集群内节点负载过高，频繁脱离集群，引起健康状态变化，节点分片未分配，影响集群业务。
前两天学习了集群的应用，简单总结下：集群并不是很高深难懂的知识，只要掌握其原理，那么实现起来并不是很困难。下面我们一起来简单学习下集群。 什么是集群？ 集群或者说是群集：其目的是为了实现将多台计算机组合以来完成特定的任务，比如天气预报，大型网络游戏，这些都需要很大的运算量，单台计算机实现成本太高，而且不现实。那么就需要通过集群的方式，将废弃的或者正在使用的计算机联合起来，结合整体的力量来解决这些问题。 集群的类型大致分为三类： 1.LB Load Balancing（负载均衡集群） 2.HA High Availability（高可用性集群） 3.HP High Performance（高性能集群）
Elasticsearch是一个非常好用的搜索引擎，和Solr一样，他们都是基于倒排索引的。今天我们就看一看Elasticsearch如何进行安装。
分布式是将资源分布存储或者分布计算的统称,分布式是指资源不再单一的再单独的服务器上进行存储或者计算, 而是通过很多服务器来进行存储或者计算
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态，分片状态等信息。
0x00 前言 本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分：自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。 写这篇博客的原因有很多，总的来讲有下面几点： 自己在算法的路上一直懵懵懂懂，现在刚刚有了一点点头绪，赶快做个记录。 梳理清楚自己的思路，后续会有一个算法学习的一到两年的计划，这算是个引子。 谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法，除此之外还有很多有意思的算法，特别是为了解决大数据量问题的算法，这些很容易被忽略掉，但是我认为这才算是大数据算法。 0x01 认知过程 1. 算法没什么用 刚入坑的
当前，各大公司都存在着线下集群利用率不高的问题，且在尝试进行多业务类型的混合部署后，还可能会遇到各种稳定性和业务质量方面的挑战。因此，贝联珠贯在大数据领域针对万台规模的集群展开了研究，并成功落地了一种基于增强型 RunC 的新方案，在第一阶段的 4 个月里，成功地帮助客户提升了资源利用率，年度降本超过千万人民币，同时业务使用体验并未受到影响。在今年 9 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站），贝联珠贯 (www.lccomputing.com) 合伙人王元良老师以《增强型 RunC 的最佳实践：克服离线高压力混部场景的关键挑战》为题，分享了实际落地经验。本文由贝联珠贯公众号（ID：Lccomputing）整理节选自此次演讲。 完整幻灯片下载地址： https://qcon.infoq.cn/202309/beijing/presentation/5440
在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件，那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢？我们可以通过下图直观的了解。
Hadoop的master和slave分别运行在不同的Docker容器中，其中hadoop-master容器中运行NameNode和ResourceManager，hadoop-slave容器中运行DataNode和NodeManager。NameNode和DataNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的组件，负责储存输入以及输出数据，而ResourceManager和NodeManager是Hadoop集群资源管理系统YARN的组件，负责CPU和内存资源的调度。
准备两台服务器，一台用作k8smaster，一台用作k8snode。示例系统为Centos7。
本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。 ---- Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数量存储系统。 lustre是
Ceph 的初创来自Sage Weil 博士的 PhD 论文，论文 “Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System”详细的阐述了 Ceph 的设计架构。 简而言之，Ceph 作为一个分布式存储系统设计的目标定位为：
你答：我听过一个这样的故事：讲的是蚯蚓一家人，有一天，蚯蚓爸爸特别无聊，就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了，蚯蚓妈妈见状，把自己切成了四段，打麻将去了，蚯蚓哥哥接近狂热，把自己切成很多段，结果死掉了，因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界，各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害，蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺，决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗？
什么FAT,NTFS,NFS,DAS,SAN,NAS,OSD这些名词我一个都不认识。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
目前，计算机市场提供了大量以数字形式存储信息的机会，现有的存储设备包括内部和外部硬盘驱动器、照片/摄像机的存储卡、USB 闪存驱动器、RAID 集以及其他复杂存储。数据片段以文件的形式保存在它们上，如文档、图片、数据库、电子邮件等，这些数据必须在磁盘上有效地组织并在需要时轻松检索。
由于我是在自己笔记本上建了两台虚机，资源有限，这里就拿双节点模拟一下集群，其中master节点也是计算节点、infra节点，运行etcd和nfs。node节点运行etcd和lb。
UP之前都是在自己的阿里云服务器和腾讯云服务器上测试的ES,之前的关于ES以及Kibana的操作都是可以正常的执行的,但是这次在配置ES集群的时候问题却是一直有问题.虽然两者的ES都能够正常启动,但是双方节点都显示找不到对方节点,一直处于ping对方节点的状态.并且由于双方节点都处于这种状态,导致两台服务器的Kibana都无法正常连接到相应的ES,导致后续的操作都无法正常执行.
前一段时间,小菌陆续分享了HDFS系列1-12的博客，总算是要完结了。于是小菌打算再出一期关于HDFS的经典面试题,其中的内容大多都出自于在前面分享的博客中,感兴趣的小伙伴们可以自行浏览,链接小菌放到文末了哦~
在报表项目中，经常会碰到数据库压力非常大影响整个系统性能的问题。由以下的传统方案的结构示意图能够看出。所有数据存储和源数据计算都放在数据库完毕。当并发訪问量较大的时候，尽管每一个报表的数据量不大，还是会造成数据库压力过大。成为性能的瓶颈。多数数据库厂商提供的jdbc接口数据传输比較缓慢。在并发量较大的情况，对报表系统性能的影响也非常明显。
在 HDFS 中，NameNode 作为整个集群的管理中心，保存着整个 HDFS 中的元数据信息，而真正保存数据的是 DataNode。那么， Hadoop HDFS 是如何管理这些文件的呢？本期内容就来为大家解答：
Kind（Kubernetes in Docker） 是一个 Kubernetes 孵化项目，Kind 是一套开箱即用的 Kubernetes 环境搭建方案。顾名思义，就是将 Kubernetes 所需要的所有组件，全部部署在一个 Docker 容器中，可以很方便的搭建 Kubernetes 集群。
作者 | Loraine Lawson 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 人们都很吝啬。这是 David Flanagan 在他的 YouTube 系列节目“Klustered”中修复了 50 多个故意破坏的 Kubernetes 集群所学到的第一件事。 在一个案例中，提交者用 unicode doppleganger 替换了一个'c'字符——它在终端输出上看起来与 c 相同——从而导致了一个错误，这造成了 Flanagan 对自己以及对其修补集群的能力产生了怀疑。 Flanagan
安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，更重要的是容器性能开销极低。
近两年，SDS挺火。做SDS的厂商也很多，如VMware的vSAN，Nutanix，传统存储厂商EMC也有自己的SDS产品。有调查机构显示，SDS在未来将超过传统存储，看起来SDS的前景还是光明的。
上篇我们讲述了如何使用VMware安装CentOS系统，接下来就看如何安装我们最为熟悉的jdk吧！安装前先看看系统上有没有安装过jdk，输入java -version,如果查询出了其他版本的jdk版本，就先删除了，笔者这里使用jdk1.6。说开始就开始，下面开始说明安装步骤吧。
在公有云上，有很多的存储产品，让我们眼花缭乱，今天我们来看下弹性文件服务SFS。初一看，与我们在私有云经常使用的NAS有些神似，又与公有云上的云硬盘有些类似。只有实际操作，才能给自己留下深刻的印象，我们来操作一下。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
问题导读： 1 Kafka集群有什么优势？ 2 集群中部署多少个节点合适？ 3 集群针对系统如何调优？ Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作，单个Kafka服务器就可以支撑
在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断地在攀升，从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘，首先要考虑的就是海量数据的存储问题，比如Tb量级的数据。
这里介绍LVS集群的通用体系结构，设计原则和相应特点；LVS集群应用于建立可伸缩的Web，Media，Cache和Mail等网络服务。
很多事情说起来容易，做起来却很难，开始的时候就已经经历了各种选择，而开始才是一个真正开始。
本地文件（linux）的路径要写为 file:///开头的，然后加上实际文件路径。例如：file:///home/myHadoop/test
之前我们生产 ES 集群因为数据分片过大，导致集群重启无法选举，具体可以看这篇文章。当系统分片数据量越来越大，给生产集群造成一定压力，同时也会影响数据检索和查询效率。为了减轻集群压力，缩小集群分片数，减少集群故障，需要考虑数据归档方案，将查询频率低的数据从集群中归档到一个集中区域。
之前在进行对接存储项目的时候，对公司内部使用的文件系统进行了梳理，当前公司内部使用的文件系统有GlusterFS,FastDFS等，由于文件系统在海量小文件和高并发之下性能急剧下降，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。下面对市面上比较流行的非结构化文件存储产品进行相关整理和比较。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
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因为脚本执行过程中，已经自动将Hadoop环境变量和节点间SSH免密登录配置好了，所以直接执行start-dfs.sh便可以直接启动HDFS集群（同时会启动Yarn）。
问题导读 1.zk service什么情况下不可用？ 2.zk写数据，什么时候才算完成？ 3.zk读数据可以在任意一台zk节点上，为什么？ 4.zk znode有哪些类型？ zk s
换句话说，也可以把zookeeper看成一个小型的分布式文件系统。但是和FastDFS不同，zookeeper只适合用来存储一些小型的数据或者配置信息。
Zookeeper对于很多人开始可能都有所耳闻，他的使用场景也很多，可以以节点的形式存储持久化数据，也可以使用这一特性来作为微服务的服务注册中心，简单来说，Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。
otp_src_20.1.tar.gz rabbitmq-server-generic-unix-3.7.4.tar 需要的自提
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
随着文件数据的越来越多，传统的文件存储方式通过tomcat或nginx虚拟化的静态资源文件在单一的服务器节点内已经无法满足系统需求，也不利于文件的管理和维护，这就需要一个系统来管理多台计算机节点上的文件数据，这就是分布式文件系统。
作者 | 高昌健 当提到文件系统时，大部分人都很陌生。但实际上我们几乎每天都会使用它。比如，大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家曾经手动安装过操作系统，一定会记得在第一次安装时需要格式化磁盘，格式化时就需要为磁盘选择使用哪个文件系统。 维基百科上的关于文件系统 [1] 的定义是： In computing, file system is a method and data structure that the
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