集群实践

基于 ZooKeeper 3.4.10 和 Storm 1.1.1 构建了一个 Storm 集群。

PGCluster是一种开源集群方案，确保数据写入可靠性，实现多主节点数据同步和高效数据传输，可分布安装在多台物理机器或虚拟机上。

Memcached 内存分析 Memcached 内存分配机制 内存碎片化问题 内存使用率监控与分析 Memcached 调优 内存分配参数调优 数据过期策略 缓存命中率优化 Memcached 集群 一致性哈希 数据分片策略 集群监控与管理

Ambari助力构建Hadoop集群 本指南将引导您完成Ambari的安装，并利用其高效部署Hadoop大数据集群。 Ambari安装步骤 环境准备：确保您的系统满足Ambari的软硬件要求，包括操作系统版本、内存、存储等。 软件下载：从官方渠道获取Ambari安装包以及所需的Hadoop生态系统组件。 Ambari Server安装：按照官方文档的指导，逐步执行Ambari Server的安装和配置。 Agent节点配置：在集群中的每个节点上安装Ambari Agent，并将其连接到Ambari Server。 集群部署：通过Ambari Web界面选择要部署的Hadoop组件，例如HDF

构建高效数据中台：集群规划与搭建实践 数据中台建设中，集群规划和搭建是关键步骤，直接影响着平台性能、稳定性及可扩展性。合理的集群架构能够应对海量数据处理需求，为上层应用提供高效数据服务。 一、规划先行：明确业务需求与目标 在开始集群搭建之前，首先要明确业务需求和目标： 数据规模：预估当前及未来数据量，为集群规模提供依据。 性能要求：不同业务场景对数据处理速度要求不同，例如实时分析需要高吞吐低延迟。 安全合规：数据安全至关重要，需考虑数据隔离、访问控制等安全措施。 二、选择合适的集群架构 根据业务需求选择合适的集群架构，常见架构包括： 主从架构：简单易用，适用于中小规模数据处理。 多主架构

Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源框架，用于在普通硬件集群上存储和处理大量数据。其核心组件包括： 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - 设计用于在多个服务器上存储大数据并提供高吞吐量访问的分布式文件系统。 2. MapReduce - 用于在Hadoop集群上进行大规模数据集的并行处理和分析的编程模型和软件框架。 Hadoop的特点包括： - 可扩展性：能够处理PB级别的数据。 - 可靠性：通过数据复制（默认为3份）确保数据持久性和容错性。 - 成本效益：可在商用硬件上运行，降低成本。 - 支持多种数据源：能够处

本教程基于中科院的培训资料，带领大家逐步完成x10Hadoop集群搭建。从硬件配置到软件安装，详细讲解各个步骤，帮助您更快上手并掌握集群的搭建与维护技巧。以下是主要内容： 环境准备 硬件要求：配置要求和系统环境。 软件安装：下载和配置必要的依赖库和框架。 集群节点配置 各节点在网络和存储方面的配置，确保数据传输稳定。 Hadoop安装与配置 核心配置：优化Hadoop各组件设置以实现高效分布式处理。 监控与维护：通过监控工具确保集群运行效率，并定期维护。 通过完整的安装与配置流程，您将学习到如何高效、安全地完成x10Hadoop集群的搭建并实现长期维护。

基于Hadoop集群搭建HBase集群，适用于两台机器的情况。

今天我们将实现一个Storm数据流处理的综合案例的第一部分：Storm集群向Kafka集群持续写入数据，并部署为远程模式。 准备工作： 搭建三台Kafka集群服务器（参考文档：Linux部署Kafka集群） 搭建三台Storm集群服务器（参考文档：Linux部署Storm集群） 启动步骤： 启动Kafka集群 启动Zookeeper 启动Zookeeper时，需要等待约一分钟，以确保其完全启动 cd /usr/local/kafka/zookeeper ./bin/zkServer.sh start

Redis 集群是一种分布式数据库解决方案，它允许多个 Redis 服务器协同工作，以实现高可用性、数据分片和增强的性能。 通过将数据分布在多个节点上，Redis 集群可以处理更大的数据集和更高的流量负载。