文章目录（一）配置目录分离1.1 Hadoop1.2 Spark1.3 其他软件（二）滚动升级Hadoop版本2.1 停机升级2.1 不停机的情况下升级官方文档：文档翻译： （一）配置目录分离之前在写：?《从零开始学习大数据平台（Episode 1）》时，搭建了测试的大数据平台。 但是按照那时的配置，升级Hadoop，Spark等软件时容易弄丢配置，稍显不便。 所以最好将配置目录（Hadoop还
# Hadoop 3 滚动升级
## 引言
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据集。它采用分布式并行处理的方式，能够在成百上千台服务器上高效地处理海量数据。Hadoop分为Hadoop 1.x和Hadoop 2.x两个主要版本，其中Hadoop 2.x版本引入了YARN资源管理器，支持更高级别的资源管理和任务调度。
然而，随着大数据技术的发展和用户需求的不断演进，
原创
2023-09-26 06:12:15
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本人也只是hadoop学习的一个萌新，在这段时间内因为课程的需要，安装了一下hadoop集群，里面遇到了一些问题，找到了一些解决办法，如果文章内有什么错误，欢迎大家与我交流，下面就开始搭建hadoop集群吧！搭建环境为win10，虚拟机为VM16.2.4，操作系统为CentOS-6.7，JDK版本为1.8.0，hadoop版本为2.7.4，链接：https://pan.baidu.com/s/1Z
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2024-04-22 11:45:11
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从Oracle的12.1或12.2版本升级到最新的19c版本，目前可供选择的几种升级方案有：1.插拔式升级，通用性好，属于数据迁移式的升级方式，不能整库进行升级，数据量越大耗时越长，业务中断时间长。2.可刷新PDB升级，12.2版本开始支持，业务中断时间短，属于数据迁移式的升级方式，不能整库进行升级。3.数据泵导出导入的方式升级，属于数据迁移式的升级方式，业务中断时长根据迁移数据量而定。4.dbu
滚动升级，一定听过，就比如说，现在有个服务运行了多个实例，想要对这个服务进行升级（比如：更换镜像），应该怎么弄呢？ 接下来的部分，咱们一起来看下。 在本文中，做滚动升级的一个场景是： 部署一个service，这个service使用 redis 3.0.6镜像，然后使用 redis 3.0.7版本的镜像进行升级 ok,开始。 1、登录到m
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2023-06-13 13:26:32
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一、Kubernetes 容器升级概念传统的网站升级更新，通常是将服务全部下线，业务停止后再更新版本和配置，然后重新启动并提供服务。这样的模式已经完全不能满足发展需求了。高并发、高可用系统普及的今天，服务的升级更新至少要做到“业务不中断”。而滚动更新(Rolling-update)恰是满足这一需求的一种系统更新升级方案。滚动更新就是针对多实例服务的一种不中断服务的更新升级方式。一般情况，对于多实例
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2023-10-02 22:28:55
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Storage Space Direct（简称S2D）是微软在Windows Server 2016数据中心版集成的第三代软件定义存储技术，S2D技术能够将工业标准X86服务器的本地磁盘汇总构建出具备高可用、高性能和易扩展的软件定义存储架构。S2D的优势在于和自家产品如Hyper-V/WAC/SCVMM/SCOM整合较好，适用于那些已经广泛使用微软企业级产品的用户，微软不仅有成熟企业级产品，也有成
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2024-09-01 21:50:38
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YashanDB支持通过yasboot工具滚动升级已经部署的数据库，在数据库不停机的情况下，将数据库二进制文件升级到新版本。本文将以23.3.1.0版本升级到23.3.1.1版本为例介绍数据库的滚动升级方式。注意事项滚动升级适用范围：
单机（主备）部署：主备形态部署的数据库从23.2.0.0及以上版本向版本号前三位相同但第四位不同的新版本进行升级。分布式部署：MN和DN均为主备部署的数据库从23
1.预备知识滚动升级(rolling update)是每一次只更新一小部分的副本，成功后再继续更新更多的副本，最终把所有副本更新。好处：不用停机，实现平滑的升级。2.Deployment的滚动升级2.1 Deployment与Replica Set与Pod的关系如下图所示(网上找的)，一个Deployment管理多个Replica Set，一个Replica Set 管理多个Pod 正因为这样，D
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2024-01-28 11:11:00
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一、前言 上一篇文章中对yaml文件格式进行了解，并对k8s中各种主要资源通过yaml创建时的定义模板。接来下就进一步学习k8s的各种特点。并应用在示例中。 接下来先实现.Net Core Api程序版本滚动升级、回滚，并在过程中进一步的对k8s进行了解二、滚动升级 1、推送新版本服务镜像v3到docker hub。 2、实现k8s中滚动升级： 新建k8sweb-
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2023-12-25 13:49:13
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不多说，直接上干货！HDFS升级和回滚机制 作为一个大型的分布式系统，Hadoop内部实现了一套升级机制，当在一个集群上升级Hadoop时，像其他的软件升级一样，可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现。在任何有实际意义的HDFS系统中，丢失数据是不允许的，更不用说重新搭建启动HDFS了。当然，升级可能成功，也可能失败。如果失败了，那就用rollback进行回滚;如果过了一段时
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2023-09-25 21:08:47
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Pod 滚动升级（Deployment）使用kubernetes 进行升级的时候并不需要停止业务，kubectl 支持滚动升级的方式，每次更新一个pod，而不是同时删除整个服务。目前的kubernetes 版本只支持Replication Controllers的方式实现滚动升级。然而，官方推荐的方式是使用Deployments. Deployments是一个更高级别的控制器，它以声明方式自动执行
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2024-04-09 13:13:43
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目标使用 kubectl 执行 Rolling Update（滚动更新）更新应用程序用户期望应用程序始终可用，为此开发者/运维者在更新应用程序时要分多次完成。在 Kubernetes 中，这是通过 Rolling Update 滚动更新完成的。Rolling Update滚动更新 通过使用新版本的 Pod 逐步替代旧版本的 Pod 来实现 Deployment 的更新，从而实现零停机。新的 Pod
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2024-02-08 15:48:40
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编译丨小东每周一、三、五晚6点10分 与您不见不散！
说在前面这篇文章是 Windows Dockerfile 系列文章中的一篇，我将介绍使用 Docker Compose 在 Docker 中运行、管理和升级分布式应用程序。 今天我将为大家带来本文的第二部分内容：使用 Docker Compose 在 Docker 中管理和升级分布式应用程序。点击下方标题，查看第一部分内容：
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2023-07-25 20:24:42
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RocketMQ是一种高性能、低延迟的分布式消息队列系统，用于解决大规模分布式系统中的消息通信问题。在实际应用中，我们可能需要对RocketMQ集群进行滚动升级，以保证系统的稳定性和可用性。本文将介绍如何进行RocketMQ集群的滚动升级，并给出相应的代码示例。
## 什么是滚动升级？
滚动升级是指在不中断服务的情况下，逐步升级系统中的各个节点。对于RocketMQ集群而言，滚动升级可以以一种
原创
2024-01-12 22:58:02
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# 滚动升级Java版本的技术解析
随着Java的快速发展，不同版本间不断增加的新特性和安全更新，企业和开发者常常需要进行Java版本的升级。然而，直接替换生产环境中的Java版本往往会引入不必要的风险和停机时间。因此，滚动升级成为了一种行之有效的方式。
## 滚动升级的概念
滚动升级是指在不影响服务可用性和用户体验的情况下，逐步替换系统中的一部分组件或服务。这种方法可以减少升级带来的风险，
Linux发行版倾向于使用两种不同类型的发行周期.:标准版本和滚动版本。有些人通过滚动版本来发誓拥有最新的软件，而其他人喜欢标准版本更稳定和测试。这是一些发行版发布常规标准版本，并为其不稳定的开发版本使用滚动版本循环。如何将Linux发行版放在一起相关文章图片1tupian它们包含许多不同项目的软件它区别在于如何分发这些软件包的新版本。标准发布周期相关文章图片2tupian什么是Linux发行版，
目录1 介绍2 升级2.1 不停机升级2.1.1 升级非联邦集群2.1.2 升级联邦集群2.2 停机升
原创
2021-12-10 15:32:59
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# Kubernetes 应用滚动升级
在使用Kubernetes部署应用程序时，经常需要对应用进行升级。而应用升级的过程中，我们希望能够做到滚动升级，即逐步替换旧版本的Pod，确保应用的稳定性和可用性。本文将介绍如何使用Kubernetes进行应用的滚动升级，并提供相应的代码示例。
## Kubernetes 应用滚动升级的流程
下面是进行应用滚动升级的流程图：
```mermaid
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原创
2024-05-02 06:18:47
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一、Docker swarmSwarm 是 Docker 公司在 2014 年 12 月初发布的一套较为简单的工具,用来管理 Docker 集群,它将一群 Docker 宿主机变成一个单一的,虚拟的主机。Swarm 使用标准的 Docker API接口作为其前端访问入口,换言之,各种形式的 Docker Client(docker client in go, docker_py,docker 等)
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2023-08-22 17:30:09
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