监控平台，服务治理，调用链跟踪，数据收集中心，自动化测试… 很多公司在搞技术体系平台化。可如果连第一步“集群信息集中管理”都没做到，谈平台化为时尚早。
准备系统性介绍“技术体系规划”了，这是第一篇。 监控平台，服务治理，调用链跟踪，数据收集中心，自动化运维，自动化测试… 很多要讲，却没想好从哪里入手。 讲Z平台，可能需要提前介绍Y服务；讲Y服务，可能需要提前介绍X知识。 思来想去，准备从技术体系里，最容易被遗漏，非常基础，却又非常重要的“集群信息管理”开始介绍。 由于基础，可能部分同学会觉得简单；由于大家所在公司处于不同阶段，所以在实现上会介绍不同阶段的公司应该如何来实现。 还是一如既往的按照“架构师之路”的思路： 是什么 什么场景，为什么会用到，存在什么
在这篇博文中，我们回顾了Kubernetes管理前端，并讨论了这些工具是如何被构建的。
[root@web1 ~]# echo "static-web集群_192.168.100.101" >/html/www/static/index.html
LVS配置集群其实比较简单，首先需要在LVS服务器安装ipvsadm、iptables-services服务，命令如下：
文章目录 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作 命令： hdfs nam
在之前的博客中，介绍了Kafka Web Console这 个监控工具，在生产环境中使用，运行一段时间后，发现该工具会和Kafka生产者、消费者、ZooKeeper建立大量连接，从而导致网络阻塞。并且这个 Bug也在其他使用者中出现过，看来使用开源工具要慎重！该Bug暂未得到修复，不得已，只能研究下其他同类的Kafka监控软件。
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
注册中⼼作为一般的RPC/Web服务中的底层设施提供了服务进程元数据（IP, Port, Interface, Group,Method等）存储，被Watch的功能，每个服务进程均需接⼊同⼀组持久化的K/V介质集群（⽐如: zookeeper,etcdv3等)。各进程均需将本进程的元数据存储于注册中⼼，并且能够Watch到其他服务进程的元数据变化（包括创建，更新等）。
1、负载均衡：把客户端的请求通过负载均衡算法分发到不同的正常运行的服务器来处理，从而减少单个服务器的压力。
在logstash01主机上配置logstash，使其能够消费kafka集群a中主题为"wordpress-nginx-log"的消息。
$ docker swarm init --advertise-addr 192.168.1.5:2377 --listen-addr 192.168.1.5:2377
Cluster Manager for Apache Doris（简称 Doris Manager）是 SelectDB 推出的管理运维 Apache Doris 集群的工具。用户可以轻松通过该工具部署和接管集群，实时查看集群的运行状态和详情，快捷地对集群进行扩缩容、升级及重启操作。同时，该工具还支持监控告警、参数配置、日志查看、任务审计、集群巡检等功能，让集群管理变得更加简单高效。**目前， Doris Manager 已被上千家企业用户广泛认可并深度应用。经过持续不断的优化与打磨，我们终于迎来了 Doris Manager 24.0 这一重要版本的正式发布。**
针对第一个问题,图片通过Web应用上传之后不能保存在本地,应该使用专门的图片服务器或者分布式文件系统进行存储. 具体实现方案如下:
Hadoop是一种开源的分布式处理框架，用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具，用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中，我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序，包括编写示例代码并将其部署到集群中。
【编者的话】作者以自己的Mac笔记本为例，介绍了如何在CoreOS上安装WordPress应用，没有过多的理论解释，全部是实战类教程，推荐想快速了解CoreOS的同学阅读。
之前本来想装kafka-manager，现在叫做CMAK，后来发现滴滴开源的kafka-manager，功能更丰富。看了下它的架构图和源码，还是很值得参考和借鉴的。
为什么我在还没有开始讲解Service之前就要拿出来headless Service说一说呢？ 因为我自己在回顾知识的时候发现自己并没有想象中的那么懂 Headless Service这个机制。 今天自己再温故学习的同时 输出文档开源供大家公共学习
Redis在3.0版正式引入redis-cluster集群这个特性。Redis集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。Redis集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的Redis内存K/V服务，集群可以使用的功能是普通单机Redis所能使用的功能的一个子集（subset），比如Redis集群并不支持处理多个keys的命令，因为这需要在不同的节点间移动数据，从而达不到像Redis那样的性能，在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。还有比如set里的并集（unions）和交集（intersections）操作，就没有实现。通常来说，那些处理命令的节点获取不到键值的所有操作都不会被实现。在将来，用户或许可以通过使用MIGRATE COPY命令，在集群上用计算节点（Computation Nodes） 来执行多键值的只读操作， 但Redis集群本身不会执行复杂的多键值操作来把键值在节点间移来移去。Redis集群不像单机版本的Redis那样支持多个数据库，集群只有数据库0，而且也不支持SELECT命令。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性，在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令。
根据过去几天我发现的内容整理了这份快速清单。希望对寻找集群管理工具的 Linux 用户有所帮助。可能：几乎可以肯定不详尽。
滴滴开源了其Kafka 监控与管控平台 Logi-KafkaManager，因为有30+个集群的维护经验，使用过kafka-manager，kafka-eagle，kafka-mirrorkaker工具，所以很期待能有1个工具能够整合kafka所有工具优点于一身，这样对于生产环境中kafka集群的管理、监控、资源分配、平滑升级、数据跨机房传输是非常好的，所以在研究kafka源码的同时研究一下Logi-KafkaManager的源码和使用，滴滴提供了体验地址：http://117.51.150.133:8080/kafka ，账户：admin/admin。
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
这里记录如何通过 jenkins 打包发布 springboot 后台应用至 K8s 集群和 jenkins 打包发布 vue 前端应用至 K8s 集群，个人编写只供参考!
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。
使用 label可以精细控制 Service 的运行位置呢。 逻辑分两步： 1、为每个 node 定义 label。 2、设置 service 运行在指定 label 的 node 上。
前言 LVS(Linux Virtual Server)Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立，是中国国内最早出现的自由软件项目之一。通过LVS提供的负载均衡技术和Linux操作系统可实现一个高性能、高可用的服务器群集，从而以低成本实现最优的服务性能。 集群基础 集群简介 集群(Cluster)是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高
三者都需要从 GitHub 获取已经发布的 LAIN 版本源代码: https://github.com/laincloud/lain/releases
Token新开源Gateway，使用yarp实现的一个反向代理，支持界面操作动态添加集群添加路由绑定，并且支持动态添加域名绑定https证书，超强yarp+FreeSql+MiniApis纯原生接口实现。
高并发： 能够同时供多台客户端访问 高可用： 防止集群中因为某个节点坏掉，而导致整个集群不能正常的提供服务 keepalived起初就是为了和lvs进行搭配，配合lvs对后端的集群进行健康检查，当后端的集群中有一个服务器宕机，他将会将这个服务器从后端节点中剔除，来保证集群的可用性，当后端的这个服务能够正常提供服务的时候，再将该服务加入到后端的集群中。后来keepalived实现了vrrp协议 vrrp 虚拟路由协议 漂移ip lvs 要有两台
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 本文的目标是写一个Spark应用，并可以在集群中测试。 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduce计算，
keepalived 保证集群的高可用
1.引言 在过去的十几年中，Internet从几个研究机构相连为信息共享的网络发展成为拥有大量应用和服务的全球性网络，它正成为人们生活中不可缺少的 一部分。虽然Internet发展速度很快，但建设和维护大型网络服务依然是一项挑战性的任务，因为系统必须是高性能的、高可靠的，尤其当访问负载不断增 长时，系统必须能被扩展来满足不断增长的性能需求。由于缺少建立可伸缩网络服务的框架和设计方法，这意味着只有拥有非常出色工程和管理人才的机构才能建立 和维护大型的网络服务。
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
2021大数据领域优质创作博客，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善大数据各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。
集群 场景一 LAMP http,web object简单无状态连接 200,50dynamic prefork,2M 10M 50*10+150*2 M apache：进程切换，查询mysql， 网络IO，磁盘IO 200--->1000 800,200 1600+2000 解决方式 Scale ON :向上扩展 换更好的硬件，如换主机 注意：Scale On向上扩展，硬件增长比例与性能增长比例是不
docker 1.12以前，需要自己使用swarm镜像启动环境，这里整理一下。如果你已经是1.12+了，请直接跳到第4节。
🐯 猫头虎博主在此！今天我们来聊一聊 Kubernetes，一种流行的容器编排工具。如果你是在搜索 “Kubernetes 入门”、“如何构建 K8s 集群” 或 “K8s 部署技巧”，那么你来对地方了。在本文中，我将为大家深入解析 Kubernetes 的基本概念，以及如何从零开始构建、部署和管理你的第一个 K8s 集群。🚀
1.引言 在过去的十几年中，Internet从几个研究机构相连为信息共享的网络发展成为拥有大量应用和服务的全球性网络，它正成为人们生活中不可缺少的 一部分。虽然Internet发展速度很快，但建设和维护大型网络服务依然是一项挑战性的任务，因为系统必须是高性能的、高可靠的，尤其当访问负载不断增 长时，系统必须能被扩展来满足不断增长的性能需求。由于缺少建立可伸缩网络服务的框架和设计方法，这意味着只有拥有非常出色工程和管理人才的机构才能建立 和维护大型的网络服务。 针对这种情形，本文先给出LVS集群的通用体系结
在压测项目生产环境中，发现首页的QPS一直在8k，未达到压测目标，但压测其他接口QPS能达到5w，需要排查出问题进行优化。
Browser Interface A typical HDFS install configures a web server to expose the HDFS namespace through a configurable TCP port. This allows a user to navigate the HDFS namespace and view the contents of its files using a web browser. 浏览器接口 一个典型的HDFS安装会在一个可配
架构 乐视 订单架构 分库分表 构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。 在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。 分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。 根据uid计算数据库编号：
CoreOS是一个专门为大规模服务器部署定制的Linux精简系统，它将操作系统和应用程序完全分离，从而降低操作系统和应用程序的耦合度，同时解决了现有Linux服务器在容器资源、权限管理方面出现的问题。就目前来说，CoreOS会是未来操作系统的发展趋势。
随着业务规模的扩大，一台机器的Docker已经无法满足我们的要求，为了保证性能和高可用，Docker提供了一种叫Swarm的解决方案。
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
集群分为几种，用的软件分别是什么? 补充：涉及的组件 1.1、apache 跨平台的网页服务器，主要使用它做静态资源服务器，也可以做代理服务器转发请求 1.2、ngnix 高性能的 HTTP
https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/volumes
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发，要实现高可用，既需要分布式，也离不开集群。
搭建集群后，主节点和从节点的交换机和消息队列是镜像的。如果此时主节点宕机了，从节点还能继续消费，Queues中的Node会替换成子节点，当主节点重启完成后，会加入到对应的Node子节点中，这样就形成了高可用架构。
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