服务器情况:   现有的单节点 Primary     192.168.126.9:27017   新增的节点    Secondry  192.168.126.8:27017    仲裁节点      ARBITER   192.168.126.8:27018     mongo 版本 3.2.4 1.停止单节点Primary的Mongo服务 > use admin; switched to db admin > db.shutdownServer() 2.重新启动Primary节点,使用-

mongo单节点环境安装(linux) 安装包 下载地址: (https://www.mongodb.com/download-center) 用户权限/目录 创建 dbuser用户 groupadd dbgroup useradd dbuser -m -d /home/dbuser -g dbgroup 部署目录 mkdir -p /opt/local chown -R dbuser:dbgroup /opt/local cd /opt/local 解压安装包 tar -xzvf mongod

扩展为HA需要注意的问题 原Namenode称为namenode1,新增的Namenode称为namenode2. 从namenode单节点扩展为HA模式官网上有详细的教程,下面是扩展过程中疏忽的地方. namenode2部署后需要复制namenode1格式化好的数据,就是namenode1部署的时候,通过hdfs namenode -format生成的数据. journalnode部署好后,也需要格式化数据.格式化方式为:journalnode启动之后,在namenode执行hdfs name

MongoDB在单节点中也可以做复制集,但是仅限于测试实验,最大的好处就是部署方便快速,可以随便添加新节点,节省资源.在这里我使用的是MongoDB 3.2版本进行复制集实验(但MongoDB配置文件使用的是老版本格式),一共使用三个节点,一个是主节点(PRIMARY),一个是从节点(SECONDARY),一个是投票节点(ARBITER).如下图: 一.实验环境 1)节点信息:192.168.60.10 3)节点确保iptables和selinux已关闭   1 2 [root@node1 ~]

MongoDB在单节点中也可以做复制集,但是仅限于测试实验,最大的好处就是部署方便快速,可以随便添加新节点,节省资源.在这里我使用的是MongoDB 2.6版本进行复制集实验(但MongoDB配置文件使用的是老版本格式),一共使用三个节点,一个是主节点(PRIMARY),一个是从节点(SECONDARY),一个是投票节点(ARBITER).如下图: 一.实验环境 1)节点信息:192.168.60.60 3)节点确保iptables和selinux已关闭   1 2 [root@node1 ~]

最近项目会用到mongodb的oplog触发业务流程,开发时的debug很不方便.所以在本地创建一个单台mongodb 集群进行开发debug. 大概:mongodb可以产生oplog的部署方式应该是两种,一种是replica set ,一种是shard;项目中使用的的shard,所以参照文档本地部署了单节点shard集群-只为debug. 根据文档整理的内容包含三部分: 1.配置文件 配置文件有三个,分别是config.conf,shard.conf,mongos.conf;一下是内容 #co

环境:centos7 1.什么是分布式文件系统 分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连. 通俗来讲: 传统文件系统管理的文件就存储在本机. 分布式文件系统管理的文件存储在很多机器,这些机器通过网络连接,要被统一管理.无论是上传或者访问文件,都需要通过管理中心来访问 2.什么是FastDFS FastDFS是由淘宝的余庆先生所开发的一个轻量级.高性能的开源分布式文件系统.用纯C语言开发,

文章目录 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 目录结构 edu-common-parent edu-demo-mqproducer edu-demo-mqconsumer 测试 Redis的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 FastDFS分布式文件系统的安装与使用(单节点) FastDFS介绍 安装(单节点) 使用 FastDFS配置文件详解 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) IP:192.168.4.101 环境:CentOS 6.6.

为什么要用分布式锁? 先上一张截图,这是在浏览别人的博客时看到的. 在了解为什么要用分布式锁之前,我们应该知道到底什么是分布式锁. 锁按照不同的维度,有多种分类.比如 1.悲观锁,乐观锁; 2.公平锁,非公平锁; 3.独享锁,共享锁; 4.线程锁,进程锁; 等等. 我们平时用的锁,比如 lock,它是线程锁,主要用来给方法,代码块加锁.由于进程的内存单元是被其所有线程共享的,所以线程锁控制的实际是多个线程对同一块内存区域的访问. 有线程锁,就必然有进程锁.顾名思义,进程锁的目的是控制多个进程对共

Vertica集群单节点宕机恢复方法 第一种方法: 直接通过admintools -> 5 Restart Vertica on Host 第二种方法: 若第一种方法无法恢复,则清空宕机节点的catalog 和 data目录 比如 v_testdb_node0001_catalog/ v_testdb_node0001_data/ 然后从其他节点拷贝catalog目录下的vertica.conf,然后恢复.

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.

搭建HDFS 增加主机名 我这里仅仅增加了master主机名 [root@10 /xinghl/hadoop/bin]$ cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 10.0.67.101 ::1 localhost 10.0.67.101 10.0.67.101 master 10.0.67.101 如果配置远程集群,则需要配置SSH 我这里就是单节点测试玩玩,所以这步骤先省略了. 解压缩hadoop到/usr目录下 创建几个需要的目录 mkdir /dfs mkdi

js 节点 document html css 表单节点操作 节点操作:访问.属性.创建 (1)节点的访问:firstChild.lastChild.childNodes.parentChild(父子节) 可以使用元素对象的方法进行代替:getElementById().getElementsByTagName() (2)节点属性的操作:setAttribute().removeAttribute().getAttribute() (3)节点的创建.删除.追加: 创建节点:document.cr

1.安装配置步骤 # wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u91-b14/jdk-8u91-linux-x64.rpm # rpm -ivh jdk-8u91-linux-x64.rpm # wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz # tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz # mv

需求:本实验为单节点nginx为两台apache服务器提供负载均衡,所有配置为最简单 1.初始化3台测试server,该关的关了 [root@host101 ~]# vim /etc/hosts 192.168.1.101 ng-master 192.168.1.161 web1 192.168.1.162 web2 [root@host101 ~]# yum clean all [root@host101 ~]# systemctl stop firewalld.service [root@h

 Hadoop介绍 Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架.其基本的组成包括hdfs分布式文件系统和可以运行在hdfs文件系统上的MapReduce编程模型,以及基于hdfs和MapReduce而开发的一系列上层应用软件. hdfs是在一个网络中以流式数据访问模式来存储超大文件的跨越多台计算机的分布式文件系统.目前支持的超大文件的范围为从MB级至PB级. MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型,基于MapReduce模型的程序本质上都是并行运行的.基于MapReduce

Openstack Grizzily版本已经相当完善,根据官方文档安装基本不存在什么问题,但是想快速测试了解Openstack功能的用户非常多,devstack的安 装需要check最新的代码,时常碰到一些bug.这里记录一下我的单节点安装日志,尽量合并,优化一些项目以减少复杂性: 1.安装操作系统: CentOS6.4/RHEL,打开ssh, 配置root,先更新一下yum update 2.6.4的已经包含openstack-grizzly的源: # yum install -y http:

本帖是openstack单节点在虚拟机上部署的实践.想要玩玩和学习openstack的小伙伴都看过来,尤其是那些部署openstack失败的小伙伴.本帖可以让你先领略一下openstack的魅力.本ISO由恒天云团队基于openstackH版本制作. ISO介绍恒 天云 All In One ISO是一个简单.易用.高效的恒天云部署工具.能够帮助用户快速部署恒天云单节点基础版本,从而更好的体验恒天云.本文档重点讲解在虚拟机中安装部署恒 天云 All In One ISO,不包含物理机安装.物理机

问题导读 1.从本文部署实际部署,总结本地模式.伪分布.分布式的区别是什么?2.单机是否是伪分布?3.本地模式是否可以运行mapreduce? 来源:about云 http://www.aboutyun.com/thread-12798-1-1.html hadoop2.7发布,这一版不太适合用于生产环境,但是并不影响学习:由于hadoop安装方式有三种,并且三种安装方式都可以在前面的基础上继续配置,分别是: 本地模式 伪分布 分布式 ##############################