前言 前面已经写了Redisson大多的内容,我们再看看Redisson官网共有哪些组件: image.png 剩下还有Semaphore和CountDownLatch两块,我们就趁热打铁,赶紧看看Redisson是如何实现的吧. 我们在JDK中都知道Semaphore和CountDownLatch两兄弟,这里就不多赘述,不了解的可以再回头看看. Semaphore使用示例 先看下Semaphore原理图如下: image.png 接着我们看下Redisson中使用的案例: RSemaphore

一.环境说明: 操作系统:Centos6.5 Linux node1 2.6.32-431.el6.x86_64 #1 SMP Fri Nov 22 03:15:09 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux     jdk版本:java version "1.7.0_79"     hadoop版本:Apache hadoop-2.5.2 zookeeper:3.4.6 本文实现hadoop分布式环境搭建,启用YARN,利用zookeeper实现

简介: Hadoop是处理大数据的主要工具,其核心部分是HDFS.MapReduce.为了学习的方便,我在虚拟机上搭建了一个伪分布式环境,来进行开发学习. 一.安装前准备: 1)linux服务器:Vmware 上CentOS6.4 mini安装 2) JDK:jdk-7u65-linux-x64.gz 3) SSH:ssh client 4) YUM源配置妥当:yum list查看 5)Hadoop:hadoop-2.5.2.tar.gz 下载地址:http://mirror.bit.edu.c

目录: 一.Flume.Kafka.Storm是什么,如何安装? 二.Flume.Kafka.Storm如何结合使用? 1) 原理是什么? 2) Flume和Kafka的整合  3) Kafka和Storm的整合  4) Flume.Kafka.Storm的整合    一.Flume.Kafka.Storm是什么,如何安装? Flume的介绍,请参考这篇文章<Flume1.5.0的安装.部署.简单应用> Kafka的介绍,请参考这篇文章<kafka2.9.2的分布式集群安装和demo(j

引言 一直用的Ubuntu 32位系统(准备下次用Fedora,Ubuntu越来越不适合学习了),今天准备学习一下Hadoop,结果下载Apache官网上发布的最新的封装好的2.5.1版,配置完了根本启动不起来,查看错误日志发现是native库的版本和系统不一致,使用file命令可以发现封装版的native库文件全是64位的: 原来官网发布的版本开始用64位环境编译了(貌似之前是32位环境编译).没办法,只好自己下载源码编译了. 毫无意外的,编译时各种错误简直停不下来,强忍着一个个耐心解决了,配

ubuntu + hadoop2.5.2分布式环境配置 我之前有详细写过hadoop-0.20.203.0rc1版本的环境搭建 hadoop学习笔记——环境搭建 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3533382.html 本篇部分细节就不多说. 一.基础环境准备系统:(VirtualBox) ubuntu-12.04.2-desktop-i386.isohadoop版本:hadoop-2.5.2jdk版本:jdk-6u26-linux-i586.bin

ID即标示符,在某个搜索域内能唯一标示其中某个对象.在关系型数据库中每个表都需要定义一个主键来唯一标示一条记录.为了方便一般都会使用一个auto_increment属性的整形数做为ID.因为数据库本身能保证这个数是在这个表范围内一直累加的,所以任何两条记录不会有相同的ID值,包括已经删除的记录.可是一旦表大到一定程度,要跨机器分表的时候,那么就不能再依靠这个auto_increment字段唯一表示一条记录了.因为此时的搜索域已经扩大到多个机器,而每台机器的auto_increment都是独立增长

引言 本节本来是要介绍ZooKeeper的实现原理,但是ZooKeeper的原理比较复杂,它涉及到了paxos算法.Zab协议.通信协议等相关知识,理解起来比较抽象所以还需要借助一些应用场景,来帮我们理解.由于内容比较多,一口气吃不成胖子,得慢慢来一步一个脚印,因此我对后期ZooKeeper的学习规划如下: 第一阶段: |---理解ZooKeeper的应用 |---ZooKeeper是什么 |---ZooKeeper能干什么 |---ZooKeeper 怎么使用 第二阶段: |---理解ZooK

本文的配置环境是VMware10+centos2.5. 在学习大数据过程中,首先是要搭建环境,通过实验,在这里简短粘贴书写关于自己搭建大数据伪分布式环境的经验. 如果感觉有问题,欢迎咨询评论. 一:伪分布式准备工作 1.规划目录 2.修改目录所有者和所属组 3.删除原有的jdk 4.上传需要的jdk包 5.增加jdk 的执行权限 6.解压jdk 7.修改profile的JAVA_HOME,PATH 8.切换至root用户,使文件生效 9.检验jdk是否成功 二:搭建为分布式 1.解压hadoop

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短

目录: 一.hadoop2.2.0.zookeeper3.4.5.hbase0.96.2.hive0.13.1都是什么? 二.这些软件在哪里下载? 三.如何安装 1.安装JDK 2.用parallels克隆3台机器 3.安装Zookeeper-3.4.5 4.安装hadoop2.2.0 5.启动zookeeper 6.启动JournalNode集群 7.Hbase-0.96.2-hadoop2(启动双HMaster的配置,m1是主HMaster,m2是从HMaster) 8.在ubuntu12.

前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里,我们采用这样的策略来模拟环境,我们使用3台ubuntu机器,1台为作主机(master),另外2台作为从机(slaver).同时,这台主机,我们就用第一章中搭建好的环境来. 我们采用与第一章中相似的步骤来操作: 1.运行环境搭建 在前面,我们知道,运行hadoop是在linux上运行的.所以我们单机就在ubuntu上运行着.所以同样,2台从机,同

一.安装并配置Linux 8. 使用当前root用户创建文件夹,并给/opt/下的所有文件夹及文件赋予775权限,修改用户组为当前用户 mkdir -p /opt/modules mkdir -p /opt/software mkdir -p /opt/datas mkdir -p /opt/tools /opt/* chown beifeng:beifeng /opt/* 最终效果如下: [beifeng@beifeng-hadoop- opt]$ pwd /opt [beifeng@beif

Hadoop学习笔记(3) ——分布式环境搭建 前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里,我们采用这样的策略来模拟环境,我们使用3台ubuntu机器,1台为作主机(master),另外2台作为从机(slaver).同时,这台主机,我们就用第一章中搭建好的环境来. 我们采用与第一章中相似的步骤来操作: 运行环境搭建 在前面,我们知道,运行hadoop是在linux上运行的.所以我们单机就在

分布式环境下的id生成方法   前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计

准备工作 1.准备安装环境: 4台PC,均安装32位Ubuntu12.04操作系统,统一用户名和密码 交换机1台 网线5根,4根分别用于PC与交换机相连,1根网线连接交换机和实验室网口 2.使用ifconfig查看各PC的IP地址,并确保可以相互ping通 pc1 192.168.108.101 pc2 192.168.108.146 pc3 192.168.108.200 pc4 192.168.108.211 3.安装jdk,下载jdk-7u71-linux-i586.tar.gz,拷贝到你

最近开始学习Hadoop,一直使用的是公司配好的环境.用了一段时间后发现对Hadoop还是一知半解,故决定动手在本机上安装一个供学习研究使用.正好自己用的是mac,所以没啥说的,直接安装. 总体流程 1.安装jdk并配置好环境变量.因为Hadoop是使用java开发的,所以JDK是必须的. 2.实现ssh无密码验证配置 可以用ssh无需登陆连接到localhost.Hadoop并不要求一定要ssh无密码登录,主要是考虑到集群环境中机器数目多,一个一个输入密码浪费时间而且麻烦,不方便管理. 3.安

Hbase分布式具体安装步骤 Hadoop全然分布式环境已经搭建完毕(參见01_Hadoop全然分布式环境搭建). 注意:Hbase和Hadoop的版本号必须相应! 不然会出现各种问题! 这里选用的是Hadoop-0.20.2和Hbase-0.90.5!经測试成功. 四.安装配置Hbase Hadoop用户登录 1.下载hbase-0.90.5.tar.gz 2.解压hbase到某一文件夹/home/hadoop/hadoop_sub/hbase-0.90.5 3.配置hbase安装文件夹下co

  Hadoop-2.4.1完全分布式环境搭建   Hadoop-2.4.1完全分布式环境搭建 一.配置步骤如下: 主机环境搭建,这里是使用了5台虚拟机,在ubuntu 13系统上进行搭建hadoop环境. 创建hadoop用户组以及hadoop用户,并给hadoop用户分配权限. 免密码登陆,为5台主机进行免密码登陆配置. 安装hadoop以及jdk,并配置环境变量. Hadoop分布式环境参数配置. 二.主机环境搭建: 在虚拟机上安装5台虚拟主机并分别安装好hadoop系统,然后分别完成以下

在分布式环境,管理Session通常使用下面三种方式: 一.Session Replication 方式管理 (即session复制)         简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景:机器较少,网络流量较小 优点:实现简单.配置较少.当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点:广播式复制到其余机器有一定廷时,带来一定网络开销 二.Session Sticky 方式管理         简介:即粘性Session.当用户访问集群中某台机器后,强制指定

转载自:http://blog.csdn.net/u010028869/article/details/50773174?ref=myread 前言 在搭建完集群环境后,不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理.如果不做任何处理的话,用户将出现频繁登录的现象,比如集群中存在A.B两台服务器,用户在第一次访问网站时,Nginx通过其负载均衡机制将用户请求转发到A服务器,这时A服务器就会给用户创建一个Session.当用户第二次发送请求时,Nginx将其负载均衡到B服务器,而这时