flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

本文参考自:<Ubuntu16.04上搭建CDH5.14集群> 1.准备三台(CDH默认配置为三台)安装Ubuntu 16.04.4 LTS系统的服务器,假设ip地址分布为 192.168.100.19 192.168.100.20 192.168.100.21 (如果是虚拟机,建议内存配置为8G或以上,否则会导致各种启动运行失败.) 2.所有的操作都在root下进行,所以首先需要设置ssh可以使用root登录(如果已经是root登录则跳过) ①设置root的登录密码 sudo passwd

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如

一.单机安装 1.准备安装包 将源码编译出的安装包拷贝出来(编译请参照上一篇01.Flink笔记-编译.部署)或者在Flink官网下载bin包 2.配置 前置:jdk1.8+ 修改配置文件flink-conf.yaml #Flink的默认WebUI端口号是8081,如果有冲突的服务,可更改rest.port: 18081 其余项选择默认即可 3.启动 Linux: ./bin/start-cluster.sh Win: cd bin start-cluster.bat win本地启动如下(图片模

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在这一课时将

Oracle 11G RAC集群安装(七) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配

在网上找了很多codis的集群安装方法,看起来都是大同小异,本人结合了大多种方法完成了一套自己使用的codis的集群安装,可以供大家学习使用,如果有什么问题或者不懂的地方欢迎指正 1.集群规划: 三台机器:192.168.0.207     192.168.0.213       192.168.0.214 确保每台都有zookper 注意,下面有一部分crxy93 96 97 分别对应207 213 214 codis-dashboard 192.168.0.207 改服务器服务器需要部署的东

关于kubernetes组件的详解介绍,请阅读上一篇文章<k8s入门系列之介绍篇> Kubernetes集群安装部署 •Kubernetes集群组件: - etcd 一个高可用的K/V键值对存储和服务发现系统 - flannel 实现夸主机的容器网络的通信 - kube-apiserver 提供kubernetes集群的API调用 - kube-controller-manager 确保集群服务 - kube-scheduler 调度容器,分配到Node - kubelet 在Node节点上按

目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka? kafka是LinkedIn开发并开源的一个分布式MQ系统,现在是Apache的一个孵化项目.在它的主页描述kafka为一个高吞吐量的分布式(能将消息分散到不同的节点上)MQ.Kafka仅仅由7000行Scala编写,据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB). kafka目

  目标架构如上图   一.硬件评估 cpu主频,核数推荐CPU核数与磁盘数的比例在12:12以上Instance上执行时只能利用一个CPU核资源进行计算,推荐高主频 内存容量 网络带宽重分布操作 Raid性能条带宽度设置回写特性 二.操作系统   1.在SUSE或者RedHat上使用xfs(操作系统使用ext3)    在Solaris上使用zfs(操作系统使用ufs) 2.系统包 出现如下界面,按照下面的说明进行勾选,之后一直[Next]到开始安装. -->[Desktop Environm

环境: 一台CentOS虚拟机上部署六个节点,创建3个master,3个slave节点 1.下载并解压 cd /root wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.4.tar.gz tar -zxvf redis-3.2.4.tar.gz 2.编译并安装 cd redis-3.2.4 make && make install 3.将 redis-trib.rb 复制到 /usr/local/bin 目录下 cd src cp redi

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

1.下载安装包及测试文档 切换目录到/tmp view plain copy cd /tmp 下载Hadoop安装包 view plain copy wget http://192.168.1.100:60000/hadoop-2.6.0-cdh5.4.5.tar.gz 下载JDK安装包 view plain copy wget http://192.168.1.100:60000/jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 下载实验测试数据 view plain copy wget h

如果是全新安装集群的话,可以参考<Ubuntu 16.04上搭建CDH5.16.1集群> 下面是集群新增节点步骤: 1.已经存在一个集群,有两个节点 192.168.100.19 hadoop-master 192.168.100.20 hadoop-slave1 新增节点ip为192.168.100.21 2.新增节点所有的操作都在root下进行,所以首先需要设置ssh可以使用root登录(如果已经是root登录则跳过) ①设置root的登录密码 sudo passwd root ②切换到r

zookeeper 介绍 ZooKeeper是一个分布式开源框架,提供了协调分布式应用的基本服务,它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步(Distributed Synchronization).命名服务(Naming Service).集群维护(Group Maintenance)等,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务.ZooKeeper本身可以以Standalone模式安装运行,不过它的长处在于通过分布式ZooKeeper集群(一个Leader,多个Follower

1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.9.1 2.9.2 2.9.2.1 2.9.2.2 2.9.3 2.9.3.1 2.9.3.2 2.9.3.3 2.9.3.4 2.9.3.5 3 4 5 5.1 5.2 5.3 6 7 7.1 7.2 8 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 8.10 8.11 8.12 8.13 8.14 8.15 8.16 8.16.1 8.17 8.18 8.19 8.19.1 8.19

Redis简介 Redis是一个基于C语言开发的开源(BSD许可),开源高性能的高级内存数据结构存储,用作数据库.缓存和消息代理.它支持数据结构,如 字符串.散列.列表.集合,带有范围查询的排序集,位图,超级日志,具有半径查询和流的地理空间索引.Redis具有内置复制,Lua脚本,LRU驱逐,事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区. 可以对这些数据类型进行原子性操作,例如 附加到字符串:递增哈希值:将元素推送到列表中:计算集合交集,并集

Apache HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,是NoSQL数据库,基于Google Bigtable思想的开源实现,可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群,利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase海量数据,使用Zookeeper协调服务器集群.Apache HBase官网有详细的介绍文档. Apache HBase的完全分布式集群安装部署并不复杂,下面是部署的详细过程: 1.规划HBas

集群安装1.FastDFS安装 Tracker,nginx 192.168.56.113       192.168.56.114 storage group1      192.168.56.115      192.168.56.116      group1      192.168.56.116      192.168.56.117 FastDFS相关软件下载地址 https://sourceforge.net/projects/fastdfs/files/* 安装gcc.命令:apt

hadoop1.2.1+zk-3.4.5+hbase-0.94.1集群安装过程详解 一,环境: 1,主机规划: 集群中包括3个节点:hadoop01为Master,其余为Salve,节点之间局域网连接,可以相互ping通. 机器名称 IP地址 hadoop01 192.168.1.31 hadoop02 192.168.1.32 hadoop03 192.168.1.33 三个节点上均是CentOS6.3 x86_64系统,并且有一个相同的用户hadoop.hadoop01做为master配置N

一.导读 最近开始学习大数据分析,说到大数据分析,就必须提到Hadoop与Spark.要研究大数据分析,就必须安装这两个软件,特此记录一下安装过程.Hadoop使用V2版本,Hadoop有单机.伪分布式.分布式三种部署方案,这里使用分布式部署方案.而Spark有三种部署方案:Standalone, Mesos, YARN,而本文采用在YARN上的分布式集群部署方案. 具体软件环境: Ubuntu LTS (GNU/Linux --generic x86_64) jdk: 1.7.0_95 sca