常用组件、kafka集群、hadoop高可用

1.Zookeeper安装
搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色
停止Leader并查看各服务器的角色

1.1 安装Zookeeper
1）编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通（在nn01上面配置，同步到node1，node2，node3）
nn01 hadoop]# vim /etc/hosts
192.168.1.21 nn01
192.168.1.22 node1
192.168.1.23 node2
192.168.1.24 node3

2）安装 java-1.8.0-openjdk-devel,由于之前的hadoop上面已经安装过，这里不再安装，若是新机器要安装

3）zookeeper 解压拷贝到 /usr/local/zookeeper
nn01 ~]# tar -xf zookeeper-3.4.10.tar.gz 
nn01 ~]# mv zookeeper-3.4.10 /usr/local/zookeeper

4）配置文件改名，并在最后添加配置
nn01 ~]# cd /usr/local/zookeeper/conf/
nn01 conf]# ls
configuration.xsl log4j.properties zoo_sample.cfg
nn01 conf]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
nn01 conf]# chown root.root zoo.cfg

nn01 conf]# vim zoo.cfg #添加
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888
server.4=nn01:2888:3888:observer

5）拷贝 /usr/local/zookeeper 到其他集群主机 (nn01 conf]# jobs -l 确保同步完成）
nn01 conf]# for i in {22..24}; do rsync -aSH --delete /usr/local/zookeeper/ 192.168.1.$i:/usr/local/zookeeper -e ‘ssh‘ & done
[4] 4956
[5] 4957
[6] 4958

6）创建 mkdir /tmp/zookeeper，每一台都要
nn01 conf]# mkdir /tmp/zookeeper
nn01 conf]# ssh node1 mkdir /tmp/zookeeper
nn01 conf]# ssh node2 mkdir /tmp/zookeeper
nn01 conf]# ssh node3 mkdir /tmp/zookeeper

7）创建 myid 文件，id 必须与配置文件里主机名对应的 server.(id) 一致
nn01 conf]# echo 4 >/tmp/zookeeper/myid
nn01 conf]# ssh node1 ‘echo 1 >/tmp/zookeeper/myid‘
nn01 conf]# ssh node2 ‘echo 2 >/tmp/zookeeper/myid‘
nn01 conf]# ssh node3 ‘echo 3 >/tmp/zookeeper/myid‘

8）启动服务，单启动一台无法查看状态，需要启动全部集群以后才能查看状态，每一台上面都要手工启动（以nn01为例子）
nn01 conf]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
注意：刚启动zookeeper查看状态的时候报错，启动的数量要保证半数以上，这时再去看就成功了

9）查看状态
nn01 conf]# jps
13200 Jps
12690 NameNode
12882 SecondaryNameNode
13173 QuorumPeerMain

node1 ~]# jps
10641 DataNode
10823 Jps
10794 QuorumPeerMain

nn01 conf]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: observe

node1 ~]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: follower

node2 ~]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: leader

node3 ~]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: follower

//关闭之后查看状态其他服务器的角色
nn01 conf]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh stop
... STOPPED
nn01 conf]# yum -y install telnet
nn01 conf]# telnet node3 2181
Trying 192.168.1.24...
Connected to node3.
Escape character is ‘^]‘.
ruok //发送 A U O K
imokConnection closed by foreign host. //imok回应的结果

10）利用 api 查看状态（nn01上面操作）
nn01 conf]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
nn01 conf]# vim api.sh
#!/bin/bash
function getstatus(){
    exec 9<>/dev/tcp/$1/2181 2>/dev/null
    echo stat >&9
    MODE=$(cat <&9 |grep -Po "(?<=Mode:).*")
    exec 9<&-
    echo ${MODE:-NULL}
}
for i in node{1..3} nn01;do
   echo -ne "${i}\t"
   getstatus ${i}
done
nn01 conf]# chmod 755 api.sh
nn01 conf]# ./api.sh 
node1 follower
node2 leader
node3 follower 
nn01 observer

2.Kafka集群实验
利用Zookeeper搭建一个Kafka集群
创建一个topic
模拟生产者发布消息
模拟消费者接收消息

2.1 搭建Kafka集群

1）解压 kafka 压缩包
Kafka在node1，node2，node3上面操作即可
node1 ~]# tar -xf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz

2）把 kafka 拷贝到 /usr/local/kafka 下面
node1 ~]# mv kafka_2.10-0.10.2.1 /usr/local/kafka

3）修改配置文件 /usr/local/kafka/config/server.properties
node1 ~]# cd /usr/local/kafka/config
node1 config]# vim server.properties
21 broker.id=22
119 zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

4）拷贝 kafka 到其他主机，并修改 broker.id ,不能重复
node1 config]# for i in 23 24; do rsync -aSH --delete /usr/local/kafka 192.168.1.$i:/usr/local/; done
[1] 27072
[2] 27073

node2 ~]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
//node2主机修改
broker.id=23
node3 ~]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
//node3主机修改
broker.id=24

5）启动 kafka 集群（node1，node2，node3启动）
node1 local]# /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties
node1 local]# jps //出现kafka
26483 DataNode
27859 Jps
27833 Kafka
26895 QuorumPeerMain

6）验证配置，创建一个 topic
node1 local]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --partitions 1 --replication-factor 1 --zookeeper node3:2181 --topic aa
Created topic "aa".

7) 模拟生产者，发布消息（步骤8监视后，次数多写几次）
node2 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list node2:9092 --topic aa //写一个数据
ccc
ddd

8）模拟消费者，接收消息
node3 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \ 
--bootstrap-server node1:9092 --topic aa //这边会直接同步
ccc
ddd
注意：kafka比较吃内存，做完这个kafka的实验可以把它停了

3.Hadoop高可用
配置Hadoop的高可用
修改配置文件

配置Hadoop的高可用，解决NameNode单点故障问题，使用之前搭建好的hadoop集群，新添加一台nn02，ip为192.168.1.25，之前有一台node4主机，可以用这台主机，具体要求如图-1所示：

3.1 hadoop的高可用

停止所有服务
ALL：停止所有hadoop服务:reboot(node1,2,3)
ALL：清空所有/var/hadoop文件(rm -rf /var/hadoop/* node1,2,3)

1）nn01停止所有服务
nn01 ~]# cd /usr/local/hadoop/
nn01 hadoop]# ./sbin/stop-all.sh //停止所有服务

2）启动zookeeper（需要一台一台的启动）这里以nn01为例子
nn01 hadoop]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
nn01 hadoop]# sh /usr/local/zookeeper/conf/api.sh //利用之前写好的脚本查看
node1 follower
node2 leader
node3 follower
nn01 observer

3）新加一台机器nn02，这里之前有一台node4，可以用这个作为nn02
node4 ~]# echo nn02 > /etc/hostname 
node4 ~]# hostname nn02

4）修改vim /etc/hosts
nn01 hadoop]# vim /etc/hosts
192.168.1.21 nn01
192.168.1.25 nn02
192.168.1.22 node1
192.168.1.23 node2
192.168.1.24 node3

5）同步到nn02，node1，node2，node3
nn01 hadoop]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /etc/hosts 192.168.1.$i:/etc/hosts -e ‘ssh‘ & done
[1] 14355
[2] 14356
[3] 14357
[4] 14358

6）配置SSH信任关系
注意：nn01和nn02互相连接不需要密码，nn02连接自己和node1，node2，node3同样不需要密码
nn02 ~]# vim /etc/ssh/ssh_config
Host *
GSSAPIAuthentication yes
StrictHostKeyChecking no
//把nn01的公钥私钥考给nn02 
nn01 hadoop]# cd /root/.ssh/
nn01 .ssh]# scp id_rsa id_rsa.pub nn02:/root/.ssh/

7）所有的主机删除/var/hadoop/*
nn01 .ssh]# rm -rf /var/hadoop/*
nn01 .ssh]# ssh nn02 rm -rf /var/hadoop/*
nn01 .ssh]# ssh node1 rm -rf /var/hadoop/*
nn01 .ssh]# ssh node2 rm -rf /var/hadoop/*
nn01 .ssh]# ssh node3 rm -rf /var/hadoop/*

8）配置 core-site
nn01 .ssh]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
    <property>
         <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://nsdcluster</value> 
   //nsdcluster是随便起的名。相当于一个组，访问的时候访问这个组
    </property>
    <property>
         <name>hadoop.tmp.dir</name>
         <value>/var/hadoop</value>
     </property>
     <property>
         <name>ha.zookeeper.quorum</name>
         <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value> //zookeepe的地址
     </property>
     <property>
         <name>hadoop.proxyuser.nfs.groups</name>
         <value>*</value>
     </property>
     <property>
         <name>hadoop.proxyuser.nfs.hosts</name>
         <value>*</value>
     </property>
</configuration>

9）配置 hdfs-site
nn01 ~]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
     <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>2</value>
     </property>
     <property>
          <name>dfs.nameservices</name>
          <value>nsdcluster</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.ha.namenodes.nsdcluster</name> 
         //nn1,nn2名称固定，是内置的变量，nsdcluster里面有nn1，nn2
          <value>nn1,nn2</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.namenode.rpc-address.nsdcluster.nn1</name> 
         //声明nn1 8020为通讯端口，是nn01的rpc通讯端口
         <value>nn01:8020</value>
     </property>

<property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.nsdcluster.nn2</name> 
         //声明nn2是谁，nn02的rpc通讯端口
         <value>nn02:8020</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.namenode.http-address.nsdcluster.nn1</name> 
         //nn01的http通讯端口
         <value>nn01:50070</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.namenode.http-address.nsdcluster.nn2</name> 
         //nn01和nn02的http通讯端口
         <value>nn02:50070</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> 
         //指定namenode元数据存储在journalnode中的路径
         <value>qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/nsdcluster</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> 
         //指定journalnode日志文件存储的路径
         <value>/var/hadoop/journal</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.client.failover.proxy.provider.nsdcluster</name> 
         //指定HDFS客户端连接active namenode的java类
          <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.ha.fencing.methods</name> //配置隔离机制为ssh
         <value>sshfence</value>
     </property>

<property>
          <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> //指定密钥的位置
          <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
     </property>

<property>
         <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> //开启自动故障转移
         <value>true</value> 
     </property>
</configuration>

10）配置yarn-site
nn01 ~]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
     <property>
         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
         <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>

<property>
         <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
         <value>true</value>
     </property>

<property>
         <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> //rm1,rm2代表nn01和nn02
         <value>rm1,rm2</value>
     </property>

<property>
          <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
          <value>true</value>
     </property>

<property>
          <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
         <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
     </property>

<property>
         <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
         <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
     </property>

<property>
           <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
           <value>yarn-ha</value>
      </property>

<property>
         <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
         <value>nn01</value>
     </property>

<property>
         <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
         <value>nn02</value>
     </property>
</configuration>

11）同步到nn02，node1，node2，node3
nn01 ~]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /usr/local/hadoop/ 192.168.1.$i:/usr/local/hadoop -e ‘ssh‘ & done
[1] 25411
[2] 25412
[3] 25413
[4] 25414

12）删除所有机器上面的/user/local/hadoop/logs，方便排错
nn01 ~]# for i in {21..25}; do ssh 192.168.1.$i rm -rf /usr/local/hadoop/logs ; done

13）同步配置(nn01 hadoop]# jobs -l 确保同步完成）
nn01 ~]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /usr/local/hadoop 192.168.1.$i:/usr/local/hadoop -e ‘ssh‘ & done
[1] 28235
[2] 28236
[3] 28237
[4] 28238

4.高可用验证
初始化集群
验证集群

4.1 验证hadoop的高可用

1）初始化ZK集群
nn01 ~]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs zkfc -formatZK 
..出现Successfully即为成功

2）在node1，node2，node3上面启动journalnode服务（以node1为例子）
node1 ~]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode 
starting journalnode...
node1 ~]# jps
29262 JournalNode
26895 QuorumPeerMain
29311 Jps

3）格式化，先在node1，node2，node3上面启动journalnode才能格式化
nn01 ~]# /usr/local/hadoop//bin/hdfs namenode -format
//出现Successfully即为成功
nn01 hadoop]# ls /var/hadoop/
dfs

4）nn02数据同步到本地 /var/hadoop/dfs
nn02 ~]# cd /var/hadoop/
nn02 hadoop]# ls
nn02 hadoop]# rsync -aSH nn01:/var/hadoop/ /var/hadoop/
nn02 hadoop]# ls
dfs

5）初始化 JNS
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits
18/09/11 16:26:15 INFO client.QuorumJournalManager: Successfully started new epoch 1 //出现Successfully，成功开启一个节点

6）停止 journalnode 服务（node1，node2，node3）
node1 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
node1 hadoop]# jps
29346 Jps
26895 QuorumPeerMain

4.2 启动集群

1）nn01上面操作 启动所有集群
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh
This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh

2）nn02上面操作
nn02 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
starting resourcemanager...

3）查看集群状态
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
active

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn2
standby

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

4）查看节点是否加入
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfsadmin -report
Live datanodes (3): //会有三个节点

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn node -list
Total Nodes:3
Node-Id Node-State Node-Http-Address Number-of-Running-Containers
node3:41977 RUNNING node3:8042 0
node1:39982 RUNNING node1:8042 0
node2:42212 RUNNING node2:8042 0

4.3 访问集群

1）查看并创建
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -ls /
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -mkdir /aa //创建aa
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -ls / //再次查看
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-03-14 16:32 /aa

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -put *.txt /aa
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -ls hdfs://nsdcluster/aa 
//也可以这样查看
Found 3 items
-rw-r--r-- 2 root supergroup 86424 2019-03-14 16:33 hdfs://nsdcluster/aa/LICENSE.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 14978 2019-03-14 16:33 hdfs://nsdcluster/aa/NOTICE.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 1366 2019-03-14 16:33 hdfs://nsdcluster/aa/README.txt

2）验证高可用，关闭 active namenode
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
active

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
stopping namenode

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
//再次查看会报错

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn2
//nn02由之前的standby变为active
active

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
//停止resourcemanager

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
active

3） 恢复节点
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
//启动namenode

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
//启动resourcemanager

查看
nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
standby

nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
standby

######################

每日总结：

01：Hadoop常用组件
是一种分析和处理海量数据的软件平台，Java开发，提供分布式基础架构。
高可靠性、高扩展性、高校性、高容错性、低成本。

常用组件：
HDFS：分布式文件系统（核心组件，存储）
MapReduce0(分布式计算框架）（核心组件）
Yarn:集群资源管理系统（核心组件，集群资源管理系统）
Zookeeper:分布式写作服务

数据、机器损坏了怎么办？NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManage都是单点故障（里面都有数据、日志等），一旦损坏了可能导致数据全部丢失。

zookeeper：实时备份
分布式开放源码的应用程序协调服务，保证数据在集群键事务的一致性。应用于：
集群分布式锁（互斥锁、共享锁）、集群同一命名服务、分布式协调服务。

zookeeper：角色与选举
Leader:主（能都能写）,接受所有Follower提案请求并统一协调发起提案投票，负责与所有Follower进行内部数据交换。
Follower:从（只能读，唯一），直接为客户端服务并参加与提案的投票，同时与Leader进行数据交换。
Observer:从，直接为客户端服务但并不参与提案的投票，同时也与Leader进行数据交换。
选举：n/2+1的机器选出Leader(超过半数），Leader死亡重新选举，剩余机器少于n/2+1则集群停止工作（集体挂起）。

zookeeper：工作原理
Client读操作：每台server的本地数据库副本直接响应；
Client写操作：统一转发给Leader，Leader发起vote，Leader收集vote结果，当结果过半时，Leader会给所有的server发送通知消息，会把该操作更新的内存中并对Client写请求做回应。
如果投票的Follower太多，信息太大，就降低了效率，Observer诞生了，Observer可以接受客户端的连接，并将写请求转发给Leader节点，但Observer不参与投票，仅仅等待投票结果。
高可用：停止Leader，查看服务器角色（选出新的Leader)

02:Kafka集群 消息队列 开发来用
Kafka：是LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，是一种消息的中间件。

作用：解耦、冗余、提高扩展性、缓冲；保证顺序、灵活，削锋填谷；异步通信

消息队列：读增加缓存，写添加队列
程序链条A--发送消息-->B-执行-->C-->执行... 
A发送消息（A1,A2..)-->消息队列里，分条执行-->B-执行-->C-->执行...

Kafka角色：
Producer:生产者，负责发送消息
Consumer:消费者，负责读取处理消息
Topic:消息的类别,不同的消息放到不同的列别里
Parition:每个Topic包含一个或多个Parition
Broker:Kafka集群包含一个或多个服务器

Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举Leader.

03：Hadoop高可用 
NameNode的高可用（ZKFS，高可用软件）：
1>.HDFS with NFS：新建NFS服务器，主备NameNode同时挂载（NFS瓶颈）
NFS高可用：
a.inotify+rsync :10G
b.drbd+heartbeat:300G
c.hdfs || ceph

2>.HDFS with QJM：不需要共享存储，但需要让每一个DN都知道两个NN的位置，并把块信息和心跳包发送给active和standby这两个NN。（配置复杂，数据传输量增大），数据存放在JournalNode（集群，相当于temp，公共存储，谁都能读和取）服务里,active宕机死掉，standby启用，两者都与一组称为JNS（Journal Nodes)的互相独立的进程保持通信.当Active Node上更新了namespace（文件映射块），它将记录修改日志发送给JNS多数派。Standby nodes将会从JNS中读取这些edits，并保持关注它们日志的变更。Standby Node将日志变更应用在自己的namespace中，当failover发生时，Standby将会提升自己为Active之前，确保能够从JNS中读取所有的edits,即在failover发生之前Standby持有的namespace应该与Active保持完全同步。
脑裂：split-brain，三节点通讯阻断，即集群中不同的DN看到了两个ActiveNN（只能有一个存活！，JNS规定，只允许一个活着的NN写入日志记录）
FailoverControl:状态检测，时时切换。

3>检测高可用：集群内存放文件，宕掉ActiveNN，查看数据分析及文件是否存在。

#####################################

脚本：

#!/bin/bash
func_zj(){
cd /var/lib/libvirt/images/
for i in nn01 node{1..4} nfsgw
do
qemu-img create -f qcow2 -b node.qcow2 $i.img 20G
sed "s,node,$i," /etc/libvirt/qemu/node.xml > /etc/libvirt/qemu/$i.xml
virsh define /etc/libvirt/qemu/$i.xml
virsh start $i
for j in {5..0}
do
echo $j
sleep 1
done

done
}

func_spawn(){
expect <<EOF
spawn virsh console $1
expect " " {send "\r"}
expect "login" {send "root\r"}
expect "Password" {send "123456\r"}
expect "#" {send "export LANG=en_US\r"} 
expect "#" {send "growpart /dev/vda 1\r"} 
expect "#" {send "xfs_growfs /\r"}
expect "#" {send "echo ‘# Generated by dracut initrd
DEVICE=eth0
ONBOOT=yes
IPV6INIT=no
IPV4_FAILURE_FATAL=no
NM_CONTROLLED=no
TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static
IPADDR=192.168.1.2$2
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.1.254‘ > /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0\r"}
expect "#" {send "lsblk\r"} 
expect "#" {send "echo $1 > /etc/hostname\r"} 
expect "#" {send "rm -rf /etc/yum.repos.d/*.repo\r"} 
expect "#" {send "echo ‘192.168.1.21 nn01
192.168.1.22 node1
192.168.1.23 node2
192.168.1.24 node3
192.168.1.25 node4
192.168.1.26 nfsgw‘ > /etc/hosts\r"} 
expect "#" {send "reboot\r"} 
expect "#" {send "reboot\r"} 
expect "#" {send "exit\r"} 
EOF
}

func_sj(){
z=0
for k in nn01 node{1..4} nfsgw
do
let z=z+1
func_spawn $k $z
done
}

echo "开始"
func_sj
for j in {3..0}
do
echo $j
sleep 1
done
func_sj
echo "结束"

原文地址：https://www.cnblogs.com/mkmkmk/p/12177868.html

时间： 2024-10-14 04:56:20

常用组件、kafka集群、hadoop高可用的相关文章

浅谈web应用的负载均衡、集群、高可用(HA)解决方案（转）

1.熟悉几个组件 1.1.apache     —— 它是Apache软件基金会的一个开放源代码的跨平台的网页服务器,属于老牌的web服务器了,支持基于Ip或者域名的虚拟主机,支持代理服务器,支持安 全Socket层(SSL)等等,目前互联网主要使用它做静态资源服务器,也可以做代理服务器转发请求(如:图片链等),结合tomcat等 servlet容器处理jsp.1.2.ngnix     —— 俄罗斯人开发的一个高性能的 HTTP和反向代理服务器.由于Nginx 超越 Apache 的高性能和稳

Redis 哨兵集群实现高可用

哨兵的介绍 sentinel,中文名是哨兵.哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能: 集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作. 消息通知:如果某个 redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员. 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上. 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址. 哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身

11.Redis 哨兵集群实现高可用

作者:中华石杉 Redis 哨兵集群实现高可用 哨兵的介绍 sentinel,中文名是哨兵.哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件,主要有以下功能: 集群监控:负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作. 消息通知:如果某个 redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员. 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上. 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址

keepalived实现LVS集群的高可用(1)

HA集群:高可用集群: 实现方式:vrrp协议和ais完备HA集群 vrrp可以由keepalived实现 ais可以由heartbeat和corosync vrrp协议:虚拟冗余路由协议 VRRP为虚拟路由冗余协议,目的就是为了解决静态路由单点故障问题.在一个VRRP虚拟路由器中,有多台物理的VRRP路由器,但是这多台的物理的机器并不能同时工作,而是由一台称为MASTER的负责路由工作,其它的都是BACKUP,MASTER并非一成不变,VRRP让每个VRRP路由器参与竞选,最终获胜的就是MAS

RabbitMQ 集群与高可用配置

RabbitMQ 集群与高可用配置 集群概述 通过 Erlang 的分布式特性(通过 magic cookie 认证节点)进行 RabbitMQ 集群,各 RabbitMQ 服务为对等节点,即每个节点都提供服务给客户端连接,进行消息发送与接收. 这些节点通过 RabbitMQ HA 队列(镜像队列)进行消息队列结构复制.本方案中搭建 3 个节点,并且都是磁盘节点(所有节点状态保持一致,节点完全对等),只要有任何一个节点能够工作,RabbitMQ 集群对外就能提供服务. 环境 · CentOS 6

java架构师大型分布式综合项目实战，高并发，集群，高可用，程序设计，性能优化，架构设计，负载均衡，大数据量

* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat

keepalived实现WEB服务集群的高可用负载均衡

要求:利用keepalived实现WEB服务集群的高可用负载均衡,即在lvs_dr模型中扮演director的角色,对来自用户的请求按照一定的算法分配至后端服务器中:且keepalived服务器可实现高可用. keepalived是vrrp协议的一种实现,专门为lvs设计,以实现对lvs高可用就集群中的dirctor进行冗余以及对realserver进行健康检测.当一台主机(MASTER)出现问题后,keepalived能够将VIP自动的分配到备用的主机上(BACKUP),从而实现了自身(dir

15套java架构师、集群、高可用、高可扩 展、高性能、高并发、性能优化大型分布 式项目实战视频教程

2017-08-09 * { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.

java架构师、集群、高可用、高可扩展、高性能、高并发、性能优化

15套java架构师.集群.高可用.高可扩展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布式项目实战视频教程 视频课程内容包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Spring.MongoDB.ZeroMQ.Git.Nosql.Jvm.Mecached.Netty.Nio.Mina.性能调优.高并发.to

Memcached 集群的高可用（HA）架构

Memcache自身并没有实现集群功能,如果想用Memcahce实现集群需要借助第三方软件或者自己设计编程实现,这里将采用memagent代理实现,memagent又名magent,大家注意下,不要将这二者当成两种工具.至于memcache.magent的安装请参考文章  在Linux上安装Memcached服务和 magent编译安装及常见错误 整体架构 直接上图: 从图中可以看到有两个magent节点,两个memcached节点,每个magent节点又分别代理两个memcached节点,应用