一般来说,/etc/oraInst.loc文件里会记录oracle的路径,如[oracle@ruby ~]$ cat /etc/oraInst.loc inventory_loc=/u01/app/oraInventoryinst_group=oinstall然后/u01/app/oraInventory/ContentsXML/inventory.xml里记录了你安装的所有oracle产品的目录信息oracle用户家目录中的.bash_profile中在安oracle时会设置环境变量的,里面有

目录: 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 1.2 环境说明 1.3 环境配置 1.4 所需软件 2.SSH无密码验证配置 2.1 SSH基本原理和用法 2.2 配置Master无密码登录所有Salve 3.Java环境安装 3.1 安装JDK 3.2 配置环境变量 3.3 验证安装成功 3.4 安装剩余机器 4.Hadoop集群安装 4.1 安装hadoop 4.2 配置hadoop 4.3 启动及验证 4.4 网页查看集群 5.常见问题FAQ   5.1 关于 Warning: $H

在网上找了很多codis的集群安装方法,看起来都是大同小异,本人结合了大多种方法完成了一套自己使用的codis的集群安装,可以供大家学习使用,如果有什么问题或者不懂的地方欢迎指正 1.集群规划: 三台机器:192.168.0.207     192.168.0.213       192.168.0.214 确保每台都有zookper 注意,下面有一部分crxy93 96 97 分别对应207 213 214 codis-dashboard 192.168.0.207 改服务器服务器需要部署的东

    在配置文件中配置集群没有成功,但是使用命令行成功了,以下是过程请参考.     场景:两台机器,一台是10.1.3.95 hostname为mq1,一台是10.1.3.96 hostname为mq2          1.在hosts文件中配置ip和机器名,可使用机器名互访:    2.在每台机器上安装rabbitmq,使之可单机运行:    3.关闭mq1的rabbitmq服务,使用命令rabbitmq-server -detached -setcookie cookie启动mq1的r

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Name

一.集群安装 1. Kafka下载:wget https://archive.apache.org/dist/kafka/0.8.1/kafka_2.9.2-0.8.1.tgz 解压 tar zxvf kafka_2.9.2-0.8.1.tgz kafka使用scala编写,需要下载scala相关的库 2.下载安装sbt:wget http://repo.scala-sbt.org/scalasbt/sbt-native-packages/org/scala-sbt/sbt/0.13.1/sbt

目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka? kafka是LinkedIn开发并开源的一个分布式MQ系统,现在是Apache的一个孵化项目.在它的主页描述kafka为一个高吞吐量的分布式(能将消息分散到不同的节点上)MQ.Kafka仅仅由7000行Scala编写,据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB). kafka目

博文作者:迦壹 博客地址:http://idoall.org/home.php?mod=space&uid=1&do=blog&id=547 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! --------------------------------------- 目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka?

  目标架构如上图   一.硬件评估 cpu主频,核数推荐CPU核数与磁盘数的比例在12:12以上Instance上执行时只能利用一个CPU核资源进行计算,推荐高主频 内存容量 网络带宽重分布操作 Raid性能条带宽度设置回写特性 二.操作系统   1.在SUSE或者RedHat上使用xfs(操作系统使用ext3)    在Solaris上使用zfs(操作系统使用ufs) 2.系统包 出现如下界面,按照下面的说明进行勾选,之后一直[Next]到开始安装. -->[Desktop Environm

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3900253.html Apache ZooKeeper是一个为分布式应用所设计的开源协调服务,其设计目的是为了减轻分布式应用程序所承担的协调任务.它可以为用户提供同步.配置管理.分组和命名等服务.在这里,对ZooKeeper的完全分布式集群安装部署进行介绍. 一.基本环境 JDK :1.8.0_11 (要求1.6+) ZooKeeper:3.4.6 主机数:3(要求3+,且必须是奇数

使用 RMI + ZooKeeper 实现远程调用框架,包括ZooKeeper伪集群安装和代码实现两部分.  一.ZooKeeper伪集群安装: 1>获取ZooKeeper安装包 下载地址:http://apache.dataguru.cn/zookeeper 选择一个稳定版本进行下载,我这里下载的是zookeeper-3.4.6版本. 2>ZooKeeper伪分布式集群安装 伪分布式集群:在一台Server中,启动多个ZooKeeper的实例. 3>上传并解压安装包 4>创建实例

转自:http://blog.fens.me/hadoop-zookeeper-intro/ 前言 ZooKeeper是Hadoop家族的一款高性能的分布式协作的产品.在单机中,系统协作大都是进程级的操作.分布式系统中,服务协作都是跨服务器才能完成的.在ZooKeeper之前,我们对于协作服务大都使用消息中间件,随着分布式系统的普及,用消息中间件完成协作,会有大量的程序开发.ZooKeeper直接面向于分布式系统,可以减少我们自己的开发,帮助我们更好完成分布式系统的数据管理问题. 目录 zook

storm有两种操作模式: 本地模式和远程模式. 本地模式:你可以在你的本地机器上开发测试你的topology, 一切都在你的本地机器上模拟出来; 远端模式:你提交的topology会在一个集群的机器上执行. 本文以Twitter Storm官方Wiki为基础,详细描述如何快速搭建一个Storm集群,其中,项目实践中遇到的问题及经验总结,在相应章节以"注意事项"的形式给出. 1.   Strom集群组件 Storm集群中包含两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Wor

一.集群安装 1. Kafka下载: 可以从kafka官方网站(http://kafka.apache.org)上找到下载地址,再wgetwget http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.8.2.2/kafka_2.10-0.8.2.2.tgz 解压该文件: tar zxvf kafka_2.10-0.8.2.2.tgz 注意kafka依赖于zookeeper和scala,以上tgz文件名中的2.10即为scala的版本号 zk和scala的安装在此不再赘述

注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流.转载请注明来自: http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461 要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了. 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些

hadoop的集群安装 1.安装JDK,解压jar,配置环境变量 1.1.解压jar tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt/install //将jdk解压到对应的文件目录下 1.2.配置环境变量, sudo vim /etc/profile //添加下面内容:export JAVA_HOME=/opt/install/jdk1.7.0_79 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 2.下载hadoop压缩包,解压jar

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

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机器部署 准备三台Linux服务器,安装好JDK1.7 下载Spark安装包 上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上 解压安装包到指定位置tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /home/hadoop/app/spark2.0/ 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6569036.html 微信:intsmaze 配置Spar

0x01 软件环境 OS: CentOS6.5 x64 java: jdk1.8.0_111 hadoop: hadoop-2.5.2 hbase: hbase-0.98.24 0x02 集群概况 IP hostname 192.168.1.10 master 192.168.1.11 slave1 192.168.1.12 slave2 0x03 安装HBase 下载.解压 下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 软件版本:hbase-

1.  搭建环境 3台物理机 操作系统 centos7 es1   192.168.31.141   4g内存   2核 es2   192.168.31.142   4g内存   2核 es3   192.168.31.143   4g内存   2核 2.  安装包 Elasticsearch-5.0.0.tar.gz kibana-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz elasticsearch-analysis-ik-5.0.0.zip head 3.  ElasticSea