昨天用户请求帮助处理一个问题:有个厂家需要连某个业务系统的数据库,网络上已经开通了权限,SCAN IP可以PING通,测试TELNET 1521端口也是正常.但是想通过SQLPLUS连接,总是会提示连接超时.用户那边的系统管理员表示很奇怪,明明网络都看起来是正常的,端口也是通的,可为什么就是连接不上呢?        处理过程:       1.通过业务系统的应用服务器用SQLPLUS连接数据库,一切正常.       2.亲自尝试在某个厂家使用的服务器上用SQLPLUS连接数据库,确实连不进去

众所周知,Zookeeper有三种不同的运行环境,包括:单机环境.集群环境和集群伪分布式环境 在此介绍的是集群环境的安装配置 一.下载: http://apache.fayea.com/zookeeper/current/ 二.解压: tar zxvf zookeeper-3.4.7.tar.gz 个人喜欢将解压后文件名更改为 zookeeper 三.修改配置: 在Zookeeper集群环境下只要一半以上的机器正常启动了,那么Zookeeper服务将是可用的. 因此,集群上部署Zookeeper

1. Neo4j简介 Neo4j是一个用Java实现的.高性能的.NoSQL图形数据库.Neo4j 使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,通过图中的节点和节点的关系来建模.Neo4j完全兼容ACID的事务性.Neo4j以“节点空间”来表 达领域数据,相对于传统的关系型数据库的表.行和列来说,节点空间可以更好地存储由节点关系和属性构成的网络,如社交网络,朋友圈等. 2 neo4j版本介绍 neo4j版本种类比较多,有开源的社区版本,也有企业版本.其中社区版本包括了很多neo4j的基本特性,

转载请标明出处:  http://blog.csdn.net/zwto1/article/details/45647643:  本文出自:[zhang_way的博客专栏] 工具: 虚拟机virtualbox.  JDK hadoop1.1.2 Hadoop集群环境的搭建: 说明:在hadoop伪分布式基础上进行安装集群环境 分布结构: 主节点(1个,是hadoop):NameNode.JobTracker.SecondNameNode 从节点(2个,是hadoop1.hadoop2):DataN

大数据集群环境 zookeeper集群环境准备 zookeeper集群安装脚本,如果安装需要保持zookeeper保持相同目录,并且有可执行权限,需要准备如下 编写脚本: vi zkInstall.sh #!/bin/bash back=`pwd` # 解压tar包 mkdir -p /export/servers/ cd /export/servers/ home=`pwd` echo $home xrsync.sh $home cd $back tar -zxvf zookeeper-*.t

1. 获取spark下载链接 登录官网:http://spark.apache.org/downloads.html 选择要下载的版本 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.4/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. /usr/local/spark cd /u

1.集群规划 storm版本的变更:storm0.9.x   storm0.10.x  storm1.x上面这些版本里面storm的核心源码是由Java+clojule组成的.storm2.x后期这个版本就是全部用java重写了.(阿里在很早的时候就对storm进行了重写,提供了jstorm,后期jstorm也加入到apache storm,负责使用java对storm进行重写,这就是storm2.x版本的由来.)注意:在storm0.10.x的版本中,storm集群只支持一个nimbus节点,

Percona XtraDB Cluster(PXC)   ---服务安装篇   1.测试环境搭建: Ip 角色 OS PXC-version 172.16.40.201 Node1 Redhat/Centos 6/7 5.7.23 172.16.40.202 Node2 Redhat/Centos 6/7 5.7.23 172.16.40.203 Node3 5.7.23 5.7.23   2.安装 2.1安装方式 测试环境选择二进制安装,生产环境选择编译安装方式以达到性能最佳 2.2版本选择

1. 下载安装包 登录官网获取HBase安装包下载地址 https://hbase.apache.org/downloads.html 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/2.1.8/hbase-2.1.8-bin.tar.gz -bin.tar.gz /usr/local/hbase/ 3. 修改服务器系统环境变量 所有服务器都需要按要求修改配置 vi /et

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

Hadoop的NameNode需要启动集群中所有机器的Hadoop守护进程,这个过程需要通过SSH登录来实现 Hadoop并没有提供SSH输入密码登录的形式,因此,为了能够顺利登录每台机器,需要将所有机器配置为NameNode可以免密登录 由于是双master,所以需要在master与master_backup服务器上都生成ssh密钥,都可以免密登录其他服务器 生成SSH公钥和私钥 在master与master_backup服务器输入命令 ssh-keygen -t rsa 按四次回车键,即可生

Hadoop运行在java环境,所以在安装Hadoop之前,需要安装好jdk 提前下载好jdk安装包(jdk-8u161-linux-x64.tar.gz),将它上传到指定的安装目录当中,然后运行安装 cd /usr/local/src/ rz # 在弹出的窗口中,选择本地的jdk安装包上传到服务器 tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz mkdir /usr/local/java/ .0_161 /usr/local/java/jdk/ 配置服务器环境变量 v

NTP服务概述 NTP服务器[Network Time Protocol(NTP)]是用来使计算机时间同步化的一种协议,它可以使计算机对其服务器或时钟源(如石英钟,GPS等等)做同步化,它可以提供高精准度的时间校正(LAN上与标准间差小于1毫秒,WAN上几十毫秒),且可介由加密确认的方式来防止恶毒的协议攻击.时间按NTP服务器的等级传播.按照离外部UTC源的远近把所有服务器归入不同的Stratum(层)中. 安装部署 执行命令,安装ntp和ntpdate软件包 yum install ntp -

1. 获取安装包下载链接 访问https://kafka.apache.org/downloads 找到kafka对应版本 需要与服务器安装的scala版本一致(运行spark-shell可以看到当前安装的scala版本) 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.2.2/kafka_2.11-2.2.2.tgz -.tgz - /usr/local/kafka

1. 安装依赖包和软件 在所有服务器上输入命令进行安装操作 yum install epel-release -y yum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond –y 2. 在master服务器上配置监控端 vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改下面内容 data_source master: master-backup: node1: node2: node3: case_sensitive_hostnames

1. 下载安装包 登录官网下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/ 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz .tar.gz /usr/local/zookeeper cd /usr/local/z

HBase分布式集群环境搭建成功后,连续4.5天实验客户端Map/Reduce程序开发,这方面的代码网上多得是,写个测试代码非常容易,可是真正运行起来可说是历经挫折.下面就是我最终调通并让程序在集群上运行起来的一些经验教训. 一.首先说一下我的环境: 1,集群的环境配置请见这篇博文. 2,开发客户机环境:操作系统是CentOS6.5,JDK版本是1.7.0-60,开发工具是Eclipse(原始安装是从google的ADT网站下载的ADT专用开发环境,后来加装了Java企业开发的工具,启动Flas

先按照上一篇安装与配置好CentOS以及zookeeper http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4609276.html 本章介绍在CentOS搭建Hadoop集群环境 一. 安装Hadoop 1. 解压文件 tar -zxvf hadoop-2.7.0-x64.tar.gz -C /opt #解压Hadoop 2. 编辑全局变量 vi /etc/profile 增加以下全局变量 export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.0export

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置zookeeper3.4.12 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(八)安装zook

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置hadoop2.9.0 HA 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十)安装hadoo

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 淘宝开源了许多产品组件