两个Hadoop集群开启Kerberos验证后,集群间不能够相互访问,需要实现Kerberos之间的互信,使用Hadoop集群A的客户端访问Hadoop集群B的服务(实质上是使用Kerberos Realm A上的Ticket实现访问Realm B的服务).先决条件:1)两个集群(XDF.COM和HADOOP.COM)均开启Kerberos认证2)Kerberos的REALM分别设置为XDF.COM和HADOOP.COM步骤如下: 1 配置KDC之间的信任ticket 实现DXDF.COM和HA

###############################nginx.conf 集群完整配置############################### #user nobody; # user 主模块指令,指令nginx worker 执行用户和用户组(user xxxuser xxxgroup) ,默认由nobody执行 worker_processes 1; # worker_processes 主模块指令,指令nginx执行进程数,每一个进程平均耗10m-12m内存.单核为1,多核

网络结构: LVS DR工作原理 LVS集群从客户端上看可以将整个集群看成单个服务器对外提供服务,其IP是集群内部的VIP(虚拟IP).从内部看,转发服务器(DS)其实并没有启动应用层的服务对接口进行监听,那它是怎么发挥作用的呢?这就是LVS属于内核模块的意思了,因为这个模块是在内核编译的时候就有了,所以只要你的Linux启动了就自然有这项功能了.而下面讲的给DS配置虚拟IP网络接口的时候,其实对于DS来说只是普通的一张网卡对应出多一个网络接口罢了.那么特殊的地方在哪里呢?特殊的地方就在于LVS

一,nginx的负载均衡集群的特点: 1,nginx集群和lvs的不同? lvs集群:工作在第4层(传输层) nginx集群:工作在第7层(应用层) lvs集群:性能更强 nginx集群:功能更强:可以针对域名/目录等进行配置 lvs:不支持重发请求 nginx集群:检测到错误后可以重发请求 2,调度算法有哪些? rr (轮询) wrr (就是rr的基础上加上权重weight) ip_hash (根据ip分发) url_pash (根据url分发) least_conn (分发给连接数少的机器)

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

对于一个刚开始学习Spark的人来说,当然首先需要把环境搭建好,再跑几个例子,目前比较流行的部署是Spark On Yarn,作为新手,我觉得有必要走一遍Hadoop的集群安装配置,而不仅仅停留在本地(local)模式下学习,因为集群模式下跨多台机器,环境相对来说更复杂,许多在本地(local)模式下遇不到的问题在集群模式下往往出现,下面将结合实际详细介绍在 CentOS-6.x 系统上 hadoop-2.2.0 的集群安装(其他Linux发行版无太大差别),最后运行WordCount程序以验证

[转]Redis集群的配置 一:memcache 和 Redis 对比总结 [memecache 特点] 1:速度最快(没有自测,但网上有详细的测试用例) 2:支持水平扩展,可以任意添加节点 [redis 特点] 1:速度没有memcache快 2:支持M/S的主从备份 3:可以支持多数据库 4:操作指令很丰富 4:支持异步数据持久化(以文件保存) 总结: 1:如果是简单的数据缓存建议使用MEMCACHE. 2:如果要对单一操作的数据量非常的大则使用MEMCACHE 3: 如果想做性能很好的缓存

[推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置  http://wenku.baidu.com/view/991258e881c758f5f61f67cc.html?re=view HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门   http://wenku.baidu.com/view/7db2fcd276eeaeaad1f33055.html Hadoop+Zookeeper+HBase部署指南  ht

转自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/17/2454590.html 获取默认配置 配置hadoop,主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,默认下来,这些配置文件都是空的,所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效,上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同,导致无法生效.浏览更多的配置,有两个方法:1.选择相应版本的hadoop,下载解压后,搜索*.xml,

ActiveMq+zookeeper+levelDB集群整合配置 环境:linux系统,jdk1.7  三台linux系统电脑.我这里使用一台window,分别远程3台linux电脑.三台电脑的ip分别为10.0.88.10 ,10.0.88.11 ,10.0.88.12 第一步:下载activemq 和zookeeper,levelDB会activemq自带有,所以不需要下载,把下载好的压缩包发送到所有的linux上,(我这里是把下载好的压缩包放在当前window下的tomcat,root目录

HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境. @hbase单机环境的搭建 1.首先配置好JDK,准备好hbase-0.98.12.1-hadoop2-bin.tar的压缩包,然后解压到相应目录中 2.进入conf/hbase-env.sh.文件,进行JDK的配置,将其中的JAVA_HOME指向到你Java的安装目录 3.编辑conf/hbase-site.xml文件,添

看网上很多人说mysql集群不是很稳定,因此这2天做了下mysql的集群,打算配置没有什么问题了,过2天做下相关的性能测试,我的配置环境如下:   操作系统:      Centos5.2    软件包:      mysql-cluster-gpl-7.0.8a-linux-i686-glibc23.tar.gz   数据库管理节点: 192.168.100.151 数据库数据节点: 192.168.100.65,192.168.100.58 数据库sql节点: 192.168.100.65,

hive 是JAVA写的的一个数据仓库,依赖hadoop.没有安装hadoop的,请参考http://blog.csdn.net/lovemelovemycode/article/details/9154121(hadoop集群安装配置). 下面将一下hive集群的安装配置步骤: 1 下载  hive-0.10.0.tar.gz; 2 将 hive-0.10.0.tar.gz解压到 hadoop 目录(如/home/hadoop/hadoop-1.0.4/hive-0.10.0); 3 进入/h

集群安装配置Hadoop 集群节点:node4.node5.node6.node7.node8. 详细架构: node4 Namenode,secondnamenode,jobtracker node5 Datanode,tasktracker node6 Datanode,tasktracker node7 Datanode,tasktracker node8 Datanode,tasktracker 操作系统为:CentOS release 5.5 (Final) 安装步骤 一.创建Hado

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

EHCache分布式缓存集群环境配置 ehcache提供三种网络连接策略来实现集群,rmi,jgroup还有jms.同时ehcache可以可以实现多播的方式实现集群,也可以手动指定集群主机序列实现集群. Ehcache支持的分布式缓存支持有三种RMI,JGroups,JMS,这里介绍下MRI和JGrpups两种方式,Ehcache使用版本为1.5.0,关于ehcache的其他信息请参考http://ehcache.sourceforge.net/EhcacheUserGuide.html, 关于

目标,使用2台机器部署RocketMQ多Master多Slave模式,异步复制集群模式. 第一步,修改/etc/hosts文件 192.168.116.115 rocketmq1 192.168.116.116 rocketmq2 集群机器配置完成之后,集群内进行ping一下,确保都通. 编译得到环境 git clone -b develop https://github.com/apache/rocketmq.git cd rocketmq mvn -Prelease-all -DskipTe

目录 redis单点.redis主从.redis哨兵 sentinel,redis集群cluster配置搭建与使用 1 .redis 安装及配置 1.1 redis 单点 1.1.2 在命令窗口操作redis 1.1.3 使用jedis客户端操作redis 1.1.4 使用spring-redis操作 1.1.5 使用Lettuce操作redis 1.2 redis 主从 1.3 哨兵sentinel 1.3.2 哨兵sentinel配置 1.3.3 启动哨兵,使用jedis连接哨兵操作redi

上一篇文章写过centos 7下clickhouse rpm包安装和基本的目录结构,这里主要介绍clickhouse高可用集群的部署方案,因为对于默认的分布式表的配置,每个分片只有一份,这样如果挂掉一个节点,则查询分布式表的时候直接会报错,这个是基于clickhouse自己实现的多分片单副本集群,配置也比较简单,这里说的高可用是指,每个分片具有2个或以上副本,当某个节点挂掉时,该节点分片仍可以由其他机器上的副本替代工作,所以这样实现的分布式集群可以在挂掉至少1个节点时机器正常运行,随着集群节点数

本文转载自:https://blog.csdn.net/hanjin7278/article/details/53035739 一.简介 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 二.环境要求 1.JDK1.7+ 2.本次配