HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行. 所以这里要配置HBase高可用的话,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve. HBase配置: 在$HBASE_HOME/conf目录下 1.hbase-site.xml  export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryE

1.确保HBase集群已正常停止 $ bin/stop-hbase.sh 2.在conf目录下创建backup-masters文件 $ touch conf/backup-masters 3.在backup-masters文件中配置高可用HMaster节点 $ echo hadoop-senior02.itguigu.com > conf/backup-masters 4.将整个conf目录scp到其他节点 $ scp -r conf/ hadoop-senior02.itguigu.com:/

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.服务器环境 主机名 IP 用户名 密码 安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/hadoop/ master189 192.168.29.189 hadoop hadoop /home/hadoop/ slave190 192.168.29.190 hadoop hadoop /home/hadoop/ 二.集群规划 master188 master189 slave190 Nam

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行. 所以这里要配置HBase高可用的话,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve. HBase配置: 在$HBASE_HOME/conf目录下 1.hbase-site.xml  export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryE

1.概述 今天补充一篇HBase集群的搭建,这个是高可用系列遗漏的一篇博客,今天抽时间补上,今天给大家介绍的主要内容目录如下所示: 基础软件的准备 HBase介绍 HBase集群搭建 单点问题验证 截图预览 那么,接下来我们开始今天的HBase集群搭建学习. 2.基础软件的准备 由于HBase的数据是存放在HDFS上的,所以我们在使用HBase时,确保Hadoop集群已搭建完成,并运行良好.若是为搭建Hadoop集群,请参考我写的<配置高可用的Hadoop平台>来完成Hadoop平台的搭建.另

一.概要 本文记录hbase高可用集群部署过程,在部署hbase之前需要事先部署好hadoop集群,因为hbase的数据需要存放在hdfs上,hadoop集群的部署后续会有一篇文章记录,本文假设hadoop集群已经部署好,分布式hbase集群需要依赖zk,并且zk可以是hbase自己托管的也可以是我们自己单独搭建的,这里我们使用自己单独搭建的zk集群,我们的hadoop集群是用的cdh的发行版,所以hbase也会使用cdh的源. 二.环境 1.软件版本 centos6 zookeeper-3.4

hbase版本 2.0.4  与hadoop兼容表http://hbase.apache.org/book.html#hadoop  我的 hadoop版本是3.1   1.单机版hbase 1.1解压安装包 tar xf hbase-2.0.4-bin.tar.gz -C /opt/    1.2配置环境变量 编辑/etc/profile export HBASE_HOME=/opt/hbase- export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin   生效环境变量 sourc

前言 前段时间有套线上HBase出了点小问题,导致该套HBase集群服务停止了2个小时,从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常.在排查问题之余,我们不禁也在思考,以后再出现类似的问题怎么办?这种问题该如何避免?用惯了MySQL,于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样,也有其高可用方案? 答案当然是肯定的,几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的),都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复,HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失.HBase在写数据前会先写H

1.准备 Hadoop 版本:2.7.7 ZooKeeper 版本:3.4.14 Hbase 版本:2.0.5 四台主机: s0, s1, s2, s3 搭建目标如下: HMaster:s0,s1(备份HMaster) HRegionServer:s1, s2, s3 主机映射信息如下 192.168.32.100 s0 192.168.32.101 s1 192.168.32.102 s2 192.168.32.103 s3 Hadoop 安装步骤参考(示例版本与HDFS端口配置略有差异,根据

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

HBase可以支持百TB数据规模.数百万QPS压力下的毫秒响应,适用于大数据背景下的风控和推荐等在线场景.阿里云HBase服务了多家金融.广告.媒体类业务中的风控和推荐,持续的在高可用.低延迟.低成本方向上进行优化.目前单集群承诺可用性99.9%,SSD机型上可以做到请求毛刺99.5% < 50ms,以及新上线的表内冷热分离可以加速热数据访问性能.减少冷数据存储成本并且在API上对用户透明.为了进一步满足客户在可用性以及低延迟上的诉求,阿里云HBase将提供以主备架构为平台,以冗余.并发.隔离.

今天下午刚刚搭建了一个高可用hadoop集群,整理如下,希望大家能够喜欢.   namenode HA:得有两个节点,构成一个namenode HA集群 namenode Federation:可以有多个HA集群,分管不同的数据 至少得有4个节点,才能满足要求 节点 NN JournalNode DN ZK 归属组 Hmaster Y Y     cluster1 Hslave1 Y Y Y Y Hslave2 Y Y Y Y cluster2 Hslave3 Y   Y Y   一.配置hos

HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢? 最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢? 下面我们来仔细分析一下. 1. 什么是分布式系统的CAP? CAP是指一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance). Consistency 一致性 一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致. 从

记录apache版本的hadoop和hbase的安装,并启用高可用模式. 1. 主机环境 我这里使用的操作系统是centos 6.5,安装在vmware上,共三台. 主机名 IP 操作系统 用户名 安装目录 node1 192.168.1.101 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node2 192.168.1.102 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node3 192.168.1.103 cent

目录 一.Zookeeper正常部署 二.Hadoop正常部署 三.Hbase部署 1.下载 2.解压 3.相关配置 4.分发文件 5.启动.关闭 6.验证 四.HMaster的高可用 一.Zookeeper正常部署 Zookeeper集群的正常部署并启动 二.Hadoop正常部署 Hadoop集群的正常部署并启动 三.Hbase部署 1.下载 下载地址:https://hbase.apache.org/downloads.html 2.解压 当前安装版本为hbase-2.0.5,将Hbase解

相关知识自行搜索,直接上干货... 使用的资源: nginx主服务器一台,nginx备服务器一台,使用keepalived进行宕机切换. tomcat服务器两台,由nginx进行反向代理和负载均衡,此处可搭建服务器集群. redis服务器一台,用于session的分离共享. nginx主服务器:192.168.50.133 nginx备服务器:192.168.50.135 tomcat项目服务器1:192.168.50.137 tomcat项目服务器2:192.168.50.139 redis服

又过了一年 618,六月是公司一年一度的大促月,一般提前一个月各系统就会减少需求和功能的开发,转而更多去关注系统可用性.稳定性和管控性等方面的非功能需求.大促前的准备工作一般叫作「备战」,可以把线上运行系统想象成一辆车,大促即是它即将面临的一次严峻驾驶考验. 每次去长途自驾旅行时,我会把车送去对车况做一个全面的检测.汽车工业的历史有一百多年了,而车的构造组成部件又相对固定,已经形成了规范且全面的检查事项,我在保养检查手册上看到的检查项目包括: 轮胎 刹车 灯光 电瓶 油液 雨刷 底盘 电路 滤清

1.概述 分布式系统缓存已经变得不可或缺,本文主要阐述如何实现redis主从复制集群的负载均衡,以及 redis的"高可用"实现, 呵呵双引号的"高可用"并不是传统意义的高可用哈,而是 redis集群挂了,并不影响asp.net core 的运行, 欲知详情,请看下文. 注意: 本文主要阐述redis 的复制均衡和"高可用", 故redis 的主从复制搭建略, 请自行百度. 2.负载均衡实现 目前在tcp 负载均衡这块, haproxy 是官方实

前言 前段时间针对EQueue的完善终于告一段落了,实在值得庆祝,自己的付出和坚持总算有了成果.这次新版本主要为EQueue实现了集群功能,基本实现了Broker的高可用.另外还增加了很多实用的功能,对性能也做了很多优化.总之,EQueue越来越成熟了. EQueue最新版本信息 Nuget:https://www.nuget.org/packages/EQueue github:https://github.com/tangxuehua/equeue 版本发布说明 为Broker支持集群部署的