前言: 随着业务的扩大,用户的增多,访问量的增加,单机模式已经不能支撑,从而出现了从单机模式->垂直应用模式->集群模式,集群模式诞生了,伴随着一堆问题也油然而生,Master怎么选举,机器故障及时移除集群,添加机器了如何及时的感应到,Zookeeper不仅能维护当前的集群服务状态,还能及时的选出master,它们的实现方式都是在Zookeeper上面注册一个EPHEMERAL目录节点,在创建目录的父目录上面调用getChildren(String path,boolean watch)设置w

实验系统:CentOS 6.6_x86_64 实验前提: 1)提前准备好编译环境,防火墙和selinux都关闭: 2)本配置共有两个测试节点,分别coro1和coro2,对应的IP地址分别为192.168.19.55和192.168.19.98: 3)集群服务为nginx服务: 4)提供web服务的地址为192.168.19.150,即VIP: 实验软件:corosync-0:1.4.7-1.el6 pacemaker-0:1.1.12-4.el6 crmsh-2.1-1.6 drbd-8.4.

刚刚看完了并发实践这本书,算是理论具备了,看到了AQS的介绍,再看看源码,发现要想把并发理解透还是很难得,花了几个小时细分析了一下把可能出现的场景尽可能的往代码中去套,还是有些收获,但是真的很费脑,还是对多线程的理解太浅了,不多说了,直接上代码吧. 这段代码不是为跑通,只是把AQS,ReentrantLock中的部分源码合并到了一起,便于理解. package com.yb.interview.concurrent; import java.util.concurrent.locks.LockS

网络设置 Elasticsearch 缺省情况下是绑定 localhost.对于本地开发服务是足够的(如果你在相同机子上启动多个节点,它还可以形成一个集群),但是你需要配置基本的网络设置,为了能够在实际的多服务器生产集群中运行. WARNING:注意网络配置,永远不要暴露未受保护的节点到公网上 常用的网络配置 network.host 节点将绑定到一个主机名或者 ip 地址并且会将该这个节点通知集群中的其他节点.接受 ip 地址,主机名,指定值或者包含这些值的数组 默认值:local disco

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/4729638.html 嵌入式的工程师一般都知道CAN总线广泛应用到汽车中,其实船舰电子设备通信也广泛使用CAN,随着国家对海防的越来越重视,对CAN的需求也会越来越大.这个暑假,通过参加苏州社会实践,去某船舶电气公司实习几周,也借此机会,学习了一下CAN总线. 概述 CAN(Controller Area Network)即控制器局域网,是一种能够实现分布式实时控制的串行通信网络. 想到CAN就要想到德国的Bosch公

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

CoroSync+Pacemaker实现web高可用 2015-04-12 23:38:19 标签:CoroSync pacemaker 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://lu2yu.blog.51cto.com/10009517/1631677 一.简介 CoroSync最初只是用来演示OpenAIS集群框架接口规范的一个应用,可以说CoroSync是OpenAIS的一部分,但后面的发展明显超越了官方最初的设想

在启动Hadoop时,NameNode节点上会默认启动一个SecondaryNameNode进程,使用JSP命令可以查看到.SecondaryNameNode光从字面上理解,很容易让人认为是NameNode的热备进程.其实不是,SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分.它并不是元数据节点出现问题时的备用节点,它和元数据节点负责不同的事情. 1.SecondaryNameNode节点的用途: 简单的说,SecondaryNameNode节点的主要功能是周期性将元数据节点的命

第九章 容错 在当前,由于集群庞大的组织体系和复杂性,以及用户普遍要求低成本硬件,使得集群在运行过程中发生的错误概率,远远高于单一且性能稳定的小型机服务器,并且集群在运行过程中几乎是不允许停止的,这就更需要提供比单机环境复杂得多的错误管理方案.实际上,我们在产品设计.开发.运营的各个阶段,有相当大一部分精力,都是用来获取各种故障,和解决各种故障发生后的错误处理问题.对于这些错误处理,我们整体遵循这样一个思路来解决:首先由软件感知来发现和定位故障点,然后进行判断,如果属于软件可以解决的故障,那么通

Nosql,作为程序员在当下不了解点儿,还真不行,出去聊起来别人就会说你土.那么就聊聊其中一个比较火的redis.redis单机版没得说,但是一直没有集群版,有也是山寨的.前段时间对redis的实现进行了一些学习,明天就要发布redis集群的稳定版,作为纪念以及学习,发一下redis集群实现的细节,英文好的就看原文吧. redis集群实现一个高性能.线性可扩展的1000节点的集群. Redis集群没有最重要或者说中心节点,这个版本最主要的一个目标是设计一个线性可伸缩(可随意增删节点?)的功能.

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

一.HDFS的基本概念 1.1.数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块. 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的. 不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间. 1.2.元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) 元数据节点用来管理文件系统的命名空间 其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统

gulp 安装 1 检测电脑有没有安装node 执行 $ node -v $ npm -v 如果没有安装的话,可以到https://nodejs.org/en/download/下载安装. 2 全局安装gulp $ npm install --global gulp 3 给对应的项目安装gulp 执行 $ npm install gulp --save-dev 4 初始化项目目录 执行 $ npm init 生成 package.json 在对应的根目录下创建 gulpfile.js 文件中的基

设计理念:         1.超大文件         2.流式数据访问         3.商用普通硬件 不适合场景:         1.低时间延迟的数据访问         2.大量的小文件         3.多用户写入,任意修改文件 一.HDFS的基本概念 1.1.数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块. 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的. 不同于普通

大纲一.前言二.环境准备三.Corosync 安装与配置四.Pacemaker 安装与配置五.DRBD 安装与配置六.MySQL 安装与配置七.crmsh 资源管理 推荐阅读: Linux 高可用(HA)集群基本概念详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88522.htm Linux 高可用(HA)集群之Heartbeat详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88521.htm 一.前言      前几篇博文

http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88522.htm 高可用集群的衡量标准    HA(High Available), 高可用性群集是通过系统的可靠性(reliability)和可维护性(maintainability)来度量的.工程上,通常用平均无故障时间(MTTF)来度量系统的可靠性,用平均维修时间(MTTR)来度量系统的可维护性.于是可用性被定义为:HA=MTTF/(MTTF+MTTR)*100%  具体HA衡量标准:99% 一年宕机时间不超过4

1.问题现象 但是实际情况,完全出乎笔者的想法.检查一般对象数据表锁定,只需要检查v$locked_object和v$transaction视图,就可以定位到具体人.但是检查之后的结果如下: SQL> select * from v$locked_object; XIDUSN XIDSLOT XIDSQN OBJECT_ID SESSION_ID ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- SQL> select * from

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

下面是 Github 主页上对 Alamofire 的描述 Elegant HTTP Networking in Swift 为什么这次我选择阅读 Alamofire 的源代码而不是 AFNetworking 呢, 其实有两点原因. AFNetworking 作为一个有着很多年的历史的框架, 它虽然有着强大的社区, 不过因为时间太久了, 可能有一些历史上的包袱. 而 Alamofire 是在 Swift 诞生之后才开始出现的, 到现在为止也并没有多长时间, 它的源代码都是新鲜的. 由于最近在写

大纲一.高可用集群的定义二.高可用集群的衡量标准三.高可用集群的层次结构四.高可用集群的分类 五.高可用集群常用软件六.共享存储七.集群文件系统与集群LVM八.高可用集群的工作原理 推荐阅读: CentOS 6.3下DRBD+Heartbeat+NFS配置笔记 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85599.htm Heartbeat_ldirector+LB+NFS实现HA及LB.文件共享 http://www.linuxidc.com/Linux/20

前言 这次分享的文章是我<Python爬虫开发与项目实战>基础篇 第七章的内容,关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话,可以看一下 试读样章),下面是文章的具体内容. 本章讲的依旧是实战项目,实战内容是打造分布式爬虫,这对初学者来说,是一个不小的挑战,也是一次有意义的尝试.这次打造的分布式爬虫采用比较简单的主从模式,完全手工打造,不使用成熟框架,基本上涵盖了前六章的主要知识点,其中涉及分布式的知识点是分布式进程和进程间通信的内容,算是对Python爬虫基础篇的总结. 现在