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【节奏大师源码查看】【标准python程序源码】【实况足球 源码】zookeeper 源码编译

时间:2024-12-24 08:57:24 分类:综合 编辑:测试桌面系统源码文件
1.dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建
2.apache atlas独立部署(hadoop、源译hive、码编kafka、源译hbase、码编solr、源译zookeeper)
3.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署
4.mycat 高可用
5.大数据ClickHouse(二):多种安装方式
6.ubuntu编译nodejs所需的码编节奏大师源码查看软件并安装

zookeeper 源码编译

dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建

       <dubbo-admin作为dubbo服务的可视化管理工具,它允许我们配置路由、源译均衡和权重等服务参数。码编在使用它之前,源译确保你具备了JDK8和Zookeeper环境。码编前端开发需要node和npm,源译后端则需要maven和springroot运行环境。码编

       首先,源译你可以直接下载预编译的码编dubbo-admin-0.6.0.jar,其中包含了必要的源译配置文件application.properties。在下载的压缩文件中找到这个文件,修改其中的服务中心信息,例如Zookeeper的地址。链接:pan.baidu.com/s/Dp_...,提取码:3np5。

       如果你希望从源代码自建,首先从Apache GitHub仓库获取dubbo-admin源代码:pm源并重新安装。对于启动时的InetSocketAddress错误,可能需要降级到Java 8版本来解决。

apache atlas独立部署(hadoop、hive、标准python程序源码kafka、hbase、solr、zookeeper)

       在CentOS 7虚拟机(IP: ...)上部署Apache Atlas,独立运行时需要以下步骤:

       Apache Atlas 独立部署(集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper)

       **前提环境**:Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper(用于Atlas的HBase和Solr)

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS(确保路径存在)

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka(使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh)

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题(如JDK版本兼容、ZooKeeper集成)

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码,选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后,使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后,Apache Atlas将独立运行,与Hadoop、实况足球 源码Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成,提供数据湖和元数据管理功能。

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本,依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题,本指南将提供解决方案。

       部署流程如下:

       部署环境

       1. Linux 环境:若无 Linux 环境,可通过 Docker 构建。如已安装 Linux,推荐使用 CentOS 镜像,本文作者最初在 Windows 环境下进行部署,并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建:使用 Docker 方式搭建 Zookeeper,配置步骤包括:

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建:同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器,映射端口,好用的php 源码如 端口用于 Hiveserver2,以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件,将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop,格式化 HDFS,并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态,如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive:由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合,使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署:

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件,添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置,确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致,并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录,调整 jar 包配置,确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库,完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建:由于使用 Docker 遇到问题,改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括:

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建:使用 Docker 方式搭建 Solr,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署:Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件,不同于集成部署。步骤包括:

       1. 从 Apache Atlas 下载源码,如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译,选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录,启动应用

       至此,Atlas 2.1.0 版本独立部署完成,可访问 localhost: 查看部署结果。

mycat 高可用

       mycat 高可用

       mycat 可通过 zookeeper 集群进行配置文件管理。

       1.1 搭建 zookeeper 集群

       此处不做 zookeeper集群搭建讲解

       1.2 配置mycat支持zookeeper

       修改 mycat conf 目录下myid.properties

       loadZk=true # zk集群地址,javapms源码怎么放多个用","隔开 zkURL=..3.:,..3.:,..3.: # zk集群内Mycat集群ID clusterId=mycat-cluster-1 # Mycat集群内本实例ID,禁止重复 myid=mycat_fz_ # Mycat集群内节点个数 clusterSize=3 #集群内所有节点的 id clusterNodes=mycat_fz_,mycat_fz_,mycat_fz_ #server booster ; booster install on db same server,will reset all minCon to 1 type=server boosterDataHosts=dataHost1

       1.3 自定义配置

       将需要修改的配置文件替换到 conf 目录中的 zkconf 目录下,只需要在一台机器修改即可,需要注意 conf目录中的 server.xml 中用户名和密码与 zkconf 中的不一致

       1.4 上传配置

       执行修改了配置文件的 mycat 下的bin 目录下的initzkdata.sh,上传配置文件,(在修改了配置文件的机器上执行)

       ./initzkdata.sh

       1.5 启动所有 mycat

       启动后发现其他 mycat conf 下的配置文件已经自动变化为修改的内容,是zookeeper 中下载的

       2. 使用的是 lvs+keepalived 的方式

       此处使用的是 lvs+keepalived 的方式实现mycat高可用负载均衡集群

       2.1 配置环境

       角色 主机IP 主机名 操作系统版本 软件版本

       VIP ..3.

       LVS-DR-Master ..3. keepalived CentOS6.9 Keepalived v1.2.,LVS 1.2.1

       LVS-DR-Backup ..3. keepalived CentOS6.9 Keepalived v1.2.,LVS 1.2.1

       mycat-Realserver ..3. mycat CentOS6.9 mycat v1.6.5

       mycat-Realserver ..3. mycat CentOS6.9 mycat v1.6.5

       mycat-Realserver ..3. mycat CentOS6.9 mycat v1.6.5

       2.2 安装keepalived和ipvsadm

       注意:ipvsadm并不是lvs,它只是lvs的配置工具。在 CentOS1.1 的内核版本中是默认支持的。因此,这里不需要重新安装。使用 yum 的安装方式,分别在 keepalived 和 keepalived 两台主机上安装 keepalived 和 ipvsadm。除了这种简易方式外,也可直接编译官方的源码包。安装步骤可参考文档。

       2.3 配置Keepalived

       2.3.1 master

       vi /etc/keepalived/keepalived.conf

       配置详细内容如下,注意优先级、状态、接口、虚拟IP地址、负载调度算法、服务器节点配置、检查间隔、会话保持时间、协议类型等参数设置。

       2.3.2 backup

       备份机配置与主机一致,除了优先级和状态修改外。

       在配置文件中,特别需要注意的是interface的修改,根据实际情况进行相应的修改。

       2.4 安装配置 mycat

       安装mycat请参考相关文档。

       2.4.1 绑定虚拟 vip

       在mycat服务器上为lo:0绑定VIP地址、抑制ARP广播。

       执行脚本./realserver.sh start在mycat和mycat、mycat三台主机上。

       2.4.2 查看

       运行 ifconfig 查看结果。

       2.5 启动 keeplive

       分别在keepalived和keepalived上启动Keepalived服务。

       2.5.1 查看

       通过ipvsadm -L 查看映射。

       2.5.2 测试

       通过一台装有 mysql的机器连接虚拟 ip 发现可以登录数据库。

       2.5.3 查看转发

       再次在 keepalived 的机器执行ipvsadm -L,发现被转到上面一次。

       2.5.4 负载均衡方式

       与配置相关,多次都指向一个机器,因为我们在 keepalived 的配置文件中persistence_timeout属性指定为,则代表秒内同一个机器来的请求会被 hash 一致性分配。如果想实现严格意义上面的轮询,修改为0即可。

大数据ClickHouse(二):多种安装方式

       Clickhouse提供了多种安装方式,包括rpm安装、tgz安装包安装、docker镜像安装、源码编译安装等。本文将主要介绍基于rpm安装包安装Clickhouse的方法。

       在安装前,需要确保服务器支持SSE4.2指令集,可以通过命令查询Linux系统是否支持此指令集。若不支持,则需通过源码编译特定版本进行安装。

       一、安装包下载

       点击ClickHouse rpm安装包查询地址,在Linux系统中使用wget命令下载对应的ClickHouse版本。选择一台服务器创建/software目录并进入此目录。执行命令下载ClickHouse所需rpm安装包,需要下载以下四个rpm安装包。

       二、单节点安装

       选择一台服务器,直接将下载好的ClickHouse安装包安装即可。安装顺序为:点击安装包进行安装,然后按照依赖关系安装各个rpm包。

       启动与停止服务

       启动clickhouse-server服务,使用命令行客户端连接服务。关闭ClickHouse服务。

       三、分布式安装

       Clickhouse支持分布式搭建。首先,在三台服务器上分别安装Clickhouse所需的安装包。接着搭建zookeeper集群并启动,配置外网访问。在每台节点的/etc/clickhouse-server/config.xml文件中配置集群名称、分片与副本等信息。配置完成后,在每台节点上启动Clickhouse服务。

       四、rpm其他方式安装

       除了下载rpm包进行安装,还可以配置Clickhouse的yum源,使用yum命令直接进行安装。首先添加Clickhouse的官方yum源,然后通过yum命令安装Clickhouse server和client。

       在CentOS 7中,使用配置yum源方式安装Clickhouse后,启动时使用命令:systemctl start clickhouse-server。

ubuntu编译nodejs所需的软件并安装

       在准备开始新项目时,我反思并决定重新审视我的技术栈。公司主要使用Java,我的技术堆栈则包括Spring Boot、Zookeeper、JRedis、Dubbo和Druid。Maven依赖的数量令人咋舌,多达个以上,占据超过4GB的存储空间。而我更偏好的是Node.js + IBM Loopback架构,我曾在此基础上开发过两个微信服务器。因此,我决定花些时间进行对比和压力测试。

       我选择了安装Ubuntu . Server版操作系统,而非桌面版,来编译Node.js LTS版。Ubuntu Server是一个非常纯净的版本,因此需要自行安装必要的软件。具体步骤包括安装GCC(C编译器)、G++(C++编译器)、Make和Python 2.7。随后,下载Node.js LTS版本的源码并解压,执行配置和编译过程。最后,使用sudo make install将编译后的文件安装到系统目录。

       成功编译后,Node.js和npm已可用。接着,我安装了loopback CLI和pm2进程管理器,并编写了一个测试程序进行验证。至此,一个基础的Node.js环境搭建完成。接下来,我将部署Java环境、MySQL、Redis等,并使用Nginx进行反向代理和动态均衡。

       当前阶段的目标是完成环境搭建,下周一将开始Java环境和相关组件的部署,并使用Nginx进行配置。一旦环境就绪,将进行一系列测试,包括Python + Flask/Django(虽然对Django不太熟悉,但仅作为初步测试)。在选择操作系统时,Ubuntu成为首选,因为它在gcc/g++的最新版本上提供了更好的支持,相较于公司现有的CentOS 6.8版本。

       总的来说,我非常享受Node.js带来的高效开发体验。这次部署虽然基于技术选择和个人偏好,但更多的是为了探索和比较不同技术栈的优势。后续的结果和详细测试结果将另作分享。

本文地址:http://04.net.cn/news/75d309796827.html

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