一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

高可用模式 企业版 社区版 我们这里说一下成本比较低的主备模式,它主要依赖的是DRBD方式进行数据同步,需要2台ALL IN ONE的GitLab服务器,也就是通过上面安装方式把所有组件都安装在一起的2台机器. 什么是DRBD 它是分布式复制块设备,软件实现的无需共享可以在服务器之间镜像块设备的存储复制解决方案. 左侧为A节点,右侧为B节点 DRBD运行在内核里,它是一个内核模块.Linux2.6.33开始已经整合进内核.上图A为活动节点,B为被动节点.A收到数据发往内核的数据通路,DRBD在数

记录apache版本的hadoop和hbase的安装,并启用高可用模式. 1. 主机环境 我这里使用的操作系统是centos 6.5,安装在vmware上,共三台. 主机名 IP 操作系统 用户名 安装目录 node1 192.168.1.101 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node2 192.168.1.102 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node3 192.168.1.103 cent

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.

Nginx高可用模式下的负载均衡与动静分离 Nginx(engine x)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,具有内存少,并发能力强特点. 1.处理静态文件.索引文件以及自动索引:打开文件描述符缓冲 2.无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错 一.Nginx负载均衡原理 Nginx负责转发到Tomcat(注意:Nginx与Web部署在同一台服务器).可用下图描述: 说明: Step1:浏览器发送http请求,通过域名,找到hosts文件下对应的IP. 注:域名工作原理(www.cang.

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

一.集群规划 二.前置条件 三.Spark集群搭建         3.1 下载解压         3.2 配置环境变量         3.3 集群配置         3.4 安装包分发 四.启动集群         4.1 启动ZooKeeper集群         4.2 启动Hadoop集群         4.3 启动Spark集群         4.4 查看服务 五.验证集群高可用 六.提交作业 一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环

一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和

  Spark简介 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖

一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和

下面测试的部署机ip地址为:192.168.10.2051)yum安装OpenLDAP [root@openldap-server ~]# yum install openldap openldap-* -y 2)配置ldap,包括准备DB_CONFIG和slapd.conf [root@openldap-server ~]# cp /usr/share/openldap-servers/DB_CONFIG.example /var/lib/ldap/DB_CONFIG [root@openld

1. 获取spark下载链接 登录官网:http://spark.apache.org/downloads.html 选择要下载的版本 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.4/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. /usr/local/spark cd /u

微服务架构: 微服务架构的核心思想是,一个应用是由多个小的.相互独立的.微服务组成,这些服务运行在自己的进程中,开发和发布都没有依赖.不同服务通过一些轻量级交互机制来通信,例如 RPC.HTTP 等,服务可独立扩展伸缩,每个服务定义了明确的边界,不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现,由独立的团队来维护.简单的来说,一个系统的不同模块转变成不同的服务!而且服务可以使用不同的技术加以实现! 微服务设计 那我们在微服务中应该怎样设计呢.以下是微服务的设计指南: 职责单一原则(Single Res

福哥答案2020-05-29: Redis 高可用架构如下:1.Redis Sentinel 集群 + 内网 DNS + 自定义脚本.2.Redis Sentinel 集群 + VIP + 自定义脚本.3.封装客户端直连 Redis Sentinel 端口.4.JedisSentinelPool,适合 Java.5.PHP 基于 phpredis 自行封装.6.Redis Sentinel 集群 + Keepalived/Haproxy.7.Redis M/S + Keepalived.8.Re

第一种,通过配置文件 val sc = new SparkContext() sc.hadoopConfiguration.set("fs.defaultFS", "hdfs://cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.nameservices", "cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.ha.namenod

首先准备机器,我这里是在公司云平台创建了三台DB server,ip分别是10.199.144.84,10.199.144.89,10.199.144.90. 分别安装mongodb最新稳定版本: wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.12.tgz tar -xzvf mongodb-linux-x86_64-2.4.12.tgz mv mongodb-linux-x86_64-2.4.12 /usr/lib

设备: 三个1G.20G.1核的虚拟机,系统是SentOS7 min 清除原始自数据目录: rm -fr /home/mongosingle/ 创建目录: mkdir -p /home/mongosingle/data/replset   启动服务: Server1: /usr/local/mongodb/bin/mongod --shardsvr --replSet replyset --port 27020 --dbpath /home/mongosingle/data/replset  -

三. Spark集群安装 3.1 下载spark安装包 下载地址spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 这里我们使用 spark-2.1.3-bin-hadoop2.7版本. 3.2 规划安装目录 /export/servers 3.3 解压安装包 tar -zxvf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 3.4 重命名目录 mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 spark 3.5 修改配置文件 配置

高可用模式下的Hadoop集群搭建 本篇博客将会在之前写过的Linux的完整部署的基础上进行,暂时不会涉及到伪分布式或者完全分布式模式搭建,由于HA模式涉及到的配置文件较多,维护起来也较为复杂,相信学会部署高可用模式了,其他模式的搭建也会比较驾轻就熟,关于各种配置文件的讲解,如果有时间会在后期另开一篇博客进行详细的解读,现在正式开始部署流程! 1. 安装准备 基本思路讲解:在做正式安装之前,首先需要整理有哪些软件包是一定需要安装的,尽量先在一台机器上(一般我们称这台机器为“母机”)把所有需要的软