管理节点

在MySQL集群中，节点是指存储着数据副本的ndbd进程，每个数据节点应部署在独立的计算机上，以确保高可用性和避免单点故障。节点组是集群的基本概念，包含一个或多个节点、分区或副本。节点组的数量由数据节点数量和副本数量（NoOfReplicas参数）决定。例如，4个节点的集群中，NoOfReplicas为1时有4个节点组，为2时有2个节点组，为4时有1个节点组。数据副本确保数据的高可用性，每个节点组中的节点保存一个分区副本，副本数量与节点数量相同。每个集群的分区数量与节点数量一致，每个节点负责至少一个分区的副本。用户可定义数据分区，但需遵循特定规则，ndbd最大分区数量为8 * [节点组数量]。合理设计节点组和数据副本可提高集群的可用性和可靠性。

合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。

适用于在多个节点间管理工作负载的用户。配合SAP Sybase IQ参考手册，了解Multiplex操作的语法、系统对象和实用程序。

在大数据领域，启动节点是确保集群正常运行的关键步骤。将详细探讨涉及的大数据组件及其启动、管理和监控方法。以下是各组件的操作指南： 1. Tomcat Tomcat是一个广泛使用的轻量级Java应用服务器，用于部署Web应用程序。- 启动方法：进入Tomcat目录，cd /usr/lib/tomcat/apache-tomcat-9.0.55/bin，执行./startup.sh启动服务。- 关闭方法：执行./shutdown.sh关闭服务。- 开机自启：systemctl enable mysqld，确保系统启动时自动运行。 2. MySQL MySQL是常用的数据库管理系统。- 启动命令：systemctl start mysqld- 开机自启：systemctl enable mysqld- 查看状态：systemctl status mysqld 3. Hadoop Hadoop是大数据处理的核心组件（版本2.7.7）。- 启动Hadoop集群：切换到Hadoop安装目录/usr/local/hadoop，执行sbin/start-all.sh- 关闭Hadoop集群：使用sbin/stop-all.sh- 安装模式：支持单机版、伪分布式和高可用模式 4. Spark Spark是用于大规模数据处理的计算框架（版本2.4.6）。- 启动Spark集群：在/usr/local/spark/sbin下执行start-all.sh- 关闭集群：使用stop-all.sh- 关闭Master节点：在slave1上执行stop-master.sh 5. Zookeeper 关闭方法：在所有节点上运行zkServer.sh stop 6. Kafka Kafka版本2.6.1的启动方式：- 启动命令：kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties &- 关闭方法：通常通过kill -9 id号强制停止 7. Hive Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。- 启动服务：使用hiveserver2启动服务- 初始化Hive schema：执行相关初始化命令

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

基于Yarn资源管理机制实现 按需申请和释放节点资源 满足弹性扩缩容需求

交通出行时序预测数据集

MHA必备软件包mha4mysql-node-0.56.tar.gz和mha4mysql-manager-0.56.tar.gz，欢迎下载使用。这两个压缩包解压后分别包含节点和管理器文件。

方法：动态添加，无需重启集群 步骤：1. 配置新节点与 NameNode 和 ResourceManager 的 SSH 无密码登录2. 修改 hosts 文件，添加主机名称，并在集群中复制此文件3. 修改主节点上的 slaves 文件（仅用于后续重启）4. 在新节点启动进程：- sbin/hadoop-daemon.sh start datanode- sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager 优点：- 非暴力，无需停止服务 缺点：- 改动较多，大量扩容时易出错 适用场景：- 随时扩容，不影响使用 检查：- 端口检查：50070 和 8088

图 19-46 展示了将节点设为标志的设置。