maximo7集群部署for websphere

Clustering Maximo 7.1.x with IBM WebSphere 6.1 Multiple Application Servers can be created to cluster like functionality in Maximo. For example a group of Maximo Servers for the UI, a group for cron task, a group for integration, etc. A Maximo EAR file is deployed to the cluster and each cluster member runs that application. Each Application Server points to the same Maximo database. These Application Servers can be created on the same physical server as well as different physical servers.

There are a number of hardware and software solutions for load balancing. This guide does not cover load balancing it goes through the process of creating a cluster. With the installation of WebSphere a web server is also installed and you can use that to round robin the Maximo user sessions.

Paths and file names used in the document are defaults from the WebSphere install using the Maximo middleware installer and Maximo installation released February 2010 or later. This guide assumes the Maximo installation has occurred by following the Maximo installation guide.

Configuration

This configuration will include three Maximo Application Servers configured on the same physical server. The example cluster created will be a UI cluster. Maximo properties will be set differently for clusters for other functions (i.e. cron, integration, etc.)

1.Modify the maximo.properties and add the property to not run the cron tasks

a.Rename the

ibm\smp\maximo\applications\maximo\properties\maximo.properties file

b.Copy the ibm\smp\etc\maximo.properties_orig file to

ibm\smp\maximo\applications\maximo\properties\maximo.properties

c.Edit the maximo.properties file and add the following line

mxe.crontask.donotrun=ALL

d.Verify the other properties values are correct

e.Encrypt the properties file

i.From a command prompt change to the

ibm\smp\maximo\tools\maximo folder

ii.Run encryptproperties

2.Build the Maximo EAR file

a.From a command prompt change to the ibm\smp\maximo\deployment

folder

b.Create the EAR file, run buildmaximoear

3.Log into the WebSphere Integrated Solutions Console

a.http://:9060/admin

b.login with administrative user

4.Create the cluster

a.Expand Servers

b.Select Clusters

c.In the Server clusters section click New

d.Enter a name for the cluster and click Next

e.Enter the name of the first member of the cluster, click Create the member

using and existing application server as a template and select the

MXServer application server that was created during the Maximo

installation, and click Next

f.Enter the name of the second member and click Add Member

g.Enter the name of the third member, click Add Member, and click Next

h.Click Finish

i.Click Save

All settings on the MXServer application server used as the template have been applied to these cluster member application servers. You can verify the settings. You will now see the cluster members listed at application servers.

j.Click Application Servers. Click each application server to review

settings.

5.Create the Virtual Host

a.Get the port numbers of the cluster member application servers. The port

number with increase by 1 for each application server created.

i.Expand Servers and click on Application Servers

ii.Click the first cluster member

iii.Under Communications expand Ports

iv.Note the Port for the WC_defaulthost Port Name (in this example 908)

v.Repeat the same for the other cluster member application servers b.Expand Environment

c.Click Virtual Hosts

d.Click New

e.Enter Virtual Host name and click OK

f.Click Save to save changes

g.Click the Virtual Host just created

h.Click host aliases

i.Click new

j.Enter the web server port (default 80) and leave host name as * and click OK

k.Click new and enter the port of the first cluster member (i.e. 9081) and leave host name as * and click OK

l.Repeat for each cluster member. When finished click Save

The cluster is now created. The Maximo and Maximo help EAR files can be deployed to the cluster.

6.Deploy EAR files to the cluster

a.Expand Applications and click Enterprise Applications

b.Click Install

click Next

d.Accept the defaults and click Next (If you have the Maximo application

deployed to the MXServer application server you will need to name this

Maximo application something else. In the Application name field change

Maximo to something else)

select that and click Apply. Then click Next.

and click Next.

g.Click Finish

h.When the application has been deployed click Save

i.Repeat for the Maximo help EAR

7.Start the Cluster

a.Expand Servers and click Clusters

b.Select the cluster and click Ripplestart. Each cluster member will be

started

Notes

?When deploying more than 1 Maximo application server on a physical server create RMI as a separate application server.

o Understanding the Maximo Implementation of Java Remote Method Invocation

https://https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/support/docview.wss?uid=swg21262022

o Deploying the RMI Registry (rmireg.war) in WebSphere for Windows

https://https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/support/docview.wss?uid=swg21291015

?Other support documents regarding Maximo clustering

o Setting up a WebSphere Cluster for use with Maximo 7 Integration Framework

https://https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/support/docview.wss?uid=swg21330565

o Building different maximo.ear files from one Maximo installation folder

https://https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/support/docview.wss?uid=swg21450028

o Take Control of JVM Names for Instance, Cron and Log Names Using https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,

https://https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/support/docview.wss?uid=swg21446387

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。 继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成MAC 地址，否则IP 会冲突）：

WAS集群部署方案及安装配置手册

1. 部署方案参考 如上图所示，中间件平台主要包括两大部分： ●负载分发层 ?包括两台服务器，通过Heartbeat实现HA，提供浮动IP给客户端，保证了系 统不存在单点故障问题 ?负载分发软件采用IBM HTTP Server实现 ?通过IBM HTTP Server配置虚拟主机，实现对不同应用的请求进行分发到不同 的后台W AS中间件集群。 ●WAS中间件集群 ?包括两台4CPU(每CPU 4Core)服务，每个服务器上通过水平扩展可以启动多 个W AS服务器。 ?基于应用部署要求，为每个应用建立一个集群，逻辑上实现应用之间的隔离。 ?每个集群可以根据应用的负载，动态分配WAS服务器实例数。如HR应用访 问量较大则分配4个WAS实例。 ?但最小要保证一个集群至少包括2个W AS实现，并且这两个实例分别在不同 的物理服务器上，这样才能保证不出现单点故障。 ?部署管理器，部署在WAS Server1上。 2. WebSphere 7安装及配置 此安装配置说明仅供参考，还需要根据现场实现情况进行调整。

2.1.WAS安装 一、四台服务器拓朴结构 四台机器IP地址，名称与安装内容 其中DM控制台管理用户admin,口令 两个web服务器的管理用户也是admin,口令 二、安装后验收 http://**.**.**.**:9060/ibm/console可打开应用服务器主机的控制管理台，管理用户admin,口令****** 服务器－＞集群下建有应用集群 服务器－＞应用服务器下建有两个WEB服务 节点共有五个，分别是一个控制节点(一个dmgr节点)，两个受控节点(两个app节点)，两个非受控节点(两个web节点)

hadoop2.2集群配置

Hadoop集群在linux下配置 第一部分Hadoop 2.2 下载 Hadoop我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2。 下载地址:https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/hadoop/common/hadoop-2.2.0/ 如下图所示，下载红色标记部分即可。 第二部分集群环境搭建 1、这里我们搭建一个由两台机器组成的集群： 10.11.1.67 tan/123456 yang 10.11.1.57 tan/123456 ubuntu 1.1 上面各列分别为IP、user/passwd、hostname 1.2 Hostname可以在/etc/hostname中修改 1.3 这里我们为每台机器新建了一个账户tan.这里需要给每个账户分配sudo的权限。 （切换到root账户，修改/etc/sudoers文件，增加：tan ALL=(ALL) ALL ） 2、修改/etc/hosts 文件，增加两台机器的ip和hostname的映射关系 10.11.1.67 yang 10.11.1.57 ubuntu 3、打通yang到ubuntu的SSH无密码登陆 3.1 安装ssh 一般系统是默认安装了ssh命令的。如果没有，或者版本比较老，则可以重新安 装： sudo apt-get install ssh 3.2设置local无密码登陆

安装完成后会在~目录（当前用户主目录，即这里的/home/tan）下产生一个隐藏文 件夹.ssh（ls -a 可以查看隐藏文件）。如果没有这个文件，自己新建即可 （mkdir .ssh）。 具体步骤如下： 1、进入.ssh文件夹 2、 ssh-keygen -t rsa 之后一路回车（产生秘钥） 3、把id_rsa.pub 追加到授权的key 里面去（cat id_rsa.pub >> authorized_keys） 4、重启SSH 服务命令使其生效:service ssh restart 此时已经可以进行ssh localhost的无密码登陆 【注意】：以上操作在每台机器上面都要进行。 3.3设置远程无密码登陆 这里只有yang是master，如果有多个namenode，或者rm的话则需要打通所有master 都其他剩余节点的免密码登陆。（将yang的authorized_keys追加到ubuntu的authorized_keys） 进入yang的.ssh目录 scp authorized_keys tan@ubuntu:~/.ssh/ authorized_keys_from_yang 进入ubuntu的.ssh目录 cat authorized_keys_from_yang >> authorized_keys 至此，可以在yang上面ssh tan@ubuntu进行无密码登陆了。 4、安装jdk 注意：这里选择下载jdk并自行安装，而不是通过源直接安装（apt-get install） 4.1、下载jdk（https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/technetwork/java/javase/downloads/index.html） 4.1.1 对于32位的系统可以下载以下两个Linux x86版本（uname -a 查看系统版 本） 4.1.2 64位系统下载Linux x64版本(即x64.rpm和x64.tar.gz) 4.2、安装jdk（这里以.tar.gz版本，32位系统为例） 安装方法参https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,/javase/7/docs/webnotes/install/linux/linux-jdk.html 4.2.1 选择要安装java的位置，如/usr/目录下，新建文件夹java(mkdir java) 4.2.2 将文件jdk-7u40-linux-i586.tar.gz移动到/usr/java 4.2.3 解压：tar -zxvf jdk-7u40-linux-i586.tar.gz 4.2.4 删除jdk-7u40-linux-i586.tar.gz（为了节省空间）

集群方案

Ecology系统HA集群方案及常见问题解决 目录： 一、常用的ecology 高可用环境部署架构 (2) 二、常见的负载均衡器（硬件和软件） (2) 三、常见的服务器类型 (3) 四、服务器配置建议 (3) 五、服务器操作系统分区建议 (3) 六、ecology系统安装部署 (3) 七、集群模式下https部署 (9) 八、常见问题及相应解决方法 (10)

一、常用的ecology 高可用环境部署架构 OA 系统部署拓扑示意图 二、常见的负载均衡器（硬件和软件） 首先说一下什么是负载均衡： 负载均衡说白了是一种代理，也就是说客户端访问应用服务器的统一入口点，客户端通过负载均衡（F5）来将请求转发到应用服务器，而不是客户端直接请求到应用服务器。负载均衡（F5）可以建立一个应用服务器资源池，然后根据不同的策略将请求分发到应用服务器资源池中的其中一台服务器中，进而应用服务器完成相关的业务请求工作。 注：负载均衡和集群之间的理解： 集群是指应用服务器之间的协同工作，应用服务器和应用服务器之间的业务交互，即ecology 系统之间的数据交互。 负载均衡指负载均衡设备和应用服务器之间的业务关系，它是将客户端请求通过负载均衡设备转发到应用服务器，应用服务器处理完毕后，将结果返回到负载均衡，然后负载均衡将结果返回到客户端。 常见的负载均衡设备： 硬件设备：F5、A10、ARRAY 、深信服、梭子鱼等等 软件设备：NGINX 、HAPROXY 、LVS 等等（注：LVS 用的不是太多） 针对我们的ecology 系统，以上负载均衡设备均可使用。 注：由于ecology 系统session 同步的局限性，负载均衡设备分发模式需要配置成：最小连接数模式。（硬件负载均衡） 针对于负载均衡的硬件设备可以咨询相应的硬件厂商，

服务器虚拟化集群技术方案

XX科研院所 服务器虚拟集群系统 技术方案

目录 1前言 (1) 2项目建设必要性分析 (1) 3方案设计 (3) 3.1总体拓扑 (3) 3.2方案概述 (3) 3.3VM WARE 服务器虚拟化方案 (5) 3.3.1服务器虚拟化方案概述 (5) 3.3.2方案架构及描述 (7) 3.3.3方案优势 (15) 3.4C ITRIX X EN DE SKTOP桌面虚拟化方案 (16) 3.4.1桌面虚拟化概述 (16) 3.4.2方案架构及描述 (29) 3.4.3Citrix产品及功能描述 (36) 3.5V F OGLIGHT虚拟环境监控方案 (40) 3.5.1虚拟环境监控方案概述 (40) 3.5.2方案介绍 (44) 3.6接入网络解决方案 (54) 3.6.1方案描述 (54) 3.6.2物理布局设计 (58) 3.6.3方案优势 (59) 3.6.4业务服务器区接入层设计的创新发展 (60) 3.6.5基于Nexus产品的创新设计总结 (64) 4配置方案 (65)

1前言 广泛采用的IT 平台在应用范围和复杂性方面急速发展，服务器数量、网络复杂程度和存储容量也随着一波波的技术变革而激增。由此导致的诸多问题目前仍在困扰着各信息化部门。如：服务器利用率低下、多应用并存导致系统不稳定、整机备份还原困难、计划内或计划外的停机导致服务中断等。 服务器虚拟化技术，经过数十年的发展，成功的解决了这些问题，为基础资源整合提供了理想的解决方案。通过部署服务器虚拟集群，将多个服务器、网络存储设备、备份系统等作为一个资源池，从资源池中灵活的分配适当的资源给相应的应用，使得上述问题迎刃而解。今天，服务器虚拟化技术已经被广泛应用在各个领域，作为绿色数据中心的核心技术手段，发挥着重大的作用。 2项目建设必要性分析 随着信息化工作的不断推进，XX科研院所已建立若干重要应用系统等。这些系统的正常运行切实保障了XX科研院所的科研生产顺利开展，大大提高了工作效率和科研能力。这些应用无不需要良好的服务器环境作为支撑，而且随着应用数量及性能要求的不断提高，对服务器环境资源的要求也将越来越高。同时，随着科研生产对信息化的依赖性增强，保障数据中心稳定、不间断的运行显得越来越重要。 数据中心现有多台服务器，每台服务器都运行多个应用服务。目前主要存在以下几个问题： 1.服务器资源使用率不均匀平均使用率低于40%。 2.计划外或计划内停机维护，影响应用服务的不间断运行。 3.部署新应用的成本较高。 这些问题越来越严重的影响着数据中心安全稳定的运行，解决这些问题迫在眉睫。

腾讯大规模Hadoop集群实践

腾讯大规模Hadoop集群实践 发表于2014-02-19 21:26| 21878次阅读| 来源《程序员》| 45条评论| 作者翟艳堂 《程序员》杂志2014年2月刊hadoop集群腾讯分布式计算数据存储云计算大数据TDW 摘要：TDW是腾讯最大的离线数据处理平台。本文主要从需求、挑战、方案和未来计划等方面，介绍了TDW 在建设单个大规模集群中采取的JobTracker分散化和NameNode高可用两个优化方案。 TDW（Tencent distributed Data Warehouse，腾讯分布式数据仓库）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。 TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品，单集群规模达到4400台，CPU总核数达到10万左右，存储容量达到100PB；每日作业数100多万，每日计算量4PB，作业并发数2000左右；实际存储数据量80PB，文件数和块数达到6亿多；存储利用率83%左右，CPU利用率85%左右。经过四年多的持续投入和建设，TDW已经成为腾讯最大的离线数据处理平台。 TDW的功能模块主要包括：Hive、MapReduce、HDFS、TDBank、Lhotse等，如图1所示。TDW Core 主要包括存储引擎HDFS、计算引擎MapReduce、查询引擎Hive，分别提供底层的存储、计算、查询服务，并且根据公司业务产品的应用情况进行了很多深度订制。TDBank负责数据采集，旨在统一数据接入入口，提供多样的数据接入方式。Lhotse任务调度系统是整个数据仓库的总管，提供一站式任务调度与管理。

MySQL_Cluster集群配置方案

在为某证券公司设计其OA架构时，初期客户是30万用户在线；然而在项目实施中，客户又提出50万用户同时在线的需求，而且都有写的需求；这样初始的设计master-master-slave，读写分离满足不了客户的要求，所以我们打算采用Mysql Cluster方案；MySQL Cluster 是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。它采用了NDB Cluster 存储引擎，允许在1个Cluster中运行多个MySQL服务器。在MyQL 5.0及以上的二进制版本中、以及与最新的Linux版本兼容的RPM中提供了该存储引擎。 一、MySQL Cluster概述 MySQL Cluster 是一种技术，该技术允许在无共享的系统中部署“内存中”数据库的 Cluster 。通过无共享体系结构，系统能够使用廉价的硬件，而且对软硬件无特殊要求。此外，由于每个组件有自己的内存和磁盘，不存在单点故障。 MySQL Cluster 由一组计算机构成，每台计算机上均运行着多种进程，包括MySQL服务器，NDB Cluster 的数据节点，管理服务器，以及（可能）专门的数据访问程序。 所有的这些节点构成一个完成的MySQL集群体系。数据保存在“NDB存储服务器”的存储引擎中，表（结构）则保存在“MySQL服务器”中。应用程序通过“MySQL服务器”访问这些数据表，集群管理服务器通过管理工具(ndb_mgmd)来管理“NDB存储服务器”。 通过将MySQL Cluster 引入开放源码世界，MySQL为所有需要它的人员提供了具有高可用性、高性能和可缩放性的 Cluster 数据管理。 二、MySQL Cluster 基本概念 “NDB” 是一种“内存中”的存储引擎，它具有可用性高和数据一致性好的特点。 MySQL Cluster 能够使用多种故障切换和负载平衡选项配置NDB存储引擎，但在 Cluster 级别上的存储引擎上做这个最简单。MySQL Cluster的NDB存储引擎包含完整的数据集，仅取决于 Cluster本身内的其他数据。 目前，MySQL Cluster的 Cluster部分可独立于MySQL服务器进行配置。在MySQL Cluster中， Cluster的每个部分被视为1个节点。 管理(MGM)节点：这类节点的作用是管理MySQL Cluster内的其他节点，如提供配置数据、启动并停止节点、运行备份等。由于这类节点负责管理其他节点的配置，应在启动其他节点之前首先启动这类节点。MGM节点是用命令 “ndb_mgmd”启动的。 数据节点：这类节点用于保存 Cluster的数据。数据节点的数目与副本的数目相关，是片段的倍数。例如，对于两个副本，每个副本有两个片段，那么就

hadoop集群部署之双虚拟机版

1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境，用root登录。 分别查看其IP地址：输入# ifconfig，可得主机IP：192.168.1.99；分机为：192.168.1.100。 2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址： 这里主机名命名为shenghao，分机名命名为slave： 保存后重启网络： 3、两台机器上均创立hadoop用户（注意是用root登陆） # useradd hadoop # passwd hadoop 输入111111做为密码 登录hadoop用户： 注意，登录用户名为hadoop，而不是自己命名的shenghao。 4、ssh的配置 进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务，查看sshd服务是否运行。 在所有的机器上生成密码对： # ssh-keygen -t rsa 这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹， 可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥：id_rsa和id_rsa.pub。 更改.ssh的读写权限： # chmod 755 .ssh 在namenode上（即主机上）

进入.ssh，将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys（namenode的公钥）： # cp id_rsa.pub authorized_keys 更改authorized_keys的读写权限： # chmod 644 authorized_keys 【这个不必须，但保险起见，推荐使用】 然后上传到datanode上（即分机上）： # scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh # cd .. 退出.ssh文件夹 这样shenghao就可以免密码登录slave了： 然后输入exit就可以退出去。 然后在datanode上（即分机上）： 将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中，并重命名为slave.id_rsa.pub，这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥，这里就一个datanode，简单标记下就可。 # scp -r id_rsa.pub hadoop@shenghao:/home/hadoop/.ssh/slave.id_rsa.pub 复制完毕，此时，由于namenode中已经存在authorized_keys文件，所以这里是追加，不是复制。在namenode上执行以下命令，将每个datanode的公钥信息追加: # cat slave.id_rsa.pub >> authorized_keys 这样，namenode和datanode之间便可以相互ssh上并不需要密码： 然后输入exit就可以退出去。 5、hadoop的集群部署 配置hadoop前一定要配置JDK，请参考相关资料，这里就不赘述了。 将下载好的hadoop-0.19.0.tar.gz文件上传到namenode的/home/hadoop/hadoopinstall 解压文件： # tar zxvf hadoop-0.19.0.tar.gz 在/erc/profile的最后添加hadoop的路径： # set hadoop path export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoopinstall/hadoop-0.20.2 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 之后配置hadoop/conf中的4个文件：

Linux下高可用集群方案

Linux下高可用集群方案很多，本文介绍的是性价比比较高的一种: 使用Heartbeat 2.0配置Linux高可用性集群。 一、准备工作 你首先需要两台电脑，这两台电脑并不需要有相同的硬件（或者内存大小等），但如果相同的话，当某个部件出现故障时会容易处理得多。接下来您需要决定如何部署。你的集群是通过Heartbeat 软件产生在两台电脑之间心跳信号来建立的。为了传输心跳信号，需要在节点之间存在一条或多条介质通路（串口线通过modem电线，以太网通过交叉线，等等）。现在可以开始配置硬件了。既然想要获得高可用性（HA），那么您很可能希望避免单点失效。在本例中，可能是您的null modem线/串口，或者网卡（NIC）/ 交叉线。因此便需要决定是否希望为每个节点添加第二条串口null modem连线或者第二条NIC/交叉线连接。我使用一个串口和一块额外的网卡来作为heartbeat的通路，这是因为我只有一条null modem线和一块多余的网卡，并且认为有两种介质类型传输heartbeat信号比较好。硬件配置完成之后，便需要安装操作系统以及配置网络（我在本文中使用的是RedHat）。假设您有两块网卡，那么有一块应该配置用于常规网络用途，另一块作为集群节点之间的专用网络连接（通过交叉线）。例如，假设集群节点有如表-1下的IP地址： 表-1集群节点的IP地址 输入如下命令检查您的配置： ifconfig 这将显示您的网卡及其配置。也可以使用命令“netstat –nr”来获得网络路由信息。如果一切正常，接下来要确定可以来两个节点之间通过所有接口ping通对方。如果使用了串口，便需要检测其连接情况。把一个节点作为接收者，输入命令： cat

Hadoop集群搭建(二)HDFS_2017

Hadoop集群搭建(二)HDFS HDFS只是Hadoop最基本的一个服务，很多其他服务，都是基于HDFS 展开的。所以部署一个HDFS集群，是很核心的一个动作，也是大数据平台的开始。 安装Hadoop集群，首先需要有Zookeeper才可以完成安装。如果没有Zookeeper，请先部署一套Zookeeper。另外，JDK以及物理主机的一些设置等。都请参考下文： Hadoop集群搭建(一) Zookeeper 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1.19 2.168.67.101 c6701 --Namenode+datanode 2.192.168.67.102 c6702 --datanode 3.192.168.67.103 c6703 --datanode 1. 安装HDFS，解压hadoop- 2.6.0-EDH-0u2.tar.gz 我同时下载2.6和2.7版本的软件，先安装2.6，然后在执行2.6到2.7的升级步骤 https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,eradd hdfs 2.echo "hdfs:hdfs"| chpasswd 3.su - hdfs

4.cd /tmp/software 5.tar -zxvf hadoop-2. 6.0-EDH-0u2.tar.gz -C /home/hdfs/ 6.mkdir -p /data/hadoop/temp 7.mkdir -p /data/hadoop/journal 8.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/name 9.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/data 10.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop 11.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/temp 12.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/journal 13.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/name 14.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/data 15.$ pwd 16./home/hdfs/hadoop-2.6.0-EDH-0u2/etc/hadoop 2. 修改core-site.xml对应的参数 1.$ cat core-site.xml 2.<configuration> 3.<!--指定hdfs的nameservice为ns --> 4.<property> 5.<name>fs.defaultFS</name> 6.<value>hdfs://ns</value> 7.</property> 8.<!--指定hadoop数据临时存放目录-->

DHCP服务器群集的部署方案

Windows 网络服务架构系列课程详解（五）---------DHCP服务器群集的部署方案 实验背景： 在路由交换中，关于负载平衡和冗余备份的技术我们已接触过不少，比如说利用PVST技术实现三层交换机上每VLAN的负载均衡以及可靠性；利用HSRP实现了客户端网关的负载均衡以及可靠性；利用NAT 里的TCP负载实现了多台WEB服务器的负载均衡。在windows中我们利用DFS复制实现共享文件夹的冗余备份；利用BDC实现DC的冗余备份。但是，在企业内部的网络中，又如何保障DHCP、MS SOL Server、Exchanger Server等服务器（服务器和用户之间是一个交互的过程，也就是说服务器上的数据是随着用户的申请或者更改而动态变化的过程，而网络负载平衡群集相对于用户起得的作用是只提供给用户内容，不需要用户更改，如FTP，web，ISA，VPN等）的负载均衡以及可靠性呢？这就需要windows服务器群集技术进行解决。Windows服务群集是由独立的计算机系统（称为节点，最多8个节点）构成的组，不同节点协同工作，但是存储的数据都在一个仲裁磁盘上，不过只有2个版本的windows server 2003系统支持（Enterprise Edition和Datacenter Edition） Windows群集模式有单节点群集，用于开发和测试平台；单仲裁设备群集，用于群集储存设备上的高可用性的应用程序；多数节点群集，主要用于地理分散的服务器群集。本实验采用单仲裁群集模式。

实验目的： 1、掌握在虚拟机上模拟仲裁磁盘的方法和实验环境的搭建 2、了解DHCP服务器的搭建方法 3、掌握服务器群集的搭建方法 4、使用DHCP服务器验证服务器群集的功能 实验网络拓扑： 实验步骤 1、准备测试环境 首先准备三台虚拟机，其中两台为windows server 2003（做服务器群集节点），另一台为windows xp（做测试客户机），真机为win

Hadoop集群部署方案

Hadoop集群部署方案

目录 1.网络拓扑 (1) 2.软件安装 (1) 2.1.修改主机名 (1) 2.2.修改host文件 (1) 2.3.创建Hadoop 用户 (2) 2.4.禁用防火墙 (2) 2.5.设置ssh登录免密码 (2) 2.6.安装hadoop (4) 3.集群配置 (5) 3.1.修改脚本 (5) 3.1.1................................................ hadoop-env.sh 5 3.1.2................................................... y arn-env.sh 5 3.2.配置文件 (5) 3.2.1................................................ core-site.xml 5 3.2.2................................................ hdfs-site.xml 7 3.2.3.............................................. mapred-site.xml 10 3.2. 4................................................ yarn-site.xml 11 3.2.5.配置datanode 14 3.3.创建目录 (14)

4.启动zk集群 (14) 5.启动hadoop (14) 5.1.启动所有节点journalnode (14) 5.2.格式化h1 namenode (15) 5.3.在h1上格式化ZK (15) 5.4.启动h1的namenode，zkfc (16) 5.5.启动h2上namenode (16) 5.6.同步h1上的格式化数据到h2 (16) 5.7.启动 HDFS (17) 5.8.启动 YARN (18) 5.9.启动h2 ResourceManager (18) 5.10........................................ h4上启动 JobHistoryServer 19 5.11.......................................... 查看ResourceManager状态19 6.浏览器访问 (19) https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html,node管理界面 (19) 6.1.1............................... http://192.168.121.167:50070 19 6.1.2............................... http://192.168.121.168:50070 20 6.2.ResourceManager管理界面 (20) 6.2.1............................... http://192.168.121.167:8088/ 21 6.2.2............................... http://192.168.121.168:8088/ 21 6.3.JournalNode HTTP 服务 (21) 6.3.1............................... http://192.168.121.167:8480/ 21 6.4.Datanode HTTP服务 (22)

如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群

如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。 我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。 我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下： GitHub：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker

Hadoop集群安装详细步骤

Hadoop集群安装详细步骤|Hadoop安装配置 文章分类:综合技术 Hadoop集群安装 首先我们统一一下定义，在这里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式文件存储）与Map/Reduce的核心功能。 Hadoop在windows下还未经过很好的测试，所以笔者推荐大家在linux（cent os 5.X）下安装使用。 准备安装Hadoop集群之前我们得先检验系统是否安装了如下的必备软件：ssh、rsync和Jdk1.6（因为Hadoop需要使用到Jdk中的编译工具，所以一般不直接使用Jre）。可以使用yum install rsync来安装rsync。一般来说ssh是默认安装到系统中的。Jdk1.6的安装方法这里就不多介绍了。 确保以上准备工作完了之后我们就开始安装Hadoop软件，假设我们用三台机器做Hadoop集群，分别是：192.168.1.111、192.168.1.112和192.168.1.113（下文简称111，112和113），且都使用root用户。 下面是在linux平台下安装Hadoop的过程： 在所有服务器的同一路径下都进行这几步，就完成了集群Hadoop软件的安装，是不是很简单？没错安装是很简单的，下面就是比较困难的工作了。 集群配置

根据Hadoop文档的描述“The Hadoop daemons are N ameNode/DataNode and JobTracker/TaskTracker.”可以看出Hadoop核心守护程序就是由 NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker这几个角色构成。 Hadoop的DFS需要确立NameNode与DataNode角色，一般NameNode会部署到一台单独的服务器上而不与DataNode共同同一机器。另外Map/Reduce服务也需要确立JobTracker和TaskTracker的角色，一般JobTracker与NameNode共用一台机器作为master，而TaskTracker与DataNode同属于slave。至于NameNode/DataNode和JobTracker/TaskTracker的概念这里就不多讲了，需要了解的可以参看相关文档。 在这里我们使用111作为NameNode与JobTracker，其它两台机器作为DataNode和TaskTracker，具体的配置如下： 环境的配置 在$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh中定义了Hadoop启动时需要的环境变量设置，其中我们至少需要配置JAVA_HOME（Jdk的路径）变量；另外我们一般还需要更改HADOOP_LOG_DIR（Hadoop的日志路径）这个变量，默认的设置是“export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs”，一般需要将其配置到一个磁盘空间比较大的目录下。 Hadoop核心程序配置 Hadoop 包括一组默认配置文件（$HADOOP_HOME/src目录下的 core/core-default.xml, hdfs/hdfs-default.xml 和 mapred/mapred-default.xml），大家可以先好好看看并理解默认配置文件中的那些属性。虽然默认配置文件能让Hadoop核心程序顺利启动，但对于开发人员来说一般需要自己的来设置一些常规配置以满足开发和业务的需求，所以我们需要对默认配置文件的值进行覆盖，具体方法如下。 $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，对应并覆盖core-default.xml中的配置项。我们一般在这个文件中增加如下配置： Core-site.xml代码 1. 2. 3. 4. https://www.wendangku.net/doc/cb18768648.html, 5. hdfs://192.168.1.111:9000 6. 7.

WAS集群部署方案及安装配置手册

W A S集群部署方案及安装 配置手册 Prepared on 24 November 2020

1. 部署方案参考 如上图所示，中间件平台主要包括两大部分： ●负载分发层 ?包括两台服务器，通过Heartbeat实现HA，提供浮动IP给客户 端，保证了系统不存在单点故障问题 ?负载分发软件采用IBM HTTP Server实现 ?通过IBM HTTP Server配置虚拟主机，实现对不同应用的请求进行 分发到不同的后台WAS中间件集群。 ●WAS中间件集群 ?包括两台4CPU(每CPU 4Core)服务，每个服务器上通过水平扩展可 以启动多个WAS服务器。 ?基于应用部署要求，为每个应用建立一个集群，逻辑上实现应用之 间的隔离。 ?每个集群可以根据应用的负载，动态分配WAS服务器实例数。如 HR应用访问量较大则分配4个WAS实例。

?但最小要保证一个集群至少包括2个WAS实现，并且这两个实例 分别在不同的物理服务器上，这样才能保证不出现单点故障。 ?部署管理器，部署在WAS Server1上。 2. WebSphere 7安装及配置 此安装配置说明仅供参考，还需要根据现场实现情况进行调整。 2.1.WAS安装 一、四台服务器拓朴结构 四台机器IP地址，名称与安装内容 主机名IP 安装软件（组件）

其中DM控制台管理用户admin,口令 两个web服务器的管理用户也是admin,口令 二、安装后验收 可打开应用服务器主机的控制管理台，管理用户admin,口令****** 服务器－＞集群下建有应用集群 服务器－＞应用服务器下建有两个WEB服务 节点共有五个，分别是一个控制节点(一个dmgr节点)，两个受控节点(两个app 节点)，两个非受控节点(两个web节点) 集群下各受控节点已同步，并启动服务；两个WEB服务已生成插件、传播插件并启动。 在DMGR控制管理台可直接控制两个WEB的启动与停止。 三、安装前系统检查 ?群集安装时，确认所有机子的日期要一致 ?确认磁盘空间足够 两个应用服务器的安装文件放在/was_install 两个WEB服务器的安装文件放在/http_install 安装目录都是安装于默认的/opt目录下

DM7集群部署方案之数据共享集群Linux(2节点)

DM7集群部署方案之数据共享集群 Linux(2节点) 武汉达梦数据库有限公司 2019年9月

版本历史

目录 1 前期准备工作 (1) 1.1硬件准备 (1) 1.2网络架构 (1) 1.3硬件环境建议 (1) 1.4硬件环境环境验证 (2) 1.5集群规划 (2) 1.6修改主机名 (2) 1.7关闭防火墙 (3) 1.8网卡自启 (3) 1.9修改系统参数 (3) 2 创建目录并安装数据库 (3) 2.1A机器 (3) 2.2B机器 (4) 3 存储准备 (4) 3.1划存储 (4) 3.2挂存储方法1：直接挂 (4) 3.3挂存储方法2：多路径绑定 (5) 4 搭建DSC (6) 4.1配置DMDCR_CFG.INI (6) 4.2初始化磁盘组 (7) 4.3配置DMASVRMAL.INI (7) 4.4配置DMDCR.INI (7) 4.5启动CSS、ASM服务 (8) 4.6创建DMASM磁盘组 (9) 4.7配置DMINIT.INI (9) 4.8初始化数据库 (9) 4.9配置DMARCH.INI (10)

4.10启动DMSERVER服务 (10) 4.11设置后台启动脚本 (11) 4.12启停集群 (12) 5 配置监视器 (13) 5.1配置DMCSSM.INI (13) 5.2启动监视器 (13) 6配置DM_SVC.CONF文件 (13) 6.1 DM_SVC.CONF配置内容 (13) 6.2应用连接 (14) 7附加操作 (14) 7.1操作系统/数据库调优 (14) 7.2数据库备份 (14) 7.3项目管理维护 (14)

集群方案对比分析

集群方案分析 前言 目的 在我司部分项目实施过程中，用户提出了要求采用”双机”的方案。目前业内双机技术方案比较多，能解决的问题、达到的目标、用户拥有成本也不相同。本文试图给出主要技术方案的比较，供项目选型参考。 集群的概念 计算机集群简称集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。 按功效，可将集群分为： 高可用性集群High-availability (HA) clusters 负载均衡集群Load balancing clusters 高性能计算集群High-performance (HPC) clusters 网格计算Grid computing 高可用性集群提供了尽可能大的平均无故障时间时间、尽可能小的平均故障恢复时间。在集群内部署冗余设备，当系统中某台机器发生故障时，备用机器立刻启动接管任务。我们通常说的双机热备就是一种高可用性集群。 负载均衡集群提供了根据各个节点的闲置能力情况，将并发访问分散到各个节点上的功能，以使得集群整体的处理能力最大化，或当个任务的等待时间最小。 高性能集群、网格计算着眼点在于如何将一个大型任务分解到集群的各个节点中协同处理。主要应用领域包括天气预报、核试验仿真等。在我司目前及未来的主要项目中，一般不包含此类大型任务处理的需求，而主要处理多用户并发的小任务。这些并发小任务处理的性能问题特别适合使用负载均衡集群予以解决。 按照各种集群产品的技术路线，可将集群分为： 系统层集群 系统层集群是集群平台。在这个平台之上可以部署各个应用。由集群负责管理、监控应用，当节点发生故障时，集群将各种应用转移到后备节点上。Windows 故障转移群集就是其典型代表。 应用层集群 特定应用所构成的集群。例如，数据库应用集群，web服务器集群。相应的集群只能实现特定应用的故障转移。