public static ParameterTool getParameterTool(String[] args){ try { return ParameterTool .fromPropertiesFile(PropertiesUtil.class.getResourceAsStream("FilePath")) .mergeWith(ParameterTool.fromArgs(args)) .mergeWith(ParameterTool.fromSystemPropert

对于一个企业级的应用,稳定性是首要要考虑的问题,然后才是性能,因此 HA 机制是必不可少的: 和 Hadoop 一代一样,从架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF,single point of failure). JobManager 肩负着任务调度以及资源分配,一旦 JobManager 出现意外,其后果可想而知.Flink 对 JobManager HA 的处理方式,原理上基本和 Hadoop 一样: 对于 Standalone 来说,Flink 必须

背景:最近做项目重构将以前的ssh + angular js架构,重构为spring boot + vue.项目是一个数据管理平台,后台涉及到多表关联查询,数据导入导出等. 问题:读取resource 目录下文件时出现路径找不到. 原因:spring boot 将项目打包为jar,使用 java - jar 包名 在服务器上运行.此时文件为打包文件,所以不能通过路径获取到文件.类似不能读取压缩包中的文件,必须先解压缩.结论:spring boot 中的文件只能通过流来进行读取. 可以通过以下方法

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

案例说明: 本案例是在部署完成KingbaseES R6集群后,由于业务的需求,集群需要修改data(数据存储)目录的测试.本案例分两种修改方式,第一种是离线修改data目录,即关闭整个集群后,修改数据库存储data目录:第二种是在线修改,在集群正常运行的情况下,修改数据存储data目录,一般可用于生产环境. 数据库版本: 集群架构: 案例1:离线修改数据存储data目录 一.查看集群节点状态和配置信息 1.集群节点状态 [kingbase@node3 bin]$ ./repmgr cluste

java读取resource目录下的配置文件 1:配置resource目录 下的文件 host: 127.0.0.1 port: 9300 2:读取    / 代表resource目录 InputStream in = this.getClass().getResourceAsStream("/config.properties"); Properties properties = new Properties(); try { properties.load(in); } catch

三台主机 centos6 已经完成的工作: 防火墙已关闭 主机名修改完毕,ssh免密登陆配置完成 jdk已安装 zookeeper已经部署并运行 hadoop已经部署并运行 版本:flink-1.8.2-bin-scala_2.11 上传或下载flink,解压缩 [root@node01 software]# -bin-scala_2..tgz -C /bigdata/application/ 配置环境变量,建立软连接 将官网hadoop的jar包放入lib目录下 编辑flink-conf.ya

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如

本文主要介绍使用MongoDB C驱动读取分布式MongoDB集群时遇到的坑,主要在读取优先级和匹配tag上:同时简单介绍Python驱动.Node.js驱动.Mongoose驱动如何使用读取优先级和匹配tag. 前提:MongoDB集群为 replica set shard,部署可以参考:MongoDB搭建Replica Set Shard Cluster步骤. 读取优先级和tag相关知识可参考官方文档:read-preference. 1 MongoDB C 驱动编译安装 (1)下载最新的M

我们可能有这种场景: 集群环境下,多个web容器需要请求一个共享目录下的文件,比如保存图片或者录音文件,任意一个节点保存后其他节点需要及时获取,此时就需要目录进行同步了,否则Nginx负载到任意一个节点上请求文件时,找不到文件将返回404,这时候linux下可以用rsync处理,但是rsync双向同步有很多问题,在jekins环境下很多很多问题,不建议使用. 这里建议用nfs处理,或者用其他分布式文件系统如gfs或者ceph等,或者直接将这些文件放到cdn(看项目大小,财气是否够粗够硬),考虑文

* 解决:当项目打包成jar之后resources路径下面的证书文件访问不到* 思路:* 1.运行时先复制一个jar* 2.将复制的jar解压到jar文件目录* 3.删除复制的jar跟解压的非证书文件夹 package blockchaincode; import blockchaincode.utils.CryptoUtil; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import blockchaincode.utils

1. 资源文件 2. 加载文件 public void test() { try { System.out.println("begin test"); String filepath = "log4j2.yml"; // 此处取项目路径 + 传入的路径,改路径获取不到文件 // 如果要获取文件需要传入 src/main/resources/log4j2.xml File temp = new File(filepath); System.out.println(t

注意两点: 1. 将资源目录添加到 build path,确保该目录下的文件被拷贝到 jar 文件中. 2. jar 内部的东西,可以当作 stream 来读取,但不应该当作 file 来读取. 例子 新建一个 maven 目录 App.java 用于读取 resources 中的 a.txt 内容. a.txt 是被读取的资源文件. grs@grs App $ tree . ├── pom.xml ├── src │   ├── main │   │   ├── java │   │   │ 

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

部署方式 一般来讲有三种方式: Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 单机模式 参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 Standalone模式部署 我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群: 角色分配: Master: 192.168.246.134 Slave: 192.168.246.135 Slave: 192.168.246.136 复制代码 192.168.246.134 jobma

基础环境 准备3台虚拟机 配置无密码登录 配置方法:https://ipooli.com/2020/04/linux_host/ 并且做好主机映射. 下载Flink https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.10.1/flink-1.10.1-bin-scala_2.11.tgz 并解压缩 部署 Standalone Cluster 单机模式 启动 进入flink-1.10.1 文件夹内 直接执行: ./bin/start-clust

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

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1.简介 若HDFS集群中只配置了一个NameNode,那么当该NameNode所在的节点宕机,则整个HDFS就不能进行文件的上传和下载. 若YARN集群中只配置了一个ResourceManager,那么当该ResourceManager所在的节点宕机,则整个YARN就不能进行任务的计算. *Hadoop依赖Zookeeper进行各个模块的HA配置,其中状态为Active的节点对外提供服务,而状态为StandBy的节点则只负责数据的同步,在必要时提供快速故障转移. Hadoop各个模块剖析:ht

之前的文档介绍了ELK架构的基础知识,日志集中分析系统的实施方案:- ELK+Redis- ELK+Filebeat - ELK+Filebeat+Redis- ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper ELK进一步优化架构为EFK,其中F就表示Filebeat.Filebeat即是轻量级数据收集引擎,基于原先Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是ELK Stack在shipper端的第

导读 之前学过ActiveMQ但是并发量不是很大点我直达,所以又学阿里开源的RocketMQ,据说队列可以堆积亿级别.下面是网上找的消息队列对比图,仅供参考 部署 官网 点我直达 前置条件 推荐使用64位操作系统,建议使用Linux / Unix / Mac: 64位JDK 1.8+; Maven 3.2.x; Git; 适用于Broker服务器的内存4G +可用磁盘 下载 地址:https://downloads.apache.org/rocketmq/4.7.1/rocketmq-all-4