OpenVPN下载.安装.配置及使用详解   OpenVPN简介 OpenVPN是一个用于创建虚拟专用网络(Virtual Private Network)加密通道的免费开源软件.使用OpenVPN可以方便地在家庭.办公场所.住宿酒店等不同网络访问场所之间搭建类似于局域网的专用网络通道.OpenVPN使用方便,运行性能优秀,支持Solaris.Linux 2.2+(Linux 2.2+表示Linux 2.2及以上版本,下同).OpenBSD 3.0+.FreeBSD.NetBSD.Mac OS

Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务. Codis 由四部分组成: Codis Proxy (codis-proxy) Cod

之前团队的nginx管理,都是运维同学每次去修改配置文件,然后重启,非常不方便,一直想找一个可以方便管理nginx集群的工具,翻遍web,未寻到可用之物,于是自己设计开发了一个. 效果预览 集群group管理界面 可以管理group的节点,配置文件,修改后可以一键重启所有节点,且配置文件出错时会提示错误,不会影响线上服务. 2.集群Node节点管理 3 .集群Node节点日志查看 生成的配置文件预览 vhost管理 设计思路 数据结构: 一个nginxGroup,拥有多个NginxNode,共享

简介 Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎.其处理速度比MapReduce快很多.其特征有: 1.速度快 spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x spark比mapreduce快的主要2个原因: 1)spark的job中间结果数据可以保存在内存中,mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘.后面又有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,对于spark来说,直接可以从内存获取得到, 大大减少磁盘io操作,对于mapre

什么是ETCD 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用.强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注. 在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现, 更为重要的是,如何构建这样一套高可用.安全.易于部署以及响应快速的服务集群,已经成为了迫切需要解决的问题. etcd为解决这类问题带来了福音,它是一个高可用的 Key/Value 存储系统,内部采用raft协议作为一致性算

说明: 这是一个用vuejs2.0和element-ui搭建的后台管理界面. 相关技术: vuejs2.0:一套构建用户界面的渐进式JavaScript框架,易用.灵活.高效. element-ui:一套为开发者.设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的组件库. vue-router:前端路由,用Vue.js + vue-router 创建单页应用(SPA)非常简单. axios: 基于 Promise 的 HTTP 请求客户端,可同时在浏览器和 node.js 中使用. mock.js:

简介 通过 Erlang 的分布式特性(通过 magic cookie 认证节点)进行 RabbitMQ 集群,各 RabbitMQ 服务为对等节点,即每个节点都提供服务给客户端连接,进行消息发送与接收.这些节点通过 RabbitMQ HA 队列(镜像队列)进行消息队列结构复制.本方案中搭建 3 个节点,并且都是磁盘节点(所有节点状态保持一致,节点完全对等),只要有任何一个节点能够工作,RabbitMQ 集群对外就能提供服务. 1. 安装erlang,参考:http://fedoraprojec

一.hadoop环境搭建: 1. hadoop 6个核心配置文件的作用:core-site.xml:核心配置文件,主要定义了我们文件访问的格式 hdfs://hadoop-env.sh:主要配置我们的java路径hdfs-site.xml:主要定义配置我们的hdfs的相关配置mapred-site.xml 主要定义我们的mapreduce相关的一些配置slaves:控制我们的从节点在哪里,datanode nodemanager在哪些机器上yarn-site.xml:配置我们的resourcem

介绍: 这是一个用vuejs2.0和element搭建的后台管理界面. 相关技术: vuejs2.0:渐进式JavaScript框架,易用.灵活.高效,似乎任何规模的应用都适用. element:基于vuejs2.0的ui组件库. vue-router:一般单页面应用spa都要用到的前端路由. vuex:Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式. 效果图: 演示地址:https://taylorchen709.github.io/vueAdmin/dist/index.ht

耀磊花楹qq82521463香港WK自营机房多IP服务器租用,多IP站群服务器,多IP多C段 站群服务器租用 耀磊数据拥有3万个自由香港IP以及独立AS号,是APNIC核心成员,机房通过BGP融合 多条线路直连PCCW.NWT.PACNET.中国电信(香港CN2)等大型ISP服务商.对中国大 陆.亚太.北美乃至全球都有良好的网络表现,欢迎携手合作! 1.耀磊数据香港WK机房提供海量IP,支持多C段,5IP-258IP,4C段,8C段等,可以 满足用户对多IP服务器的需求,适合搭建代理服务器.游戏

闲聊: 今天是六一儿童节哟,小颖祝大家节日快乐哈哈哈.其实这个demo小颖断断续续做了将近两个礼拜了,心塞的,其实这个也没有多难,主要是小颖有点最近事情有点多,所以就把这个一直拖着,今天好不容易做好了嘻嘻.我们一起来看看效果图吧: 相关技术: 1.vue2.0 2.webpack 3.element 4.vue-router vue2.0环境搭建: 1.检查本地是否安装node:node -v 如果没有安装从node官网上下载相应的node,安装成功即可. 2.检查本地npm版本:npm -v,

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

k8s的webUI管理界面可以更好更直观更便捷的让我们去管理我们的k8s集群. 我们知道,由于某些原因我们无法直接拉取dashboard的镜像,但是国内有些人已经将镜像下载到dockerhub中可以给我们使用 在GitHub官网中获取dashboard的资源清单:https://github.com/kubernetes/dashboard wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v1.10.1/src/deploy

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

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

面向EDA(事件驱动架构)的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding.Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集群配置同步方式(RabbitMQ export\import) 客户端连接方式(尽量采用AMQP组来动态链接) RabbitMQ 产线二次产品化封装(消息补偿.发送消息持久化.异常处理.监控页面.重复

面向EDA(事件驱动架构)的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding.Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集群配置同步方式(RabbitMQ export\import) 客户端连接方式(尽量采用AMQP组来动态链接) RabbitMQ 产线二次产品化封装(消息补偿.发送消息持久化.异常处理.监控页面.重复

Oracle 11G RAC数据库安装(八) 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

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

[storm集群的搭建以及将开发好的拓扑提交到集群上运行的方法] 在上一篇文章中,我们的拓扑直接运行,并在程序开始时候自动启动一个本地"集群"来运行拓扑.LocalCluster这种方式一般用于本地的开发和调试.而在实际的生产环境中,我们一般是有搭建好的storm集群,我们开发完topology后会提交到集群中的主节点nimbus,由nimbus来向supervisor分发代码,并启动woker来运行topology.下面我们将在本地搭建一个storm运行环境,并将开发好的WordCo