RabbitMQ高可用架构理论简介消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由LShift提供的一个AdvancedMessageQueuingProtocol(AMQP)的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成。Rabbitmq的集群是依附于erlang集群来工作的，所以必须先构建起一个erl
作者：櫰木1、下载solr安装包并解压包tar-xzvfsolr-8.11.2.gzcdsolr-8.11.2执行安装脚本./bin/install_solr_service.sh/opt/solr-8.11.2.tgz安装后，会在/etc/default/下生成solr.in.sh文件。2、在rangeradmin下生成solr相关配置cd/opt/ranger-2.3.0-admin/contrib/solr_for_audit_setup/编辑install.properties#LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underoneormo
8第八章ApacheDoris生态扩展及优化8.1SparkDorisConnectorSparkDorisConnector可以支持通过Spark读取Doris中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris。支持从Doris中读取数据支持SparkDataFrame批量/流式写入Doris可以将Doris表映射为DataFrame或者RDD，推荐使用DataFrame。支持在Doris端完成数据过滤，减少数据传输量。特别注意：在测试过程中发现SparkStructuredStreaming实时写入Doris存在问题。要想在Spark编程中使用DorisConnector，我们需要根据
一、k8s添加多master节点实验1、master02节点初始化操作2、在master01节点基础上，完成master02节点部署①从master01节点复制所需要的文件需要从master01节点复制etcd数据库所需要的ssl证书、kubernetes安装目录（二进制文件、组件与apiserver通信的集群引导文件、启动参数配置文件）、kubectl与apiserver通信的集群引导文件、各组件被systemd管理的service文件②修改apiserver、controller-manager、scheduler启动参数配置文件中的监听地址以及apiserver的通告地址③验证二、使用n
1.前言之前我们已经搭建过了hbase单点环境，(单机版搭建参见：https://blog.csdn.net/a15835774652/article/details/135569456)但是为了模拟一把集群环境我们还是尝试搭建一个伪集群版2.环境准备jdk环境1.8+hdfs（hadoop环境可选）搭建参考https://blog.csdn.net/a15835774652/article/details/1355727603.配置搭建过hadoop才发现hbase环境配置如此之少可能hadoop东西比较多的缘故配置jdk修改conf/hbase-env.sh#修改为自己的jdkexport
本文分享自华为云社区《使用Keepalived和HAproxy创建高可用Kubernetes集群》，作者：江晚正愁余。高可用Kubernetes集群能够确保应用程序在运行时不会出现服务中断，这也是生产的需求之一。为此，有很多方法可供选择以实现高可用。本教程演示了如何配置Keepalived和HAproxy使负载均衡、实现高可用。步骤如下：准备主机。配置Keepalived和HAproxy。使用KubeKey创建Kubernetes集群，并安装KubeSphere。集群架构示例集群有三个主节点，三个工作节点，两个用于负载均衡的节点，以及一个虚拟IP地址。本示例中的虚拟IP地址也可称为“浮动IP地
在本文中，我们将研究以下主题：Redis集群的高可用性。Redis集群的自动故障转移。Redis集群中的脑裂问题及其解决方案。问题：Redis-Cluster如何提供高可用性?答案：高可用性是指集群在面临某些故障时仍能保持操作能力。例如，集群可以检测到主分片失败并在无需外部手动干预的情况下将副本提升为主分片。问题：Redis-Cluster如何提供自动故障转移?答案：Redis-Cluster可以迅速了解主分片何时失败，并且可以将其副本晋升为新主分片。假设我们为每个主分片都有一个副本。如果我们的数据分布在三个Redis服务器之间，我们将需要一个六成员的集群，其中三个主分片和三个副本。所有六个分
一、前言flink任务在执行过程中，一个流（stream）包含一个或多个分区（Streampartition）。TaskManager中的一个slot的subtask就是一个streampartition（流分区），一个Job的流（stream）分布在多个不同的Slot上执行。每一个算子可以包含一个或多个子任务（subtask），这些subtask执行在不同的分区中，本质是在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中彼此互不依赖地执行。1.1Flink数据传输组件之间的通信消息传输，即Client、JobManager、TaskManager之间的信息传递，采用Akka框架（主要用作组件间的协同，
涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点，存储的离线表叫做Odps表；Flink:实时计算引擎，本文代码开发和测试均基于集团内部实时计算平台，代码细节可能会和Flink官方社区文档有些许不同，假如用于生产环境测试，参考ApacheFlink官方文档为准，但是技术方案是通用的哈；https://flink.apache.org/posts/2.项目背景现有业务需求是
实验目的：掌握SparkStandalone部署模式实验方法：基于centos7部署Sparkstandalone模式集群实验步骤：一、下载spark软件下载的时候下载与自己idea里对应版本的sparkNews|ApacheSpark选择任意一个下载即可-spark3.4.1-spark3.4.2二、安装Standalone模式部署spark将下载好的spark软件上传到指定的linux集群中#解压到指定目录tar-zxvfspark-3.4.2-bin-hadoop3-scala2.13.tgz-C/opt/module/spark/#更改所有权chown-Rhadoop:hadoopsp
