配置说明: AD:10.10.1.10/24  Node-2:10.10.1.20/24 Node-3:10.10.1.30/24 zhangsan-PC:10.10.1.50/24  VIP1:10.10.1.40/24 VIP2:10.10.1.60/24 共享存储卷:E和F盘,其中E为仲裁盘 Step1:在AD上安装windows 域服务(windows server 2012不允许域和故障转移群集节点服务器位于同一台服务器) Step2:将Node-2,Node-3节点加入域 Step3

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

硬件资源是由OS kernel管理的,应用软件是不能直接访问硬件的,必须通过OS kernel提供的API接口间接访问,OS kernel 除了要完成用户的请求,还通过进程调度等机制来控制多进程对资源的使用.   在单机环境下,oracle是运行在OS Kernel之上,OS kernel负责管理硬件设备,并提供硬件的访问接口,oracle不直接提供操作硬件,而是由OS kernel代替它来完成对硬件的调用请求   到了集群环境,存储设备是共享的,OS kernel的设计师针对单机的,只能控制单

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能

在规划Ceph分布式存储集群环境的时候,对硬件的选择很重要,这关乎整个Ceph集群的性能,下面梳理到一些硬件的选择标准,可供参考: 1)CPU选择Ceph metadata server会动态的重新分配负载,它是CPU敏感性的,所以Metadata Server应该有比较好的处理器性能 (比如四核CPU). Ceph OSDs运行RADOS服务,需要通过CRUSH来计算数据的存放位置,replicate数据,以及维护Cluster Map的拷贝,因此OSD也需要合适的处理性能 Ceph Moni

ps:硬件配置其实都是根据实际的情况的,没有说某种配置就可以套在各种场景上 大部分spark 任务都是要到外部存储系统去读取数据源,比如hdfs,hbase等等,让spark计算尽可能近的数据源是很重要的,说白了就是数据本地性.所以这种情况一般都建议部署spark worker节点跟hdfs datanode节点一致.(跟hbase regionserver与hdfs datanode一对一同理的) 比如spark standalone,那么worker节点与datanode一致,spark o

WebLogic集群案例分析 2012年8月,某证券交易系统(采用Weblogic中间件),由于基金业务火爆,使系统压力太大,后台服务器频繁死机时,这时工程师们紧急调试系统及恢复操作,等完成这些操作花掉了1天的时间,前端的所有任务都不得不停止,以等待系统恢复最终造成证券交易系统一整天不能服务的重大事故,从以上情形可以看出提高证券交易系统的高可用性是多么重要,这直接关系到到证券投资业务的正常开展.下文为大家介绍如何搭建Weblogic集群高可用案例,其主要介绍如何配置WebLogic集群,拓扑如图

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. HBase自身具有极好的扩展性,也因此,构建扩展集群是它的天生强项之一.在实际线上应用中很多业务都运行在一个集群上,业务之间共享集群硬件.软件资源.那问题来了,一个集群上面到底应该运行哪些业务可以最大程度上利用系统的软硬件资源?另外,对于一个给定业务来说,应该如何规划集群的硬件容量才能使得资源不浪费?最后,一个给定的RegionServer上到底部署多少 Region比较合适?想必这些问题都曾经困惑过很多

---- (整理)By 小甘丶 什么是集群: 集群是一组相互独立的.通过高速网络互联的计算机,它们构成了一个组,并以单一系统的模式加以管理.(Cluster就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源.这些单个的计算机系统就是集群的节点node). LVS: Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器 是一个虚拟的服务器集群系统,此项目在1998年5月由章文嵩博士成立,是中国国内最早出现的自由软件项目之一. 集群宗旨: 可伸缩性(Scalability):

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

FROM: http://www.importnew.com/5881.html -- 扫描加关注,微信号: importnew -- 原文链接: Cloudera 翻译: ImportNew.com- Royce Wong译文链接: http://www.importnew.com/5881.html Cloudera Impala包含很多令人惊喜的特性,但是其给人印象最深的应该是支持以多种格式分析HDFS和HBase中数据的能力,并且不需要ETL.此外,用户可以使用多个框架如mapreduc

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验.   课程介绍:   这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only  one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维

摘要:本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统,即增强系统高可用的保障水准,然后讨论一下GaussDB(DWS)的容灾应该如何设计. 当前社会.企业运行当中,大数据分析.数据仓库平台已逐渐成为生产.生活的重要地位,不再是一个附属的可有可无的分析系统,外部监控要求.企业内部服务,涌现大批要求7*24小时在线的应用,逐步出现不同等级要求的双集群系统. 数据仓库主流数据库平台均已存在多重高可靠保障措施设计,如硬盘冗余的raid设计.数据表冗余.节点备用冗余.机柜备用数据交

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

第四十章LVS集群和Keepalived高可用实战 一.ARP协议 1.概念 地址解析协议,即ARP(AddressResolutionProtocol),是根据IP地址获取物理MAC地址的一个TCP/IP协议.主机发送信息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到网络上的所有主机,并接收返回消息,以此确定目标的物理地址:收到返回消息后将该IP地址和物理地址存入本机ARP缓存中并保留一定时间,下次请求时直接查询ARP缓存以节约资源. 2.功能 OSI模型把网络工作分为七层,IP地址在OSI模型的第三

Linux企业集群:用商用硬件和免费软件构建高可用集群 目录: 译者序致谢前言绪论第一部分 集群资源 第1章 启动服务 第2章 处理数据包 第3章 编译内容 第二部分 高可用性 第4章 使用rsync和SSH同步服务器 第5章 使用Systmlmager克隆系统 第6章 Heartbeat及其理论介绍 第7章 Heartbeat示范配置 第8章 Heartbeat资源及维护 第9章 Stonith和ipfial第三部分 集群理论与实践 第10章 如何构建Linux企业集群 第11章 Linux虚

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种