1.退役节点 (1) shell>balance_switch false 然后,hbase-daemon.sh stop regionserver (2) graceful_stop.sh Usage: graceful_stop.sh [--config &conf-dir>] [--restart] [--reload] [--thrift] [--rest] &hostname> thrift If we should stop/start thrift befo

1. ZK的监控机制 1.1 监听数据的变化  (1)监听一次 public class ChangeDataWacher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 连接并获取zk客户端的对象 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("feng01:2181,feng02:2181,feng03:2181", 2000, null); zk.getData("/user&qu

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

1.Zookeeper 应用案例(上下线动态感知) 8.1 案例1--服务器上下线动态感知 8.1.1 需求描述 某分布式系统中,主节点可以有多台,可以动态上下线 任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线 8.1.2 设计思路 8.1.3 代码开发 1.客户端实现 package cn.com.toto.zkonlineoroffline; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.zooke

首先什么是观察者模式,可以看看我之前的设计模式的文章 https://www.cnblogs.com/cutter-point/p/5249780.html 确定一下,要有观察者,要有被观察者,然后要被观察者触发事件,事件发生之后,观察者触发相应的事件发生 了解了基本概念,我们来看看zookeeper是什么情况 zookeeper也是类似观察者一样,我们先把本机信息注册进入服务器,然后设置一个watch方法,这个在zookeeper节点发生变化的时候通知对应的客户端,触发对应的方法 这里先注册服

acl.config文件定义了可订阅$SYS主题的权限. {allow, {user, "dashboard"}, subscribe, ["$SYS/#"]}. {allow, {ipaddr, "127.0.0.1"}, pubsub, ["$SYS/#", "#"]}. %%%{deny, all, subscribe, ["$SYS/#", {eq, "#"}

HBase的多节点集群详细启动步骤(3或5节点)分为: 1.HBASE_MANAGES_ZK的默认值是false(zookeeper外装)(推荐) 2.HBASE_MANAGES_ZK的默认值是true(zookeeper自带) 1.HBASE_MANAGES_ZK的默认值是false(推荐) 伪分布模式下,如(weekend110) hbase-env.sh配置文档中的HBASE_MANAGES_ZK的默认值是true,它表示HBase使用自身自带的Zookeeper实例.但是,该实例只能为单

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro

需求 某分布式系统中,主节点可以有多台,可以动态上下线,任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线. 需求分析 具体实现 先在集群上创建/servers节点 create /servers "servers" 一些依赖 pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&q

网上关于nginx的介绍有很多,这里讲述的是上游服务(如下图的Java1服务)在没有"网关"的情况下,如何通过nginx做到动态上下线. 传统的做法是,手动修改nginx的upstream文件,将Java1的配置注释或者标记为down,然后reload nginx生效.当然可以做成脚本自动化修改,然而对于一个繁忙的nginx来说,贸然reload轻则响应缓慢,重则雪崩丢失流量. 那么怎样做到nginx动态加载upstream配置呢?网上大体有3种方案: 通过Lua脚本结合nginx,也

SpringCloud 服务优雅上下线 Spring Boot 框架使用"约定大于配置"的特性,优雅流畅的开发过程,应用部署启动方式也很优雅.但是我们通常使用的停止应用的方式是 kill -9 <pid> ,即使我们编写脚本,还是显得有些粗鲁.这样的应用停止方式,在停止的那一霎那,应用中正在处理的业务逻辑会被中断,导致产生业务异常情形.这种情况如何避免,本文介绍的优雅停机,将完美解决该问题. 什么叫优雅停机? 简单说就是在对应用进程发送停止指令之后,能保证正在执行的业务操作

简介 今天主要讨论一下,对于分布式服务,站点如何平滑的上下线问题. 分布式服务 在分布式服务下,我们会用nginx做负载均衡, 业务站点访问某服务站点的时候, 统一走nginx, 然后nginx根据一定的轮询策略,将请求路由到后端一台指定的服务器上.    这样的架构是没有问题的, 但是我们这里考虑几个问题,  1. 网站上下线问题:我们网站平时更新站点的时候是直接覆盖文件,然后重启, 那这样会造成一些请求中断,如果是非核心逻辑那还好, 如果是核心逻辑,那请求中断,会影响一些数据一致性,比如资金

Hadoop平台的最大优势就是充分地利用了廉价的PC机,这也就使得集群中的工作节点存在一个重要的问题——节点所在的PC机内存资源有限(这里所说的工作节点指的是TaskTracker节点),执行任务时常常出现内存不够的情况,如:堆溢出错误:同时,该PC机也可能部署了其它集群的工作节点.针对这个问题,Hadoop专门在TaskTracker节点内部设计了一个后台线程——任务内存管理器(TaskMemoeryManagerThread),来管理工作节点使用的内存.其核心思想就是:一方面监控每一个正在执

物化节点 顾名思义,物化节点是一类可缓存元组的节点.在执行过程中,很多扩展的物理操作符需要首先获取所有的元组后才能进行操作(例如聚集函数操作.没有索引辅助的排序等),这时要用物化节点将元组缓存起来.下面列出了PostgreSQL中提供的物化节点. T_MaterialState, T_SortState, T_GroupState, T_AggState, T_WindowAggState, T_UniqueState, T_HashState, T_SetOpState, T_LockRows

背景 在做一个类似文件树的控件,支持节点从树上向其它的控件拖动程序,但是要保证树上的节点不能拖动上其他的节点上. 代码 /// <summary> /// 拖动节点完成 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void treeList_ShowProjectFol

一.背景 上篇SSM项目使用GoEasy 实现web消息推送服务是GoEasy的一个用途,今天我们来看GoEasy的第二个用途:订阅客户端上下线实时状态变化.获取当前在线客户数量和在线客户列表.截止我发文时间,此功能处于试用阶段,如果要使用,需要找他们的客服开通此功能.由于已经在上篇中介绍了GoEasy,那么我们就直接开始了. 二.注册账号 官网地址:http://goeasy.io 三.创建应用 应用分免费版的和收费版(免费版最多只能创建2个应用),我这里用的是免费版.创建完应用之后如下图.

应用背景: 使用kubeadm部署的kubernetes集群,其master节点默认拒绝将pod调度运行于其上的,加点官方的术语就是:master默认被赋予了一个或者多个“污点(taints)”,“污点”的作用是让该节点拒绝将pod调度运行于其上.那么存在某些情况,比如想让master也成为工作节点可以调度pod运行怎么办呢? 两种方式:①去掉“污点”(taints)[生产环境不推荐]:②让pod能够容忍(tolerations)该节点上的“污点”. 测试环境: 节点名称 节点类型 版本号 部署

排查完全陌生的问题,完全不熟悉的系统组件,是售后工程师的一大工作乐趣,当然也是挑战.今天借这篇文章,跟大家分析一例这样的问题.排查过程中,需要理解一些自己完全陌生的组件,比如systemd和dbus.但是排查问题的思路和方法基本上还是可以复用了,希望对大家有所帮助. 问题一直在发生 I'm NotReady 阿里云有自己的Kubernetes容器集群产品.随着Kubernetes集群出货量的剧增,线上用户零星的发现,集群会非常低概率地出现节点NotReady情况.据我们观察,这个问题差不多每个月

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/ci_cd/ 本文所述内容基于某顶级互联网公司数万节点下 Spark 的 CI 与 CD & CD 实践.为了提高本文内容的可借鉴性,隐去了公司特有内容,只保留通用部分 Spark CI 持续集成实践 CI 介绍 持续集成是指,及时地将最新开发的且经过测试的代码集成到主干分支中. 持续集成的优点 快速发现错误 每次更新都及时集成到主干分支中,并进行测试,可以快

接下来是只需要在控制节点上准备的环境配置.其中虽然NTP服务需要在所有节点上都安装,但NTP服务在控制节点和其他的节点上的配置是不同的,所以不把它放在step1的公共配置中进行准备.如下: 1.配置NTP服务: yum install chrony -y vim /etc/chrony.conf 添加: allow 192.168.0.0/24 保存退出. systemctl enable chronyd.service && systemctl start chronyd.service

创建了一个NodePort类型的jenkins service,node port 30000,node节点ip为192.168.56.101, 在node节点上通过浏览器能正常访问http://192.168.56.101:30000, 但是局域网通过另一台机器却不能访问,机器互通是没问题的(能ping通也没有防火墙),另外同时映射container的hostPort(30001),是能访问http://192.168.56.101:30001的,通过netstat -anp发现它们开启的端口