1.准备 Hadoop 版本:2.7.7 ZooKeeper 版本:3.4.14 Hbase 版本:2.0.5 四台主机: s0, s1, s2, s3 搭建目标如下: HMaster:s0,s1(备份HMaster) HRegionServer:s1, s2, s3 主机映射信息如下 192.168.32.100 s0 192.168.32.101 s1 192.168.32.102 s2 192.168.32.103 s3 Hadoop 安装步骤参考(示例版本与HDFS端口配置略有差异,根据

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1

一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过

方案: 使用HAproxy:当其中一台ElasticSearch Master宕掉时,ElasticSearch集群会自动将运行正常的节点提升为Master,但HAproxy不会将失败的请求重新分发到新的Master Node.不知道是不是我的HAproxy配置有问题,求助一下网友们.(放弃治疗) 使用ElasticSearch:单search load balancer(外层负载均衡节点,改天测试下Nginx).双coordinator(调度节点).若干workhorse(数据节点).先后在2

一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过

一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过

 很幸运参与零售云快消平台的公有云搭建及孵化项目.零售云快消平台源于零售云家电3C平台私有项目,是与公司业务强耦合的.为了适用于全场景全品类平台,集团要求项目平台化,我们抢先并承担了此任务.并由我来主要负责平台建设及项目落地.  今天讲解在零售云快消平台中使用的图片服务FastDFS集群搭建说明,此集群模式是根据单机版的安装说明,在之前已经分享过一篇 一张图讲解单机FastDFS图片服务器安装步骤(修订版),改造成最少机器分布式集群安装说明. FastDFS是什么?  FastDFS是一个开源的

1.环境介绍 涉及到软件下载地址:https://pan.baidu.com/s/1hpcXUSJe85EsU9ara48MsQ 服务器:CentOS 6.8 其中:2 台 namenode.3 台 datanode zookeeper集群地址:192.168.67.11:2181,192.168.67.12:2181 JDK:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz hadoop:hadoop-3.1.1.tar.gz 节点信息: 节点 IP namenode datanode r

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

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在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

原文:Redis之高可用.集群.云平台搭建 文章大纲 一.基础知识学习二.Redis常见的几种架构及优缺点总结三.Redis之Redis Sentinel(哨兵)实战四.Redis之Redis Cluster(分布式集群)实战五.Java之Jedis连接Redis(Redis Cluster版本)六.Redis之云平台介绍七.项目源码与资料下载八.参考文章   一.基础知识学习   Redis的基础包括以下内容,可参考文章https://www.cnblogs.com/WUXIAOCHANG/p

■ 文/ 天云软件 云平台开发工程师 张伟 1. 背景 Kubernetes作为容器应用的管理中心,对集群内部所有容器的生命周期进行管理,结合自身的健康检查及错误恢复机制,实现了集群内部应用层的高可用性. Kubernetes服务本身的稳定运行对集群管理至关重要,影响服务稳定的因素一般来说分为两种,一种是服务本身异常或者服务所在机器宕机,另一种是因为网络问题导致的服务不可用.本文将从存储层.管理层.接入层三个方面介绍高可用Kubernetes集群的原理. 2. Etcd高可用方案 Kuberne

在之前的文章中,我们详细介绍了K3s的架构以及部署场景,给尚未了解K3s的朋友提供了一个很好的入门方向.那么,在本文中我们将探索如何配置一个3节点的etcd集群,它将会被用于高可用.多节点的K3s集群中. etcd是云原生生态中最受欢迎的开源项目之一,它是云原生计算基金会(CNCF)孵化的项目,目前已经成为Kubernetes基础架构的核心构件. 在本教程结束的时候,你将完成部署一个启用了TLS的3节点etcd集群,作为具有多个master的高可用K3s集群的外部数据存储. 首先,请确保你有3个

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么