Zookeeper 官网地址： http://zookeeper.apache.org/
目前测试成功的是SpringBoot 2.3.12.RELEASE 版本，更高的版本还不行。
1、下载:http://zookeeper.apache.org/releases.html 当前stable版是:http://archive.apache.org/dist/zookeeper/stable/
为了体验HDFS和MapReduce框架，以及在HDFS上运行示例程序或简单作业，我们首先需要完成单机上的Hadoop安装。所依赖的软件环境如下：
在上篇博客中简单介绍了Zookeeper的特点和应用场景，详情可参考：《Zookeeper简介（一）》，那么这篇博客我们介绍一下关于Zookeeper的单机模式安装步骤与配置。
[喵咪KafKa(2)]单机模式运行KafKa# 前言## 在上节我们介绍完KafKa之后,今天我们来搭建KafKa三种模式(单机模式,伪集群,集群)中的一种单机模式的搭建,在正常的使用中我们一般吧单
或者直接在docker 文档网站上去查找最新支持的elasticsearch镜像版本
Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。
默认Nacos使用嵌入式数据库实现数据的存储。所以，如果启动多个默认配置下的Nacos节点，数据存储是存在一致性问题的。为了解决这个问题，Nacos采用了集中式存储的方式来支持集群化部署，目前只支持MySQL的存储。
Zookeeper 有三种运行模式：单机模式、伪集群模式和集群模式。本节重点介绍单机模式，单机模式仅仅用于开发测试环境。一方面我们没有那么多机器资源，另外就是平时的开发调试并不需要极好的稳定性。
与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。
Zookeeper的安装和配置非常的简单，既可以配置成单机模式，也可以配置成集群模式。如下图所示：
本文采用 Zookeeper-3.4.8 为基础介绍它的安装步骤以及配置信息，下载地址：Zookeeper-3.4.8。Zookeeper功能强大，但是安装却十分简单，下面重点以伪分布式模式来介绍 Zookeeper 的安装。
由于 Hadoop 是为集群设计的软件，所以我们在学习它的使用时难免会遇到在多台计算机上配置 Hadoop 的情况，这对于学习者来说会制造诸多障碍，主要有两个：
RabbitMQ一共有3种模式，分别是：单机模式、普通集群模式和镜像集群模式。通过不同的集群模式，我们来了解一下对高可用支持的情况都是如何的？ 【单机模式】 单机模式就比较简单了，就是我们当最初要接触RabbitMQ的时候，为了快速了解到它的使用方式和特性，可以从官网下载一个RabbitMQ包安装到本机，在线上环境中，是不会采用这种方式的。也根本不存在高可用性了。 ---- 【普通集群模式】 在普通模式中，会在N台机器上部署N个RabbitMQ，但是创建的Queue只会在其中的一台机器上，然后N个Rab
当我们使用Nacos作为配置信息的时候，我们希望能够对配置信息进行更好的数据管理，那么默认的Nacos是将nacos-server作为分布式配置中心的数据存储到了一个叫做derby的内嵌数据库到Java应用程序中了。但是它并不便于管理。Nacos提供了可以配置外部MySQL来存储配置数据。若要Nacos使用外部MySQL存储配置数据，那么需要进行如下操作：
安装jdk 安装Zookeeper. 在官网http://zookeeper.apache.org/下载zookeeper.我下载的是zookeeper-3.4.6版本。 解压zookeeper-3.4.6至D:\machine\zookeeper-3.4.6. 在D:\machine 新建data及log目录。 ZooKeeper的安装模式分为三种，分别为：单机模式（stand-alone）、集群模式和集群伪分布模式。ZooKeeper 单机模式的安装相对比较简单，如果第一次接触ZooKeeper的话，
1、从 https://github.com/alibaba/nacos 上下载最新的nacos 安装包,我下载的是nacos-server-1.3.1.tar.gz
Spark部署模式分为Local模式(本地单机模式)和集群模式，在Local模式下，常用于本地开发程序与测试，而集群模式又分为Standalone模式(集群单机模式)、Yarn模式和Mesos模式，关于这三种集群模式的相关介绍具体如下：
在本地安装单机版本，能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的，本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1 和 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 为例，系统为 Centos 3.10。
本文介绍了HBase的下载、安装与配置，包括单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。HBase是一个基于Hadoop的分布式列存数据库，采用Zookeeper进行协调和管理，通过HDFS和MapReduce进行数据存储和计算。
服务端的安装分为独立单机模式和分布式安装, 以下单机模式的安装方法. 分布式的安装和单机模式的安装类似,只是根据传参不同
常见的Hadoop部署模式分为单机模式和集群模式，也称为伪分布式模式和分布式模式。 单机模式（伪分布式）模式是在一个节点上部署所有的Hadoop服务。在使用上，单机模式（伪分布式）模式跟集群模式（分布式模式）是一样的。
由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.
写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。
拿以前springboot整合布隆过滤网篇的一个接口直接做改造：假设编号为2的苹果库存还有一个，现在有个接口去买这个苹果并生成订单号以便于后期支付，得到如下：
最近，某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢？
2、如果你需要配置，可以去 /nacos/conf 做配置文件的修改。（这里只是入门，所以不改）
JMeter是在压力领域中最常见的性能测试工具，由于其开源的特点，受到广大测试和开发同学的青睐。但是，在实际应用过程中，JMeter存在的一些性能瓶颈也凸显出来，经常会遇到大并发下压不上去的情况。笔者通过深入分析其源码实现，找到JMeter存在的瓶颈问题及根本原因，为以后更好地使用工具提供一些思路。
单机模式（standalone） 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。 伪分布模式（Pseudo-Distributed Mode） 伪分布模式在“单节点集群”上运行Hadoop，其中所有的守护进程都运行在同一台机器上。该模式在单机模式之上增加了代码调试功能，允许你检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。 全分布模式（Fully Distributed Mode） Hadoop守护进程运行在一个集群上。
CoreOS Linux引入了Kubernetes kubelet 作者：Kelsey Hightower 2015年8月14日 这周我们在 CoreOS Linux 的 alpha 开发版集成了 kubelet——Kubernetes 的一个核心内嵌组件。Kubelet 负责维护 pod（应用实例）集合。Pod 集合由本地系统的一个或多个容器构成。在 Kubernetes 集群中，kubelet 用于作为本地代理，通过访问 Kubernetes 的 API 服务器，监控 PodSpecs 的状态
导语：搭建单机模式的zookeeper+kafka，用来做开发测试环境，管理主题、分区、生产消费及主题数据的导入导出。
普通集群就是在多台机器上启动多个实例。每个队列只会存在其中的一个实例上，然后所有实例同步这些队列的元数据。消费者在进行消费的时候，如果连接的实例上恰好不是队列所在的实例，就会根据队列的元数据去队列所在实例上拉取数据
意思就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。 但是你创建的queue，只会放在一个rabbtimq实例上，但是每个实例都同步queue的元数据(存放含queue数据的真正实例位置)。消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief，在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
Apache ZooKeeper -从初始化到对外提供服务的过程解析（ 单机模式 ）
普通集群模式，有服务器ABC，在服务器ABC上分别启动RabbitMQ实例，生产者生产消息1，随机发给某一实例A，实例BC 上记录消息1的原数据信息（比如消息1具体信息在示例A上）,消费者消费消息，随机连接某个示例B，消费消息1，实例B根据 原数据发现消息1在实例A上，则实例B去实例A拉取消息返回给消费者。
近一直在自学Hadoop，今天花点时间搭建一个开发环境，并整理成文。 首先要了解一下Hadoop的运行模式： 单机模式（standalone） 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下 所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何 Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程
RabbitMQ是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。
集群模式：一般指的是通过负载均衡的组件将两台或两台以上搭建成一个集群方式，通过轮训或权重方式进行分配到具体的机器;
本文承接上一篇：hadoop_学习_02_Hadoop环境搭建(单机) ，主要是搭建HBase的单机环境
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RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从（非分布式）做高可用性的，我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。
Redisson是一个用于Java的分布式和高可用的Java对象的框架，它基于Redis实现。在Spring Boot应用程序中集成Redisson可以帮助我们更轻松地实现分布式锁、分布式对象、分布式集合等功能。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Redisson，并展示一些基本用法。
redis速度快，可靠性高，是互联网公司的标配。它有单机、主从、哨兵、Cluster等四种部署模式。
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性，被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBase、Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中。
通过之前的几篇有关Nacos的文章，对于Nacos分别作为服务注册中心以及配置中心时，与Spring Cloud体系结合的基础使用方法已经讲解完毕了。下面我们就要从生产部署角度，介绍Nacos的相关内容。这里具体说说Nacos的数据存储以及生产配置的推荐。
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
最近在一直维护以前的一个实时计算的系统，用到了很多有关storm、kafka、zookeeper之类的知识。自己也一直在学习这些系统的架构、源码。
NO.64 配置Hadoop 在开始使用Hadoop 之前，先要对Hadoop 进行配置。Hadoop 的配置分为单机模式、完全分布式、伪分布式三种。单机模式一般用于系统的调试，我们不去使用它。当我们要在机群上执行真正的大数据并行计算时，需要使用完全分布式模式才能让并行计算顺利完成。也只有在完全分布式模式下，才能真正地发挥并行计算的效果。 小可：那什么是伪分布式呢？ Mr. 王：我们知道，分布式系统是基于网络的多机计算系统。也就是说，至少要有两台计算机参与到任务的处理之中。但是当需要写程序和进行一些简单的实
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