Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器，这款利器具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能，使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。所以为了同学们能够快速搭建该平台，写出以下教程仅供参考，有什么不足之处请提出，加以改正。 开始之前其实有很多的工作要做，比如配置IP地址、关闭防火墙、配置SSH免密登录等，这些都是比较常规的环境配置，这里不再赘述，不懂者自行百度。 附上大数据“前世今生”的一篇文章给大家，希望大家对大数据有更多的了解，大数据的前世今生：诞生、发展、未来？
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建 Redis 缓存高可用方案），Redis 主从架构下是如何保证高可用的呢？
在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装、LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程，本篇分享的是hadoop的下载安装步骤。
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
杨濡溪，腾讯云后台开发工程师，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群巡检等技术研发工作。 杨鹏，腾讯云后台开发工程师，曾负责腾讯云专有云后台技术研发工作，目前主要负责腾讯云 Prometheus 监控服务、TKE集群后台技术研发工作。 引言 Prometheus 作为云原生时代最流行的监控组件，已然成为社区监控事实上的标准，但是在多集群，大集群等场景下，只使用 Prometheus 是远远不够的；单集群场景下我们一般主要关注指标采集、存储、告警、可视化等基础监控能力，随着集群规模的
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建Redis缓存高可用方案），Redis主从架构下是如何保证高可用的呢？
对于维护、管理Linux系统来说，它的性能监控非常重要，特别是实时监控数据，这个数据有利于我们判断服务器的负载压力，及时调整资源调配，也有助于更好的服务于业务。所以，今天民工哥给大家安利一款 Linux 性能实时监测工具：Netdata。
Hystrix Dashboard是Spring Cloud的仪表盘组件，可以查看Hystrix实例的执行情况，支持查看单个实例和查看集群实例，但是需要结合spring-boot-actuator一起使用。 Hystrix Dashboard主要用来实时监控Hystrix的各项指标信息。Hystrix Dashboard可以有效地反映出每个Hystrix实例的运行情况，帮助我们快速发现系统中的问题，从而采取对应措施。 Hystrix的主要优点之一是它收集的有关每个HystrixCommand的一组指标。Hystrix仪表板以有效的方式显示每个断路器的运行状况，具体如下图所示。
前端架构 用户请求到达网站应用服务器之前的环节 浏览器优化 浏览器本地页面缓存 合并http减少请求次数 页面压缩 CDN 将静态页面分发到离用户最近的cdn服务器 动静分离，静态资源独立部署 静态资源（js,css，网站logo,按钮图片等）部署在专门的服务器上，和web应用动态服务分离，并使用专门二级域名 图片服务 用户上传图片使用独立部署的图片服务器集群，并使用专门二级域名 反向代理 在应用服务器，静态资源服务器，图
需要注意的是，在进行集群规模扩展时，需要考虑到网络带宽和延迟等因素，以确保新添加的服务器能够正常运行并与现有集群中的服务器进行通信。
今天我们本节介绍DCOS监控模块，主要DCOS监控的背景、选型等，接下来，请阅读：DCOS之监控简介(上)
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统，应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展，逐渐出现瓶颈，按一定原则**（应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦）**，向分布式系统转型，涉及到以下环节改造。
早期的网站为了节省成本一般会设计成集中式系统，应用程序、数据库等都部署在一台服务器上。 但随着业务的快速度发展，逐渐出现瓶颈，按一定原则**（应用拆分、服务拆分、数据拆分、应用解耦）**，向分布式系统转型，涉及到以下环节改造。 主要环节 业务拆分：将整个网站业务拆分成不同的应用，每个应用独立部署维护，应用之间通过RPC或消息队列通信。 集群化（应用服务器；基于RPC的微服务应用等） LVS负载均衡，负责将请求转发给不同业务集群 反向代理服务器，常用的如Nginx 应用服务器，servlet容器，如tomca
高可用 - 02 Keepalived_VRRP工作原理了解了Keepalived通过VRRP实现高可用功能的工作原理。
前几篇已经实现了对单个服务实例的监控，当然在实际应用中，单个实例的监控数据没有多大的价值，我们其实更需要的是一个集群系统的监控信息，这时就需要引入Turbine。Turbine能够汇集监控信息，并将聚合后的信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控。
无论什么行业，都有着各种竞争和选择，就像直播系统搭建行业，一直有着原生开发与混合开发的优劣之争。相比较而言混合开发的方式比较节约时间和人力，但原生开发的软件运行起来会更加流畅，所以一直让很多人纠结不已。同时搭建直播系统还可以选择纯定制开发也可以选择套用现有源码程序再进行二次开发，具体根据自己的需求自行考量。但不论是开发直播软件，还是购买直播源码，搭建和部署是必须的步骤。
什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被集群调
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
泰迪云计算资源管理平台是一款集群应用程序管理平台，以Docker、Kubernetes为核心引擎的容器化应用部署、运行环境，对数据中心的物理服务器、网络、存储、虚拟服务器等基础架构资源进行集中统一的管理、分配、监控等。平台旨在围绕行业应用逐步由“虚拟化”向“容器化”的技术过渡支撑，以“轻量、标准、便捷、稳定、安全”作为核心理念，搭建高效可靠的Kubernetes集群管理平台，向用户持续提供稳定的服务。
Prometheus最初在SoundCloud构建, 2016年后成为了K8s后的第二个云原生计算基金会的托管项目
大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网
docker部署ceph(luminous)相关的稳定镜像我已经打包到个人的公开仓库中
“雪亮工程“让城市的大街小巷，公共道路都在一个一个监控摄像头的守卫之下，指挥中心的大屏幕让整个城市一览无余，而智慧城市，城市大脑则进一步推进公共安防市场的升级，人脸识别，人脸跟踪开始广泛使用。红蓝黄幼儿园事件引起了人们对个人安全领域的了重视，幼儿园，个人家庭也兴起视频监控应用，人们可以随时随地通过PC，手机查看幼儿园小孩学习状况，家里老人的健康状况，可见安防市场后劲十足，下面来聊聊个人领域中视频监的技术方案。
前言 在上一篇《服务容错保护（hystrix断路器）》的介绍中，我们提到断路器是根据一段时间窗内的请求情况来判断并操作断路器的打开和关闭状态的。而这些请求情况的指标信息都是HystrixCommand和HystrixObservableCommand实例在执行过程中记录的重要度量信息，它们除了Hystrix断路器实现中使用之外，对于系统运维也有非常大的帮助。这些指标信息会以“滚动时间窗”与“桶”结合的方式进行汇总，并在内存中驻留一段时间，以供内部或外部进行查询使用，Hystrix Dashboard就是这些
云计算架构是支撑云计算服务运作的基础，它涵盖了从物理资源到用户接口的多个层面。具体可分为用户访问层、管理层、应用层、平台层和资源层。
这本书传达的思想是 网站要从小型网站陪伴着用户一起城战，逐步扩展到大型网站的架构演进的思路
总之，负载均衡在美国服务器环境中的主要用途是确保高性能、高可用性和流量分发的平衡。它是构建可扩展和可靠的服务器架构的重要组成部分。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始，云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下，面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点，传统的监控体系已经难以应对和支撑，因此新一代云原生监控体系应运而生。
Hystrix仪表盘，就像汽车的仪表盘实时显示汽车的各项数据一样，Hystrix仪表盘主要用来监控Hystrix的实时运行状态，通过它我们可以看到Hystrix的各项指标信息，从而快速发现系统中存在的问题进而解决它，OK，本文我们就来看看Hystrix仪表盘要怎么使用。 ---- 本文我们将从两个方面来看Hystrix仪表盘的使用，一方面是监控单体应用，另一方面则整合Turbine，对集群进行监控。本文的案例在上篇文章的基础上形成，因此整个环境的搭建过程这里不再赘述。 监控单体应用 监控环境搭建 不管是监控
WGCLOUD是一款开源运维监控工具，非常轻量、高效，具有分布式、集群监控等能力，部署安装简单
上一篇文章已经介绍了网站系统最需要关注的5大质量属性，接下来对这些特性进行详细介绍（这部分有部分内容会显得有些陈旧，之后会进行更新）。 高性能架构 网站性能测试 性能测试时性能优化的前提和基础，
1,什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 （一）HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
2020年11月 VOL:07 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性 11月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 1. 上线边缘 DNS 方案，该方案将不再占用节点 53 端口。 2. 节点安装脚本支持以下两个功能参数：
前言 根据《 Flexera 2020云状况报告》显示，多云环境正在成为企业的标准，93%的企业正在使用这种方式。 在部署架构方面，Kubernetes （K8s）是一种灵活的编排工具，它可以运行在本地、公共云和多个公共云。在这样的环境下，我们需要一套针对云原生环境、完善并且能实现多云监控的监控平台。自建 Prometheus，繁琐的集群关联步骤，让很多开发运维同学从入门到放弃。于是支持快速接入的托管 Prometheus 成为了大家的首选。 上期我们介绍了自建的 K8s 如何接入 Prometheus 监
本文多数内容为小编精心总结，呕心沥血完成，切勿抄袭沿用。 参考文献《架构知识》、《深入理解java》 ---- 章节目录： 前言 前端架构 应用层架构 服务层架构 存储层架构 后台架构 数据采集、监控 安全架构 大型网站特点 系统的演变 大型网站架构模式 架构要素 性能优化 前端性能优化 服务器端性能优化 存储性能优化 高可用性能优化 伸缩性优化 分布式缓存 NOSQL 安全架构常见的攻击方式 加密 信息过滤 1前言 网站架构包括：前端架构+应用层架构+服务层架构+存储层架构+后台架构+数据中心机房架构+
从2017年前开始，工作的原因接触到了NGS（高通量测序技术 High-throughput sequencing又称“下一代”测序技术"Next-generation" sequencing technology）技术和相关的生物信息学分析。
当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。
为什么需要监控？ 为了保证系统的稳定性，可靠性，可运维性。 掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于运维同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题。 如何构建 HBase 集群监控系统？ 公司有自己的监控系统，我们所要做的就是将 HBase 中我们关心的指标项发送到监控系统去，问题就转换为我们开发，采集并返回哪些 HBase 集群监控指标项。 H
🐯 猫头虎博主在此！今天我们来聊一聊 Kubernetes，一种流行的容器编排工具。如果你是在搜索 “Kubernetes 入门”、“如何构建 K8s 集群” 或 “K8s 部署技巧”，那么你来对地方了。在本文中，我将为大家深入解析 Kubernetes 的基本概念，以及如何从零开始构建、部署和管理你的第一个 K8s 集群。🚀
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》已经有近一个月
根据全球IDC行业数据最新报告，球云计算基础设施产品销售同比增长9.2%，其中以服务器、存储和以太网交换机为主。这意味着全球云计算市场需求，包括云服务器等基础设施服务需求的持续增强。在国内，云服务器市
引言：继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》后，本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换：follower, candidate 与 leader。leader 向 follower 同步日志，follower 只从 leader 处获取日志。在节点初始启动时，节点的 raft 状态机将处于 follower 状态并被设定一个 election timeout，如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat，节点将发起选举：节点在将自己的状态切换为 candidate 之后，向集群中其它 follower 节点发送请求，询问其是否选举自己成为 leader。当收到来自集群中过半数节点的接受投票后，节点即成为 leader，开始接收保存 client 的数据并向其它的 follower 节点同步日志。leader 节点依靠定时向 follower 发送 heartbeat 来保持其地位。任何时候如果其它 follower 在 election timeout 期间都没有收到来自 leader 的 heartbeat，同样会将自己的状态切换为 candidate 并发起选举。每成功选举一次，新 leader 的步进数都会比之前 leader 的步进数大1。
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