1. 概述 Elasticsearch(ES)集群支持分片和副本,能够很容易的实现负载均衡.扩容.容灾.高可用. 今天我们就来聊一下,Elasticsearch(ES)集群是如何搭建的. 2. 场景介绍 服务器A IP:192.168.1.8 服务器B IP:192.168.1.144 服务器C IP:192.168.1.22 三台服务器都已安装单点的 Elasticsearch(ES),单点 Elasticsearch(ES)的安装请参见我的另一篇文章<分布式搜索引擎Elasticsearch

1.复制5份es,版本要相同,且各个节点上jdk版本也要相同,否则会报数据同步格式不一致  invalid internal transport message format. 2.配置elasticsearch.yml,主要修改以下方面: cluster.name: my-application    #集群名,各个节点要一致 node.name: node-01         #节点名 path.data: /data1/elk/elasticsearch/data   #数据存储位置 p

!!!该系列使用三台虚拟机搭建一个完整的spark集群,集群环境如下: virtualBox5.2.Ubuntu14.04.securecrt7.3.6_x64英文版(连接虚拟机) jdk1.7.0.hadoop2.6.5.zookeeper3.4.5.Scala2.12.6.kafka_2.9.2-0.8.1.spark1.3.1-bin-hadoop2.6 第一篇:准备三台虚拟机环境,配置静态IP,ssh免密码登录 第二篇:搭建hadoop集群 第三篇:搭建zookeeper集群 第四篇:搭

!!!该系列使用三台虚拟机搭建一个完整的spark集群,集群环境如下: virtualBox5.2.Ubuntu14.04.securecrt7.3.6_x64英文版(连接虚拟机) jdk1.7.0.hadoop2.6.5.zookeeper3.4.5.Scala2.12.6.kafka_2.9.2-0.8.1.park1.3.1-bin-hadoop2.6 第一篇:准备三台虚拟机环境,配置静态IP,ssh免密码登录 第二篇:搭建hadoop集群 第三篇:搭建zookeeper集群 第四篇:搭建

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前面几课我们已经把ES的基本概念和查询了解了,大家知道ES的核心优势就是天生支持分布式,所以,这课我们专门讲讲怎么搭建实现ES的集群部署. ES分布式原理 1.es分布式概念 主分片(Primary shard) 索引的子集,索引可以切分成多个分片,分布到不同的集群节点上.分片对应的是 Lucene 中的索引.默认是根据id进行hash分片的.副本分片(Replica shard)每个主分片可以有一个或者多个副本.Mapping 相当于数据库中的schema,用来约束字段的类型,不过 Elast

通往集群的大门 集群由什么用? 高可用 高可用(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间.如果系统每运行100个时间单位,会有1个时间单位无法提供服务,我们说系统的可用性是99%. 负载均衡 将流量均衡的分布在不同的节点上,每个节点都可以处理一部分负载,并且可以在节点之间动态分配负载,以实现平衡. 高性能 将流量分发到不同机器,充分利用多机器多CPU,从串行计算到并行计算提供系统性能. ES集群的基本核心概念 C

Redis集群架构图 上图蓝色为redis集群的节点. 节点之间通过ping命令来测试连接是否正常,节点之间没有主区分,连接到任何一个节点进行操作时,都可能会转发到其他节点. 1.Redis的容错机制 节点之间会定时的互相发送ping命令,测试节点的健康状态,当节点接受到ping命令后,会返回一个pong字符串. 投票机制:如果一个节点A给节点B发送ping没有得到pong返回,会通知其他节点再次给B发送ping,如果集群中有超过一半的节点收不B节点的pong.那么就认为B节点挂了.一般会为每个

上次介绍了ES集群搭建的方法,希望能帮助大家,这儿我再接着介绍kafka集群,接着上次搭建的效果. 首先我们来简单了解下什么是kafka和zookeeper? Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统,它具备快速.可扩展.可持久化的特点.它现在是Apache旗下的一个开源系统,作为hadoop生态系统的一部分,被各种商业公司广泛应用.它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

一.集群搭建 准备三台机器 需要开启的端口,8300, 8301, 8500, 8600 机器1: 172.16.106.201 ./consul agent -server -bootstrap-expect 2 -data-dir=/data/consul/data -node=consul-server-1 -bind=172.16.106.201 -client=0.0.0.0 & 机器2: 172.16.106.202 ./consul agent -server -bootstrap

kafka集群依赖于zookeeper,所以需要先搭建zookeeper集群,kafka默认自带了内建的zookeeper,建议使用自己外搭建的zookeeper,这样比较灵活并且解耦服务,同时也可以让其他需要zookeeper的服务使用.注意kafka-2.11-0.11版本与zookeeper-3.4.10.tar.gz对应,   一.安装 1.下载zookeeper: # wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环

环境准备 zookeeper集群环境kafka是依赖于zookeeper注册中心的一款分布式消息对列,所以需要有zookeeper单机或者集群环境. 三台服务器: 172.16.18.198 k8s-n1 172.16.18.199 k8s-n2 172.16.18.200 k8s-n3 下载kafka安装包 http://kafka.apache.org/downloads 中下载,目前最新版本的kafka已经到2.2.0,我这里之前下载的是kafka_2.11-2.2.0.tgz. 安装ka

环境准备 zookeeper集群环境 kafka是依赖于zookeeper注册中心的一款分布式消息对列,所以需要有zookeeper单机或者集群环境. 三台服务器: 172.16.18.198 k8s-n1 172.16.18.199 k8s-n2 172.16.18.200 k8s-n3 下载kafka安装包 http://kafka.apache.org/downloads 中下载,目前最新版本的kafka已经到2.2.0,我这里之前下载的是kafka_2.11-2.2.0.tgz. 安装k

环境 CentOS 7.4 Zookeeper-3.6.1 Kafka_2.13-2.4.1 Kafka-manager-2.0.0.2 本次安装的软件全部在 /home/javateam 目录下. Zookeeper 集群搭建 添加三台机器的 hosts,使用 vim /etc/hosts 命令添加以下内容: 192.168.30.78 node-78 192.168.30.79 node-79 192.168.30.80 node-80 首先解压缩: tar -zxvf apache-zoo

Hadoop+HBase 集群搭建 1. 环境准备 说明:本次集群搭建使用系统版本Centos 7.5 ,软件版本 V3.1.1. 1.1 配置说明 本次集群搭建共三台机器,具体说明下: 主机名 IP 说明 hadoop01 10.0.0.10 DataNode.NodeManager.NameNode hadoop02 10.0.0.11 DataNode.NodeManager.ResourceManager.SecondaryNameNode hadoop03 10.0.0.12 Data

我们所常见的电商搜索如京东,搜索页面都会提供各种各样的筛选条件,比如品牌.尺寸.适用季节.价格区间等,同时提供排序,比如价格排序,信誉排序,销量排序等,方便了用户去找到自己心里理想的商品. 站内搜索对于一个网站几乎是标配,只是搜索的强大与否的区别,有的网站只支持关键词模糊搜索,而淘宝,京东提供了精细的筛选条件,同时支持拼音搜索等更方便的搜索方式. 由于笔者在一家做网络文学的公司工作,所以实现就是以小说为商品的搜索,具体可以参考起点网小说的搜索. 如图所示,起点网的搜索提供了关键词搜索和排序条件以

多puppetmaster,多ca,keepalived+haproxy(nginx)puppet集群搭建 一.服务器详情 192.168.122.111 pm01.jq.com pm01 #(puppetmaster服务器) 192.168.122.112 pm02.jq.com pm02 #(puppetmaster服务器) 192.168.122.121 ag01.jq.com ag01 #(puppet agent服务器) 192.168.122.122 ag02.jq.com ag02