之前在用Mapreduce写代码时,在DFS Location下的会报一个error,大体的意思就是与主机名相关的错误 然后我就觉得可能时Hadoop开启时出了错误,然后我就重启了Hadoop,jps查看了一下,果然出现了错误 可见jps命令输入后什么都没有,原本应该如下图所示 后来我就在网上百度,发现出现错误的原因时我主机名和配置文件不一致造成的,根据Hadoop启动时的提示,从这随便挑选一个 例如; starting namenode, logging to /usr/local/hadoo

Oracle归档日志所在目录时间不对&&Oracle集群日志时间显示错误 前言 这个问题在18年的时候遇到了,基本不注意并且集群或者数据库运行正常是很难注意到的. 忘记当时怎么发现的了,最近拿出来重现一下问题. 具体描述一下问题: 比如当前时间是2020年07月03日0点,数据库对redo log发起归档. 在OMF下,归档会按照日期进行分类归档. 但是发起归档之后,新的归档文件会放在的20200702的目录中. 另外,db和asm和集群的警告日志的时间也和操作系统的date时间不一致.

集群重启后启动ambari-server访问Web页面无法启动集群解决 使用ambari部署的集群重新启动后,必须手动重启ambari-server和所有集群主机上的ambari-agent. ambari-server服务器上执行: $ sudo ambari-server start 所有集群节点主机上执行: $ sudo ambari-agent start

这是因为格式化namenode之后,namenode节点中VERSION的ClusterID会改变!!! 解决办法: 1.打开namenode节点的hdfs-site.xml文件,查看你的namenode的元数据存储位置和datanode数据存储位置: 2.然后到对应的的目录下找到VERSION文件: 3.打开namenode的VERSION文件,复制其中的ClusterID,粘贴到所有datanode节点VERSION文件的ClusterID后,再次启动集群即可!

debug模式启动-支持sa 集群内(pod访问api)使用443加密 no1 no2 安装flanneld kubelet/kube-proxy m1 安装etcd/ api/contruller/scheduler flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:2379 -iface=eth0 -etcd-prefix=/kubernetes/network flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:23

使用spark-shell  启动spark集群时的流程简析: spark-shell->spark-submit->spark-class 在sprk-class中根据条件会从不同的入口启动application. 从SparkSubmitDriverBootstrapper启动时 conf/spark-defaults.conf文件必须存在,通过修改SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND的值可以查看详细的Spark Command SparkSubmitDriverBoots

java.lang.NumberFormatException: For input string: "7003@17003" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580) at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:766) at re

因为断电 或者 其他瞎折腾 导致: 从节点显示RECOVRING 查看错误日志显示: Slave SQL for channel 'group_replication_recovery': Error 'Can't create database 'test'; database exists' on query. Default database: 'test'. Query: 'create database test', Error_code: 1007 意思很明显,test 数据库已经存

1.start-all.sh脚本分析 图1 start-all.sh部分内容 我们可以从start-all.sh脚本源文件中看到它其实是start-master.sh和start-slaves.sh两个脚本的组合. 图2 start-master.sh部分内容 由图2可见,start-master.sh最终是通过类org.apache.spark.deploy.master.Master来完成的,待会儿我们分析. 图3 start-slaves.sh部分内容 由图3可见,start-slaves

一般情况下 我们是在maste节点上安装网络插件的,然后在join node 节点,这样导致node节点可能无法加载到这些插件 使用 journalctl -f -u kubelet 显示如下内容 Nov 06 15:37:21 jupiter kubelet[86177]: W1106 15:37:21.482574 86177 cni.go:237] Unable to update cni config: no valid networks found in /etc/cni Nov 06

在用Mysql做集群时,使用Mysql的NDB版本更易于集群的扩展,稳定和数据的实时性. 我们可以使用Mysql自带的工具进行集群安装与管理:ndb_setup.py.位于Mysql的安装目录bin下,如:/usr/local/mysql/bin/. 运行:ndb_setup.py,会出现类似下面的界面,用于集群的安装配置. 按照界面一步一步操作,即可完成集群配置,详细操作过程可参考手册:19.2.1 The MySQL Cluster Auto-Installer 对Mysql集群的初始化启动

之前我们分析过喜马拉雅的爬取信息,使用分布式爬取,而且需要修改scrapy-redis的过滤算法为布隆过滤来减少redis内存占用,最后考虑这样还是不一定够,那么redis集群就是更好的一种选择方式了. Redis 集群介绍 Redis 集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集. Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误. Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,

前置章节:hadoop集群配置同步(hadoop完全分布式四)|10 启动namenode之前: 1. 先查看有无节点启动,执行jps查看,有的话停掉 [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ jps 10566 Jps [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ 2. 删除每个机器上之前运行的data和logs文件 启动namenode 格式化namenode执行命令和执行成功的部分日志 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs n

本专栏的上一篇文章写了<长篇图解etcd核心应用场景及编码实战>,本文继续.后续计划章节内容如下: <长篇图解etcd核心应用场景及编码实战> <搭建高可用etcd集群> <基于etcd实现分布式锁(java代码实现)> <基于etcd实现配置变更通知(java代码实现)> <基于etcd实现服务注册与发现(java代码实现)> <基于etcd实现分布式系统节点leader选举(java代码实现)> 很多人知道etcd是因

本次基于Hadoop2.6版本进行分布式配置,Linux系统是基于CentOS6.5 64位的版本.在此设置一个主节点和两个从节点. 准备3台虚拟机,分别为: 主机名 IP地址 master 192.168.80.10 slave1 192.168.80.11 slave2 192.168.80.12 1.修改主机名称,把三个节点分别修改下面的文件,修改主机名为master,slave1,slave2(root用户操作),重启生效 vi /etc/sysconfig/network 2.把三个节

1.初始化集群 要启动Hadoop集群,需要启动HDFS和YARN两个集群 注意:首次启动HDFS时,必须对其进行格式化操作.本质上是一些清理和准备工作, 因为此时的HDFS在物理上还是不存在的 命令:hdfs namenode  -format或hadoop namenode  -format 2.启动集群 1)单个节点逐个启动 在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode: Hadoop-daemon.sh start namenode 在每个从节点上使用以下命令启动HDFS Dat

第一部分——下载 1.1: 百度搜索apache httpd关键字,第一个链接既是官方下载地址.如果这一步不会,此篇文章不适合你阅读,请自行停止. 1.2:进入官网http://httpd.apache.org/,点击左边菜单download链接进入下载页,选择稳定版最新版httpd2.4.26  1.3 点击windows下载链接  1.4 点击ApacheHaus链接 1.5 根据自己电脑位数选择下载包,我选择的是windows 64位的下载包 1.6 下载完成后名字为httpd-2.4.2

本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ===================================================================================== ELK系列的示例中,启动的是单个的ES节点. 系列文章: [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词

1.Kafka集群部署 1.1集群部署的基本流程 下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 1.2集群部署的基础环境准备 安装前的准备工作(zk集群已经部署完毕)  关闭防火墙 chkconfig iptables off && setenforce 0  创建用户 groupadd kafka && useradd kafka && usermod -a -G kafka kafka  创建工作目录并赋权 mkdir -p /hom

第一种方式: 1 格式化namecode(是对namecode进行格式化) hdfs namenode -format(或者是hadoop namenode -format) 进入 cd /root/apps/hadoop/tmp/dfs/name/current 启动namecode    hadoop-daemon.sh start namenode 启动datanode     hadoop-daemon.sh start datanode 其他两台机器也执行下  hadoop-daemo

emm~ 写这篇博客只是手痒,因为开发环境用单节点就够了,生产环境肯定是真实集群,所以这个伪分布式纯属娱乐而已. 配置HDFS1. 安装好一台hadoop,可以参考这篇博客.2. 在hadoop目录下编辑文件指定java环境变量 vim ./etc/hadoop/hadoop-env.sh 3.指定hdfs存储位置和地址 vim etc/hadoop/core-site.xml <configuration> <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <prop