1.安装常用的工具软件 yum install -y vim wget centos7关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service#禁止firewall开机启动 2.搭建zabbix所需要的lamp环境. 下载最新的yum源,如下: wget -P /etc/yum.repos.d http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 在开始安装之前,还需要

内容概要: CentSO_64bit集群搭建, hadoop2.2(64位)编译,安装,配置以及测试步骤 新版亮点: 基于yarn计算框架和高可用性DFS的第一个稳定版本. 注1:官网只提供32位release版本, 若机器为64位,需要手动编译. 注2:目前网上传的2.2版本的安装步骤几乎都有问题,没有一个版本是完全正确的.若不懂新框架内部机制,不要照抄网传的版本. 0. 编译前的准备 虚拟机vmware准备,64bit CentOS准备 节点ip cluster1 172.16.102. 2

这篇文章是<打造3百万次请求/秒的高性能服务器集群>系列的第3部分,有关于性能测试工具以及优化WEB服务器部分的内容请参看以前的文章. 本文基于你已经优化好服务器以及网络协议栈的基础之上,并使用 iperf 与 netperf 工具测试将服务器已优化到支持 500,000 次/秒的静态WEB页面的性能. 现在你已经做好足够准备进行安装服务器集群. Redhat 官网已经有一些不错的文章,所以我建议你在遇到不明白的问题时查看一下这些文章.不过你先别担心,我接下会一步步地讲解群集搭建的所有操作.

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/46833179 1 概述 MySQL Cluster 是MySQL 适合于分布式计算环境的高有用.可拓展.高性能.高冗余版本号.其研发设计的初衷就是要满足很多行业里的最严酷应用要求.这些应用中常常要求数据库执行的可靠性要达到99.999%. MySQL Cluster同意在无共享的系统中部署"内存中"数据库集群,通过无共享体系结构.系统可以使用便宜的硬件,并且对软硬件无特

环境 proxysql-1:192.168.20.202 proxysql-2:192.168.20.203 均采用yum方式安装 # cat <<EOF | tee /etc/yum.repos.d/proxysql.repo [proxysql_repo] name= ProxySQL YUM repository baseurl=https://repo.proxysql.com/ProxySQL/proxysql-2.4.x/centos/\$releasever gpgcheck=0

上一次搭建的Hadoop是一个伪分布式的,这次我们做一个用于个人的Hadoop集群(希望对大家搭建集群有所帮助): 集群节点分配: Park01 Zookeeper NameNode (active) Resourcemanager (active) Park02 Zookeeper NameNode (standby) Park03 Zookeeper ResourceManager (standby) Park04 DataNode NodeManager JournalNode Park0

1.从官网下载mysql-cluster安装包: https://dev.mysql.com/downloads/cluster/ 2.解压安装包 #上传到服务器目录/usr/softwares并解压 tar -xzvf mysql-cluster-gpl--linux-glibc2.-x86_64.tar.gz #新建/usr/local/mysql目录 mkdir /usr/local/mysql #将解压的文件重命名为mysql,并放到/usr/local/mysql目录下 mv mysq

本文是构建能够每秒处理 3 百万请求的高性能 Web 集群系列文章的第一篇.它记录了我使用负载生成器工具的一些经历,希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间. 负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序.它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能,以及让你能够找出服务器可能存在的问题.通过负载测试了解服务器的缺点,是测试服务器弹性以及未雨绸缪的好方法. 负载生成工具(Load-Generating Tools) 在进行负责测试时要牢记一件重要的事:你能在 Linux 上建立多少个

通常情况下为了redis的高可用,我们一般不会使用redis的单实例去运行,一般都会搭建一个 redis 的集群去运行.此处记录一下 redis5 以后 cluster 集群的搭建. 一.需求 redis5的安装 搭建一个3主3从的集群 动态的往集群中增加节点  |- 增加一个主节点  |- 增加一个从节点 动态的从集群中删除节点  |- 删除一个从节点  |- 删除一个主节点 二.前置知识 1.在 redis5 之后,redis cluster 的搭建不在需要默认的ruby脚本,使用 redi

群节点分配: Park01:Zookeeper.NameNode(active).ResourceManager(active) Park02:Zookeeper.NameNode(standby) Park03:Zookeeper.ResourceManager(standby) Park04:DataNode.NodeManager.JournalNode Park05:DataNode.NodeManager.JouralNode Park06:DataNode.NodeManager.J

实验性操作是在虚拟机里进行的,除了搭建hadoop本身的操作之外,遇到的其它问题总结如下: 1. 虚拟机挂载windows磁盘: 添加硬件,要保证该硬件此时没有被读写访问等,因为挂载后,该磁盘在宿主机上就不能用了.启动虚拟机linux,执行 fdisk –l 查看windows磁盘的分区,如/dev/sdb2,然后执行挂载命令: mount /dev/sdb2 /mnt/win/ 然后就可以到/mnt/win目录下访问磁盘上的内容了 2. hadoop启动时如果报错,提示JAVA_HOME is

本节以 zabbix 为例,介绍如何使用监控系统完成 Elasticsearch 的监控报警. github 上有好几个版本的 ESZabbix 仓库,都源自 Elastic 公司员工 untergeek 最早的贡献.但是当时 Elasticsearch 还没有官方 python 客户端,所以监控程序都是用的是 pyes 库.对于最新版的 ES 来说,已经不推荐使用了. GitHub 地址见:https://github.com/Wasim37/zabbix-es 安装配置 仓库中包括三个文件:

说明,本文仅作为个人搭建配置保存,问题处理没有一一列出,过程也未见详尽,有问题的朋友可以直接留言给我,会一一回复,谢谢. 小目标: 支持故障转移(或主备,扩展性不佳),保证故障转移后,对前端用户透明,无感知(状态不变化),同时为提高性能支持复制均衡. APACHE:负载均衡(LoadBalancer),故障转移(Failover),主备(指TOMCAT的主备,一般没有使用) TOMCAT:SESSION复制和SESSION共享. 版本信息: 操作系统>: win10 64bit tomcat 1

概述 本文目的是搭建三台asp.net core 集群, 并配上 nginx做负载均衡   首先准备要运行的源码 http://pan.baidu.com/s/1c20x0bA 准备三台服务器(或则虚拟机)  192.168.182.129  , 192.168.182.130 , 192.168.182.131 并将源码发布至三台服务器的 /root/aspnetcore/anuoapc 目录   在三台机器上分别搭建如下环境   第一步:NET Core 安装 (centos 7) 1. s

1.zookeeper概念 zookeeper是一个分布式协调服务:a:zookeeper是为别的分布式程序服务的 b:zookeeper本身就是一个分布式程序(只要半数以上节点存活,zookeeper就能正常服务.) c:zookeeper的服务范围:主从协调.服务器节点动态上下线.统一配置管理.分布式共享锁.统一名称服务... d:zookeeper底层其实只提供了两个功能: (1)管理(存储.读取)用户程序提交的数据 (2)为用户程序提交数据节点监听服务 2.zookeeper集群机制 半

1.安装Ubuntu ,修改root的密码. sudo passwd  (apt-get update 更新系统) 2.安装 Gcc 和G++  sudo apt-get install build-essential   3.下载 Redis  wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.3.tar.gz 4.解压 tar -xvf redis-3.0.2.tar.gz 5.进入 redis-3.0.2 ,执行make编译源码,进入src目

这篇文章是<打造3百万次请求/秒的高性能服务器集群>系列的第2部分,在这个部分中你可以使用任何一种 WEB 服务器,不过我决定使用 Nginx,因其轻量级.高可靠及高性能的优点. 通常来说,一个优化良好的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能,然而我的 Nginx 服务器可以稳定地达到 904,000 次/秒 的处理性能,并且我以此高负载测试超过 12 小时,服务器工作稳定. 这里需要特别说明的是,本文中所有列出来的配置都是在我的测

原文地址,转载请注明出处:https://blog.csdn.net/qq_34021712/article/details/79330028   ©王赛超 环境介绍 服务器 是否可以成为主节点 是否为数据节点 # 设置节点间交互的tcp端口,默认是9300 transport.tcp.port: 9300 #Elasticsearch将绑定到可用的环回地址,并将扫描端口9300到9305以尝试连接到运行在同一台服务器上的其他节点. #这提供了自动集群体验,而无需进行任何配置.数组设置或逗号分隔

  NameNode DataNode Zookeeper ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager node1 √   √ √   √   node2 √ √ √ √ √   √ node3   √ √   √   √ node4   √     √ √ √ (ZKFC在NameNode上启动,NodeManager在DataNode上启动,可通过start-dfs.sh和start-yarn.sh,yarn-daemons.sh查看) 1.4台

问题: 参考:Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用

Kafka是目前业界使用最广泛的消息队列.数据流转常见这样的业务场景,客户端把采集到的日志推送给Kafka,业务方可以消费Kafka的数据落地HDFS,用于离线分析,也可以使用Spark或Flink消费Kafka中的数据,用于实时计算.Kafka在数据流转过程中发挥着纽带作用,可用于日志采集和数据处理系统间的解耦. 本文将介绍搭建Kafka集群的详细安装步骤,并根据日常业务遇到的问题,对Linux系统和Kafka节点的配置参数进行调优. 1. 环境说明 组件 版本 说明 Kafka 2.12-2