问题描述 Spark集群无法启动,命令都识别不了 在SPAK-HOME/sbin目录下执行start-master.sh 得到如下结果: -bash: start-master.sh: command not found 使用jps命令查看得到如下: 15585 DataNode 15432 NameNode 15945 Jps 15822 SecondaryNameNode 看不到Master节点,Spark集群无法启动.谢谢! 解决方案 start-master.sh: command no

问题描述 用3台pc搭建mongodb的分布式系统,在三台pc上都运行以下命令:$MONGODB_PATH是我设置好的一个变量mongod--configsvr--dbpath${MONGODB_PATH}/config/data--port21000--logpath${MONGODB_PATH}/config/log/config.log--forkmongod--shardsvr--replSetshard1--port22001--dbpath${MONGODB_PATH}/shard1

为何要分片1.减少单机请求数,降低单机负载,提高总负载 2.减少单机的存储空间,提高总存空间. 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色:1.Shard Server即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replication Set.为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换),MongoDB官方建议每个Shard为一组Re

一.高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的. 比如冗余的交换机,冗余的路由器等

迅达云成(SpeedyCloud)的首席技术官董伟在会上做了主题为<云平台上的NoSQL集群的自动化扩展>的演讲.为小伙伴们演示了在云主机上创建并初始化NoSQL集群的方法:以及如何通过监控系统发现主机故障,并且自动调用云端API进行故障设备替换的过程,最后还展示了如何通过命令行的方式销毁主机的整个过程. 但是因为时间仓促,没有给小伙伴们留出太多时间进行问题解答和难点的详细介绍,所以董伟在会后将大家比较关注的一些问题整合起来,并分析了在搭建的过程中碰到的一些难点问题及解决方案,以下是他整理出来

Cassandra 的配置详解 了解一个软件的配置项的意义是使用这个软件的前提,这里详细介绍 Cassandra 的配置文件(storage-config.xml)中各个配置项的意义,这其中包含有很多配置参数,我们可以对其进行调整以达到理想的性能.为了节省篇幅这里没有列出 storage-config.xml 文件的内容,你可以对照着这个文件看下面的内容. ClusterName Cluster Name 代表一个族的标识,它通常代表一个集群.这个配置项在 Cassandra 没有存储数据时就必

摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且只能通过其他RDD上的批量操

简单说,分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的,而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率. 例如: 如果一个任务由10个子任务组成,每个子任务单独执行需1小时,则在一台服务器上执行改任务需10小时. 采用分布式方案,提供10台服务器,每台服务器只负责处理一个子任务,不考虑子任务间的依赖关系,执行完这个任务只需一个小时.(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型) 而采用集群方案,同样提供10台服务器,每台服务器都能独立处理这个任务.假设有10

1  引言 什么是调度?个人理解最初的调度是和时间有关的.时间作为唯一的不可逆转的资源,一般是划分为多个时间片来使用(如下图所示).就计算机而言,由于CPU的速度快的多,所以就有了针对CPU时间片的调度,让多个任务在同一个CPU上运行起来.这是一个假象,某一时刻CPU还是单任务运行的. 后来为了在同一时间进行更多的任务,需要在同一时间内干多件事情.如果多个人或者多个处理器为了完成一个任务目标一起工作,就需要一个协调者.这就是一个分布式系统,就单个数据中心或者小范围来说,就是集群.如果让一个分布式