EasyDSS视频直播/点播服务平台诞生至今，我们做了不少版本的功能更新和升级。除EasyDSS外，TSINGSEE青犀视频所有平台均有演示平台供参考，用户可以进入演示平台阅览界面了解部分功能。EasyDSS的搭建和部署也很简便，本文我们介绍一下在项目中EasyDSS的搭建。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说FastDFS教程IV-文件服务器集群搭建,希望能够帮助大家进步!!!
在强大的单机也比不上集群,EMQ的集群模式很粗暴,只需要把EMQ服务关联在一起然后负载均衡就可以达到集群的效果,这样就算面对1000CK问题也迎刃而解 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.集群方式接受 Erlang/OTP 最初是爱立信为开发电信设备系统设计的编程语言平台，电信设备(路由器、接入网关、…)典型设计是通过背板连接主控板卡与多块业务板卡的分布式系
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章： 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！
🎉在CentOS 7.9上搭建高性能的FastDFS+Nginx文件服务器集群并实现外部远程访问
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上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章，里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件（也就是容器网络接口）的部署，很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”，我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点，只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践，发现忽略了一个严重的问题，也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题，也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群，保证集群网络互通”。
前面我们介绍了如何搭建 DNS 服务器以及如何往 DNS 服务器添加反向解析记录，本文将在前面的基础上告诉大家如何搭建主从架构的 DNS 服务器。
视频内容 今天，我们来了解一下负载均衡的几种类型，来帮助我们更好的使用腾讯云负载均衡。 [igoes.jpeg] 腾讯云负载均衡从大类上来分，有两个大类，分别是公网负载均衡实例和内网负载均衡实例。其中公网实例又分为公网有固定IP负载均衡实例和公网无固定IP负载均衡实例。公网实例用于链接互联网（外网）的负载均衡和请求分发，内网实例用于内网的负载均衡和请求分发。 [72xic.jpeg] 公网型负载均衡实例通过 Internet 从客户端获取请求，并向绑定监听器的后端服务器分发这些请求。 [anvoy.jp
上面的架构图并没有具体说明SLB是什么，实际上上面的架构图翻译成下面这种看起来是不是很熟悉。
由于实验室拟态存储的项目需要通过NAT模式来映射NFS服务器已实现负载均衡的目的，通过调研了多种负载均衡机制，笔者最终选择了LVS的NAT模式来实现需求，接下来通过博客来记录一下LVS-NAT模式的配置流程。
IBCS虚拟专线（IBCS Cloud Virtual Line）是一种IP专线技术，它基于二层网络架构实现给本地服务器主机分配一个独享的固定的IP， 支持获取源访问IP，和物理专线一样效果，可用于建设本地数据中心、业务后台。
前言 上一篇介绍了伪分布式集群的搭建，其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建！ 其实搭建最基本的全分布式集群和伪分布式集群基本没有什么区别，只有很小的区别。 一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1）如果是在一台虚拟机中安装多个linux操作系统的话，可以使用NAT或桥接模式都是可以的。试一试可不可以相互ping通！ 2）如果在一个局域网当中，自己的多台电脑（每台电脑安装相同版本的linux系统）搭建
Nacos单击模式仅仅适用于测试和单击使用，生产环境大多使用集群模式以确保高可用。如果有多数据中心场景，那么Nacos还支持多集群模式。 nacos集群架构图如下：
EasyCVR平台的服务器集群功能已经发布了一段时间，越来越多的用户也逐渐开始部署集群方案。在此前的文章中我们也和大家分享过关于集群部署的相关操作和疑难问题解决，感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章进行了解。本期文章就和大家介绍一下EasyCVR集群该如何配置参数。
RabbitMQ：第二章：Spring整合RabbitMQ（简单模式，广播模式，路由模式，通配符模式，消息可靠性投递，防止消息丢失，TTL，死信队列，延迟队列，消息积压，消息幂等性）
所谓的脑裂问题，就是在多机热备的高可用 HA 系统中，当两个节点心跳突然断开，就分裂为了两个独立的个体，由于互相失去联系，都认为对方出现了故障，因此都会去争抢对方的资源，争抢启动，由此就会发生严重的后果。 举个形象的例子，A 和 B 作为一个双机热备集群的两个节点，各自持有集群的一部分数据 — a 和 b，这时，两机器之间突然无法通信，A 认为 B 已经挂掉，B 认为 A 已经宕机，于是会出现：
Hadoop的部署模式有四种：本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。
Kubernetes 在当下的火热程度不必多言，但由于其体量较大，自身组建就会占用不少资源，适合大规模部署。k3s 是一个轻量的 Kubernetes 实现，通过了官方认证，在占用极低资源的情况下可以提供大部分功能，个人轻量服务器、树莓派之类资源有限的情况下显得特别好用。
redis是一个开源的 key->value 高速存储系统,但是由于redis单线程运行,在系统中,只能利用单核的性能
在Hadoop和Spark集群搭建好了以后，如果我们需要向集群中发送、获取文件，或者是执行MapReduce、Spark作业，通常是搭建一个外围的、集群的客户端，在这个客户端上进行操作。而不是直接在集群的NameNode或者DataNode上进行。此时，集群和客户端的结构如下图所示（简化图，没有考虑NameNode的高可用），本文将介绍如何快速搭建一个集群客户端（有时也叫gateway）。
首先我们先介绍一下什么是负载均衡: 负载平衡（Load balancing）是一种计算机网络技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。这是来自维基百科的介绍。负载均衡的目的，就在于平衡计算机的负载，给用户提供优质，可靠，稳定的服务。日常生活中到处都能看到“负载均衡”，一个超市的收营员高峰期只能服务10位顾客，当做活动时有20位顾客需要服务的话可能就会排长队，这样购物体验将会很差(就像客户抱怨系统/网站访问太慢)。最简单的办法就是再招个营业员，重新开通一个出口。负载均衡的核心就是“分摊压力”。
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.7版本的3个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03，这3台虚拟机既是zookeeper集群，又是kafka集群(但在生产环境中，这两个集群一般搭建在不同的机架中)，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章： 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 Zookeeper集群 参考zookeeper-3.
所谓Kafka伪分布式，就是一个节点启动多个Kafka服务，只需要新增加server.properties配置文件，并按照新的配置文件再启动一个服务即可，当然数量可以看自己心情，我这里就再启动一个kafka服务
本文从社区活跃度、产品特点、成功案例、产品缺点等维度，全方位对比Spring Cloud Config、Apollo、Nacos、Disconf、Spring Cloud Consul、Spring Cloud Zookeeper等几款Spring Cloud生态的配置服务器，帮助你选择合适的配置服务器。
转载自：https://blog.csdn.net/qq_42815754/article/details/82912130
容器技术的火爆和日益普及已经成为不争的事实，众多公有云平台纷纷支持Docker，AWS、Google、Azure、阿里云以及国内的各大公有云厂商都推出了容器云业务，国内也有不少创业公司通过构建容器Paas平台帮助企业实现微服务架构改造。
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因： 如果集群中也配置HADOOP_HOME，那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件，当你执行这两个文件，系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了，当然，不修改的话，你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件，这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
客户端首先将Watcher注册到服务器，同时将Watch对象保存到客户端的Watch管理器中。当Zookeeper服务器监听到的数据发生变化时，服务器会通知客户端，接着客户端的Watch管理器会触发相关的Watcher来回调响应处理逻辑，从而完成整体的数据发布/订阅流程。
文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。文档元数据：
zookeeper服务器的数量是 2*n+1台zookeeper集群搭建步骤 本人下载目录为 /opt/microServer/ 集群ip为192.168.188.111、192.168.188.112、192.168.188.1131. 下载zookeeper 执行命令下载wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar
无论什么行业，都有着各种竞争和选择，就像直播系统搭建行业，一直有着原生开发与混合开发的优劣之争。相比较而言混合开发的方式比较节约时间和人力，但原生开发的软件运行起来会更加流畅，所以一直让很多人纠结不已。同时搭建直播系统还可以选择纯定制开发也可以选择套用现有源码程序再进行二次开发，具体根据自己的需求自行考量。但不论是开发直播软件，还是购买直播源码，搭建和部署是必须的步骤。
集群真是好好玩，最近一段时间天天搞集群，redis缓存服务集群啦，solr搜索服务集群啦，，，巴拉巴拉 今天说说zookeeper，之前搭建了一个redis集群，用了6台机子，有些朋友电脑跑步起来，
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是Web应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。
•索引（index) ：es存储数据的地方。相当于关系数据库中的database概念
好了，本篇开始部署kafka集群 Zookeeper集群搭建 注:Kafka集群是把状态保存在Zookeeper中的，首先要搭建Zookeeper集群(也可以用kafka自带的ZK，但不推荐) 1、软件环境 （3台服务器） 10.0.20.131 10.0.20.132 10.0.20.133 1、Linux服务器一台、三台、五台、（2*n+1），Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务，3台中超过两台超过半数，允许1台挂掉 ，是否可以用偶数，其实没必要。 如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务
跟服务器集群类似，多个 ElasticSearch 运行实例（节点 Node）的组合体是 ElasticSearch 集群。
最近在学习大数据，需要安装Hadoop，自己弄了好久，最后终于弄好了。网上也有很多文章关于安装Hadoop的，但总会遇到一些问题，所以把在CentOS 7安装Hadoop 3.0.0的整个过程记录下来，有什么不对的地方大家可以留言更正。 一、ssh免密登录 1、测试是否能免密登录 # ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established. 2、设置免密登录 1)、去掉 /etc/ssh/ss
最开始我们介绍了如何安装及运行 RabbitMQ 服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的 要求。如果 RabbitMQ 服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？单台 RabbitMQ 服务器可以满足每秒 1000 条消息的吞吐量，那么如果应用需要 RabbitMQ 服务满足每秒 10 万条消息的吞 吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机 RabbitMQ 务的性能显得捉襟见肘，搭建一个 RabbitMQ 集群才是 解决实际问题的关键.
Zookeeper 集群的数量推荐为奇数集群，因为 Zookeeper 集群要想持续工作，必须要保证半数以上的集群存活。 如果只有四台服务器，有两台无法工作，那么这个集群将无法正常工作，如果集群中为 5 台服务器，那么在有两台无法正常工作的情况下，zookeeper 集群依旧可以保持正常运行。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
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