集群脚本

Redis 集群脚本附件： redis-clusters.tar.gz

这是用于配置Hadoop集群的配套脚件，用于优化集群性能和资源管理。

在大型集群中，想要查看单个主机上正在运行的Java进程，通常需要使用jps命令，但逐一访问每台主机效率低下。为了提高效率，可以编写一个Shell脚本来自动化这一过程，并预先配置免密码访问。

通过 Docker 部署 Hadoop 集群 提供了大数据环境的搭建步骤

【高可用集群轻松部署脚本】是一个整合了多种脚本的压缩包，简化在Linux环境下部署高可用性（HA）集群的过程。这些脚本主要用于自动化配置集群，特别是在诸如Hadoop、Spark等分布式计算框架下的场景。以下是各个脚本的主要功能和涉及的知识点：1. SSH免密码登录脚本（例如：sshId_rsa_2M.sh，sshId_rsa.sh）：用于实现SSH密钥对认证，使得主节点和从节点之间可以实现无密码登录。这些脚本包含生成RSA公钥和私钥的步骤，并将公钥复制到远程主机的~/.ssh/authorized_keys文件中，从而提高了管理和维护效率。2. hosts文件配置脚本（catHosts.sh）：自动编辑和更新所有节点的/etc/hosts文件，确保节点间能够通过主机名相互识别，提升网络通信稳定性和速度。3. 文件分发至从节点脚本（例如：scpSpark.sh，scpBashProfile.sh，scpHadoop.sh）：使用SCP命令安全地将文件或目录从主节点复制到所有从节点。在集群中分发配置文件、应用软件或启动脚本至关重要。例如，scpSpark.sh用于分发Spark的相关配置和二进制文件。4. 版本一致性检查脚本（checkVersion.sh）：检查所有节点上的软件版本，如Hadoop、Spark等，确保集群中的所有节点运行相同版本的软件，以维持集群稳定性和兼容性。5. Python环境相关脚本（rootPython.sh，pctsPython.sh）：安装或配置Python环境，并确保所有节点的Python环境一致。Python在大数据处理中常用于数据预处理、分析或可视化脚本。6. 主节点向从节点分发配置的脚本（Master02-slave.sh）：用于主节点向从节点分发配置或执行特定操作，如启动或停止服务，或者进行集群状态检查。

该文档提供了集群中常用的脚本和组件配置文件的信息。

该 Shell 脚本能够定时自动监控 Kafka 集群节点运行状态，并在异常关闭时立即发送邮件通知给指定的管理员。

介绍了在Windows操作系统下搭建Redis集群的实用方法，并针对集群管理的批处理脚本进行了优化改进，提高脚本执行效率和代码可读性。

这是一组使用bsub在集群上以批处理模式运行MATLAB的脚本。其中包括LSF脚本示例、MATLAB脚本和详细的设置和运行步骤。请先阅读自述文件，然后按照步骤进行操作。

在大数据领域，Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，用于存储和处理海量数据。它基于分布式计算模型，能够将大型数据集分布在多台计算机上进行并行处理，从而极大地提升了数据处理效率。\"Hadoop集群安装脚本\" 提供了一种快速、便捷的工具来部署Hadoop集群，尤其适用于初学者或运维人员，极大地简化了复杂的配置过程。 Hadoop集群的核心组件 HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是分布式文件系统，负责存储大量数据。 MapReduce：并行处理数据的计算框架。 安装流程 环境准备：检查操作系统版本（通常是Linux发行版）、Java环境、网络设置等，确保满足Hadoop和Zookeeper的基本运行需求。 安装依赖：安装必要的依赖库，如OpenSSH用于节点间通信，LZO或GZIP压缩库用于数据压缩，以及其他系统工具。 配置Hadoop：创建并编辑配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml，设置HDFS的副本数量、数据节点位置、MapReduce的运行方式等。 配置Zookeeper：安装Zookeeper，配置zoo.cfg，指定集群中的服务器节点，并进行相应的权限设置。 HA设置：如果启用HA，需要配置NameNode的高可用，包括设置共享存储、配置Zookeeper集群以及调整HDFS和YARN的配置。 格式化NameNode：格式化NameNode以初始化HDFS。 Zookeeper在Hadoop集群中的作用 在Hadoop HA（High Availability）场景中，Zookeeper确保在主NameNode故障时，能够快速切换到备用NameNode，从而保证服务的连续性。