kettle集群（转换）

KETTLE集群搭建 说明: 本文档基于kettle5.4 一.集群的原理与优缺点 1.1集群的原理 Kettle集群是由一个主carte服务器和多个从carte服务器组成的,类似于master-slave结构,不同的是'master'处理具体任务,只负责任务的分发和收集运行结果. Master carte结点收到请求后,把任务分成多个部分交给slave carte执行,slave执行完毕后把结果交给mater 进行汇总,再由mster返回结果. 1.2集群的优点 和其它系统的集群一样,有以下优

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 最近把之前写的Hadoop MapReduce程序又总结了下,发现很多逻辑基本都是大致相同的,于是想到能不能利用ETL工具来进行配置相关逻辑来实现MapReduce代码自动生成并执行,这样可以简化现有以及之后的一部分工作.于是选取了上手容易并对Hadoop支持的比较成熟的Pentaho Kettle来测试,把一些配置过程和遇到的坑记录下来. Kettle可以在官网下载到,但是官网会让你注册才能下载而

  首先我们要了解LVS的工作机制: LVS里Director本身不响应请求,只是接受转发请求到后方,Realservers才是后台真正响应请求. LVS 工作原理基本类似DNAT,又不完全相像,它是一种四层交换,默认情况下通过用户请求的地址和端口来判断用户的请求,从而转发到后台真正提供服务的主机,而判断这种请求的是通过套接字来实现,所以四层就可以实现. 而且这个转发的过程对用户而言是透明的(简单的讲,就是用户访问DR的IP,而DR转发给RSS,而用户不知道这个过程) LVS的工作模式: 1.D

LVS高性能集群  ====负载均衡硬件设备 1.什么是LVS?   linux virtual service,linux虚拟服务,使用多台服务器一起工作来提高服务的访问和处理性能   2.lvs的工作模式   (1)nat:通过地址转换访问服务   (2)tun:通过IP隧道访问服务   (3)dr:直接调度访问服务  ====直接路由调度 1.轮寻    2.加权,根据硬件的好坏来设置权值   3.最小连接4. 加权最小连接5. 基于地址的最小连接调度6. 目标7. 源        3.

转自:http://sctrack.360doc1.net/track/click/eyJ1c2VyX2lkIjogMzkwMjIsICJ0YXNrX2lkIjogIiIsICJlbWFpbF9pZCI6ICIxNDUyNzgzODgwNDI4XzM5MDIyXzI5NTM3XzE0OTkuc2MtMTBfMTBfMTI3XzUxLWluYm91bmQwJGN4emR5QHZpcC5xcS5jb20iLCAic2lnbiI6ICI2NjgyOTU1Zjg1YTZiZWNkZTNjMWNjYjlh

集群的基本概念 随着计算机科学的发展,对计算机的性能要求越来越高,比如在很多流量比较大的门户网站以及科学实验环境中需要海量计算的环境,这时候就迫切需要后端的服务器性能有提升.而对于提升后端服务器性能所采用的方式有两种,其一为提升服务器本身的性能,即向上扩展,通过增加服务器的内存,CPU核心数等来实现:其二就是向外扩展,一台服务器不能完成的任务就使用两台.三台甚至更多.在此,以不同的方式把许多服务器组合起来的服务器组就是集群. 集群的分类 按照集群功能的不同,可以把集群分为以下三类: LB集群 L

一.前言 本篇博文只是实现Corosync + Pacemaker + DRBD + MySQL,实现MySQL的高可用.更多的基础知识在前几篇博文中已有涉猎,故更多的理论细节将不再此篇中详述. 若想了解高可用基础知识,请参考:http://hoolee.blog.51cto.com/7934938/1406951 若想了解Corosync + Pacemaker,请参考:http://hoolee.blog.51cto.com/7934938/1409395 若想了解DRBD,请参考:http

在我们选择硬件的时候,往往需要考虑应用得到的性能和经费开支.为此,我们必须在满足实际需要和经济可行上找到一个完美的平衡.下面,以Hadoop集群应用为了例子,说明需要考虑的要素. 1. I/O绑定的工作负荷. Hadoop涉及到的I/O操作,主要包括下列几项: 索引(Indexing) 群化(Grouping) 数据导入和导出(Data importing and exporting) 数据移动和转换(Data movement and transformation) 2. CPU绑定的工作负荷