kubernetes(K8S)快速安装与配置集群搭建图文教程 作者: admin 分类: K8S 发布时间: 2018-09-16 12:20 Kubernetes是什么? 首先,它是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案.这个方案尽然很新,但它是谷歌十几年以来大规模应用容器技术的经验积累和升华的一个重要成果.确切地说,kubernetes是谷歌严格保密十几年的秘密武器Borg的一个开源版本.Borg是谷歌的一个久负盛名的内部使用的大规模集群管理系统,它基于容器技术,目的是实现资源管理的自动

俩台服务器搭建redis集群 1.俩服务器分别新建目录:usr/local/redis-cluster 2.下载源码并解压编译(使用redis版本5.0.4) 3.tar xzf redis-5.0.4.tar.gz 4.cd redis-5.0.4 5.make & make install 测试编译:发现报错 6.cd src make test CC Makefile.dep You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test

背景 1 台 master 加入集群后发现忘了修改主机名,而在 k8s 集群中修改节点主机名非常麻烦,不如将 master 退出集群改名并重新加入集群(前提是用的是高可用集群). 操作步骤 ssh 登录另外一台 master 节点将要改名的 master 节点移出集群. kubectl drain blog-k8s-n0 kubectl delete node blog-k8s-n0 登录已退出集群的 master 服务器重置 kubelet 配置并重新加入集群. kubeadm reset k

该文主要记录了自己用云服务器搭建集群的过程,也分享一些自己遇到的问题和解决方法.里面可能提及一些自己的理解,可能不够准确,希望大家能够指正我,谢谢. 1.什么是HA集群 HA :High Available 问题:对于只有一个namenode的集群,如果namenode的集群出现故障,集群将无法使用直到重新启动. 方法:开启HDFS的HA功能,通过在不同节点上设置Active/Standby两个namenode,当其中一个出现故障,可以很快的把namenode切换到另外一台机器(同时只有一个na

  650) this.width=650;" onclick="window.open("http://blog.51cto.com/viewpic.php?refimg=" + this.src)" alt="" border="0" src="http://img1.51cto.com/attachment/201005/201005181274191697343.jpg" /> 65

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

用了这么久的hadoop,只会使用streaming接口跑任务,各种调优还不熟练,自定义inputformat , outputformat, partitioner 还不会写,于是干脆从头开始,自己搭一个玩玩,也熟悉一下整体架构. 整体环境: 主机Win7 i5 4核 8G内存 笔记本: 虚拟机(客户机)采用Centos5.9 ( 用这个的原因是不想用图形界面,并且以后还想试着装一下ICE) 3台互联的虚拟机搭建Hadoop集群: 1. 选用virtualbox V4.2.18 + Cento

在Windows Server 2012 R2 DataCenter 环境中搭建集群之前,首先要对Windows服务器故障转移集群(Windows Server Failover Cluster,简称WSFC)有基本的了解.WSFC必须部署在域管理环境中,由多台服务器组成,每台服务器称作一个“结点”(Node),每个结点上都运行了Windows服务器故障转移集群服务,整个集群系统允许部分结点掉线.故障或损坏而不影响整个系统的正常运作.集群自动检测结点的健康状态,一旦活跃结点发生异常,变为不可用,

对于有多台服务器来讲,如果每一台都去手动操控,那将会是一件非常浪费时间的事情,毕竟时间这东西,于我们而言,十分宝贵,或许在开始搭建环境的时候耗费点时间,感觉是正常的,我也如此,花费大堆时间在采坑和填坑的路上,但是当你踩完后,还通过手动管理的方式去维护,那便是折磨,因此对于多台服务器下的容器编排管理,借助工具将会节省着大把时间,现如今有名的容器编排工具,K8s.Docker Swarm,甚至功能更强大的Rancher,本次我将使用且是我唯一使用过的Docker Swarm工具搭建Docker集群并

问题说明: 一个POD里放了百个容器,然后让K8S集群部署上百个POD,得到可运行上万个容器的实验目的. 实验环境:3台DELL裸机服务器,16核+64G,硬盘容量忽略吧,上T了,肯定够. 1.一开始运行5000多个容器的时候(也就50个POD),集群部署后,10几分钟就起来了,感觉还不错. 2.增加压力,把50个POD增加到100个POD,感觉也不会很长时间,都等到下班后又过了半个小时,还是没有起来,集群链接缓慢,使用kubect里面的命令,好久都出不来信息,UI界面显示服务器超时. 心想,完

准备: 两台配置CentOS 7.3的阿里云ECS服务器: hadoop-2.7.3.tar.gz安装包: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz安装包: hostname及IP的配置: 更改主机名: 由于系统为CentOS 7,可以直接使用‘hostnamectl set-hostname 主机名’来修改,修改完毕后重新shell登录或者重启服务器即可. hostnamectl set-hostname master exit ssh root@master 1 hostnamec

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Flume:apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 2 Flume 下载 下载 apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 并在合适的位置解压缩,笔者这里解压

本篇将在 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(二):HBase完全分布式集群搭建(使用外置ZooKeeper) 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(三):ZooKeeper 完全分布式集群搭建 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(四):Hive本地模式的安装 的基础上搭建. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Pig: pig-0.17.0.tar.gz 2 Pig 下载 下载 pig-0.17.0.tar.gz 并在合适的位置解压缩,笔者这里解压缩的路径为: /usr/local 将解压得到的目录改

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建. 本地模式需要采用MySQL数据库存储数据. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Hive:apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz Mysql: Mysql 5.7 MySQL Connector-J:mysql-

一.安装docker 环境:准备3台centos7系统,都安装上docker环境,具体安装步骤和流程如下 参考: https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/ https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/install/ 1.1 centos7配置yum源 > cd /etc/yum.repos.d/ > mkdir repo_bak > mv *.repo repo

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建,多添加了一个 datanode 节点 . 1 节点环境介绍: 1.1 环境介绍: 服务器:三台阿里云ECS服务器:master, slave1, slave2 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz HBase: hbase-1.2.6-bin.tar.gz ZooKeeper: zoo

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建,多添加了一个 datanode 节点 . 1 节点环境介绍: 1.1 环境介绍: 服务器:三台阿里云ECS服务器:master, slave1, slave2 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz ZooKeeper: zookeeper-3.4.14.tar.gz 1.2 各节点角色

下载zk wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz 解压 tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz copy配置成3份 # 进入zk的conf目录 cd conf # copy1 cp zoo.cfg zoo1.cfg # copy2 cp zoo.cfg zoo2.cfg #

环境 两台或多台腾讯云服务器(本人搭建用了两台),都是 CentOs 7.6, master 节点:服务器为 4C8G,公网 IP:124.222.61.xxx node1节点:服务器为 4C4G,公网 IP:101.43.182.xxx 修改 hosts 信息: 在 master 节点和 node 节点的 hosts 文件中添加节点信息 $ vim /etc/hosts 124.222.61.xxx master 101.43.182.xxx node1 这里的 master 和 node1

本文说明 由于最近在搭ELK的日志系统,为了演示方案搭了个单台服务器的日志系统,就是前一篇文章中所记,其实这些笔记已经整理好久了,一直在解决各种问题就没有发出来.在演示过程中我提到了两个方案,其中之一来自于[原创]分布式之elk日志架构的演进一文中的中级版,另一自然是使用日志直接输出到Kafka. 为了让这个看起来还不错的方案落地,领导决定把这些中间件,服务等都虚拟化,做成docker容器,现在仍在试验阶段,所以做了有点不合理的设计,把这些容器都布署在同一台服务器上!为了能实现这种假想式的设计,