前提, Elasticsearch-2.4.3的3节点安装(多种方式图文详解)   比如,你已经成功搭建了3台机器的es集群,如我这里分别是192.168.80.10.192.168.80.11.192.168.80.12. 那么,我现在,想增加192.168.80.13到现有的3台es集群,扩容至4台的es集群,如何来操作呢?   解决办法: 只需,在192.168.80.13的这台机器的elasticsearch.yml的,只需让新的这台机器,能找到之前3台的信息即可. 就如,A认识B,B认

增加机器不重启操作如下: 首先,把新节点的 IP或主机名 加入主节点(master)的 conf/slaves 文件. 然后登录新的从节点,执行以下命令: $ cd path/to/hadoop $ bin/hadoop-daemon.sh start datanode $ bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 然后就可以在namanode机器上运行balancer,执行负载均衡 $bin/hadoop  balancer 删除机器 不安全的方式 由于Ha

介绍 构建一般的业务系统来说,使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要.然而随着线上业务量的不断发展,这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求.一般,使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题:1.如果业务工程采用集群化的部署,可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误,并产生系统故障.2.Quartz的集群方案具备HA功能,可以实现定时任务的分发,但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率,无法实现任务的弹性分片. 开源产品

01,增加机器的配置 需要增加的机器安装greenplum 软件(操作见greenplum安装部署章节) 02,分配机器存储区域 03,配置互信 使用gpssh-exkeys确保Segment主机能通过SSH和SCP免密码连接到彼此. 04,配置文件编写 创建一个配置文件,其中列出要在其上创建镜像的主机名称.端口号和数据目录 镜像配置文件的格式为: filespaceOrder=[filespace1_fsname[:filespace2_fsname:...] mirror[content]=

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri

官网文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/getting-started.html es中的索引.类型.文档可以一一和关系型数据库中的概念去对应. 在本地部署三个es程序,将会自动水平扩容.任何一个节点挂掉,在其他节点都有备份数据保证分片数据的完整性. 主分片的数目在索引创建时就已经确定了下来.一般我们给一个索引分配5个主分片,一个副本.但当你拥有越多的副本分片时,也将拥有越高的吞吐量(前提是增加机器). R

转载:http://blog.csdn.net/fanfan_v5/article/details/61310045 elastic-job是当当开源的一款非常好用的作业框架,在这之前,我们开发定时任务一般都是使用quartz或者spring-task(ScheduledExecutorService),无论是使用quartz还是spring-task,我们都会至少遇到两个痛点:1.不敢轻易跟着应用服务多节点部署,可能会重复多次执行而引发系统逻辑的错误.2.quartz的集群仅仅只是用来HA,节

转载自:http://www.sohu.com/a/154105465_354963 随着Splunk越来越被大家熟知和认可,现在市面上也不断涌各种同类产品,作为大数据搜索界的翘楚Splunk和ElasticSearch,绝对值得我们去学习,探索和使用,因此为了造福Splunk的铁粉和新粉们,小编特邀了Splunk的资深架构师,江湖人称“陶指导”的陶刚为大家就架构,功能,产品线,概念等方面将Splunk和ElasticSearch做了一下全方位的对比,希望能够给大家在制定大数据搜索方案的时候有所

转自:http://blog.51cto.com/splunkchina/1948105 日志处理两大生态Splunk和ELK深度对比 heijunmasd 0人评论 5312人阅读 2017-07-17 09:44:59 随着Splunk越来越被大家熟知和认可,现在市面上也不断涌各种同类产品,作为大数据搜索界的翘楚Splunk和ElasticSearch,绝对值得我们去学习,探索和使用,因此为了造福Splunk的铁粉和新粉们,小编特邀了Splunk的资深架构师,江湖人称“陶指导”的陶刚为大家就

原书中涉及实操的地方,在本文中被省略.一是篇幅太长,放入文中太过累赘,二是原书成书过早,现在 AWS 的界面早已变化很大,不具备参考性. 第一章 谁在使用云计算 1.什么是云计算 云计算(cloud computing)是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备. 云计算的"云",指的就是因特网. 2.历史 (1)云计算元年是何年? 一般认为,亚马逊 AWS 在 2006 年公开发布 S3 存储服务.SQS 消息队列及 EC

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou

Spring Boot与缓存 jsr-107 Java Caching定义了5个核心接口分别是CachingProvider, CacheManager, Cache, Entry 和 Expiry. CachingProvider定义了创建.配置.获取.管理和控制多个CacheManager.一个应用可以在运行期访问多个CachingProvider. CacheManager定义了创建.配置.获取.管理和控制多个唯一命名的Cache,这些Cache存在于CacheManager的上下文中.一

一.ES原理 1.索引结构ES是面向文档的 各种文本内容以文档的形式存储到ES中,文档可以是一封邮件.一条日志,或者一个网页的内容.一般使用 JSON 作为文档的序列化格式,文档可以有很多字段,在创建索引的时候,我们需要描述文档中每个字段的数据类型,并且可能需要指定不同的分析器,就像在关系型数据中"CREATE TABLE"一样.在存储结构上,由_index._type和_id唯一标识一个文档. _index指向一个或多个物理分片的逻辑命名空间._id文档标记符由系统自动生成或使用者提

先来思考一个问题:如何写一个能消耗对方时间的程序? 消耗时间还不简单,休眠一下就可以了: Sleep(1000) 这确实消耗了时间,但并没有消耗 CPU.如果对方开了变速齿轮,这瞬间就能完成. 不过要消耗 CPU 也不难,写一个大循环就可以了: for i = 0 to 1000000000 end 但这和 Sleep 并无本质区别.对方究竟有没有运行,我们从何得知? 所以,我们需要一个返回结果 -- 只有完整运行才有正确答案. result = 0 for i = 0 to 100000000

明天就是大年三十了,今天在家有空,想集中整理一下CQRS架构的特点以及相比传统架构的优缺点分析.先提前祝大家猴年新春快乐.万事如意.身体健康! 最近几年,在DDD的领域,我们经常会看到CQRS架构的概念.我个人也写了一个ENode框架,专门用来实现这个架构.CQRS架构本身的思想其实非常简单,就是读写分离.是一个很好理解的思想.就像我们用MySQL数据库的主备,数据写到主,然后查询从备来查,主备数据的同步由MySQL数据库自己负责,这是一种数据库层面的读写分离.关于CQRS架构的介绍其实已经非常

没有什么东西是一成不变的,包含我们的理想和生活!MySQL作为一个免费的开源的关系型数据库,深受大家喜爱,从最初的无人问津到当下的去IOE,都体现出了MySQL举足轻重的作用.今天我们就从淘宝的发展来阐述MySQL在大型网站下的架构演变史! MySQL的可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种Scale-up : 纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力Scale-o

本文原创,原文地址为:http://www.cnblogs.com/fengzheng/p/5847441.html SOA和微服务到底是什么关系? 说实话,我确实不明白SOA和微服务到底有什么本质上的区别,两者说到底都是对外提供接口的一种架构设计方式.我倒觉得微服务其实就是随着互联网的发展,复杂的平台.业务的出现,导致SOA架构向更细粒度.更通过化程度发展,就成了所谓的微服务了.以这种说法做为根据,我觉得SOA与微服务的区别在于如下几个方面: 微服务相比于SOA更加精细,微服务更多的以独立的进

随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本.此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率.此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键. 分布式服务架构当垂

JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境. 1.创建JVM装载环境和配置 2.装载JVM.dll 3.初始化JVM.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例 4.调用JNIEnv实例装载并处理class类. 在我们运行和调试Java程序的时候,经常会提到一个JVM的概念.JVM是Java程序运行的环境,但是他同时一个操作系统的一个应用程序一个进程,因此他也有他自己的运行的生命周期,也有自己的代码和数据空间. 首先来说

Web压力测试是目前比较流行的话题,利用Web压力测试可以有效地测试一些Web服务器的运行状态和响应时间等等,对于Web服务器的承受力测试是个非常好的手法.Web 压力测试通常是利用一些工具,例如微软的Web Application Stress.Linux下的siege.功能全面的Web-CT等等,这些都是非常优秀的Web压力测试工具. 虽然这些工具给我们测试服务器承受能力带来方便,但是它们的危害却更是惊人,甚至于利用随便一种比较全面的测试工具就可以对一台小型的 Web服务器发动灾难性的拒绝式

一.数据库发展 1.早期出现的数据库包括平面文件数据管理系统.分层数据管理系统和网络数据管理系统,分别对应的数据结构是线性表.树和图. 平面文件数据管理系统是使用磁带对数据进行顺序存储的,带来的问题不言而喻,就是查找效率低下.重复数据较多(重复数据会带来修改数据时的一致性问题).数据结构修改时存储结构和程序都可能要面临修改. 分层数据管理系统是类似树状的结构,通过根节点可以找到相关的从属信息,查找效率有所提升. 网络数据管理系统是把数据记录在节点中,通过有向图的边来标明数据之间的联系,是一种多对