CAP原则 简单介绍CAP 想要进行分布式事务控制,CAP理论是我们必须要知道的: CAP原则:也叫CAP定理,指的是在一个分布式系统中,一致性.可用性.分区容错性三者不可兼得 一致性(Consistency) 分布式系统中的所有主机在同一时刻是否可以保证具有完全相同的数据备份,若具有,则该分布式系统具有一致性 可用性(Availability) 在集群中,部分节点发生故障后,是否会影响对客户端读写请求的响应,注意,若在短时间内会影响,其也不具有这里说说的"可用性" 分区容错性(Par

nfs 192.168.10.32 maast 192.168.10.4 savel 192.168.10.31 应对这个需求既要高可用又要消息延迟,只能使用变态方式实现 nfs部署 #yum install nfs-utils rpcbind #vim /etc/exports /data/activemq 192.168.10.31(rw,sync,no_root_squash,no_all_squash) /data/activemq 192.168.10.4(rw,sync,no_roo

1. ZK的监控机制 1.1 监听数据的变化  (1)监听一次 public class ChangeDataWacher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 连接并获取zk客户端的对象 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("feng01:2181,feng02:2181,feng03:2181", 2000, null); zk.getData("/user&qu

1.概述 在Hadoop2.x之后的版本,提出了解决单点问题的方案--HA(High Available 高可用).这篇博客阐述如何搭建高可用的HDFS和YARN,执行步骤如下: 创建hadoop用户 安装JDK 配置hosts 安装SSH 关闭防火墙 修改时区 ZK(安装,启动,验证) HDFS+HA的结构图 角色分配 环境变量配置 核心文件配置 slave 启动命令(hdfs和yarn的相关命令) HA的切换 效果截图 下面我们给出下载包的链接地址: zookeeper下载地址 hadoop

参考: 龙果学院http://www.roncoo.com/share.html?hamc=hLPG8QsaaWVOl2Z76wpJHp3JBbZZF%2Bywm5vEfPp9LbLkAjAnB%2BnHpF8rHqMAsZ9U%2Ff1CcK%2Fi%2BOWuJ8pVcwcq6A%3D%3D Dubbo 建议使用 Zookeeper 作为服务的注册中心 Zookeeper 集群中只要有过半的节点是正常的情况下,那么整个集群对外就是可用的.正是基于这个 特性,要将 ZK 集群的节点数量要为奇数

Dubbo注册中心集群Zookeeper-3.4.6 Dubbo建议使用Zookeeper作为服务的注册中心. Zookeeper集群中只要有过半的节点是正常的情况下,那么整个集群对外就是可用的.正是基于这个特性,要将ZK集群的节点数量要为奇数(2n+1:如3.5.7个节点)较为合适. ZooKeeper与Dubbo服务集群架构图 服务器1:192.168.1.81  端口:2181.2881.3881 服务器2:192.168.1.82  端口:2182.2882.3882 服务器3:192.

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1

1. Hadoop的HA机制 前言:正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 1.1. HA的运作机制 (1)hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA (2)HDFS的HA机制详解 通过双namenode消除单点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据

1.服务器设置 集群规划 Namenode-Hadoop管理节点 10.25.24.92 10.25.24.93 Datanode-Hadoop数据存储节点 10.25.24.89 10.25.24.90 10.25.24.91 Zookeeper—高可用推举机制 1-    标识需要安装 NN-namenode DN-datanode 服务器名 NN DN ZK 10.25.24.92 jyh-zhzw-inline-25 1 1(1) 10.25.24.93 jyh-zhzw-inline-

HDFS-HA HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务) 单点故障即有一台机器挂了导致全部都挂了:HA就是解决单点故障,就是针对NameNode: 主Active:读写.从standby只读:所依赖的服务都必须是高可用的: 两种解决共享空间的方案:NFS.QJM(主流的) 奇数台机器:QJM跟zookeeper(数据全局一致:半数以上的机器存活就可以提供服务)高可用的方式一模一样,: QJM也是基于Paxos算法,系统容错不能超过n-1/2, 5台容错2台: 这个

(1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2253544 (3)1.x和2.x都支持的集群安装 http://aperise.iteye.com/blog/2245547 (4)hbase安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2254451 (5)hbase安装 http://aperise.it

1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.9.1 2.9.2 2.9.2.1 2.9.2.2 2.9.3 2.9.3.1 2.9.3.2 2.9.3.3 2.9.3.4 2.9.3.5 3 4 5 5.1 5.2 5.3 6 7 7.1 7.2 8 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 8.10 8.11 8.12 8.13 8.14 8.15 8.16 8.16.1 8.17 8.18 8.19 8.19.1 8.19

1. Hadoop的HA机制 前言:正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 1.1. HA的运作机制 (1)hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA (2)HDFS的HA机制详解 通过双namenode消除单点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据

参考链接 Hadoop 完全分布式安装 ZooKeeper 集群的安装部署 0. 说明 在 Hadoop 完全分布式安装 & ZooKeeper 集群的安装部署的基础之上进行 Hadoop 高可用(HA)的自动容灾配置 Hadoop 高可用 High Availablility 相当于再配置一台 NameNode 单节点模式容易产生单点故障 冷备份和热备份的区别 热备份:有两个 NameNode 同时工作,其中一台机器处于 active 状态,另一台机器处于 standby 状态. 两个节点数据

一.HA概述 1.引言 正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 2.运行机制 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA 详解: 通过双namenode消除单点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Active状态的namenode节点可以做写操作 两个namenode都可以读取edits 共享的ed

    1 概述 在Hadoop 2.0.0之前,一个Hadoop集群只有一个NameNode,那么NameNode就会存在单点故障的问题,幸运的是Hadoop 2.0.0之后解决了这个问题,即支持NameNode的HA高可用,NameNode的高可用是通过集群中冗余两个NameNode,并且这两个NameNode分别部署到不同的服务器中,其中一个NameNode处于Active状态,另外一个处于Standby状态,如果主NameNode出现故障,那么集群会立即切换到另外一个NameNode来保

hbase版本 2.0.4  与hadoop兼容表http://hbase.apache.org/book.html#hadoop  我的 hadoop版本是3.1   1.单机版hbase 1.1解压安装包 tar xf hbase-2.0.4-bin.tar.gz -C /opt/    1.2配置环境变量 编辑/etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase- export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin   生效环境变量 sourc

mha高可用架构是目前mysql高可用故障转移比较成熟的解决方案.MHA插件复杂监控mysql主节点的健康情况.在主节点宕机后,MHA把binlog通过ssh传到从节点进行重做补齐.并提升其中一个从节点为主节点.如:A>B ,A>C  .A宕机后.B,C补齐日志.并将故障转移后的架构变为B>C. 转移的流程如下: 1.从出现故障的主节点A拉取binlog日志到B.C节点. 2.识别有最近Relay_Master_Log_File,Exec_Master_Log_Pos 更新的slave节

1.资源角色规划

一. HA概述 1. 所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2. 实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3. Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). 4 .   NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软件.硬件升级,此时集