#####一.MHA特性1.主服务器的自动监控和故障转移 <br> MHA监控复制架构的主服务器，一旦检测到主服务器故障，就会自动进行故障转移。即使有些从服务器没有收到最新的relay log，MHA自动从最新的从服务器上识别差异的relay log并把这些日志应用到其他从服务器上，因此所有的从服务器保持一致性了。MHA通常在几秒内完成故障转移，9-12秒可以检测出主服务器故障
概述 YARN是一个资源管理系统，负责集群资源的管理和调度。如果想要将一个新的应用程序运行在YARN之上，通常需要编写两个组件Client客户端和ApplicationMaster。其中，Client负责向ResourceManager提交ApplicationMaster，并查询应用程序运行状态；ApplicationMaster负责向Res
flink on yarn两种方式第一种方式：yarn session 模式，在yarn上启动一个长期运行的flink集群使用 yarn session 模式，我们需要先启动一个 yarn-session 会话，相当于启动了一个 yarn 任务，这个任务所占用的资源不会变化，并且一直运行。我们在使用 flink run 向这个 session 任务提交作业时，如果 session 的资
说明：测试flink-cep的性能，采用控制变量法，测试环境 为4个节点， 一主三从，从节点参考图1 。图2是测试过程中机器性能观测，flink1是主节点，flink2是从节点之一，通过观测，数据在5G以上 CPU利用率在90%左右，几乎能充分利用，那内存不用说 也是充分利用，网络IO 在高峰时达到6Mb/s ,平均在1Mb/s. 1.其中在Flink Stream上控制的变
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2024-02-02 10:28:16
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HDFS 高可用 Yarn 高可用
原创
2022-12-28 15:22:35
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# Flink On YARN 的高可用配置指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，将其部署在 YARN 上可以实现资源的动态管理与调度。为了确保 Flink 应用的高可用（HA），我们需要配置一些特定的参数。本文将通过步骤讲解如何实现 Flink 在 YARN 的高可用性设置，并提供每一步的代码示例及详细解释。
## 1. 整体流程
以下是配置 Flink 在 YARN 上
原创
2024-09-11 05:55:06
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目录主备延迟问题主备延迟的来源：可靠性优先策略可用性优先策略正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确地执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。但是MySQL要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的。 主备延迟问题主备切换可能是一个主动运维动作：比如软件升级、主库所在机器按计划下线等，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉电。同步延迟的概念：与
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2023-10-03 21:33:15
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在分布式系统的CAP理论中可用性是我们经常要使用和配置的.Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。我们常用的软件如redis,mysql,mongdb,rabbitmq,kafka,zk,eureka,zuuk等,只要使用就应该保证它的可用性.如何保证呢,有以下几种常用方法,有的是通用的,有的时各软件独有的.一.keepalived(应用的技术
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2024-07-15 12:38:00
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Yarn高可用架构重温解决NameNode单点故障问题 ResoueceManager：负责整个集群的资源统筹和管理（只有一个active状态，另外一个为standby状态，active的挂掉之后，standby切换为active，之后active挂掉的节点重新加入集群会处于standby） NameNode：一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace以及客户端对文件的访问。NameNo
# 实现 CDH YARN 高可用性指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中实现YARN的高可用性（HA）。这能确保在一台主节点出现故障时，集群中的其他节点仍然可以正常提供服务。下面是整个过程的简化步骤和详细说明。
## 1. 高可用性部署流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 06:22:37
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# Flink on YARN 高可用实现流程
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已满足：
- 安装好 Flink 和 YARN，并配置好环境变量。
- 确保 Hadoop 的 YARN 集群已经正常运行。
## 2. Flink on YARN 高可用实现步骤
下面是实现 Flink on YARN 高可用的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-01-03 10:59:17
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# Ranger Yarn 高可用
> 作者：AI智能助手
>
> 创建时间：2022年11月11日
## 1. 引言
在大数据领域中，Yarn 是一种非常重要的资源调度和管理框架，它可以帮助我们更好地利用集群资源。然而，由于各种原因，Yarn 可能会出现故障或不可用的情况，这将影响到我们的应用程序的稳定性和可靠性。为了解决这个问题，我们可以使用 Ranger Yarn 来提供高可用性的资源
原创
2023-10-11 10:44:53
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# Yarn高可用原理
## 介绍
Yarn是一个分布式的包管理工具，用于管理JavaScript项目的依赖项。它提供了一种高可用的机制，确保即使在节点故障的情况下，也能保持服务的可用性。本文将介绍Yarn的高可用原理，并给出一个代码示例。
## 高可用原理
Yarn的高可用原理基于主从架构。它由一个主节点和多个从节点组成。主节点负责接收并处理所有的请求，从节点则负责执行具体的任务。
当
原创
2023-09-21 01:40:08
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# Ambari YARN 高可用配置指南
在大数据生态系统中，YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是执行和管理 Hadoop 资源的重要组件。而 Ambari 是用于管理 Hadoop 集群的工具。实现 YARN 的高可用性 (HA) 能确保集群在遇到节点故障时，仍能持续工作，提高系统的稳定性和可靠性。本文将指引你如何在 Ambari 中配置 YARN
在当前的大数据与云计算环境中，确保YARN和Zookeeper的高可用性是至关重要的，以支持集群的稳定性和业务的连续性。本文将详细介绍如何实现YARN和Zookeeper的高可用配置，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署及最佳实践等内容。
## 环境预检
在进行部署前，首先需要确认环境的兼容性和可用性。以下这个思维导图展示了需要检查的各个维度，包括操作系统、JDK、YARN、Z
CDH版本HADOOP2.6.0高可用集群搭建一、安装包准备hadoop-2.6.0-cdh5.16.2.tar jdk-8u45-linux-x64 zookeeper-3.4.5-cdh5.16.2.tar二、集群规划hadoop01 hadoop02 hadoop03三、搭建过程1、3台虚拟机配置，以第一台为例**1.1 ip设置[root@hadoop01 ~]# vi /etc/sysc
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2023-09-03 16:25:18
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1.1 概要介绍 Flink on Yarn的HA高可用模式，首先依赖于Yarn自身的高可用机制（ResourceManager高可用），并通过Yarn对JobManager进行管理，当JobManager失效时，Yarn将重新启动JobManager。其次Flink Job在恢复时，需要依赖Checkpoint进行恢复，而Checkpoint的快照依赖于远端的存储：HDFS，所以HDFS也必须是
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2023-12-31 15:57:25
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文章目录hadoop高可用架构搭建准备环境HDFS-HA 集群配置配置 core-site.xml 文件配置 hdfs-site.xml配置 yarn-site.xml启动 HDFS-HA 集群1、启动zookeeper集群2、启动journalnode3、格式化HDFS（仅第一次启动执行）4、格式化ZKFC（仅第一次启动执行）5、启动HDFS6、测试HDFS7、启动YARN8、测试yarn-H
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2023-09-01 08:10:11
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1.介绍从客户端来看，集群中的所有服务器是一个系统，就像一台大型的计算机系统，其上运行着客户端需要的应用服务。而高可用性的集群系统不仅能够保证用户的业务是连续的并且具有持续可用的特性，即具有7x24的可用性，还能在一年之内达到99．99％可用性。可用性即当用户需要数据和服务时，计算机能够根据请求完成响应。可用性是以百分比形式表示的一种系统正常工作的时间。高可用性集群是一个高可用、无单点故障的系统。
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2024-01-15 18:58:31
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一、任务提交我们使用如下的参数提交了Flink on YARN作业flink run -m yarn-cluster -p 5 -yjm 3072 -ytm 4096 -ynm flink-test -d -c com.test.Test flink-test-1.0.0-SNAPSHOT.jar二、查看内存情况该作业启动了1个TaskManager，占用5个slot，并正常运行。来到该任务的We
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2023-09-04 11:58:53
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