一.插件准备 下载地址:https://jmeter-plugins.org/downloads/all/ 1.下载插件管理: 2.将管理插件放到jmeter/../ext文件夹中 3.在插件管理中搜索PerfMon(测试服务器的cpu等) 添加插件 host/ip设置为被测试服务器,就可以测试服务器的cpu.内存等 4.下载ServerAgent-2.2.1.zip 这里给一个百度盘链接http://pan.baidu.com/share/link?shareid=2974853586&uk=

Windows的Jmeter分布式集群压力测试 原文:https://blog.csdn.net/cyjs1988/article/details/80267475 在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,

Jmeter压测过程中,由于测试机配置有限,CPU.内存都可能是存在瓶颈.如果使用很大的并发进行测试时,就可能会感到程序比较卡,这时候就无法继续增加压力了. 解决方法: 搭建Jmeter分布式集群,远程启动测试. 步骤如下: 1.在分布式集群中,脚本编辑.控制的机器叫做“client”,实际运行Jmeter测试脚本,负责向被测服务器发请求的机器,称为“server”.网络要求server和client需要网络互通.找几台机器作为 server,然后client和server相互ping彼此的ip

支付宝压力测试报告 时间:2016-03-23                                             测试人员:XXX 目录 支付宝压力测试报告 1 目录 1 一  测试内容 2 二  测试方法 2 三  测试目标 2 四  测试环境 2 五  系统部署 3 5.1 网络访问 3 六  性能测试结果与分析 3 6.1 LR集群压测(1) 3 6.2 LR集群压测(10) 6 6.3 LR集群压测(20) 9 6.4 LR集群压测(30) 12 6.5 LR集群压

想要模拟高并发用户访问的场景,用Jmeter5实现的话,单靠一台PC机,资源是不够的,包括单机的内存.使用端口数量等,所以最好是通过多台PC机组成几个集群来对服务器进行压测. 本文目录: 1.软硬件配置 2.配置系统环境变量 3.修改JMeter配置,开启代理机(Agent)功能 4.搭建控制机(Controller)环境 5.开启压测 1.软硬件配置 本文环境(控制机.代理机都一样): – Win7 64位 – JDK8 – 内存 8G Apache JMeter5.0 下载地址 JDK8 下

我们今天主要分享的内容从三方面讲解. 集群压力机部署 shell脚本简介 shell脚本搞定压力机部署 集群压力机部署   linux.png 分布式压测背景介绍 在企业项目实战时,如果被压的服务器处理能力非常高,或者说被压服务是一个集群,那么这个时候,你使用一台压力机是压不到瓶颈的,反而自己的压力机先瓶颈了,那么这个时候压的数据没多少意义,所以压测过程中一定要保证压力机没有瓶颈,所以就有了分布式部署压力机. 分布式压测原理介绍 分布式压测的原理是通过一台控制机用来专门收集结果和控制压力机的,而

mysql压测 mysql自带就有一个叫mysqlslap的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问MySQL来执行压力测试,并且能很好的对比多个存储引擎在相同环境下的并发压力性能差别.通过mysqlslap –help可以获得可用的选项,这里列一些主要的参数,更详细的说明参考官方手册.如果是系统自带或者使用rpm包安装的mysql,安装了MySQL-client端的包就有mysqlslap这个工具. 测试环境介绍: 虚拟机2台2Gmysql读写分离 使用语法如下: # mysqlslap [o

1.前言 我们使用hadoop2.6.0版本配置Hadoop集群,同时配置NameNode+HA.ResourceManager+HA,并使用zookeeper来管理Hadoop集群 2.规划 1.主机规划   hadoop1/ 192.168.56.131 hadoop2/ 192.168.56.132 hadoop3/ 192.168.56.133 hadoop4/ 192.168.56.134 hadoop5/ 192.168.56.135 namenode 是 是 否 否 否 datan

写在前面 本文只讲一个很简单的问题,YCSB对HBase集群的测试.虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章,但都是针对本地HBase伪分布式集群的.大家都知道,稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署,而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用,本身也没有太大的压测意义.本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处. 正文 YCSB是Yahoo开源的性能测试工具,支持很多种类的NoSQL数据库测试,这里既包括了经典的HBase/Cassandra/MongoD

本教程讲述在单机环境下搭建Hadoop伪分布式集群环境,帮助初学者方便学习Hadoop相关知识. 首先安装Hadoop之前需要准备安装环境. 安装Centos6.5(64位).(操作系统再次不做过多描述,自行百度) 安装JDK1.7(64位). 安装Hadoop2.2(稳定版本64位) 注意:以上三者版本需要统一,必须同为64位/32位 1.安装JDK1.7 下载JDK1.7,然后拷贝到指定目录 cd /usr/local/ 解压缩: 配置环境变量: vim /etc/profile.d/jav

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

Solr及SolrCloud简介 Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口.用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引:也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果.   SolrCloud是Solr4.0版本以后基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心.它有以下几个特点: 集中式的配置信息管理. 自动容错. 近实时搜

本位以最新版本kafka_2.11-0.10.1.0版本讲述分布式kafka集群环境的搭建过程.服务器列表: 172.31.10.1 172.31.10.2 172.31.10.3 1.下载kafka安装包 登录kafka官网http://kafka.apache.org/, 单击左侧"Download"按钮 选择对应的版本,版本2.11代表scala版本(kafka是由scala编写的),0.10.1.0代表kafka的版本 在弹出的窗口中选择下载链接即可 2.下载zookeeper

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略

一.软件准备 scala-2.11.8.tgz spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz 二.Scala 安装 1.master 机器 (1)下载 scala-2.11.8.tgz, 解压到 /opt 目录下,即: /opt/scala-2.11.8. (2)修改 scala-2.11.8 目录所属用户和用户组. ? 1 sudo chown -R hadoop:hadoop scala-2.11.8 (3)修改环境变量文件 .bashrc , 添加以下内容. ? 1 2 3

在Hadoop1.2.1分布式集群环境下安装hive0.12 ● 前言: 1. 大家最好通读一遍过后,在理解的基础上再按照步骤搭建. 2. 之前写过两篇<<在VMware下安装Ubuntu并部署Hadoop1.2.1分布式环境>>.<在Hadoop1.2.1分布式集群环境下安装Mahout0.9框架>都是Hadoop家族一系列的,后续还会有其它内容,敬请期待! 3. 好记性不如烂笔头,最新突然想把自己学习的东西整理出来,然而我也是刚刚学习,而且水平有限,难免会错误,请谅

一.配置虚拟机软件 下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/downloads 1.虚拟机软件设定 1)进入全集设定 2)常规设定 2.Linux安装配置 1)名称类型 名称最后具有说明意义.版本根据个人情况. 2)内存 在下物理机系统Win7x64,处理器i53210,内存8G. 3)磁盘选择 4)磁盘文件 virtualbox格式vdi,VMWare格式vmdk,微软格式vhd(virtualbox不支持),Parallels格式hdd(virtualbox

在hadoop2.6.0分布式集群上搭建hbase ha分布式集群.搭建hadoop2.6.0分布式集群,请参考“基于hadoop2.6.0搭建5个节点的分布式集群”.下面我们开始啦 1.规划 1.主机规划 Node Name Master Zookeeper RegionServer hadoop1 是 是 否 hadoop2 是 是 否 hadoop3 否 是 是 hadoop4 否 是 是 hadoop5 否 是 是 2.软件规划 软件 版本 说明 hbase 0.98.13 下载链接 3

注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流.转载请注明来自: http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461 要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了. 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些

1.选取三台服务器 由于机器比较少,现将zookeeper和solr都部署在以下三台机器上.(以下操作都是在172.16.20.101主节点上进行的哦) 172.16.20.101 主节点 172.16.20.102 从节点 172.16.20.103 从节点 2.Zookeeper集群部署 1)访问官网下载zookeeper安装包,我用的是zookeeper-3.4.8.tar.gz 2)解压安装包,我是解压到自己新建的目录/data/zookeeper下. tar -zxvf zookeep

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah