请求分发给后端的服务器处理,在这个集群里,除了分发器外,就是给用户提供服务的服务器了,这些服务器数量至少为2 实现负载均衡的开源软件有LVS.keepalived.haproxy.nginx,商业的有F5.Netscale…

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ubuntu ceph安装以及使用 1.安装环境 本文主要根据官方文档使用ubuntu14.04安装ceph集群,并且简单熟悉其基本操作.整个集群包括一个admin节点(admin node,主机名为node0)和3个存储节点(主机名分别为node1,node2,node3),所有节点均安装ubuntu 14.04操作系统,除了admin节点,其余三个节点除了根磁盘,还额外配置一个磁盘作为单独的osd: lsblk 输出结果: NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNT…

1.集群安装es ES内部索引原理: <时间序列数据库的秘密(1)—— 介绍> <时间序列数据库的秘密 (2)——索引> <时间序列数据库的秘密(3)——加载和分布式计算> 1.1 环境 域名 ip master 192.168.0.120 slave1 192.168.0.121 slave2 192.168.0.122 1.2 三台机器都安装jdk最新版本 [root@master ~]$ java -version java version "1.8.0…

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416…

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1…