Apache JMeter2.13 实战

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] Apache Curator入门实战 Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeeper客户端的开发量. 1.Zookeeper安装部署 Zookeeper的部署很简单,如果已经有Java运行环境的话,下载tarball解压后即可运行. [root@vm Temp]$ wget http://mirror.bi

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Spark应用开发实践性非常强,很多时候可能都会将时间花费在环境的搭建和运行上,如果有一个比较好的指导将会大大的缩短应用开发流程.Spark Streaming中涉及到和许多第三方程序的整合,源码中的例子如何真正跑起来,文档不是很多也不详细. 本篇主要讲述如何运行KafkaWordCount,这个需要涉及Kafka集群的搭建,还是说的越仔细越好. 搭建Kafka集群 步骤1:下载kafka 0.8.1及解压 wget https://www.apach

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 通过一个简明的Demo程序来说明如何使用scala中的PackratParsers DemoApp import scala.util.parsing.combinator.PackratParsers import scala.util.parsing.combinator.syntactical._ object Dotter extends StandardTokenParsers with PackratParsers { //定义分割符 lex

1 前言 Apache NiFi是什么?NiFi官网给出如下解释:"一个易用.强大.可靠的数据处理与分发系统".通俗的来说,即Apache NiFi 是一个易于使用.功能强大而且可靠的数据处理和分发系统,其为数据流设计,它支持高度可配置的指示图的数据路由.转换和系统中介逻辑. 为了对NiFi能够表述的更为清楚,下面通过NiFi的架构来做简要介绍,如下图所示. 根据官网对各个组件的说明,做摘要翻译: ? WebServer:其目的在于提供基于HTTP的命令和控制API. ? Flow C

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 前提 假设当前已经安装好如下软件 jdk sbt git scala 安装cassandra 以archlinux为例,使用如下指令来安装cassandra yaourt -S cassandra 启动cassandra cassandra -f 创建keyspace和table, 运行/usr/bin/cqlsh进入cql console,然后执行下述语句创建keyspace和table CREATE KEYSPACE test WITH repli

Pacemaker 1.1 概述 pacemaker(直译:心脏起搏器),是一个群集资源管理器.它实现最大可用性群集服务(亦称资源管理)的节点和资源级故障检测和恢复使用您的首选集群基础设施(OpenAIS的或Heaerbeat)提供的消息和成员能力. Pacemaker 承担集群资源管理者(CRM - Cluster Resource Manager)的角色,它是一款开源的高可用资源管理软件,适合各种大小集群.Pacemaker 由 Novell 支持,SLES HAE 就是用 Pacemake

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾