前言 本文档为dolphinscheduler配置文件指南,针对版本为 dolphinscheduler-1.3.x 版本. 考虑公众号对markdown文件格式支持不那么友好的问题,建议大家在PC端阅读原文 目录结构 目前dolphinscheduler 所有的配置文件都在 [conf ] 目录中. 为了更直观的了解[conf]目录所在的位置以及包含的配置文件,请查看下面dolphinscheduler安装目录的简化说明. 本文主要讲述dolphinscheduler的配置文件.其他部分先不做

解决措施: 1:检查 提供方和消费方的address是否正确 <dubbo:application name="dubboxdemo-servive"/> <dubbo:registry address="zookeeper://192.168.25.130:2181"/> <dubbo:annotation package="com.itcast.service.impl" /> 2:查看linux中是否允许

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询.面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台.1.对象介绍tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个fi

Zookeeper客户端链接 <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.6</version> </dependency> package com.itman; import java.io.IOException; import java.util.c

一.高可用简介 二.集群规划 三.前置条件 四.集群配置 五.启动集群 六.查看集群 七.集群的二次启动 一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edure

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

1. zookeeper作用 ZooKeepr在Hadoop中的应用主要有: 1.1 HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HA. 1.2 存储RMStateStore状态信息 2. 迁移原因 原来的方案是考虑到namenode占用cpu资源小,为了提高设备利用率,把zookeeper和namenode搭建在同一台设备上.经过测试发现namenode会缓存大量的数据到内存中,导致zookeeper相应时间变长,namenode和resourcemanager

Java服务端连接Zookeeper,进行节点信息的获取,管理…,整理成一个基本工具, 添加依赖: <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.3.6</version> </dependency> package com; import java.util.

Java操作Zookeeper很简单,但是前提要把包导对. 关于Zookeeper的Linux环境搭建可以参考我的这篇博客:Linux环境下Zookeeper安装 下面进入正题: 一.导入依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http:

依赖: <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version></version> </dependency> 代码: package com.nzh.springboot_webflux.util; import java.util.List;import java.ut

E.1   安装Kafka E.1.1    下载Kafka Kafka是由LinkedIn设计的一个高吞吐量.分布式.基于发布订阅模式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展.可靠性.异步通信和高吞吐率等特性而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统都支持与Kafka集成,其中Spark Streaming作为后端流引擎配合Kafka作为前端消息系统正成为当前流处理系统的主流架构之一. Kafka安装包可以在其官网下载页面下载,下载地址如下,为加快下载速度可以选择中国境内的镜像,选择

配置项 配置说明 storm.zookeeper.servers ZooKeeper服务器列表 storm.zookeeper.port ZooKeeper连接端口 storm.local.dir storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写) storm.cluster.mode Storm集群运行模式([distributed|local]) storm.local.mode.zmq Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统,如果设置为false则使用java消息

Storm配置项详解 ——阿里数据平台技术博客:storm配置项详解 什么是Storm? Storm是twitter开源的一套实时数据处理框架,基于该框架你可以通过简单的编程来实现对数据流的实时处理变换. Storm的配置文件一般存放在$STORM_HOME/conf下,通常名为storm.yaml,它符合yaml格式要求. 配置项详解: 以下是从storm的backtype.storm.Config类中搜集的所有storm支持的配置项(Based storm 0.6.0): 配置项 配置说明

首先声明,我们团队在使用solrcloud过程中踩了一些坑,同事(晓磊和首富)进行了总结,我列到我的博客上做记录用: Q:为什么Solr里面的时间比数据库里面早8小时? Solr默认采用的时区是UTC时区,而DB中用的则是CST时区,这两个时区本身就相差了8个小时.可以通过修改Solr启动配置SOLR_TIMEZONE="UTC+08:00"将时区设置为CST.注意:修改SOLR_TIMEZONE只在导入数据时起到自动转换时区的作用.即使修改了以上配置,Solr在展示数据时任然采用UT

推荐慕课网视频:http://www.imooc.com/video/10055 ====Storm的起源. Storm是开源的.分布式.流式计算系统 什么是分布式呢?就是将一个任务拆解给多个计算机去执行,让许多机器共通完成同一个任务, 把这个多机的细节给屏蔽,对外提供同一个接口.同一个服务,这样的系统就是分布式系统. 在多年以前并没有非常范用的分布式系统,即使存在,也都是限定在指定的领域, 当然,也有人尝试从中提取出共通的部分,发明一个通用的分布式系统,但是都没有很好的结果. 后来,Googl

开始创建项目,这里所用的工程结构是maven. 在pox.xml中添加kafka的依赖包,如下所示: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.9.1</artifactId> <version>0.8.2.2</version> </dependency>   依赖配置参照 http://mvnrepository

配置项 配置说明 storm.zookeeper.servers ZooKeeper服务器列表 storm.zookeeper.port ZooKeeper连接端口 storm.local.dir storm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写) storm.cluster.mode Storm集群运行模式([distributed|local]) storm.local.mode.zmq Local模式下是否使用ZeroMQ作消息系统,如果设置为false则使用java消息

    最近研究geopyspark原本以为大数据研究能告一段落,因为...     开玩笑的,还要一起建设社会主义呢!! 背景     geotrellis作为一个处理遥感数据的框架,对于遥感数据支持的很棒,但是对于矢量数据却有些不足,首先它的样式选择单一,不能像geoserver使用sld自定义出各种样式,其二就是对与矢量的支持稍弱.那为啥么要用geomesa呢?这个框架资料还是比较多的,支持矢量操作,geoserver支持,能提供WFS.WMS服务,所以还是比较看好的. 操作     我们

gc配置 hbase-env.sh export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC" export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -Xmx8g -Xms8g -Xmn128m -XX:+UseParNewGC" # 提升年轻代内存空间 export SERVER_GC_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateS

垃圾回收优化当region服务器处理大量的写入负载时,繁重的任务会迫使JRE默认的内存分配策略无法保证程序的稳定性 所以我们可能需要对region服务器的垃圾回收机制进行一些参数调整(因为master并不处理实际任务,所以没有优化的必要) 首先来了解JAVA内存中的几个概念 在HBase构架中我们可以知道 数据会被写入到memstore内存中直到达到一个阈值之后刷写持久化到磁盘 但是由于数据是客户端在不同时间写入的,这些数据占据的JAVA内存中的堆空间很可能是不连续的,所以JAVA虚拟机的内存会