目录 1 - 为什么需要联邦 2 - Federation 架构设计 3 HDFS Federation 的不足 版权声明 1 - 为什么需要联邦 单 NameNode 的架构存在的问题:当集群中数据增长到一定规模后,NameNode 进程占用的内存可能会达到成百上千 GB(调大 NameNode 的 JVM 堆内存已无可能),此时,NameNode 成了集群的性能瓶颈. 为了提高 HDFS 的水平扩展能力,提出了Federation(联邦,联盟)机制. Federation 是 NameNod

最近有项目silverlight通过单独部署的WCF站点访问sharepoint2013的图片库,需要做个笑脸墙效果如下: 结果开发完毕后无法在SP站点显示出来.使用VS自带的WCF工具进行测试.如下: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\Common7\IDE 找到WcfTestClient.exe 如下图: 双击其中一个方法,可以进行测试... 经过测试发现无权限,于是想到应用程序池,把WCF部署的站点的应用程序池设置成当前

如何将phantomjs单独部署在服务端 文章目录 一. 容我分析(lao dao)几句 二. 服务端 Look here 服务端phantomjs搭建 web端搭建及如何调用phantomjs 三. 效果展示啦 hey,every one ,很久没给大家分享技术型的文章啦,今天抽时间来一发吧 一. 容我分析(lao dao)几句 之前写了2篇 highcharts 结合 phantomjs 后端生成图片的文章,http://www.peng8.net/2014/07/21/render-cha

首先是参考了博客,下载百度分享的静态代码 static 链接为:https://www.cnblogs.com/mmzuo-798/p/6434576.html 后来在nginx的 nginx.conf文件中添加location ^~ /static/ { root E:/Workspaces/Idea15/demo/web/WEB-INF;} 这段代码在windows中测试有用,但是在linux中改下路径没用. 最后的解决办法,没有深究nginx的问题,而是一种更简单的通用方法,单独部署静态文

今天遇到了一个很奇怪的问题,在Eclipse中调试,运行项目一切正常,项目的所有编码都是统一的UTF-8.但是在单独部署到tomcat上的时候出现了中文乱码. 解决方案 第一步:确保项目,jsp页面,数据库编码统一使用UTF-8. 第二步:修改tomcat的参数 第一处 tomcat安装路径/conf/server.xml <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20

部署环境 virtualBox Ubuntu 14.04 desktop OpenStack Swift (kilo) 说明 此文档为基于官方修改的只针对Ubuntu 14.04,完整的参阅官方文档 本部署为开发环境,Swift配置为以root权限运行,生产环境推荐新建用户swift 以下安装命令全部以root身份运行 安装依赖 apt-get update apt-get install curl gcc memcached rsync sqlite3 xfsprogs git python-

activemq-web-console的默认使用方式是通过在activemq.xml中导入jetty.xml配置一个jetty server来实现的. 其实activemq-web-console完全可以和activemq-broker分开来部署. 部署的两种方式: 1.直接把apache-activemq-5.7.0-bin.zip/webapps部署到web容器,添加必要的jar包即可. 2.也可以下载单独的war包来部署:http://repo1.maven.org/maven2/org

一.系统环境:  Hadoop 0.20.2.JDK 1.6.Linux操作系统 二.使用背景  网上关于Hadoop的集群配置,很多情况下,都是把namenode和secondnamenode部署在同一服务器上.为了降低风险,一个大的集群环境,最好是把这两个配置到不同的服务器上. 三.操作  要达到这要求,需要对conf/master.conf/hdfs-site.xml和conf/core-site.xml这三个配置文件进行设置. 1.conf/master文件:  Hadoop的官网和大多

环境说明 CentOS7,hadoop-2.6.5,hive-1.2.2,MariaDB-5.5.60,jdk-1.8 假设hive机已经安装好了MariaDB(已启动且已创建好hive账号,对hive数据库有所有权限)和jdk copy一份hadoop2.6.5到hive机器 只需要保留 bin, etc, libexec, share四个目录即可,share/doc目录可以删除 [root@wadeyu hadoop-2.6.5]# pwd /usr/local/src/hadoop-2.6

使用Tomcat作为容器,部署项目的时候,发现控制台总是乱码,乱码如下 打开Tomcat的部署目录 找到这一行,将UTF-8改成GBK java.util.logging.ConsoleHandler.level = FINE java.util.logging.ConsoleHandler.formatter = java.util.logging.SimpleFormatter java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = UTF-8 //更改成GB

1. mysql client 2. libmysqlclient-devel 3. PDO_MYSQL

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至

1.概述 今天在观察集群时,发现NN节点的负载过高,虽然对NN节点的资源进行了调整,同时对NN节点上的应用程序进行重新打包调整,负载问题暂时得到缓解.但是,我想了想,这样也不是长久之计.通过这个问题,我重新分析了一下以前应用部署架构图,发现了一些问题的所在,之前的部署架构是,将打包的应用直接部署在Hadoop集群上,虽然这没什么不好,但是我们分析得知,若是将应用部署在DN节点,那么时间长了应用程序会不会抢占DN节点的资源,那么如果我们部署在NN节点上,又对NN节点计算任务时造成影响,于是,经过讨

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

Apache HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,是NoSQL数据库,基于Google Bigtable思想的开源实现,可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群,利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase海量数据,使用Zookeeper协调服务器集群.Apache HBase官网有详细的介绍文档. Apache HBase的完全分布式集群安装部署并不复杂,下面是部署的详细过程: 1.规划HBas

YDB依赖环境准备 一.硬件环境 硬件如何搭配,能做到比较高的性价比,不存在短板.合理的硬件搭配,对系统的稳定性也很关键. 1.CPU不是核数越高越好,性价比才是关键. 经常遇到很多的企业级客户,他们机器配置非常高,CPU有128 VCore,256G内存,但是只挂载了1块8T的SATA硬盘,千兆网卡. 这样的机器配置比较适合计算密集型的业务,但是如果是IO密集型的业务的话,就会发现磁盘成为瓶颈,会发现磁盘利用率100%,网络利用率100%,但是CPU只用了不到5%.存在巨大的资源浪费. 这种问

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

想象一下,在webpack5还没出来前,前端使用第三方组件库,例如使用 dayjs 日期处理库,都是通过 npm i dayjs -s 安装 dayjs 模块到项目里,然后就可以通过 require 或者 import 来使用.整个过程也不是很麻烦,但是如果某一天 dayjs 这个库修复了一个重大bug,我们得重新通过 npm 来安装最新版本,然后重启项目,那么有没有一个更简单的方案呢? 本文首发于:https://www.1024nav.com/blog/webpck5-module-fede