# Hadoop集群结构简介
## 引言
随着大数据技术的发展，Hadoop作为一种分布式计算平台，被广泛应用于大规模数据的存储和处理。Hadoop集群是由多台计算机组成的，每台计算机上运行着Hadoop的一个实例。本文将介绍Hadoop集群的结构和各个组件的作用，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## Hadoop集群结构
Hadoop集群由两种类型的节点组成：主节点（Maste
原创
2023-09-11 03:58:26
83阅读
本文简短概述下spark如何在集群上运行，使得更简单地理解涉及到的组件。可以通过读”应用提交指南”来学习在一个集群上加载应用。 组件 spark应用作为独立的进程集运行在集群上，在主应用（称为驱动程序）中通过SparkContext来协调调度。 特别地，运行在集群上，SparkContext能够连接多种类型的集群管理者（spark自己的集群管理，Mesos或YARN）,实现跨应用分配资源。一旦
在以前，数据库的集群配置一直很难，难点在于MySQL主从结构的高可用和读写分离。万幸的是，Galera/GR的出现，让整个集群的配置都极大程度地简化了。 以下是一个简单的MySQL集群拓扑图： 1.MySQL中间件：对MySQL Server的读写操作进行路由(即读写分离)；分库分表(sharding) (1).MySQL Router：MySQL官方提供的轻量级MySQL代理(路由)，只提供读
转载
2018-07-09 16:10:01
2959阅读
点赞
因为最近公司服务器要迁移;原来的数据库架构是一主一从的架构(主库A 从库C);增加多一台从库服务器B。
原创
2022-08-03 06:21:42
54阅读
集群数据存储结构主要分三种（主机也可以说叫作存储点，一个主机也可以有多个存储点，可以做虚拟化处理）1.每个主机存储一样的数据：主要用来做负载平衡，复制备份等等。2.每个主机存储的数据结构一样，但是数据不同，也就是一个数据分开存储，每个机器存储一部分数据，也就是分表分库：主要用来做并行计算。3.分布式存储：比如作者数据存储在一个主机中，业务数据存储在另一个主机中。分布式计算。
三种方式配合使用。
转载
2019-08-22 18:48:00
204阅读
2评论
kafka集群搭建前言详细步骤1、下载安装包2、解压3、创建存放kafka消息的目录4、修改配置文件5、分发kafka安装目录6、编写kafka集群操作脚本7、启动kafka集群8、测试创建主题查看主题列表启动控制台生产者启动控制台消费者 前言大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！ 百度百科对Kafka有如下描述：Ka
1. 数据库操作看完前面的文章，大家应该把环境搭建好了，下面我们就开始学习MongoDB的一些基本操作了。首先我们要了解的一些要点：MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值对(key=>value)组成MongoDB文档类似于JSON对象，字段值可以包含其他文档、数组、文档数组其次就是SQL术语和MongoDB术语的对比：学过MySQL的同学就很好对比了，三个主要的：数据库、集合、
转载
2023-08-01 15:53:47
53阅读
HPC机群系统建设的目的是为了得到更高的计算性能，更快的解决科研中过程中遇到的大量的密集型计算问题；同时希望HPC系统在CPU数量增加时能带来系统性能的线性提升。
原创
2012-11-14 23:48:17
886阅读
MapReduce Join关键词连接是一个很通用的问题。 如果数据量比较小，完全可以在内存中完成连接；如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生内存溢出（OOM）。那么此时就可以用 MapReduce Join 来解决大数据的连接问题。1. Reduce Join连接字段作为 key，其余部分和新加的标记作为 value，然后进行输出。 reduce 端的主要工作：在 reduce 端
前言在我们日常开发中使用的最多的还是mysql，毕竟是开源的，在对于一个高工来说，需要了解或掌握数据库的基本架构才能更好的发挥数据库的特长，以便于在外面对数据库的开发过程中，少踩坑，将数据库的性能发挥到最优，废话不多说，直接上图。架构图各个组件详解Client Connectors在这个组件中，定义了一组mysql服务器对客户端的支持，可以理解为各种语言的支持Service Utilitiesmy
K8S集群结构是指在Kubernetes平台上部署一组相互协作的节点，以便能够管理和运行容器化的应用程序。一个K8S集群包括多个节点，其中包括Master节点和Worker节点。Master节点负责整个集群的控制和管理，而Worker节点用来运行应用程序的容器。
下面是实现K8S集群结构的步骤，以及每一步需要的操作和代码示例：
| 步骤 | 操作
在配置Mysql数据库主从复制集群时间，以确保： 1.主从server操作系统版本号和位数一致。 2.Mysql版本号一致。 为了保证稳定性，最好server操作系统和Mysql数据库环境一致。 CentOSserver上Mysql的安装方法能够參见博客： javascript:void
转载
2015-08-22 11:17:00
40阅读
2评论
文章目录一、Hadoop 1.x的传统集群调度框架二、Hadoop/MapReduce 1.x的架构问题三、1.x版本的独立集群集中调度四、Hadoop 2.x的集群调度框架YARN1. YARN的思想2. YARN双层调度架构3. 具体做法4. YARN中运行一个作业的流程1）作业提交2） 作业初始化3）任务分配4）任务运行5）进度和状态更新6）作业完成5. 简化的YARN调度流程五、Hado
最近看了一些关于集群的资料，收获颇多，决定阶段性的整理一下。以后再慢慢的补充。1、集群的概念(Cluster Technology Concept) 现在在许多关键业务系统(Mission Critical System)：如金融、电信领域等。对计算机系统提出了很高的要求，要求系统具有长时间持续稳定运行以及容错和可恢复性。集群技术就是在这
目录源码地址缓存有效期、缓存预热和缓存击穿缓存穿透热点数据重建缓存和双重检测锁双写不一致读写锁缓存雪崩 缓存在高并发的场景下可以大大提升读取数据的性能。缓存的工作原理是先从缓存中读取数据，如果有数据则直接返回给用户；如果没有数据则从数据库中读取实际数据并且将数据放入缓存，最后将数据返回给用户。在高并发场景下，缓存的使用有点复杂。我们这里写的代码比较适合高并发场景，如果您的业务没有高并发海量数据的
# 架构图如何体现集群结构
## 问题描述
假设我们有一个电商网站，用户可以在网站上浏览商品、添加商品到购物车、下单购买等操作。现在我们需要设计一个系统来处理用户的购物车操作，要求系统能够支持高并发和高可用。
## 解决方案
为了满足高并发和高可用的需求，我们可以使用集群结构来设计购物车系统。通过将系统拆分成多个节点，可以实现水平扩展和负载均衡，提高系统的性能和可靠性。
### 架构图
下面
前言当今天下，大数据组件百花齐放，满足不同应用场景的计算框架层出不穷，mapreduce似乎早已很难有一席之地，但是天下武功，殊途同归，不管怎么变化，都离不开mapreduce的基础，今天，就一起揭开下最原始的计算框架mapreduce的面纱。核心设计理念分布式计算，即移动计算 而不移动数据。原理剖析如图1，官方给出的mapreduce剑谱，一招一式，尽显奥妙无穷，整体个人觉得分为4部分，spli
