hadoop集群搭建在阿里云服務器上 云服務器配置要求是多少

如果是集群的話，我考慮需要流暢運行的話，2核4G配置是可以滿足的。因為這個集群形式，用于適用于物聯網、車聯網、監控、安全風控、即時通訊、消息存儲等行業場景，所以數據量是比較大的，所以配置太低了跑不動，會卡死的。

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因為hadoop是海量數據的處理能力，所以服務器一定不能太小配置了，跑不動了就沒實際用途了。最好使用4核8G內存及以上配置。

因為這方面內容較多，這里也寫不開那么多內容，所以你可以留言或到我的博客上搜索相關內容，老魏有寫過教程，還不止一篇，都挺詳細的內容，可以幫助你入門。

RabbitMQ 進階- 阿里云服務器部署RabbitMQ集群

如果RabbitMQ集群只有一個broker節點，那么該節點的失效將導致整個服務臨時性的不可用，并且可能會導致message的丟失（尤其是在非持久化message存儲于非持久化queue中的時候）。可以將所有message都設置為持久化，并且使用持久化的queue，但是這樣仍然無法避免由于緩存導致的問題：因為message在發送之后和被寫入磁盤并執行fsync之間存在一個雖然短暫但是會產生問題的時間窗。通過publisher的confirm機制能夠確?？蛻舳酥滥男﹎essage已經存入磁盤，盡管如此，一般不希望遇到因單點故障導致服務不可用。

如果RabbitMQ集群是由多個broker節點構成的，那么從服務的整體可用性上來講，該集群對于單點失效是有彈性的，但是同時也需要注意：盡管exchange和binding能夠在單點失效問題上幸免于難，但是queue和其上持有的message卻不行，這是因為queue及其內容僅僅存儲于單個節點之上，所以一個節點的失效表現為其對應的queue不可用。

為了提高程序的吞吐量，保持消息的可靠性，一臺機器掛了后，RabbitMQ能夠正常生產，消費消息。

rabbitmq有三種模式：單機模式，普通集群模式，鏡像集群模式

Demo級別的，一般只是本機測試玩玩而已，生產環境下不會用的。

在多臺機器上啟動多個rabbitmq實例，每個機器啟動一個。

但是你創建的queue，只會放在一個rabbtimq實例上，但是每個實例都同步queue的元數據(存放含queue數據的真正實例位置)。消費的時候，實際上如果連接到了另外一個實例，那么那個實例會從queue所在實例上拉取數據過來。

示意圖

這種方式確實很麻煩，也不怎么好，沒做到所謂的分布式，就是個普通集群。

普通集群的方式，確實達到了消息的高可用，但沒辦法保證可靠性，沒做到分布式，簡而言之，只是一個普通的集群。

這種模式，才是所謂的rabbitmq的高可用模式，跟普通集群模式不一樣的是，你創建的queue，無論元數據還是queue里的消息都會存在于多個實例上，然后每次你寫消息到queue的時候，都會自動把消息到多個實例的queue里進行消息同步。

上圖中每個節點有一個queue，生產者生產完畢數據后投遞到指定交換機的隊列，交換機的隊列進行消息同步。

每個節點queue都有一個完整的rabbitmq節點，所以這種方式叫做鏡像集群

好處： 任何一個節點宕機后，其它節點不受影響，正常使用

壞處：

確保機器中安裝了Docker，若未安裝，可看：【云原生】Docker入門 – 阿里云服務器Linux環境下安裝Docker

查看拉取的鏡像

成功運行

設置節點1

瀏覽器輸入 您的ip地址:15673

再次測試即可成功~

File — New — Project — Maven — 直接Next 進入下一步創建普通的Maven工程即可

創建一個默認的Maven聚合工程，將src文件夾刪除，該工程就是一個Maven聚合工程

引入依賴如下：

在項目內，新建一個Moudle，rabbitmq-order-producer 默認Maven工程，下一步即可

在項目內，新建一個Moudle，rabbitmq-order-cousumer 默認Maven工程，下一步即可

Maven聚合工程創建完成圖

Maven依賴圖

自行手寫MainApplication即可

創建完成！

編寫完成！

啟動消費者

交換機

=

15674

15675

成功消費數據！

已成功同步消息~

阿里云的自研InfluxDB集群方案剖析

本文將以阿里云在GIAC的分享《云原生InfluxDB高可用架構設計》為例，剖析阿里云的自研InfluxDB集群方案的當前實現，在分析中會盡量聚焦的相對確定的技術、架構等，考慮到非一線信息，在個別細節上難免存在理解偏差，歡迎私聊討論:

0x0 初步結論

目前是一個過渡性質的公測方案，具備數據一致性，但接入性能有限，缺乏水平擴展能力。缺乏自定義副本數和水平擴展等能力，通過Raft或Anti-entroy提升了數據的可靠性，但受限于節點和副本的強映射，集群接入性能有限，約等同于單機接入性能，另外，基于時序分片和分布式迭代器等核心功能未提及，可能仍在預研中。

0x1 集群方案剖析

1. 背景補充：InfluxDB是DB-Engines上排名第一的TSDB，針對時序數據多寫、少讀、成本敏感等特點而設計的TSDB，并做了多輪架構迭代和優化，是一款實時、高性能、水平擴展（InfluxDB Enterprise）、具有成本優勢的TSDB。但在2016年，Paul Dix基于商業化和持久運營的考慮，尚未成熟的集群能力在v0.11.1版后，選擇閉源，推出了收費版的InfluxDB Enterprise和InfluxDB Cloud。

2. 通過Raft協議實現Meta節點的數據一致性，考慮到Meta節點存放的是Database/Rention Policy/Shard Group/Shard Info等元信息，這些信息敏感，是系統穩定運行的的關鍵，CP的分布式架構，合適。

3. 通過Raft協議實現Data節點的數據一致性，考慮到Data節點存儲的是具體的時序數據，性能和水平擴展性是挑戰，對一致性性要求不高（PPT中亦提到這一點），采用CP的分布式架構，節點和副本強映射，不僅對實時性有影響，集群接入性能亦有限，約等同于單機接入性能，不能很好的支持海量數據的實時接入的時序需求。

4. 2節點集群方案，通過Anti-entroy實現Data節點的數據一致性，應該還實現了Hinted-handoff能力，AP的分布式架構，但節點和副本還是強映射，未見提及基于時序分配、自定義副本數、分布式迭代器等能力，暫無法水平擴展。

5. 云盤能保障數據的可靠性，但無法保障接入的可用性，可用性敏感的業務或實時要求高的業務，還是推薦多節點的集群模式。

6. 開源版InfluxDB（單機）性能不錯，InfluxDB Enterprise性能不錯，但如何保障補齊集群能力的卓越性能，取決于集群架構、并發架構等，是由集群功能的開發者決定的，這次未見提及性能數據，期待后續的公布。

0x2 附錄

阿里云的學生服務器可以搭建大數據cdh集群嗎？

不建議用學生服務器來搭建CDH集群，跑不起來。買這個還不如去華為云買個搞活動的2C4G，一百出頭搞定

網頁標題：阿里云服務器搭建集群 阿里云服務器架設
鏈接分享：http://vcdvsql.cn/article22/ddsijcc.html

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