前言:      我们需要至少3台服务器来实现分布式,鉴于没那么多钱买真机器,从学习和开发的角度看,只有虚拟机一条路了. 软件选择:     虚拟机使用VMware软件,因为主流而且资料比较多,学习成本较低.软件在[ 链接:http://pan.baidu.com/s/1jI4pppc  密码:zvtt ]下,破解文件也在里面.     虚拟OS毫无疑问是linux,鉴于centos开源,下载方便又不需要破解,故而采用之.[‪CentOS-7-x86_64-Everything-1511.iso

背景:      我们需要至少3台服务器来实现分布式,鉴于没那么多钱买真机器,从学习和开发的角度看,只有虚拟机一条路了. 软件选择:     虚拟机使用VMware软件,因为主流而且资料比较多,学习成本较低.软件百度自己找.     虚拟OS毫无疑问是linux,鉴于centos开源,下载方便又不需要破解,故而采用之.[‪CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso]     可以自己去官网下载.      OS安装:     新建虚拟机,一步一步默认安装就行. 设置网络(静

Hadoop2.7.3+HBase1.2.5+ZooKeeper3.4.6搭建分布式集群环境 一.环境说明 个人理解:zookeeper可以独立搭建集群,hbase本身不能独立搭建集群需要和hadoop和hdfs整合 集群环境至少需要3个节点(也就是3台服务器设备):1个Master,2个Slave,节点之间局域网连接,可以相互ping通,下面举例说明,配置节点IP分配如下: IP     角色10.10.50.133 master10.10.125.156 slave110.10.114.11

一.部署集群基础环境 目标: 本案例要求为MySQL集群准备基础环境,完成以下任务操作: 数据库授权 部署MySQL双主多从结构 配置本机hosts解析记录 方案: 使用4台RHEL 6虚拟机,如下图所示.其中192.168.4.10.192.168.4.11作为MySQL双主服务器,192.168.4.12.192.168.4.13作为主服务器的从服务器. 步骤: 步骤一:准备环境 [root@master1 ~]# cat /etc/hosts    127.0.0.1   localhos

摘要:本文介绍如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境. 本文分享自华为云社区<基于Jupyter Notebook 搭建Spark集群开发环境>,作者:apr鹏鹏. 一.概念介绍: 1.Sparkmagic:它是一个在Jupyter Notebook中的通过Livy服务器 Spark REST与远程Spark群集交互工作工具.Sparkmagic项目包括一组以多种语言交互运行Spark代码的框架和一些内核,可以使用这些内核将Jupyter Notebook中的代码转

本文原创,如需转载,请注明作者以及原文链接! 一.前期准备: 1.jdk安装        不要用centos7自带的openJDK2.hostname    配置       配置位置:/etc/sysconfig/network文件3.hosts           配置        配置位置 : /etc/hosts4.date            配置       date -s "....."设置日期一致5.   关闭安全机制 /etc/sysconfig/selinux

HashiCorp 公司推出的Consul是一款分布式高可用服务治理与服务配置的工具.关于其配置与使用可以参考这篇文章 consul 简介与配置说明. 一般,我们会在多台主机上安装并启动 consul,在开发时这可能会比较不方便,所以这里介绍如何使用 vagrant 和 docker 来简化开发环境的搭建. 利用 vagrant 创建虚拟机 Vagrant 是 HashiCorp 公司的产品, 用于创建和部署虚拟化开发环境,支持常见的操作系统.由于其安装比较简单,参照官方文档即可,此处不再赘述.

本文从头开始零基础完全配置,适合小白. 本文在vmware中配置三台虚拟机,一台做Master,两台Worker,hadoop 和spark只需要在Master上配置,然后cp到worker上,包括配置文件. Ubuntu基本环境配置 创建hadoop用户 在终端中输入 sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash 接着使用如下命令设置密码,可简单设置为 hadoop,按提示输入两次密码: sudo passwd hadoop 可为 hadoop 用户增加管理员权限,方

课程计划 第一天: 1.电商行业的背景介绍--电子商务 2.淘淘商城的系统架构 a) 功能介绍 b) 架构讲解 3.工程搭建--后台工程 a) 使用maven搭建工程(工程大) b) 使用maven的tomcat插件启动工程 4.SVN的使用 第二天: 1.服务中间件dubbo--远程调用技术 2.SSM框架整合 3.整合测试 4.商品列表查询功能实现 第三天: 1.商品类目选择 2.图片上传 a) 图片服务器FastDFS b) 图片上传功能实现 3.富文本编辑器KindEditor的使用 4

前言 决心要花费宝贵时间写下这篇心得,是因为从昨天晚上到今天上午被这个VMWare模拟搭建的服务器集群不能上外网的问题搞得很心烦,最后决定跟它杠上了!上午还通过远程连接得到了“空白”同学的帮助,在此表示十分感谢.虽然到今天中午的时候经过帮助能上外网了,但是自己感觉还是没有彻底弄懂,对三种模式下的网络结构还是一知半解,上网查了很多资料,但是发现网上很多文章有许多误导.于是自己又从VMWare的三种模式出发,查资料,最后终于算是捋顺了. 写下这篇文章,一是让自己的逻辑得到锻炼,二是希望能帮到部分同学

VMWare版本:14.13 Centos版本:CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso 遇到的问题:ping不通 报could not resolve host这个错误 解决办法:参考https://www.jianshu.com/p/350f04a430d6 VMware搭建集群的基本步骤参考:https://blog.csdn.net/cndmss/article/details/80149952

第一步 ,环境准备.  宿主机为CentOS6.3 64位,3个虚拟机为CentOS6.3 64位. (注意:有个技巧,可以先创建一台虚拟机,在其上安装好JDK.hadoop后再克隆两台,这样省时又省力.) 操作系统. CentOS 6.3 64 hadoop版本 hadoop 1.1.0 rpm 开始安装 以下所有的操作,都是用 root 身份执行 以下安装,需要在每台机器上面安装.  下载好 jdk-7u9-linux-x64.rpm 和  hadoop-1.1.0-1.x86_64.rpm

一.Scala安装 因为spark的版本原因,所以Scala我用的2.11.7. 下载目录http://www.scala-lang.org/download/ 拷贝到要安装的地址,我的地址是/usr/local 解压tar zxvf scala-2.11.7.tgz 修改gedit /etc/profile. export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.7export PATH=/usr/local/scala-2.11.7/bin:$PATH 然后测试 s

超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

MinIO 分布式集群搭建 分布式 Minio 可以让你将多块硬盘(甚至在不同的机器上)组成一个对象存储服务.由于硬盘分布在不同的节点上,分布式 Minio 避免了单点故障. Minio 分布式模式可以搭建一个高可用的对象存储服务,你可以使用这些存储设备,而不用考虑其真实物理位置. (1)数据保护 分布式 Minio 采用纠删码(erasure code)来防范多个节点宕机和位衰减(bit rot). 分布式 Minio 至少需要 4 个节点,使用分布式 Minio 就自动引入了纠删码功能. 纠

这个是kafka的官网地址:http://kafka.apache.org/ 1.kafka是一个消息系统. 2.kafka对流数据可以高效的实时处理. 3.分布式集群的环境下能够保证数据的安全. kafka的下载地址:http://kafka.apache.org/downloads 把安装包上传 把权限修改一下 解压 配置kafka 这个路径来自这里 配置zookeeper 把这里改成kafka所在节点的主机名 kafka的配置文件现在配置完了,把kafka分发到其他两台机器上 分发过去之后

配置文件采用yaml方式来配置 生产中取消了仲裁者的角色,因为仲裁者也不会存储数据,只是起到选举的作用,线上为了保证数据安全,每份数据都会配置两个副本集,也就是每份数据存储了三份. 优化配置,采用五台集群 使用非root账户搭建mongodb集群.  环境准备 系统系统 centos7.4五台服务器:192.168.0.31/32/33/34/35安装包: 服务器规划 端口分配: mongos:20000 config:21000 shard1:27001 shard2:27002 shard3

一.hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据.HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以