目录简介环境准备架构说明版本服务器配置信息MySQL 主主1. 预备环境准备2. JDK 1.8+ 环境配置3. Maven 3.2.x+ 环境配置4. MySQL 57 yum 仓库安装5. MySQL 57 主主配置5.1 主库5.2 从库6 配置代理转发6.1 MySQL 代理6.2 Nacos 负载均衡7. 获取 Nacos 安装包并安装部署7.1 获取 Nacos 安装包7.3 配置集群
转载 2023-08-04 14:03:06
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Apache Yarn全称是:Yet Another Resource Negotiator,是Hadoop的集群资源管理系统。Yarn提供请求和使用集群资源的API,却很少直接用于用户代码。对用户隐藏了资源管理的细节。1 Yarn运行机制Yarn通过两类长期运行的守护进程提供自己的核心服务:Resource Manager(资源管理器) 管理集群资源Node Manager(节点管理器)
针对 Elasticsearch 集群时,我们可以通过如下的 _cluster/health 命令来查询集群状态:GET _cluster/health在正常的情况下,它会显示健康的状态,也就是绿色。关于监控的颜色的描述,我们可以参考我之前的文章 “Elasticsearch中的一些重要概念:cluster, node, index, document, shards及replica”。但是当我
# 可用Spark集群如何查看Master状态可用Spark集群中,查看Master节点的状态是非常重要的,因为它可以告诉我们集群的健康状况和资源利用情况。本文将介绍如何通过Spark的Web UI、命令行和API来查看Master节点的状态。 ## 1. Spark的Web UI Spark提供了一个Web界面,可以通过浏览器访问来查看Master节点的状态。默认情况下,该Web界
原创 9月前
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前言可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到可用。对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到可用,才能保证整个系统的可用。对于数据库服务而言,可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的可用方案是一直以来的讨论热点。MySQL主从架构此种架构,一般初创企业比较
转载 2023-07-12 15:46:12
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# Flink YARN可用集群搭建指南 Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源框架,尤其擅长流处理和批处理。将Flink与YARN(Yet Another Resource Negotiator)结合使用,可以实现可用集群管理。本文将介绍如何搭建一个Flink YARN可用集群,并通过代码示例详细说明每一步。 ## 系统环境要求 在搭建Flink YARN可用
原创 1月前
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ES查看集群状态实际上也是使用RESTful的接口,一般用的是GET方法http://[主机IP]:[ES端口] 通常我们启动服务器之后,就可以通过这个简单的方式来验证服务器是否启动成功。 从下面返加的JSON我们可以得到该节点的节点名,所属集群名,ES版本号,lucene版本号1、查看集群的健康状态 http://ip:9200/_cat/health?v RL中_cat表示查看信息,heal
一、核心特点1.1、流批一体1、无界数据        无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。2、有界数据        有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据
Flink的HA搭建并不复杂,本质来说就是配置2个jobmanager。本文作为Flink集群部署的补充篇。这篇文章来自网络,向作者尼小摩致敬,概述JobManager 协调每个 Flink 部署。它负责调度和资源管理。默认情况下,每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。 这会产生单点故障(SPOF):如果 JobManager 崩溃,则无法提交新作业并且导致运行中的作业运行失
Spark可用部署1、可用部署说明1 、基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)。2、基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)。2、基于zookeeper的Spark HA可用集群部署2.1 停止Spark进程,启动zookeeper进程。2
ES查看集群状态参考资料参考资料链接命令一、查看ES集群中各个节点磁盘的分配情况http://172.130.211.18:9200/_cat/allocation?v 分片数(shards):这是1059,表示我们把数据分成多少块存储。 索引所占空间(disk.indices):该节点中所有索引在该磁盘所点的空间。 磁盘使用容量(disk.used):已经使用空间122.4gb。 磁盘可用容量(
hadoop YARN可用配置时的操作记录
原创 2018-01-15 09:45:34
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# 搭建Spark可用集群配合Yarn ## 整体流程 首先,我们需要了解整个搭建过程的步骤,然后逐步进行操作。下面是本次搭建的步骤表格: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 安装JDK | | 2 | 安装Hadoop | | 3 | 配置Hadoop的yarn-site.xml | | 4 | 安装Spark | | 5 | 配置Spark的spark-env.
原创 1月前
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无论以什么样的模式提交Application到Yarn中运行,都会启动一个yarn-session(Flink 集群),依然是由JobManager和TaskManager组成,那么JobManager节点如果宕机,那么整个Flink集群就不会正常运转,所以接下来搭建Flink on YARN HA集群安装步骤hadoop/yarn-site.xml<property> <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</nam
原创 2021-07-04 18:36:46
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可用性H.A.(HighAvailability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性,HA系统是目前企业防止核心计算机系统因故障停机的最有效手段。HA的工作机制与框架1,RA(ResouceAgent)与CRM通信,启动各个资源,资源包括可启动的服务(如httpd,nginx)和不可启动的如(IP地址),可以在资源级别进行
        首先需要部署多个master,每个master节点需要部署keepalived,keepalived可以检测master节点状态,并且提供虚拟ip配置,当一个master出现故障这个虚拟ip会飘到其他的master节点。每个master节点还需要部署haproxy,haproxy是一个负载均衡器,对于master请求做负载均衡。 
无论以什么样的模式提交Application到Yarn中运行,都会启动一个yarn-session(Flink 集群),依
原创 2022-01-20 14:29:07
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YARN基本架构及组件        YARN集群总体上是经典的主/从(Master/Slave)架构,主要有ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。YARN集群架构如图所示。     1、ResourceManager   
[root@server3 ~]# su - hadoop[hadoop@server3 ~]$ jps1408 DataNode1501 Jps[hadoo
原创 2023-01-03 11:39:52
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  HAproxy+Mycat +MySQL主从集群可用方案   1.         HAproxy可用方案:haproxy+keepalived,利用keepalived的VIP浮动能力,(多台haproxy对应同一个虚拟IP)实现haproxy集群可用。&n
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