监控告警某台机器空闲内存低于10%，执行top命令，按内存降序排序，部分输出如下：
参数说明 -p 3307:3306：将容器的3306端口映射到主机的3307端口 -v /mydata/mysql/master/conf:/etc/mysql：将配置文件夹挂在到主机 -v /mydata/mysql/master/log:/var/log/mysql：将日志文件夹挂载到主机 -v /mydata/mysql/master/data:/var/lib/mysql/：将配置文件夹挂载到主机 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root：初始化root用户的密码 修改master基本配置
本文介绍了如何使用HiveServer2和HiveServer1的配置和连接，以及如何使用Hive进行数据表创建、查询、删除等操作。同时，还介绍了一种通过Java API的方式对Hive进行操作的方法。另外，还探讨了如何通过使用MySQL的存储引擎来存储Hive的数据，以及如何使用MySQL的客户端工具来连接Hive和查询数据。最后，还介绍了一种通过配置防火墙来解决问题的方式。
随着网站业务的不断发展，用户量不断增加，数据量成倍增长，数据库的负载压力也越来越大，同时，为了防止数据库异常造成的数据丢失，我们常常需要两台或多态数据库的主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台。 网站可以利用 mysql 提供的特性，实现数据库读写分离，从而改善数据库的负载能力，并提供稳定的服务依托。
1、Oozie的简单介绍： 1、Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行hadoop map/reduce和hive等任务工作流，同时Oozie还是一个Java web程序，运行在Java Servlet容器中，如Tomcat中。Oozie以action为基本任务单元，可以将多个action构成一个DAG图，（有向五环图Direct Acyclic Graph）的模式进行运行。Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言)来构造Oozie的工作流。一个Oozie服务器主要包括四个服务：Oo
1、Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上面，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，更重要的是容器性能开销极低。
参考：https://www.cnblogs.com/bigbrotherer/p/7241845.html#top
不建议使用pip来安装docker-compose插件。pip存在版本更新问题以及和python的版本匹配问题。
1、当时初学Sqoop的时候，mysql导入到hdfs导入命令执行以后，在hdfs上面没有找到对应的数据，今天根据这个bug，顺便解决这个问题吧，之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html。 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ 2 > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ 3 > --username root
1、问题描述，启动azkaban的时候报如下所示的错误。之前使用azkaban是root用户，今天使用hadoop用户进行配置和使用，报这个错，说是root连接mysql拒绝了。 1 [hadoop@slaver1 azkaban-web-2.5.0]$ bin/azkaban-web-start.sh 2 Using Hadoop from /home/hadoop/soft/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 3 Using Hive from /home/hadoop/soft/
【导语】：作者在上一篇文章《基于内容的推荐算法》中介绍了基于内容的推荐算法的实现原理。在本篇文章中作者会介绍一个具体的基于内容的推荐算法的实现案例。该案例是作者在2015年基于Erlang语言开发的相似视频推荐系统，从开发完成就一直在公司多个产品线中使用，该算法目前已经使用了四年。
上一章中，利用scrapy-redis做了一个简单的分布式爬虫，虽然很一般（只有30个请求）但是基本能说清楚原理，本章中，将对该项目进行升级，使其成为一个完整的分布式爬虫项目。
1、Hadoop的主要应用场景： a、数据分析平台。 b、推荐系统。 c、业务系统的底层存储系统。 d、业务监控系统。 2、开发环境：Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统)。 使用技术：hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等。Hdfs为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。 此
这个根据自己项目的配置项进行,有的习惯在mybaits下配置db,我的是在spring.datasource配置:
Saltstack 比 Puppet 出来晚几年，是基于Python 开发的，也是基于 C/S 架构，服务端 master 和客户端 minions ；Saltstack 和 Puppet 很像，可以说 Saltstatck 整合了 Puppet 和 Chef 的功能，更加强大，更适合大规模批量管理服务器，并且它比 Puppet 更容易配置。
本文主要介绍如何使用Hive进行大数据的数据仓库和分析。首先介绍了Hive的基本概念和架构，然后详细讲解了Hive的安装、配置和使用。最后通过一个例子演示了如何使用Hive进行数据仓库和查询操作，包括创建数据库、创建数据表、上传数据到HDFS和Hive进行查询等操作。通过学习本文，可以了解到Hive的基本用法和注意事项，为进一步学习大数据技术打下基础。
根据文章内容总结的摘要
1、使用sqoop技术将mysql的数据导入到Hive出现的错误如下所示： 第一次使用命令如下所示： 1 [hadoop@slaver1 sqoop-1.4.5-cdh5.3.6]$ bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table tb_user --hive-import --m 1 2 Warning: /home/hadoop/soft/s
可以参考：https://www.cnblogs.com/freeweb/p/8006639.html#top
本文介绍了大数据技术生态从Hadoop到Spark的演进，重点介绍了Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等大数据组件的架构原理、应用场景、最佳实践，以及基于云原生技术的大数据解决方案。
ElasticSearch安装SQL插件下载地址（中国大佬开发的，膜拜ing）：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql
1、安装IK分词器，下载对应版本的插件，elasticsearch-analysis-ik中文分词器的开发者一直进行维护的，对应着elasticsearch的版本，所以选择好自己的版本即可。IKAnalyzer中文分词器原作者已经不进行维护了，但是Lucece在不断更新，所以使用Lucece和IKAnalyzer中文分词器集成，需要你进行修改IKAnalyzer中文分词器。
1、elasticsearch-7.2.1启动报错，the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured。
1、在很多时候，服务器不能联网，需要离线安装，下面是Postgresql10离线安装的步骤：
Elasticsearch单机版安装：https://www.cnblogs.com/biehongli/p/11643482.html
Redis集群设计包括2部分：哈希Slot和节点主从，本篇博文通过3张图来搞明白Redis的集群设计。
1、官网下载maven：https://maven.apache.org/download.cgi 2、上传到虚拟机进行解压缩操作： [hadoop@slaver1 package]$ tar -zx
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137335.html原文链接：https://javaforall.cn
站在读写分离的层次看redis的时候，redis和master和slave存在明显的主从关系，也就是说master处于管理状态，salve跟着大哥混，master给小弟slave发粮食【发送内存快照数据】；然后
1、情况描述如题所示，hbase启动以后，HMaster进程启动了，几秒钟以后自动关闭，但是HRegionServer进程正常运行； 原因是，hdfs的默认端口号是8020，而我core-site.xml中将hdfs的端口修改为了9000。 <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop1:9000/</value> </property> 但是在我们并没有指定hdfs的端口，所以在hbase启动后它会去找hdfs的默认端口
前两天 MTSC 2018 在北京国际会议中心圆满召开，并取得非常好的反响，虽然临时有事，没去成，但还是非常赞许为此会议付出的朋友和小伙伴们~
相关知识参考：https://www.cnblogs.com/jmx-bigdata/p/13708835.html
本文介绍了如何使用HBase和Zookeeper实现分布式协调，并总结了HBase和Zookeeper的主要概念和命令。
1：Storm作为一个实时处理的框架，产生的消息需要快速的进行处理，比如存在消息队列ZeroMQ里面。 由于消息队列ZeroMQ是C++写的，而我们的程序是运行在JVM虚拟机里面的。所以需要jzmq这个桥梁来黏合C++程序接口和Java程序接口。 ZeroMQ的官方网址：http://zeromq.org/ 1：MetaQ（全称Metamorphosis）是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，思路起源于LinkedIn的Kafka，但并不是Kafka的一个Copy。MetaQ具有消息存储顺序写、吞
ElasticSearch官方网址（中文）：https://www.elastic.co/cn/
1、Elasticsearch 6.x版本的安装，我这里使用Elasticsearch 6.7.0版本的。
1、启动kafka的脚本程序报如下所示的错误： 1 [hadoop@slaver1 script_hadoop]$ kafka-start.sh 2 start kafkaServer... 3 [2018-05-22 09:29:08,783] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties) 4 [2018-05-22 09:29:08,942] INFO Property broker.id is overridden
地址：【转】INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE产生deathlock死锁原理讲解及解决办法_on duplicate key update死锁解决-CSDN博客
本文介绍了如何利用Zookeeper实现分布式锁，并详细阐述了Zookeeper实现分布式锁的机制和原理。同时，本文还提供了一种基于Zookeeper的分布式锁实现示例，以帮助读者更好地理解和应用分布式锁。
之前老哥讲了Redis常用命令大全、Redis持久化备份及容灾恢复的处理。今天我们来讲讲Redis的主从复制如何实现。
1）、ActiveMQ是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线，并且它一个完全支持jms（java message service）规范的消息中间件。其丰富的api，多种集群构建模式使得他成为业界老牌消息中间件，在中小企业中应用广泛。 如果不是高并发的系统，对于ActiveMQ，是一个不错的选择的，丰富的api，让你开发的很愉快哟。 注意：MQ衡量指标：服务性能，数据存储，集群架构。
1、刚才未启动zookeeper集群的时候，直接启动kafka脚本程序，kafka报错了，但是进程号启动起来来，再次启动出现如下所示的问题，这里先将进程号杀死，再启动脚本程序。 1 [hadoop@slaver1 script_hadoop]$ kafka-start.sh 2 start kafkaServer... 3 [2018-05-22 09:37:26,926] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
或者稍微测一下 能保存数据并且两个库都有 说明保存到了主库上 主库同步到了从库 然后在数据库改一下从库的数据 如果查到的数据是从库改的数据 说明查询是在从库差的
按照上面的方式，如果全部问题解决应该也没问题，但是如果你的redis版本是5*,那么注意，这会变得非常简单，因为启动集群命令变成了这样，不用去安装繁琐的ruby依赖了
MySQL搭建读写分离非常简单，一般有一主一从、一主多从。以MySQL5.7为例，使用docker搭建一个一主一从的架构，步骤如下：
在MongoDB所在路径创建log和data目录 mkdir log mkdir data
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