Hadoop-HA集群搭建 一.基础准备工作 1.准备好5台Linux系统虚拟服务器或物理服务器 我这里演示采用虚拟服务器搭建Hadoop-HA集群,各自功能分配如下: NameNode节点:vt-serv.vt-serv4 DataNode节点:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 Journalnode节点:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 Zookeeper服务器:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 mysql数据库:vt-serv H…

虚拟机选择 Win10 Hyper-V 总体架构 三个master,三个node master的组件 etcd kube-apiserver kube-controller-manager kube-scheduler kubelet kube-proxy docker nginx node组件 kubelet kube-proxy docker nginx 环境准备 在所有节点操作 所有主机统一hosts cat /etc/hosts 127.0.0.1 apiserver.k8s.local…

Activemq 的集群方法可以有多种实现方式,我们这里使用zookeeper来实现 要搭建集群,请确保已经搭建好zookeeper环境.这里不再演示. 基本原理: 使用ZooKeeper(集群)注册所有的ActiveMQ Broker.只有其中的一个Broker可以对外提供服务(也就是Master节点),其他的Broker处于待机状态,被视为Slave.如果Master因故障而不能提供服务,则利用ZooKeeper的内部选举机制会从Slave中选举出一个Broker充当Master节点,继续对…

方案: 使用HAproxy:当其中一台ElasticSearch Master宕掉时,ElasticSearch集群会自动将运行正常的节点提升为Master,但HAproxy不会将失败的请求重新分发到新的Master Node.不知道是不是我的HAproxy配置有问题,求助一下网友们.(放弃治疗) 使用ElasticSearch:单search load balancer(外层负载均衡节点,改天测试下Nginx).双coordinator(调度节点).若干workhorse(数据节点).先后在2…

对web系统来说,瓶颈大多在数据库和磁盘IO上面,而不是服务器的计算能力.对于系统伸缩性我们一般有2种解决方案,scale-up(纵向扩展)和scale-out(横向扩展).前者如扩内存,增加单机性能,更换ssd等,虽然看似指标不治本而且比较昂贵,但确实是非常有效的,大多数应用的数据规模不是很大,当内存足够缓存下所有数据的时候,磁盘就没有什么压力了:后者譬如各类分布式解决方案,冗余磁盘阵列等. 在我看来,mysql读写分离是一个scale-up和scale-out的结合体,通过多个机器服务来提升…

背景 笔者所在的业务线,最初化分为三个服务,由于业务初期业务复杂度相对简单,三个业务服务都能很好的独立完成业务功能. 随着产品迭代,业务功能越来越多后慢慢也要面对高并发.业务解耦.分布式事务等问题,所以经过团队内部讨论,引入 RocketMQ 消息中间件来更好的处理业务. 由于公司内部业务线部署相互独立,我们业务线对引入 RocketMQ 的需求也比较急切,所以打算自己搭建一套高可用的 RocketMQ 集群,同时对于自建的 RocketMQ 集群需要如下特性: 高可用 高并发 可伸缩 海量消息…

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…

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能…