不多说,直接上干货! 1. HA集群的主节点之间的双standby的解决办法: 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是standby的解决办法(图文详解) 2. HA集群的主节点之间的双active的解决办法: 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是active的解决办法(图文详解) 3. HA集群的主节点active和standby之间切换的解决办法: 如果,你是出现 那是因为,你的是被zkfc自动选举决定了. 则,乖乖地 执行bin/h

可能是zkfc服务没有启动,正确的流程如下: 1.在nn001上格式化zkfc sudo -u hdfs hdfs zkfc -formatZK 2.在三个(或以上)节点上启动journalnode service hadoop-hdfs-journalnode start 3.在nn001上格式化namenode,并启动nn sudo -u hdfs hdfs namenode -format service hadoop-hdfs-namenode start 4.在nn002上格式化备用n

实践 - 搭建Redis一主两从三哨兵 原因: 最近在复习Redis的时候,学习到了为了提高Redis集群的高可用性,有一个模式为哨兵模式.哨兵模式的作用是为了在主节点出现阻塞或者错误,无法接收数据的时候,及时将从节点切换为主节点,由此保证Redis集群能够保持正常状态,保持高可用. 但是尽管引入哨兵模式能够提高集群的高可用性,但是随之带来的有数据丢失,数据不一致问题.这些问题的原因有可能是因为主从异步复制的时候,主节点挂了,导致子节点接收数据不完整,出现数据不一致问题.也有可能是因为出现了脑裂

p.MsoNormal { margin: 0pt; margin-bottom: .0001pt; text-align: justify; font-family: Calibri; font-size: 10.5000pt } h1 { margin-top: 17.0000pt; margin-bottom: 16.5000pt; page-break-after: avoid; text-align: justify; line-height: 240%; font-family: C

replication set复制集  介绍 replicattion set 多台服务器维护相同的数据副本,提高服务器的可用性,总结下来有以下好处: 数据备份与恢复 读写分离 MongoDB 复制集的结构以及基本概念 正如上图所示,MongoDB 复制集的架构中,主要分为两部分:主节点(Primary)和从节点(Secondary). 主节点:在一个复制集中只有并且必须有一个主节点,主节点也是众多实例中唯一可以接收客户端写操作的节点,当然也可以进行读操作: 从节点:从节点会复制主节点的操作,以

八.HA环境下配置多节点的sshVIP(s1):[root@s1 ~]# mkdir /opt/PostgresPlus/9.2AS/.ssh[root@s1 ~]# chown enterprisedb.enterprisedb /opt/PostgresPlus/9.2AS/.ssh/[root@s1 ~]# su enterprisedbbash-4.1$ ssh-keygen -t rsa -C "enterprisedb key" bash-4.1$ scp ~/.ssh/i

其他的配置跟HDFS-HA部署方式完全一样.但JournalNOde的配置不一样>hadoop-cluster1中的nn1和nn2和hadoop-cluster2中的nn3和nn4可以公用同样的journalnode但dfs.namenode.shared.edits.dir配置不能相同.hadoop-cluster1中的nn1和nn2配置如下: hdfs ha federation启动/关闭流程在nn1,nn2两个节点上如下操作step1:在各个journalnode上,启动journalno

RocketMQ的集群部署方式有多种,其中包括单个Master.多个Master.多Master多Slave模式(异步复制)以及多Master多Slave模式(同步双写).本次以多Master集群模式为例搭建一个双机Master的RocketMQ集群环境. 1.双机Master服务器环境 序号 ip 用户名 密码 角色 模式 (1) 10.43.98.34 root nameServer1,brokerServer1 Master1 (2) 10.43.98.38 root nameServer

[DG][三思笔记]一步一步学DataGuard 它有无数个名字,有人叫它dg,有人叫它数据卫士,有人叫它data guard,在oracle的各项特性中它有着举足轻理的地位,它就是(掌声)......................Oracle Data Guard.而对于我而言,我一定要亲切的叫它:DG(注:主要是因为打着方便). 不少未实际接触过dg的初学者可能会下意识以为dg是一个备份恢复的工具.我要说的是,这种形容不完全错,dg拥有备份的功能,某些情况下它甚至可以与primary数据库

发现方式 Zen discovery是内建的.默认的.用于Elasticsearch的发现模块.它提供了单播和基于文件的发现,可以通过插件扩展到支持云环境和其他形式的发现. Zen Discovery 是与其他模块集成的,例如,节点之间的所有通信都使用 transport 模块完成.某个节点通过 发现机制 找到其他节点是使用 Ping 的方式实现的. Zen Discovery 使用种子节点(seed nodes)列表来开始发现过程.在启动时,或者在选举新主节点的时候,Elasticsearch

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件

HDFS Using QJM HA使用的是分布式的日志管理方式 一:概述 1.背景 如果namenode出现问题,整个HDFS集群将不能使用. 是不是可以有两个namenode呢 一个为对外服务->active 一个处于待机->standby 他们的之间共享的元数据叫 nameservice 2.HDFS HA的几大中重点 1)保证两个namenode里面的内存中存储的文件的元数据同步 ->namenode启动时,会读镜像文件 2)变化的记录信息同步 3)日志文件的安全性 ->分布

实验环境: zookeeper-3.4.6 Spark:1.6.0 简单介绍: 本篇博客将从下面几点组织文章: 一:Spark 构建高可用HA架构 二:动手实战构建高可用HA 三:提交程序測试HA 一:Spark 构建高可用HA架构 Spark本身是Master和Slave,而这这里的 Master是指Spark资源调度和分配. 负责整个集群的资源调度和分配. Worker是管理单个节点的资源. 这里面的资源主要指:内存和CPU. 1. Master-Slave模型非常easy出现单节点故障的问

介绍 replicattion set 多台服务器维护相同的数据副本,提高服务器的可用性,总结下来有以下好处: 数据备份与恢复 读写分离 MongoDB 复制集的结构以及基本概念 正如上图所示,MongoDB 复制集的架构中,主要分为两部分:主节点(Primary)和从节点(Secondary). 主节点:在一个复制集中只有并且必须有一个主节点,主节点也是众多实例中唯一可以接收客户端写操作的节点,当然也可以进行读操作: 从节点:从节点会复制主节点的操作,以获取完全一致的数据集.客户端不能够直接对

linux 常用命令--------雪松整理 博客: http://hi.baidu.com/quanzhou722/blog错误在所难免,还望指正!==================================1 文件管理2 软件管理3 系统管理4 服务管理5 网络管理6 磁盘管理7 用户管理8 脚本相关9 服务配置==================================----------------------------------1 文件管理-------------

一.HDFS相关 1.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 2.启动DataNode sbin/hadoop-<span style="color:#ff0000;">daemon</span>.sh start datanode <code class="language-plain">3.启动多个DataNode</code> sbin/hadoop-<

以下部署方式结合众多博友的博客,经过自己一步一步实际搭建,如有雷同,侵权行为,请见谅...其中遇到不少的坑,希望能帮到更多的人,现在很少能找到一份完整版4.2.6版本的搭建教程了,如果你有幸遇见,那么我们必定前世有缘.进入正题…… 首先,官方推荐有三种部署方式: 多Master模式(2m-noslave) 一个集群无Slave,全是Master,例如2个Master或者3个Master优点:配置简单,单个Master宕机或重启维护对应用无影响,在磁盘配置为RAID10时,即使机器宕机不可恢复情况

1 文件管理2 软件管理3 系统管理4 服务管理5 网络管理6 磁盘管理7 用户管理8 脚本相关9 服务配置==================================----------------------------------1 文件管理----------------------------------创建空白文件touch不提示删除非空目录rm -rf 目录名(-r:递归删除-f 强制)##################################恢复rm 删除的文件

实验环境: zookeeper-3.4.6 Spark:1.6.0 简介: 本篇博客将从以下几点组织文章: 一:Spark 构建高可用HA架构 二:动手实战构建高可用HA 三:提交程序测试HA 一:Spark 构建高可用HA架构  Spark本身是Master和Slave,而这这里的 Master是指Spark资源调度和分配.负责整个集群的资源调度和分配. Worker是管理单个节点的资源. 这里面的资源主要指:内存和CPU. 1. Master-Slave模型很容易出现单节点故障的问题.所以为

集群简介: Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据, 并且在高负载的情况下, 这些命令将降低 Redis 集群的性能, 并导致不可预测的行为. Redis 集群通过分区(partition)来提供一定程度的可用性(availability): 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯, 集群也可以继续处理命

Stream 是Oracle 的消息队列(也叫Oracle Advanced Queue)技术的一种扩展应用. Oracle 的消息队列是通过发布/订阅的方式来解决事件管理.流复制(Stream replication)只是基于它的一个数据共享技术,也可以被用作一个可灵活定制的高可用性方案. 它可以实现两个数据库之间数据库级,schema级,Table级的数据同步,并且这种同步可以是双向的. Oracle Stream也是通过数据冗余来提高可用性,这一点和Data Guard 类型. Oracl