目前云原生在大厂已经有了充分的实践,也逐渐向小厂以及非互联网公司推广.适逢12月20日,腾讯云原生[燎原社]精心打造了云原生在线技术工坊,让零基础的同学也能快速入门和实践 Docker 和 Kubernetes 技术. 技术工坊 云原生技术工坊 通过六天的学习,让零基础的小白能够对云原生,特别是对如何基于 Kubernetes 部署应用,有一个初步的了解.在每天1-2小时的动手学习之后,还可以参与打卡,对所学进行记录和输出,学习氛围十足.本次学习的内容主要有以下几点: 在本地安装 Docker

  1    概述 1.1   业务需求 公司共有两个业务,网上图书馆和一个电商网站.现要求运维设计一个安全架构,本着高可用.廉价的原则. 具体情况如下: 网上图书馆是基于jsp开发: 电商系统是基于php开发: 两个网站都是使用的mysql数据库: 要求你提供一个高可用且廉价的架构方案,部署分发业务到外网: 请画出拓扑图及通过虚拟机搭建测试环境. 2   方案设计 2.1   拓扑图 整体方案拓扑如下: 防火墙及负载均衡各使用两台服务器,采用双主的架构:防火墙主要用于发布内网资源到公网,负载均

     前面文章已经演示过,将我们的示例微服务程序DaprTest1部署到k8s上并运行.当时用的k8s是Docker for desktop 自带的k8s,只要在Docker for desktop中启用就可以了.但是我发现,启用了k8s后,Docker for desktop会消耗大量的系统资源,导致系统变得很慢.据说windows 上的WSL 2 性能不错,这次我尝试在WSL Linux上安装K8s并部署我们的微服务,看看还会不会出现系统资源消耗过大的情况.      关于网络:我用的是

MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案.MGR是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案,以插件形式提供,实现了分布式下数据的最终一致性, 它是MySQL5.7版本出现的新特性,它提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务.MySQL组复制分单主模式和多主模式,mysql 的复制技术仅解决了数据同步的问题,如果 master 宕机,意味着数据库管理员需要介入,应用

生产部署InnoDB集群 1.先决条件 InnoDB集群使用组复制技术,所以InnoDB中的实例需要满足组复制要求.可以查看MySQL文档中组复制相关的部分,也可以通过AdminAPI提供的dba.checkInstanceConfiguration() 方法检查实例是否满足要求,如果不满足可以使用 dba.configureInstance() 方法配置实例以满足要求. 组复制成员的表需要使用InnoDB存储引擎.如果表示用其他存储引擎,需要先转化为使用InnoDB存储引擎. Performa

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3898991.html Hbase 是Apache Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时的读写访问功能,具有开源.分布式.可扩展及面向列存储的特点.由于Hbase架构是基于其他文件存储系统的,因此在分布式模式下安装Hadoop是必须的.本文参考官方文档,安装部署一个完全分布式的Hbase集群.@_@ 一.基本环境 操作系统:Ubuntu14.04 Server-x64 JD

生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好? 虚拟机集群优点 虚拟化会带来一些其他方面的功能. 资源隔离.有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok.但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper.kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的.假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉.那么此时虚拟机或者

目前Kubernetes为Ubuntu提供的kube-up脚本,不支持15.10以及16.04这两个使用systemd作为init系统的版本. 这里详细介绍一下如何以非Docker方式在Ubuntu16.04集群上手动安装部署Kubernetes的过程. 环境信息 组件 版本 etcd 2.3.1 Flannel 0.5.5 kubernetes 1.5.1 主机信息 主机 IP OS k8s-master 172.12.24.36 ubuntu 16.04 k8s-node01 172.12.

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通

http://f.dataguru.cn/thread-240156-1-1.html 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正的分布式Hadoop集群上跑. 前提 学会了搭建一个分布式Hadoop集群,见在CentOS上

原文地址:http://cn.soulmachine.me/blog/20140204/ 把Nutch爬虫部署到Hadoop集群上 Feb 4th, 2014 | Comments 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正

目录 一.模块概览 二.系统环境 三.安装istio 3.1 使用 Istioctl 安装 3.2 使用 Istio Operator 安装 3.3 生产部署情况如何? 3.4 平台安装指南 四.GetMesh 4.1 如何开始使用? 4.2 如何开始? 4.3 使用 GetMesh 安装 Istio 4.4 验证配置 4.5 管理多个 Istio CLI 4.6 CA 集成 五.发现选择器(Discovery Selectors) 5.1 配置发现选择器 六.实战(k8s集群安装Istio 1

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

ProxySQL在早期版本若需要做高可用,需要搭建两个实例,进行冗余.但两个ProxySQL实例之间的数据并不能共通,在主实例上配置后,仍需要在备用节点上进行配置,对管理来说非常不方便.但是ProxySQl 从1.4.2版本后,ProxySQL支持原生的Cluster集群搭建,实例之间可以互通一些配置数据,大大简化了管理与维护操作. ProxySQL是一个非中心化代理,在拓扑中,建议将它部署在靠近应用程序服务器的位置处.ProxySQL节点可以很方便地扩展到上百个节点,因为它支持runtime修

1. 概述 我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,主要要考虑如下几方面: 如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断. 用作备份.只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致. 当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务. 关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型. 2. 高可用方

There are two types of people in the world. I hate both of them. Hadoop集群上搭建Ranger 在搭建Ranger工程之前,需要完成https://www.cnblogs.com/taojietaoge/p/10803537.html 中的搭建Hadoop集群步骤. 准备到Ranger官网下载ranger的源码:http://ranger.apache.org/download.html 1.Ranger编译 Ranger编译

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/11/30/how-to-install-and-deploy-storm-cluster.html 本文以Twitter Storm官方Wiki为基础,详细描述如何快速搭建一个Storm集群,其中,项目实践中遇到的问题及经验总结,在相应章节以“注意事项”的形式给出. 1. Storm集群组件 Storm集群中包含两

JStorm是一个类似Hadoop MapReduce的系统,不同的是JStorm是一套基于流水线的消息处理机制,是阿里基于Storm优化的版本,和Storm一样是一个分布式实时计算的系统,从开发角度来说,JStorm所有的概念和Storm都相同,所有的编程代码一行不用改也可以直接放到JStorm运行,也可以做一些优化,JStorm比Storm更稳定.更强大.更快,去掉了很多耗费资源的代码,在实际生产中表现更是非常突出,所以对于使用Storm计算的应用场景来说升级到JStorm更是简单.低成本,

Redis集群分为主节点Master和从节点Slave,主节点只有1个,而从节点可以有多个,这样从节点和主节点可以进行数据的传输,Redis集群的性能将比单机环境更高,接下来是配置的过程 首先配置Master节点,主节点的配置和之前Redis单机配置完全一样,并不需要额外的其他任何配置 然后配置Slave节点,这里使用一台主节点,一台从节点做演示,Slave节点释放安装过程完全一样,redis.conf配置首先保证和之前的配置参数一样,即daemonize要设置为yes.logfile日志位置正

一. Storm集群组件 Storm集群中包含两类节点:主控节点(Master Node)和工作节点(Work Node).其分别对应的角色如下: 主控节点(Master Node)上运行一个被称为Nimbus的后台程序,它负责在Storm集群内分发代码,分配任务给工作机器,并且负责监控集群运行状态.Nimbus的作用类似于Hadoop中JobTracker的角色. 每个工作节点(Work Node)上运行一个被称为Supervisor的后台程序.Supervisor负责监听从Nimbus分配给

1.部署环境 OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) Hadoop:Hadoop 2.4.1 Hive:0.11.0 JDK:1.7.0_60 Python:2.6.6(spark集群需要python2.6以上,否则无法在spark集群上运行py) Spark:0.9.1(最新版是1.1.0) Shark:0.9.1(目前最新的版本,但是只能够兼容到spark-0.9.1,见shark 0.9.1 release) Zo