开始是通过java代码调用vsphere提供的原始接口,从而控制vcenter的操作.当第一个版本做完之后发现代码执行的速度特别慢,后来在网上看到有人用vijava(对vsphere原始接口封装)编程,自己就试着换了几个接口发现代码执行速度很快.所以第二版都换了vijava操作.下面就和大家一起学习下如何通过vijava控制vcenter. 首先去github上下载vijava项目,然后将其导入自己的项目. 利用vijava完成vcenter连接类的创建:所有代码都可以之间运行. package

prometheus监控es,同样采用exporter的方案. 项目地址: elasticsearch_exporter:https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter 1.安装部署 现有es三节点的集群,环境大概如下: 主机 组件 192.168.75.11 prometheus 192.168.75.21 es,kibana,nginx 接着分别在如上三台主机上进行如下配置: wget https://github.com/jus

案例说明: 生产环境是单实例,测试环境是集群,现需要将生产环境的数据迁移到集群中运行,本文档详细介绍了从单实例环境恢复数据到集群环境的操作步骤,可以作为生产环境迁移数据的参考. 适用版本: KingbaseES V8R6 本案例数据库版本(单实例和集群使用相同的版本): test=# select version(); version ---------------------------------------------------------------------------------

zookeeper集群,每个服务器上的数据是相同的,每一个服务器均可以对外提供读和写的服务,这点和redis是相同的,即对客户端来讲每个服务器都是平等的.

上篇文章介绍了如何使用docker部署Ceph分布式存储集群,本篇在此基础之上,介绍如何基于Ceph分布式存储集群实现docker跨主机共享数据卷. 1.环境准备 在原来的环境基础之上,新增一台centos7虚拟机,用来做Ceph的客户端,如下: hostname ip 备注 node1 192.168.56.111 ceph.rbd客户端 1.1 在111上安装docker(略): 1.2 在111上安装ceph.rbd客户端: 首先,在111上添加ceph源 vim /etc/yum.rep

背景: 这个问题的来源是,某用户将该ESXi主机直接夺取到另一个vCenterA的管辖中,而这个vCenterA中集群A开启了VSAN功能,导致再次反向夺取到vCenterB中的时候带有了来自于集群A的种种VSAN服务. 此时在vCenterB中可以看到这个回迁回来的主机一致都有标题中的警告信息: Figure 1 Host with the VSAN service enabled is not in the vCenter cluster Figure 2中文提示长这个样子 Figure 3

前言: 在初步构建的nginx+tomcat服务集群时, 发现webserver获取到的客户端ip都是同一个, 皆为作为反向代理服务的nginx所在的机器IP. 这不太符合我们的基本需求, 为将来的数据挖掘和分析带来了麻烦. 不过不用担心, 本文将简单介绍其背后的原因和原理, 以及具体的解决方案, ^_^. 原因分析: webserver在获取客户端ip时, 默认的方式是通过request.getRemoteAddr(), 这种方式本质是从直连的socket中获取到的. 因此客户端直连web s

1 导入相关的pom依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.solr</groupId> <artifactId>solr-solrj</artifactId> <version>4.10.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-logging

环境: 系统 华为openEulerOS(CentOS7) k8s版本 1.17.3 master 192.168.1.244 node1 192.168.1.245 介绍: 在Kubernetes中,当Pod重建的时候,数据是会丢失的,Kubernetes也是通过数据卷挂载来提供Pod数据的持久化的.Kubernetes数据卷是对Docker数据卷的扩展,Kubernetes数据卷是Pod级别的,可以用来实现Pod中容器的文件共享. 部署: 安装nfs 两台节点都需要操作: yum insta

迁移背景:1.原来redis集群在A机房,需要把其迁移到新机房B上来.2.保证现有环境稳定.3.采用在线迁移方式,因为原有redis集群内有大量数据.4.如果是一个全新的redis集群搭建会简单很多.5.10.128.51.14(ht4)是A机房,10.121.51.30(ht20)在B机房. 首先

什么是Kafka 官网介绍: 几个概念: 详细介绍 : 操作kafka: kafka集群 消息测试 问题检测 什么是Kafka 官网介绍: ApacheKafka是一个分布式流媒体平台.这到底是什么意思呢? 我们认为流媒体平台具有三个关键功能: 它可以让你发布和订阅记录流.在这方面,它类似于消​​息队列或企业消息传递系统. 它允许您以容错方式存储记录流. 它可以让您在发生记录时处理记录流. 几个概念: Kafka作为一个或多个服务器上的集群运行. Kafka集群以称为主题的类别存储记录流. 每个

etcd集群搭建 环境介绍 基于CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) ip hostname role 172.17.0.4 cd782d0a790b etcd1 172.17.0.3 83d43a1203f6 etcd2 172.17.0.2 99dac45f202c etcd3 提前准备工作 ## 先添加 yum 仓库 ## docker-ce yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com

插入数据 要将数据插入分布式表,您可以使用标准 PostgreSQL INSERT 命令.例如,我们从 Github 存档数据集中随机选择两行. INSERT http://www.postgresql.org/docs/current/static/sql-insert.html /* CREATE TABLE github_events ( event_id bigint, event_type text, event_public boolean, repo_id bigint, payl

主从复制: 1.redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步.一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库. 2.通过redis的复制功能可以很好的实现数据库的读写分离,提高服务器的负载能力.主数据库主要进行写操作,而从数据库负责读操作. 1:当一个从数据库启动时,会向主数据库发送sync

tar fxzsersync2.5.4_64bit_binary_stable_final.tar.gz -C /usr/local/ mv GNU-Linux-x86 sersync cp sersync/confxml.xmlsersync/confxml.xml.$(date +%F) 修改配置文件 <localpathwatch="/backup"> <remoteip="192.168.1.30" name="backup&qu

https://mp.weixin.qq.com/s/9bEiE4QFBpukAfNOYhmusw 虎牙在全球 DNS 秒级生效上的实践 原创: 周健&李志鹏 阿里巴巴中间件 今天

导读:云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. Hadoop里的服务器角色 Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节点.主节点主要负责Had

概述 首先本文只是对官方文档(中文,英文)的一个提炼,详细的安装说明还请仔细阅读官方文档. 虽然Service Fabric的官方名称往往被加上Azure,但是实际上(估计很多人不知道)Service Fabric可以安装到本地数据中心或者任意公有云上,这不官方文档就有一章专门讲如何安装到AWS的内容. 所以现在为了区分,一般把在Azure上提供的开箱即用的PaaS称之为Azure Service Fabric,而把本地安装的称之为Service Fabric Standalone. 同时,Se

前面给大家讲了怎么安装Hadoop,肯定会有人还是很迷茫,装完以后原来就是这个样子,但是怎么用,下面,先给大家讲下Hadoop简介:大致理解下就OK了 hadoop是一个平台,提供了庞大的存储和并行计算的能力. Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.Hadoop的核心内容是HDFS和MpReduce.Hadoop项目结构有一下9中: Common:是Hadoop其他子项目提供支持的常用工具. Avro:是用于数据序列化的系统. MapReduce:是一种编程模型,用于

http://os.51cto.com/art/201211/364374.htm 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. 云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及

Kubernetes(通常称为"K8S")是Google开源的容器集群管理系统.其设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署.可拓展.应用容器可运营的平台.Kubernetes通常结合docker容器工具工作,并且整合多个运行着docker容器的主机集群,Kubernetes不仅仅支持Docker,还支持Rocket,这是另一种容器技术.Kubernetes是一个用于容器集群的自动化部署.扩容以及运维的开源平台.通过Kubernetes, 可以快速有效地响应用户需求:->