Hazelcast是Hazelcast公司开源的一款分布式内存数据库产品,提供弹性可扩展.高性能的分布式内存计算.并通过提供诸如Map,Queue,ExecutorService,Lock和JCache等Java的许多开发人员友好的分布式实现. 了解Hazelcast Hazelcast特性 简单易用 Hazelcast是用Java编写的,没有其他依赖关系.只需简单的把jar包引入项目的classpath即可创建集群. 无主从模式 与许多NoSQL解决方案不同,Hazelcast节点是点对点的.

MQ集群部署 期待的部署架构 其中,一个机房有两台机器部署MQ,并组成集群,有一个机房的MQ集群作为中心集群,其他机房的MQ集群将消息同步到中心MQ集群中. 安装erlang,略.. 安装rabbitMQ,略.. 基本配置(NODENAME之类的,略) 配置本地集群 配置hosts 同一机房集群的两台机器都要配置host,要保证可以通过hosts访问到同一机房的集群机器 比如同一机房的两台机 NODENAME=rabbit@111_100_222_217 NODENAME=rabbit@111_

怎么让CentOS集群自动同步时间?首先机器要连外网,这样才能从互联网上同步时间,这是首先要了解的.好了,主要的方法如下: 在除了运行ntpd之外的机器上,执行: [html] # chkconfig --list | grep ntpd 看看ntpd有没有开机自启动(如果显示的全为off则表明不是开机自启动),如果是开机自启动的,需要执行: [html] # chkconfig ntpd off 关闭ntpd,如果ntpd开着,ntpdate没办法从其他服务器同步时间的. 然后在/etc/rc

1. 为什么集群需要使用时间同步 暂时保留. 2. hadoop集群如何同步 2.1  以下面hadoop集群为例子: 10.10.11.1 master 10.10.11.2 slave 10.10.11.3 slave 10.10.11.4 slave 10.10.11.5 slave 10.10.11.6 slave 2.2 查看所有服务器是否安装ntp软件 rpm -qa |grep ntp 如果有下面2个即可. 2.3 在master上设置配置文件 2.3.1   修改/etc/ntp

CentOS集群自动同步时间的一种方法 之前有篇日志是手动同步时间的 http://www.ahlinux.com/os/201304/202456.html 之所以这么干,是因为我们实验室的局域网只有一部分IP可以访问外网,服务器所用的IP恰好上不了外网,没法从互联网上同步时间,只好在本地设一台ntp服务器,从这一台机器同步时间了. 可是昨晚上实验室停电,今天早上开机之后发现服务器的时间差了不少(那几台作为服务器的台式机都5.6年了,估计是CMOS电池不行了). 手动一台台地同步时间(执行nt

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

环境:一个基于B/S的MIS系统,硬件为两台2个CPU.8GB内存的HP小型机,服务器是WebLogic 9.2,每台机器启动了3个WebLogic实例,构成一个6个节点的亲合式集群. 说明:由于是亲合式集群,节点间没有进行Session同步,但是有一些需求要实现部分数据在各个节点间共享.开始这些数据存放在数据库中,但是由于读写频繁竞争很激烈,对性能影响较大,后面使用JBossCache构建了一个全局缓存. 全局缓存启用后,服务正常使用了较长一段时间. 问题:最近不定期地多次出现内存溢出问题.

Tocmat集群中最重要的交换信息就是会话消息,对某个tomcat实例某会话做的更改要同步到集群其他tomcat实例的该会话对象,这样才能保证集群所有实例的会话数据一致.在tribes组件的基础上完成这些工作就相当容易些,tribes是tomcat实现的一个通信框架. 如下图,tomcat实现会话同步的过程中大致会使用如下组件,现在假设中间的tomcat实例的会话改变了,它会通过会话管理器Manager将改变的动作消息封装成消息然后调用集群对象Cluster,通过Cluster将消息发送出去,同

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

SQL节点: 给上层应用层提供sql访问. 管理节点(MGM):  管理整个集群. 启动,关闭集群. 通过ndb_mgmd命令启动集群 存储/数据节点: 保存cluster中的数据.  数据节点,可以提供副本.实现数据冗余. NDB引擎:是一种 “内存中”的存储引擎 , 它具有可用性高和数据一致性好的特点. 缺陷 基于内存,数据库的规模受集群总内存的大小限制 基于内存,断电后数据可能会有数据丢失,这点还需要通过测试验证. 多个节点通过网络实现通讯和数据同步.查询等操作,因此整体性受网络速度影响,

在做了web集群后,你肯定会首先考虑session同步问题,因为通过负载均衡后,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,一个登录用户,一会是登录状态,一会又不是登录状态.所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题: 一.利用数据库同步session 在做多服务器session同步时我没有用这种方法,如果非要用这种方法的话,我想过二种方法: 1,用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的session,或者,把这个专门的数据库建在文件服务器上

前置配置:rsync远程同步|xsync集群分发(hadoop完全分布式准备三)|9 1. 分布式集群分配原则 部署分配原则 说明Namenode和secondarynamenode占用内存较大,建议两个分开.我们的环境都是本地虚拟机,部署在一起内存不够.Resourcemanager是资源保障,比较耗资源,所以错开前两个. 2. 修改hadoop核心配置文件core-site.xml [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ vi core-site.xml vi core-

在公司的内网中配置集群同步,可能是代理问题,ntpd和chrony都没有用,所以只好写shell脚本解决 前提条件集群中各台机器已经配置好了免密登录 一.免密登录配置 1. 用 root 用户登录.每台服务器都生成公钥,再合并到 authorized_keys. 2. CentOS 默认没有启动 ssh 无密登录 ,每台服务器都要配置 /etc/ssh/sshd_config. vi /etc/ssh/sshd_config 修改 UseDNS no PubkeyAuthentication y

有时多个Elasticsearch集群避免不了要同步数据,网上查找了下数据同步工具还挺多,比较常用的有:elasticserach-dump.elasticsearch-exporter.logstash等,其中dump工具有两个版本,一个是nodejs版本,一个是go版本.这里我们使用go版本,详细使用参见:https://github.com/medcl/esm-abandoned 下载:https://github.com/medcl/esm-abandoned/releases/tag/

介绍,目前已经创建一个名为ceph的Ceph集群,和一个backup(单节点)Ceph集群,是的这两个集群的数据可以同步,做备份恢复功能 一.配置集群的相互访问 1.1 安装rbd mirror rbd-mirror是一个新的守护进程,负责将一个镜像从一个集群同步到另一个集群 如果是单向同步,则只需要在备份集群上安装 如果是双向同步,则需要在两个集群上都安装 rbd-mirror需要连接本地和远程集群 每个集群只需要运行一个rbd-mirror进程,必须手动按章 [root@ceph5 ceph

采用快照方式 1.源集群采用NFS,注意权限 2.共享目录完成后,在所有ES服务器上挂载为同一目录 3.创建快照仓库 put _snapshot/my_backup{ "type": "fs", "settings": { "compress": true, "location": "/data/esback" }} 4.全部索引备份 get  _snapshot/my_backup/s

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

1.首先准备两个springboot jar包,一个端口设置为8000,一个设置为8080. 2.打包第一个springboot jar包,Dockerfile如下 FROM java:8 VOLUME /tmp ADD spring-boot-docker-0.1.0.jar app.jar RUN bash -c 'touch /app.jar' ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom&quo

1.安装 yum search cache ntpdate xcall.sh "yum install -y ntpdate.x86_64" 2.同步 xcall.sh "ntpdate time.windows.com"

目录 一. CouchBase概述 1.1.简述 1.2.CouchDB和CouchBase比对 1.2.1.CouchDB和CouchBase的相同之处 1.2.2.CouchDB和CouchBase的不同之处 1.3.CouchBase的社区版和企业版的区别 1.4.Couchbase名词术语 1.5.Couchbase和RMDB对比 1.6.数据同步协议 1.6.1.DCP (Database Change Protocol) 1.6.2.XDCR (Cross Data Center R