戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql Flink的HA搭建并不复杂,本质来说就是配置2个jobmanag

以下操作均在主节点进行 1.环境变量 添加FLINK_HOME以及path的内容: export FLINK_HOME=/bigdata/flink- export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:${FLINK_HOME}/bin 2.修改conf/flink-conf.yaml 这几乎是最简单的配置方式了,主要注意要修改jobmanager.rpc.address为集群中jobManager的IP或h

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在这一课时将

RabbitMQ集群安装配置+HAproxy+Keepalived高可用 转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/136492.htm rabbitmq 集群 消息队列 RabbitMQ简介 RabbitMQ是流行的开源消息队列系统,用erlang语言开发.RabbitMQ是AMQP(高级消息队列协议)的标准实现. AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

上一篇文章写过centos 7下clickhouse rpm包安装和基本的目录结构,这里主要介绍clickhouse高可用集群的部署方案,因为对于默认的分布式表的配置,每个分片只有一份,这样如果挂掉一个节点,则查询分布式表的时候直接会报错,这个是基于clickhouse自己实现的多分片单副本集群,配置也比较简单,这里说的高可用是指,每个分片具有2个或以上副本,当某个节点挂掉时,该节点分片仍可以由其他机器上的副本替代工作,所以这样实现的分布式集群可以在挂掉至少1个节点时机器正常运行,随着集群节点数

网络结构: LVS DR工作原理 LVS集群从客户端上看可以将整个集群看成单个服务器对外提供服务,其IP是集群内部的VIP(虚拟IP).从内部看,转发服务器(DS)其实并没有启动应用层的服务对接口进行监听,那它是怎么发挥作用的呢?这就是LVS属于内核模块的意思了,因为这个模块是在内核编译的时候就有了,所以只要你的Linux启动了就自然有这项功能了.而下面讲的给DS配置虚拟IP网络接口的时候,其实对于DS来说只是普通的一张网卡对应出多一个网络接口罢了.那么特殊的地方在哪里呢?特殊的地方就在于LVS

对于一个企业级的应用,稳定性是首要要考虑的问题,然后才是性能,因此 HA 机制是必不可少的: 和 Hadoop 一代一样,从架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF,single point of failure). JobManager 肩负着任务调度以及资源分配,一旦 JobManager 出现意外,其后果可想而知.Flink 对 JobManager HA 的处理方式,原理上基本和 Hadoop 一样: 对于 Standalone 来说,Flink 必须

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

摘要: redis作为一种NoSql数据库,其提供了一种高效的缓存方案,本文则主要对其单例,主从模式,sentinel以及集群的配置方式进行说明,对比其优缺点,阐述redis作为一种缓存框架的高可用性. redis作为一种高效的缓存框架,使用是非常广泛的,在数据存储上,在运行时其将数据存储在内存中,以实现数据的高效读写,并且根据定制的持久化规则不同,其会不定期的将数据持久化到硬盘中. 另外相较于其他的NoSql数据库,redis提供了非常丰富的数据结构,如dict,sds,linkedlist,

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

ActiveMq+zookeeper+levelDB集群整合配置 环境:linux系统,jdk1.7  三台linux系统电脑.我这里使用一台window,分别远程3台linux电脑.三台电脑的ip分别为10.0.88.10 ,10.0.88.11 ,10.0.88.12 第一步:下载activemq 和zookeeper,levelDB会activemq自带有,所以不需要下载,把下载好的压缩包发送到所有的linux上,(我这里是把下载好的压缩包放在当前window下的tomcat,root目录

目录 redis单点.redis主从.redis哨兵 sentinel,redis集群cluster配置搭建与使用 1 .redis 安装及配置 1.1 redis 单点 1.1.2 在命令窗口操作redis 1.1.3 使用jedis客户端操作redis 1.1.4 使用spring-redis操作 1.1.5 使用Lettuce操作redis 1.2 redis 主从 1.3 哨兵sentinel 1.3.2 哨兵sentinel配置 1.3.3 启动哨兵,使用jedis连接哨兵操作redi

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

第四十章LVS集群和Keepalived高可用实战 一.ARP协议 1.概念 地址解析协议,即ARP(AddressResolutionProtocol),是根据IP地址获取物理MAC地址的一个TCP/IP协议.主机发送信息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到网络上的所有主机,并接收返回消息,以此确定目标的物理地址:收到返回消息后将该IP地址和物理地址存入本机ARP缓存中并保留一定时间,下次请求时直接查询ARP缓存以节约资源. 2.功能 OSI模型把网络工作分为七层,IP地址在OSI模型的第三

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

[转]Redis集群的配置 一:memcache 和 Redis 对比总结 [memecache 特点] 1:速度最快(没有自测,但网上有详细的测试用例) 2:支持水平扩展,可以任意添加节点 [redis 特点] 1:速度没有memcache快 2:支持M/S的主从备份 3:可以支持多数据库 4:操作指令很丰富 4:支持异步数据持久化(以文件保存) 总结: 1:如果是简单的数据缓存建议使用MEMCACHE. 2:如果要对单一操作的数据量非常的大则使用MEMCACHE 3: 如果想做性能很好的缓存

HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境. @hbase单机环境的搭建 1.首先配置好JDK,准备好hbase-0.98.12.1-hadoop2-bin.tar的压缩包,然后解压到相应目录中 2.进入conf/hbase-env.sh.文件,进行JDK的配置,将其中的JAVA_HOME指向到你Java的安装目录 3.编辑conf/hbase-site.xml文件,添

循序渐进,由易到难,这样才更有乐趣! 概述 本篇开始继续上一篇的内容基础上进行,本篇主要介绍Spring-Session实现配置使用Redis集群,会有两种配置方式,一种是Redis-Cluster,一种是Redis-Sentinel,并通过一个简单的demo进行实例演示! 对Redis-Cluster和Redis-Sentinel不太懂,或者不知道在Windows下面如何搭建的伙伴,请先移步到, Redis高可用集群-哨兵模式(Redis-Sentinel)搭建配置教程[Windows环境]

FastDFS 集群 安装 配置 这篇文章介绍如何搭建FastDFS 集群 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题.特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站.视频网站等等. FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份.负载均衡.线性扩容等机制,并注重高可用.高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传.下载等服务. 环境准备 系