关闭集群 - 关闭集群所有组件 关闭Cloudera Management Service 关闭cdh所有客户端节点 sudo /opt/cloudera-manager/cm-5.11.1/etc/init.d/cloudera-scm-agent hard_stop_confirmed 使用stop不会停止pid相关的进程,会造成在客户端机器重启后再次启动cloudera-scm-agent出现异常,使用hard_stop_confirmed则不会造成异常. 关闭chd中服务端节点 sudo

简要:一:集群的启动与关闭 1. rac集群的手动启动[root@node1 bin]# ./crsctl start cluster -all2. 查看rac集群的状态[root@node1 bin]# ./crsctl stat res -t3. rac集群的关闭[root@node1 bin]# ./crscrl stop cluster -all--------------------------------二:集群的各种资源状态的检查 1. 检查集群的运行状况[root@node1 b

找遍了redis cluster官方文档,没发现有关集群重新启动和关闭的方法.为啥会没有呢,推測redis cluster至少要三个节点才干执行,三台同一时候挂掉的可能性比較小,仅仅要不同一时候挂掉.挂掉的机器修复后在增加集群,集群都能良好的运作,万一同一时候挂掉,数据又没有备份的话,就有大麻烦了. redis cluster集群中的节点基本上都对等的,没有管理节点. 假设要让全部节点都关闭,仅仅能关闭进程了# pkill -9 redis 把全部集群都关闭,然后在又一次启动,会报下面错误 #

启动kafka集群,关闭kafka集群脚本 在$KAFKA_HOME/bin下新建如下脚本文件 start-kafka.sh #!/bin/bash BROKERS="mini41 mini42 mini43" APPHOME="/home/hadoop/apps/kafka" APP_NAME="kafka_2.10-0.10.1.0" for i in $BROKERS do echo "Starting ${APP_NAME} o

执行stop-hbase.sh关闭Hbase服务器,提示一直在等待,查阅了很多网上的资料找到了答案.因为hbase的主要信息存储在zookeeper集群中,zookeeper集群没有正常启动会导致hbase不能正常关闭. 通过jps查看集群中的zookeeper服务,找到没有启动的服务器并启动zookeeper服务. 重新执行stop-hbase.sh 正常关闭.

本课主题 集群搭建 设置 Web 服务器 启动 ClouderManager 登入 Cloudera Manager 引言 这部份是一个补充资料,记录如何安装 Cloudera 服务器 集群搭建 查看你主机的 IP 地址并且设置静态 IP,这里显示的是 192.168.80.145 ifconfig -a 用图型界面来设置静态 IP 修改 network 文件来修改 HOSTNAME  vim /etc/sysconfig/network hostname elephant service ne

说明:本脚本基于SSH服务器免密登录,如集群未配置SSH,参照:<SSH安装配置> . 一.启动脚本:start-kafka-cluster.sh #!/bin/bash brokers="server1 server2 server3" KAFKA_HOME="/usr/local/services/kafka/kafka_2.11-2.3.0" KAFKA_NAME="kafka_2.11-2.3.0" echo "IN

问题 在cdh集群中开启了kerberos认证,hbase集群出现一点问题,需要通过zookeeper-client访问zookeeper,删除/hbase节点时候报错:Authentication is not valid : /hbase 解决 登录zk,查看权限 zookeeper-client -server ip:2181 [zk: ip:2181(CONNECTED) 1] getAcl /hbase 'world,'anyone : r 'sasl,'hbase : cdrwa 可

Cloudera及相关的组件版本 Cloudera: 5.7.0 Hbase: 1.20 Hadoop: 2.6.0 ZooKeeper: 3.4.5 就算是引用了相应的组件依赖,依然是报一样的错误! 错误字符串 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor.addFamily(Lorg/apache/hadoop/hbase/HColum

真机环境下MySQL-Cluster搭建文档  摘要:本年伊始阶段,由于实验室对不同数据库性能测试需求,才出现MySQL集群搭建.购置主机,交换机,双绞线等一系列准备工作就绪,也就开始集群搭建.起初笔者对此不甚了解,查阅很多资料,最终都不太完善.故笔者真机环境测试成功后,整理出此搭建文档,一则防止遗忘知识总结,另则与人共享.前天完成文档由于文字偏多,给陌生配置者带来不小压力.更改文档版本后,减少文字增加图片,让一个大一的对mysql集群不了解者,照此配置.能够配置成功,故发表.(本文原创/整理,

上一篇:http://www.cnblogs.com/li-peng/p/6143709.html 官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.      使用create-cluster角本创建Redis集群      如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例,这里还有更简单的系统(但是你将不会学到等量的操作细节)

上午午好好的,突然抛了如下异常: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisNoReachableClusterNodeException: No reachable node in cluster    at redis.clients.jedis.JedisSlotBasedConnectionHandler.getConnection(JedisSlotBasedConnectionHandler

本文转载 http://www.cnblogs.com/gomysql/p/3664783.html MySQL Cluster是一个基于NDB Cluster存储引擎的完整的分布式数据库系统.不仅仅具有高可用性,而且可以自动切分数据,冗余数据等高级功能.和Oracle Real Cluster Application不太一样的是,MySQL Cluster 是一个Share Nothing的架构,各个MySQL Server之间并不共享任何数据,高度可扩展以及高度可用方面的突出表现是其最大的特

Redis3 正式支持了 cluster,是为了解决构建redis集群时的诸多不便 (1)像操作单个redis一样操作key,不用操心key在哪个节点上(2)在线动态添加.删除redis节点,不用停止服务(3)根据节点性能,动态分配不同数量的key到不同redis节点 (4)每个节点都配有slave,并自动监测和切换 Redis3 cluster 中增加了一个重要概念: hash slot(哈希槽),共有16384个slotkey不是直接放入redis中了,而是放入slot中,再把slot放入r

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机.在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文

前言 在第六章<路由表>中,客户端进行会话时,首先要获取对方的Session实例.获取Session实例的方法,是先查找本地路由表,若找不到,则通过路由表中的缓存数据,由定位器获取. 路由表中的缓存,如下: public RoutingTableImpl() { super("Routing table"); serversCache = CacheFactory.createCache(S2S_CACHE_NAME); componentsCache = CacheFac

p.MsoNormal { margin: 0pt; margin-bottom: .0001pt; text-align: justify; font-family: Calibri; font-size: 10.5000pt } h1 { margin-top: 17.0000pt; margin-bottom: 16.5000pt; page-break-after: avoid; text-align: justify; line-height: 240%; font-family: C

参考文章http://kalogen.iteye.com/blog/784908,加上了自己调试过程中遇到的问题. 注1:实现此集群的方法参考了网上的很多文章,但由于很多文章都表明是原创的,故无法知道整个操作流程的真正作者是谁.下面就是我用我们真实的项目去实现这个过程.同时修复这过程中一些问题.以下的所有步骤均为亲自测试,截图也是真实的. 注2:要完成集群和负载均衡配置,最简单步骤为完成所有标有下划线的操作.无下划线的部分为对操作的解释或是额外的说明. 1.   准备条件: 材料 本次搭建所用具

简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现.kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper

上一章节我介绍了Elasticsearch安装与运行,本章节及后续章节将全方位介绍 Elasticsearch 的工作原理 在这个章节中,我将会再进一步介绍 cluster . node . shard 等常用术语,Elastisearch 的扩容机制, 以及如何处理硬件故障的内容. 1.分布式特性 Elasticsearch 可以横向扩展至数百(甚至数千)的服务器节点,同时可以处理PB级数据.Elasticsearch 天生就是分布式的,并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性. Elasticsea

ActiveMQ从5.9.0版本开始,集群实现方式取消了传统的Master-Slave方式,增加了基于ZooKeeper+LevelDB的实现方式. 本文主要介绍了在Windows环境下配置基于ZooKeeper的ActiveMQ高可用性集群,集群实现了主备功能,实现了单点故障时的高可用性,并不涉及负载均衡技术. 从整体上看,整个安装配置过程主要有以下几个步骤: 1. Windows Server环境搭建.端口配置2. Jre安装配置3. Zookeeper安装配置4. ActiveMQ安装配置