环境： OS: [ha@node0 ~]$ uname -a Linux node0 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 内存：1G CPU：1核 数据库: postgres=# select version();
1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：（前提zookeeper集群已启动）
Cenos7安装helm3（及常用命令）
前言 上篇文章我们介绍了使用pacemkaer+corosync实现简单的nginx高可用， 这篇文章我们介绍如何使用pacemaker+corosync实现MySQL高可用， 并且此次我们手动编辑配
安装 helm install redis-ha stable/redis-ha -ndev 查看helm安装的应用 helm list -A 删除 helm uninstall redis-cluster 查看redis-ha的chart helm show chart stable/redis-ha
编译环境：yum -y groupinstall "Development tools" "Server Platform Development"
上一篇我们介绍了keepalived, 以及使用keepalived+haproxy搭建高可用负载均衡集群。那么今天我们介绍另外一种实现高可用的开源软件heartbeat，并实现搭建一个heartbeat+proxy的高可用负载均衡集群。因为在现实环境中， 一台HAProxy很容易出现单点故障，为了提升服务可用性， 我们建议搭建高可用集群避免单点故障造成的业务中断。
<configuration> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.guanjian</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://host1:8485;host2:8485/guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.guanjian</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_dsa</value> </property> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/jn/data</value> </property> <property>
在查询了很多资料以后，发现国内外没有一篇关于hadoop2集群环境搭建的详细步骤的文章。
实验步骤： 1. 安装虚拟机 使用VirtualBox安装四个CentOS release 6.4虚拟机，安装Python 2.6或以上版本，关闭iptables和selinux。虚拟机和网卡说明如下表所示。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/81188814
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。
192.168.119.1是我的路由器的IP，作为一个域外的服务器，检测域内服务器是否正常；
mysqld_multi设计用于管理在同一台机器上运行的多个mysqld进程，这些进程使用不同的socket文件并监听在不同的端口上。mysqld_multi可以批量启动、关闭、或者报告这些mysqld进程的状态。在这里我们通过这种方式来在同一个机器上启动多个数据库实例，并配置主从关系。
Mysql数据库高可用涉及技术：1.mysql 主从同步 / 2. heartbeat技术 / 3. drdb 技术 总结：改变单一软件应用思想打组合权;
上一篇文章《Hadoop2.0 federation介绍》（见http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101179.htm ）介绍了hadoop2.0 federation的基本架构和基本原理，本文接着先介绍单独配置federation，在下一篇文章中会继续介绍同时配置HA和federation。 1 准备
Kubernetes（通常称为"K8S"）是Google开源的容器集群管理系统。其设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工作，并且整合多个运行着docker容器的主机集群，Kubernetes不仅仅支持Docker，还支持Rocket，这是另一种容器技术。Kubernetes是一个用于容器集群的自动化部署、扩容以及运维的开源平台。通过Kubernetes, 可以快速有效地响应用户需求： -> 快速而有预期地部署应用； -> 极速地扩展你的应用； -> 无缝对接新的应用功能； -> 节省资源，优化硬件资源的使用；
1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。 2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。 3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。 4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启 NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用 HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。
1、修改ip 2、修改主机名及主机名和ip地址的映射 3、关闭防火墙 4、ssh免密登录 5、安装JDK，配置环境变量等
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。
简单的说就是 master 将数据库的改变写入二进制日志，slave 同步这些二进制日志，并根据这些二进制日志进行数据操作以实现主从同步。
http://mirrors.aliyun.com/centos/7/isos/x86_64/
hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA
https://github.com/wandoulabs/codis/blob/master/doc/tutorial_zh.md
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
一、在windows上搭建Neo4j ha cluster的配置方法： 例如：建立集群的三台机器的ip分别为：10.230.9.91，10.230.9.92，10.230.9.93。 10.230.9.91机器上的配置如下： 1、关闭防火墙 2、ping 10.230.9.92和10.230.9.93，看是否能ping通 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-wi
首先来了解下几个命令，这几个命令在heartbeat安装后会自动加上，我们的监控脚本就用到这几个命令。
可知 2T 挂载在 data 目录下，所以接下来的部署主要在 data 目录下进行。
HAProxy 是一个免费的负载均衡软件，可以运行于大部分主流的 Linux 操作系统上。
创建脚本 集群进程查看脚本 创建脚本 mkdir /data/tools/bigdata/mysh/ vi /data/tools/bigdata/mysh/ha-call.sh 内容如下 #!/bin/bash #集群所有进程查看脚本 USAGE="使用方法：sh ha-call.sh jps or sh ha-call.sh 'jps -l;java -version'" if [ $# -eq 0 ];then echo $USAGE exit 1 fi NODES
方案：Centos7.7+Keepalive+Zabbix+DRBD+Heartbeat+MySQL+ES-Cluster
InnoDB Cluster初印象 记得MySQL Group Replicatioin 刚开始的时候，MySQL界很是轰动，等待了多年，终于有了官方的这个高可用解决方案。你要说还有一些方案补充，比如MySQL Cluster,MySQL Proxy,这些的使用率个人感觉还是不高，也就是经受的考验还不够，原因有很多，就不赘述了。 不久，我和一个MySQL DBA有了下面的一个基本对话。 我： MySQL GR GA之后，里面的自动切换功能确实很赞，能够做到读写分离，原本MHA的方案现
1 . 采用单线程、事件驱动、非阻塞模型，减少上下文切换的消耗，能在1ms内处理数百个请求。并且每个会话只占用数KB的内存。
此文将搭建flannel网络，目的使跨主机的docker能够互相通信，也是保障kubernetes集群的网络基础和保障，和ha高可用。 部署的服务器为： master1 192.168.206.31 master2 192.168.206.32 master3 192.168.206.33 node1 192.168.206.41 node2 192.168.206.42 node3 192.168.206.43 VIP：192.168.206.30 ha1 192.168.206.36 ha2 192.168.206.37
至此hadoop1和hadoop2已经启用了namenode的高可用特性，其通过zk自动选举。具体如下图所示：
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
如果是在多台 Linux 系统中组建的 MyCAT 集群，那需要在 MyCAT Server 所在的服务器上配置对
下载最新版本的后端安装包至服务器部署目录，比如创建 /opt/dolphinscheduler 做为安装部署目录，下载地址：https://dlcdn.apache.org/dolphinscheduler/1.3.8/apache-dolphinscheduler-1.3.8-src.tar.gz，下载后上传 tar 包到该目录中
原文：https://www.fullstackmemo.com/2018/10/11/cephfs-ha-mount-storage/
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。
RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。
现在万物讲究互联，前段时间介绍了智能泡面板 Kindle越狱和树莓派安装Home Assistant。这次，我们就教大家怎么把两者有机结合，实现：
本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程，特别注意一下MySQL数据库的连接串！
本文主要是基于以上链接进行整理实操记录一下过程，希望有网友会用到吧 本文所使用的设备为PDD购买扩容64G版本的N1盒子 U盘使用大于8G的U盘 网络环境最好是 kexue 环境下 本文所使用的系统版本 https://github.com/ophub/amlogic-s9xxx-armbian/releases
海量的数据无论是存储还是计算，总是要保证其架构的高可用，数据仓库的构建是一个合的过程，而微服务又是一个分的过程，天下大势，分分合合。
注意：apache官网提供的hadoop-2.x的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
Kind[1] 是 Kubernetes In Docker 的缩写，顾名思义是使用 Docker 容器作为 Node 并将 Kubernetes 部署至其中的一个工具。官方文档 [2]中也把 Kind 作为一种本地集群搭建的工具进行推荐。
已经分别介绍了LVS基础知识和Heartbeat基础知识, 今天这里简单说下LVS+Heartbeat实现高可用web集群方案的操作说明.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
