环境准备 JDK1.8 http://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u171-b11/512cd62ec5174c3487ac17c61aaa89e8/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz Python2.7* https://www.python.org/ftp/python/2.7.15/Python-2.7.15.tgz Cassandra 2.1.* http://archive.apache.org/dist/cassandra/2

1.使用daocloud的镜像,创建docker集群 启用一个node docker run -d --name cassandra -p 9042:9042 daocloud.io/library/cassandra 添加第二个node docker run --name cassandra2 -d -e CASSANDRA_SEEDS="$(docker inspect --format='{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' cassandra)"

在准备之前说一下本次搭建的各节点角色,进程. nameNode 进程:NameNode dataNode  进程:DataNode resourceManager :ResourceManager nodeManeger : NodeManager zkfc:DFSZKFailoverController journalnode: JournalNode zookeeper: QuorumPeerMain 我的IP: 192.168.79.101 hadoop1 192.168.79.102 h

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

CDH5包下载:http://archive.cloudera.com/cdh5/ 架构设计: 主机规划: IP Host 部署模块 进程 192.168.254.151 Hadoop-NN-01 NameNode ResourceManager NameNode DFSZKFailoverController ResourceManager 192.168.254.152 Hadoop-NN-02 NameNode ResourceManager NameNode DFSZKFailoverC

CDH5包下载:http://archive.cloudera.com/cdh5/ 主机规划: IP Host 部署模块 进程 192.168.107.82 Hadoop-NN-01 NameNode ResourceManager NameNode DFSZKFailoverController ResourceManager 192.168.107.83 Hadoop-DN-01 Zookeeper-01 DataNode NodeManager Zookeeper DataNode Nod

1.简介     本文主要介绍FastDFS文件服务器的集群搭建,在阅读本文之前,您需具备FastDFS文件服务器单节点安装,扩容,迁移等方面的知识.同时,您还需了解Keepalived,nginx方面的知识.阅读本文您可参考如下辅助文章: FastDFS文件服务器单节点安装:FastDFS教程Ⅰ-文件服务器安装与Nginx配置 FastDFS文件服务器扩容:FastDFS教程Ⅲ-文件服务器扩容 nginx和keepalived实现nginx高可用:nginx和keepalived实现虚拟ip配

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

前记:redis哨兵经验之谈.哨兵做主从切换可能要花费一两秒,这一两秒可能会丢失很多数据.解决方法之一是在java代码中做控制,try catch 到 链接断开的异常就sleep 一两秒钟再continue一下,重新执行一下try中的代码:另一种解决方法就是keepalive.所以说redis 3.0 之前的版本不太好用,我们应该把重点放到redis 3.0以后的版本 ,这一版本支持集群操作. 在redis3.0以前,提供了Sentinel工具来监控各Master状态,如果master异常,则会

这篇文章是<打造3百万次请求/秒的高性能服务器集群>系列的第3部分,有关于性能测试工具以及优化WEB服务器部分的内容请参看以前的文章. 本文基于你已经优化好服务器以及网络协议栈的基础之上,并使用 iperf 与 netperf 工具测试将服务器已优化到支持 500,000 次/秒的静态WEB页面的性能. 现在你已经做好足够准备进行安装服务器集群. Redhat 官网已经有一些不错的文章,所以我建议你在遇到不明白的问题时查看一下这些文章.不过你先别担心,我接下会一步步地讲解群集搭建的所有操作.

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72957201 我们之前做的搜索使用的是Solr的单机版来实现的,正是由于我们现在商品数据量不多,才几千条而已.如果商品数据量变得非常庞大,比如说淘宝,淘宝上面的商品数量特别多,我们用一个单机版的Solr能实现吗?这里面就可能有问题了,一个是数据量特别庞大,每一个服务器存储容量是有上限的,一旦磁盘存不下了怎么办呢?这是不是有问题啊?还有就是由于淘宝的用户访问量很多,搜索的人也有很多,并发量很高

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G .30G heap 大概能处理的数据量

本位以最新版本kafka_2.11-0.10.1.0版本讲述分布式kafka集群环境的搭建过程.服务器列表: 172.31.10.1 172.31.10.2 172.31.10.3 1.下载kafka安装包 登录kafka官网http://kafka.apache.org/, 单击左侧"Download"按钮 选择对应的版本,版本2.11代表scala版本(kafka是由scala编写的),0.10.1.0代表kafka的版本 在弹出的窗口中选择下载链接即可 2.下载zookeeper

elasticsearch集群搭建实例 下个月又开始搞搜索了,几个月没动这块还好没有落下. 晚上在自己虚拟机上搭建了一个简易搜索集群,分享一下. 操作系统环境: Red Hat 4.8.2-16 elasticsearch : elasticsearch-1.4.1 集群搭建方式: 一台虚拟机上2个节点. 集群存放路径:/export/search/elasticsearch-cluster 必备环境:  java运行环境 集群搭建实例展示: 1. 解压tar包,创建集群节点 #进入到集群路径

一.集群的原理与优缺点 1.1集群的原理 Kettle集群是由一个主carte服务器和多个从carte服务器组成的,类似于master-slave结构,不同的是’master’处理具体任务,只负责任务的分发和收集运行结果. Master carte结点收到请求后,把任务分成多个部分交给slave carte执行,slave执行完毕后把结果交给mater 进行汇总,再由mster返回结果. 1.2集群的优点 和其它系统的集群一样,有以下优点: 1)多服务器运行,加快处理速度,对于大数据量的操作更明

KETTLE集群搭建 说明: 本文档基于kettle5.4 一.集群的原理与优缺点 1.1集群的原理 Kettle集群是由一个主carte服务器和多个从carte服务器组成的,类似于master-slave结构,不同的是’master’处理具体任务,只负责任务的分发和收集运行结果. Master carte结点收到请求后,把任务分成多个部分交给slave carte执行,slave执行完毕后把结果交给mater 进行汇总,再由mster返回结果. 1.2集群的优点 和其它系统的集群一样,有以下优

首先解释一下标题所说的“直觉BUG”,这个是我自己的定义.就是我们直觉上认为这是一个BUG,是一个错误,而实际并没有出错. 比如下图: 虽然出现报错信息,但是,整个程序并没有出错.至于原因,图片上的文字已经很好的解释了. 在此,再简单的说一下. 出现这种情况的原因是,我们的程序已经启动(已经出现红框中此条日志,代表程序已经启动,所以程序本身没有问题.),为什么会出现错误呢? 是因为在此系统中,我们要搭建的是集群环境, 每一台服务器在自己启动之后,都要去连接集群中的其他服务器,以便于相互之间通讯传

需搭建服务器环境 操作系统 Host:port node 1 CentOS 7.2.1511 11.1.11.127:9200 node1 2 CentOS 7.2.1511 11.1.11.128:9200 node2 3 CentOS 7.2.1511 11.1.11.129:9200 node3 Elasticsearch运行需要创建es用户 1 创建 elasticsearch 用户组 [root@localhost ~]# groupadd elasticsearch 2 创建用户 e

用两台服务器,搭建出一个双master双slave.无单点故障的高可用 RocketMQ 集群.此处假设两台服务器的物理 IP 分别为:192.168.50.1.192.168.50.2. 内容目录 1. 启动 NameServer 集群 2. 启动 Broker 集群 3. RocketMQ 可视化管理控制台:rocketmq-console 4. 集群测试 1. 启动 NameServer 集群 在两台服务器上分别启动 NameServer,可以得到一个无单点故障的 NameServer 服

solrcloud 集群搭建 初始条件: 1. 三台服务器 IP 地址分别为 192.168.1.133 192.168.1.134 192.168.1.135 2. 使用 solr-5.3.1,zookeeper-3.4.6 3. Linux version 3.16.0-23-generic, Ubuntu 4.9.1-16ubuntu6 搭建步骤: step1:搭建 zookeeper 服务器 分别上传 zookeeper-3.4.6 到三台服务器,并解压到某目录记为 <zookeeper