cp -r elasticsearch-2.4.4 elasticsearch-2.4.4-2 mv elasticsearch-2.4.4 elasticsearch-2.4.4-1 总共cp了三个es节点 分别修改每个节点的配置文件 egrep -v "^$|^#" elasticsearch.yml /usr/local/elk/elasticsearch-2.4.4-2/bin/elasticsearch -Des.insecure.allow.root=true  -d 分别

1.背景 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果需要管理数十上百台服务器,必须依次登录每台机器的传统方法查阅日志,这样很繁琐和效率低下.当务之急是使用集中化的日志管理,开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决上述所提到的问题. 2.需要安装的工具 ELK由ElasticSearch(ES

手动部署单机单节点 之前发布过官方的e2e部署方案,由于环境或是访问权限等各种问题,还是有相当一部分码友无法成功跑起来,故此,本章将来一次纯手动操作的集群部署. 主要需要的步骤如下: 1:环境整理 2:环境部署 3:源码安装 4:生成证书文件 5:orderer节点处理 6:peer节点处理 7:channel创建加盟 8:chaincode安装部署实例化.测试 本次不再分章,一章写完. 环境整理 这一步并非必须,但鉴于docker容器的实际情况,理论上linux内核需要在3.10及以上.有朋友

现在互联网应用动不动就说要HA,好像不搞个HA都不好意思说自己的应用能承载高并发,大用户量访问.RabbitMQ这个经典的消息组件,也必然逃不掉单点失效的尴尬局面.当然在RabbitMQ在被广泛应用于互联网之后,就对这个HA的需求做了实现,提供了集群供.这是RabbitMQ的内置功能,就跟普通集群的作用一样,就是在某个节点发生异常时,让生产者和消费者能保持通讯状态,同时通过提供更多的节点来增加系统的吞吐量. RabbitMQ集群简介 RabbitMQ的集群实现是基于OTP分布式通讯框架实现的,该

单机单节点指在一台电脑上部署一个排序(Orderer)服务.一个组织(Org1),一个节点(Peer,属于Org1),然后运行官方案例中的example02智能合约例子,实现转财交易和查询功能.单机单节点部署结构图如下: 图:单机单节点部署结构图 单机单节点部署步骤如下:1. 创建singlepeer目录 # cd $GOPATH/src/github.com/hyperledger/fabric # mkdir singlepeer # cd singlepeer 2. 获取生成工具 把下载的

docker-compose.yml配置如下: version: '2.2' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.1 container_name: esearch environment: - cluster.name=docker-cluster - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx51

目录 1 准备工作 1.1 安装JDK 1.2 下载安装包 1.3 创建elastic用户 2 启动ES服务 2.1 修改配置文件 2.2 启动服务 3 验证ES服务是否可用 4 关闭与重启服务 4.1 关闭服务 4.2 重启服务 5 常见问题及解决方法 5.1 使用ES专属用户登录时出错 5.2 不能安装"syscall filter" 5.3 无法锁定Memory 此部署过程以Elasticsearch-6.6.0版本为例, 后续的学习和演示也用此版本. 1 准备工作 1.1 安装

一.安装第一个ElasticSearch(主节点) 1.创建es用户,启动es不能使用root用户 useradd es passwd es12 root用户进入/home/es目录下 2.获取ElasticSearch安装包 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.1.2.tar.gz 3.解压.改名(方便集群时区别另一个ES) tar xf elasticsearch-6.1.2.ta

Zookeeper介绍 原理简介 ZooKeeper是一个分布式的.开源的分布式应用程序协调服务.它公开了一组简单的原语,分布式应用程序可以在此基础上实现更高级别的同步.配置维护.组和命名服务.它的设计易于编程,并使用了一个数据模型样式后熟悉的目录树结构的文件系统.它在Java中运行,并且有Java和C的绑定. 集群模型 在Zokeeper集群中,server有3重角色和四种状态 角色 状态 leader,follower,observer leading,following,observing

第一步:安装Redis 前面已经安装过了 不解释, Reids安装包里有个集群工具,要复制到/usr/local/bin里去 cp redis-3.2.9/src/redis-trib.rb /usr/local/bin 第二步:修改配置,创建节点 我们现在要搞六个节点,三主三从, 端口规定分别是7001,7002,7003,7004,7005,7006 我们先在root目录下新建一个redis_cluster目录,然后该目录下再创建6个目录, 分别是7001,7002,7003,7004,70

单机多节点集群:参考博客:http://blog.java1234.com/blog/articles/326.html 多机多节点集群:参考博客:http://blog.java1234.com/blog/articles/328.html

一.安装redis 1.安装gcc环境 yum install gcc-c++ 2.下载源码包并解压 wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.4.tar.gz tar -zxvf redis-.tar.gz cd redis- 3.安装ruby2.4.1并编译(一定要安装大于2.2.2的ruby,要不然redis在make的时候会报错) wget http://ftp.ruby-lang.org/pub/ruby/2.4/ruby-2.4

准备 1.准备3台物理机 我这里通过本地机和2台虚拟模拟我是mac通过(Parallel Desktop 实现) 2.按照签名的liux安装步骤在3台机器都安装rabiitMq 3.将任意一节点的cookie复制到其他2台保证一致 cookie路径为$HOME/.erlang.cookie 可以通过echo $HOME 查看环境变量值 注:如果提示只读  1.ctrl+c退出 执行sudo!!  2.执行 vim 修改文件 3.保存加上!强制执行 :wq! 4.修改每台机器的host映射保证根据

Redis集群搭建与简单使用 1.介绍安装环境与版本: 1)Redis使用的是Redis-3.2.8版本. 2)用一台虚拟机模拟6个节点,三个master节点,三个slave节点.虚拟机使用CentOS6.5系统(192.168.0.132). 2.原理介绍: Redis cluster在设计的时候,就考虑到了去中心化,去中间件,也就是说,集群中的每个节点都是平等的关系,都是对等的,每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态.每个节点都和其他所有节点连接,而且这些连接保持活跃,这样就保证了我们只需

原文地址:Setting up local clusters 设置单节点集群 对于测试环境与开发环境,最快速与简单的方式是配置一个本地集群.对于生产环境,参考集群部分. 本地单节点集群 启动一个集群 运行以下命令来部署一个单节点的etcd集群: $ ./etcd ... 如果etcd二进制文件不在当前工作目录,那可能位于$GOPATH/bin/etcd或者是/usr/local/bin/etcd.合适地运行命令. 运行的etcd成员在localhost:2379监听客户端的请求. 与集群进行交互

在上一节中我们已经成功部署和运行了一个solr应用,那么我们就可以通过这个正在运行的solr来创建一些文档,并进行搜索. 首先介绍一下core这个概念,core在solr中类似与关系型数据库中一张表的概念,在core中存放着结构化的数据用于查询,现在我们创建一个core 创建core的方式有三种: 通过web管理页面来创建页面 通过solr命令行创建 通过restful风格的url请求来创建 由于前两种创建的方式的实质也是调用url请求,因此这里我们采用第三种,直接在浏览器中请求url来创建co

我们知道,当我们对es发起search请求或其他操作时,往往都是随机选择一个coordinator发起请求.而这请求,可能是该节点能处理,也可能是该节点不能处理的,也可能是需要多节点共同处理的,可以说是情况比较复杂. 所以,coordinator的重要工作是,做请求分发与结果收集.那么,如何高性能和安全准确地实现这一功能则至关重要.而这,也许诸君各有思路,孰优孰劣不访一起来探讨探讨! 1. 请求分发的简单思路 我们这里所说的请求分发,一般是针对多个网络节点而言的.那么,如何将请求发往多节点,并在

一.Elasticsearch,Kibana简介: Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.无论在开源还是专有领域, Lucene可以被认为是迄今为止最先进.性能最好的.功能最全的搜索引擎库. Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单. Elasticsearch支持分布式的实时文件存储以及实

目录 1 Elasticsearch概述 1.1 Elasticsearch是什么 1.2 Elasticsearch的优点 1.3 Elasticsearch的相关产品 1.4 Elasticsearch的使用场景 2 Elasticsearch的功能概述 2.1 分布式的搜索引擎和数据分析引擎 2.2 全文检索 结构化检索 数据分析 2.3 海量数据的近实时处理 3 Elasticsearch的核心概念 3.1 term(索引词) 3.2 text(文本) 3.3 analysis(分析)

目录 1 配置环境 1.1 服务器IP映射 1.2 配置各节点的ssh免密通信 1.3 安装JDK并配置环境变量 2 部署单节点服务 3 部署集群服务 4 启动集群中的所有节点 4.2 启动各个节点中的ES服务 4.2 查看集群状态 5 常见问题及解决方法 5.1 新节点不能加入集群 5.2 反序列化失败 5.3 其他问题 开始之前: 关于ES单机服务的部署, 可参考博文: ES 02 - 部署Elasticsearch单机服务 + 部署中的常见问题 关于集群的服务配置建议, 可以参考上一篇博文

一.分布式ELK平台 ELK的介绍: ELK 是什么? Sina.饿了么.携程.华为.美团.freewheel.畅捷通 .新浪微博.大讲台.魅族.IBM...... 这些公司都在使用 ELK!ELK!ELK! ELK竟然重复了三遍,是个什么鬼? ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写 Elasticsearch:负责日志检索和储存 Logstash:负责日志的收集和分析.处理 Kibana:负责日志的可视化 这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,而且又先后归