目录 1 关于节点个数的说明 2 ZooKeeper集群的容错数 3 ZooKeeper集群可用的标准 4 为什么不能是偶数个节点 4.1 防止由脑裂造成的集群不可用 4.2 奇数个节点更省资源 4.3 偶数个节点遇到的其他问题 1 关于节点个数的说明 ZooKeeper的单机服务 (也就是单节点, 或着单进程) 虽然便于开发与测试, 但并不适合在生产环境使用 -- 生产环境中为了服务的高可用以及容错性, 建议使用ZooKeeper集群模式. ZooKeeper的集群中, 建议部署奇数个ZooK

由于需要在windows下面安装zookeeper,故做个整理 1.下载zookeeper http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/ 2.解压 3.修改配置文件,将conf中的zoo_example.cfg 改为 zoo.cfg 并且修改里面的配置 4.启动 5.遇到的坑 在最开始启动的时候提示:Error: JAVA_HOME is not set.或者Error: JAVA_HOME is incorrectly set. 这都是因为没有安装J

单机单节点模式 zookeeper解压, 放到 /opt/zookeeper/下, 新建一个latest的软链 $ latest 将 conf/zoo-sample.cfg 重命名为 zoo.cfg, 内容使用默认的就可以 修改 conf/log4j.properties, 这边的日志路径是无效的, 不用动, 注释掉console类型日志, 启用rollingfile类型日志 # Define some default values that can be overridden by syste

1.安装jdk 2.安装解压zookeeper 先创建文件夹 解压zookeeper压缩包 3.  创建配置文件zoo.cfg 4.运行测试

以下只在特殊情况下使用,不要用在生产环境. 一.问题背景 公司的产品使用Zookeeper做为集群支持,但是客户在验收的时候提出了一个很为难人的要求,那就是3台集群服务,停止2台以后,还要求我们的应用能提供服务,这就有点难为人了. 因为用过Zookeeper的人都知道,Zookeeper的leader的选举需要大多数同意,也就是说三台机器的Zookeeper集群那么选举leader就需要两台,如果只剩下一台Zookeeper那么是无法完成leader选举的,也就是说Zookeeper将不能对外提

Zookeeper+Kafka的单节点配置 环境描述:Ubuntu16.04 server系统,在系统上搭建Java环境,jdk的版本为1.8或更高,我的服务器IP地址为192.168.0.106. 1. 使用命令在根目录下的opt目录下创建data目录. mkdir /opt/data 2. 在Apache官网http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/和https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/k

配置2台机器,发别为ambari01.ambari03.ambari01上部署Ambari-server和Mirror server,另一台机器上部署agent. 一.配置静态IP 运行命令,让配置生效 完成后,测试能否ping通外网 二.配置永久的hostname root用户下执行 $>> /etc/sysconfig/nework 永久生效配置的hostname $>> hostname ambari03 其余三台机进行相同的配置,唯一不同的是主机名 三.为enmoedu用户

一.storm nimbus 单节点问题概述 1.storm集群在生产环境部署之后,通常会是如下的结构: 从图中可以看出zookeeper和supervisor都是多节点,任意1个zookeeper节点宕机或supervisor节点宕机均不会对系统整体运行造成影响,但nimbus和ui都是单节点.ui的单节点对系统的稳定运行没有影响,仅提供storm-ui页面展示统计信息.但nimbus承载了集群的许多工作,如果nimbus单节点宕机,将会使系统整体的稳定运行造成极大风险.因此解决nimbus的

文章目录 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 目录结构 edu-common-parent edu-demo-mqproducer edu-demo-mqconsumer 测试 Redis的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 FastDFS分布式文件系统的安装与使用(单节点) FastDFS介绍 安装(单节点) 使用 FastDFS配置文件详解 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) IP:192.168.4.101 环境:CentOS 6.6.

Rancher版本:Rancher v1.0.1 基本配置需求 多节点的HA配置请参照单节点需求 节点需要开放的端口 全局访问:TCP 端口22,80,443,18080(可选:用于在集群启动前 查看并管理栈 ) 节点间连接: UDP 端口:500,4500 TCP 端口:2181,2376,2888,3888,6379 MySQL数据库 至少 1GB 内存 每 Rancher 服务器节点 50 个连接(如:3 节点的高可用部署至少需要支持 150 个连接) 外部负载均衡器 建议配置 每个 Ra

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

单机多节点模式 zookeeper解压, 放到 /opt/zookeeper/ 下, 同目录再放一个 server1目录, 下面建data和log两个目录用于存放数据和日志 zoo.cfg [milton@localhost conf]$ more zoo.cfg # The number of milliseconds of each tick tickTime= # The number of ticks that the initial # synchronization phase ca

经过上两篇实战Windows Server Docker系列文章,大家对安装Windows Docker服务以及如何打包现有IIS应用为docker镜像已经有了基本认识.接下来我们来简单讲讲一些最基本的运维问题.鉴于到目前为止我们只谈到单服务器部署.这里暂时不涉及集群模式下的复杂生产环境运维. 本主题将涵盖下面这些主要内容,由于这个主题包含的内容较多,将分成上下两篇发布: 上篇 远程操作Windows Docker服务器 自动化Docker编译和部署 Windows Docker网络配置和端口映

Hadoop版本发展历史 第一代Hadoop被称为Hadoop 1.0 1)0.20.x 2)0.21.x 3)0.22.x 第二代Hadoop被称为Hadoop 2.0(HDFS Federation.YARN) 1)0.23.x 2)2.x 3)2.2.0     稳定版本     Namenode     HA 4)2.4     ResourceManager    HA 5)2.6     稳定版本 6)2.7     jdk1.7 Hadoop角色部署 Hadoop的安装模式分为三种

区别 (1)RAC有2个以上的实例,单节点只有1个实例 (2)RAC具有实例级别的高可用 (3)实例与实例之间通过内联网络交换数据,单节点不可 (4)RAC每个节点都有自己套SGA.后台进程.redo log.undo file (5)RAC可以增减节点 RAC最有用的功能 RAC最有用的功能就是实例级的failover,它可以保证在其中有节点crash的时候,其他节点可以迅速接管.保证系统持续可用.往往人们会认为RAC有2个节点性能就会提升2倍,这是一个误区,由于要保证数据的一致性往往性能会消

一.单节点 1.上传Kafka安装包到Linux系统[当前为Centos7]. 2.解压,配置conf/server.property. 2.1配置broker.id 2.2配置log.dirs 2.3配置zookeeper.connect 3.启动Zookeeper集群 备注:zookeeper集群启动时,先启动的节点因节点启动过少而出现not running这种情况,是正常的,把所有节点都启动之后这个情况就会消失! 3.启动Kafka服务 执行:./kafka-server-start.sh

一.   MySQL InnoDB Cluster 介绍MySQL的高可用架构无论是社区还是官方,一直在技术上进行探索,这么多年提出了多种解决方案,比如MMM, MHA, NDB Cluster, Galera Cluster, InnoDB Cluster, 腾讯的PhxSQL, MySQL Fabric., aliSQL.MySQL官方在2017年4月推出了一套完整的.高可用的Mysql解决方案 - MySQL InnoDB Cluster, 即一组MySQL服务器可以配置为一个MySQL集

扩展为HA需要注意的问题 原Namenode称为namenode1,新增的Namenode称为namenode2. 从namenode单节点扩展为HA模式官网上有详细的教程,下面是扩展过程中疏忽的地方. namenode2部署后需要复制namenode1格式化好的数据,就是namenode1部署的时候,通过hdfs namenode -format生成的数据. journalnode部署好后,也需要格式化数据.格式化方式为:journalnode启动之后,在namenode执行hdfs name

1.实践场景 开始前的准备条件: 1) 确认各个节点的jdk版本,将jdk升级到和kafka配套的版本(解压既完成安装,修改/etc/profile下的JAVA_HOME,source /etc/profile,重启后jdk生效) 2.单节点kafka实践 1) 启动zookeeper集群 各个节点上启动zookeeper进程# bin/zkServer.sh start 启动后,查看各个节点的zookeeper状态 (leader, follower etc)#bin/zkServer.sh

前言 在之前dubbo源码解析-本地暴露中的前言部分提到了两道高频的面试题,其中一道dubbo中zookeeper做注册中心,如果注册中心集群都挂掉,那发布者和订阅者还能通信吗?在上周的dubbo源码解析-zookeeper连接中已经讲到,这周解析的是另一道,即服务提供者能实现失效踢出是根据什么原理? 上周就有朋友问到我,为什么我的源码解析总是偏偏要和面试题挂上钩呢?原因很简单 1.dubbo源码这么多,试问你从哪里做为切入点?也就是说该从哪里看起?所以以面试题为切入点,你可以理解为我是在回答"

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