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+请求量提升/数据的不断增长(将数据分布到所有节点上)上面所说的正是集群架构的优势所在。

高伸缩性：Kafka集群支持热扩展，能够动

个人或企业可以借助Hadoop构建大规模服务器集群，完成海量数据的存储和计算。

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链接：https://pan.baidu.com/s/1VI749ucHLPSh71Q4gqoA9g提取码：nxalNginx服务器能处理静态请求->html,jpg动态请求无法处理服务器集群之后,每台服务器上部署的内容必须相同

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极客天成以高通量分布式集群存储为先锋，围绕软件定义、智能化、安全可靠，全链RDMA构建了完全自主可控的分布式存储产品线和解决方案，主要解决用户海量数据下的高性能低时延数据读写难题，可为用户的数据中心提供

0》、虚拟机需要固定IP：etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33BOOTPROTO=dhcp改成：BOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.31.160DNS1=192.168.31.2GATEWAY=192.168.31.2重启网络servicenetworkrestart1》、所有机器关闭防火墙和firewalld服务system

一、引言数据库是用来保存计算的最终结果的，所以是整个信息系统的最重要组成部分。在许多人看来，当前的数据库技术已经可以说是非常地成熟了。然而，在满足不断增长的联机事务处理应用方面，当前的数据库技术其实还存在不少急迫需要解决的技术问题。对于所有的数据库而言，除了记录正确的处理结果之外，它们都面临着四方面的挑战：如何提高处理速度，数据可用性、数据安全性和数据集可扩性，也就是说，如何使当前的数据库具有这四

负载均衡算法在集群负载均衡时，Dubbo提供了4种均衡策略，如：RandomLoadBalance(随机均衡算法)、；RoundRobinLoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastActionLoadBalance

集群规划集群大小设置的依据：ESJVMheap最大可以设置32G30Gheap大概能处理10T的数据量，如果内存很大如128G，可以在一台机器上运行多个ES节点两类应用场景：用于构建业务搜索功能模块，且多是垂直领域的搜索数据量级几千万到数十亿级别

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版本：Centos7、kafka_2.13-2.8.2节点：27.196.38.200kafka127.196.38.201kafka227.196.38.202kafka3基础配置在所有节点操作[root@localhost~]#systemctlstopfirewalld[root@localhost~]#systemctldisablefirewalldRemovedsymlink/etc/

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服务器集群：通过RMI通信，连接不同功能模块的服务器，实现完整的功能EJB存在问题：重量级框架，运行环

主从复制单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

下面我将描述session特性，以及根据这些特性列举出n个解决分布式架构中处理ws请求的集群方案WebSocketSession与HttpSession在Spring所集成的WebSocket里面，每个

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主节点（MasterNode）主节点负责整个Kubernetes集群的管理和调度工作

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部署kafka支持两种启动方式KafkawithKRaftKafkawithZooKeeper（4.0后将会被废弃）核心APIProducerAPI允许应用程序将数据流发送到Kafka集群中的主题ConsumerAPI

一、nginx简介Nginx是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子（IMAP/POP3）代理服务器。Nginx由俄罗斯的程序设计师IgorSysoev所开发，最初供俄国大型的入口网站及搜寻引擎Rambler使用。第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。2011年6月1日，n

Kubernetes(K8s)的动态扩缩容（自动伸缩）功能是集群管理中非常关键的一部分，能够根据工作负载的变化自动调整应用程序的副本数，以确保资源的高效利用和服务的稳定性。

⼀、Docker-compose定义1.dockercompose是docker官⽅的开源项⽬，负责实现对docker容器集群的快速编排(容器，依赖，⽹络，挂载。。)

从零开始搭建Kubernetes集群从零开始搭建Kubernetes(K8s)集群部署方式准备工作（所有节点）1.关闭防火墙2.关闭SELinux3.关闭Swap分区4.设置主机名5.配置网络设置6.安装

K8s集群包含了多个节点，其中每个节点运行着Kubernetes代理（kubelet）和容器运行时（如Docker）。

虚拟机安装Hadoop，Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈，没有退路可言，只能去学习掌握它，就像当初做爬虫一样（虽然很简单），在数据爆发的现在，传统的数据库mysql，oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心，所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库，hadoop提供了分布式文件系统（HDFS）来存储数据，又提供了分布式计算框架（mapreduce）来对这些数据进行

type=hive集群状态管理：http://tdxy-bigdata-03:7180/cmf/home基于HDFS没有专门的数据

jar引入代码示例:org.springframework.kafkaspring-kafka配置文件#kafka配置#指定kafka代理地址(集群配多个、中间、逗号隔开)spring.kafka.boot

例如，使用分布式服务器集群，将请求均匀地分配到各个节点上，避免单个服务器负载过高。升级服务器的硬件配置，如提高CPU性能、增加内存容量、使用更快的存储设备等。例如，采用多核处理

目录热key多线程并行秒级百G级日志工具ES操作工具消息推送平台HTTP客户端业务层的分布式限流组件企业级微服务解决方案热keyhotkey:京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存

在源集群上准备快照：snapshot'credit_dict','credit_dict_snapshot20221117'list_snapshots复制快照到目标集群：hbaseorg.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot

1.前期准备1.1确认集群使用的版本源HBase集群（以下称旧集群）和目的HBase集群（以下称新集群）的版本可能并不是一致的，特别是其底层所使用的HDFS版本信息。

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假设是hbase集群，那么数据存储在hdfs上。1.关闭2个hbase2.使用distcp将hdfs上的hbase数据迁移到另一个【相同路径】的hdfs上。

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macat配置mysql集群异常1：TheslaveI/OthreadstopsbecausemasterandslavehaveequalMySQLserverUUIDs问题分析问题提示主从使用了相同的

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