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Hadoop集群测试方案 1. 引言 随着云计算技术的飞速发展，越来越多的数据密集型企业相继出现．面临着这些海量的数据信息，包括结构化信息、半结构化信息及其非结构化信息，如何存储并对这些信息进行处理将是这些企业面临的巨大挑战．

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本文目的: 即使之前未触过nagios,也能按照文中步骤搭建自己的nagios监控集群. 1. Nagios简介 Nagios是一个可运行在Linux/Unix平台之上的开源监视系统，可以用来监视

PRUN是一个用于Linux / Unix系统的集群作业调度和并行任务执行系统。如同其他全功能的批处理系统，它提供了一个工作队列机制，作业调度，优先级机制，资源监控和资源管理。 PRUN是一个简单，易

3 shard为数据存储分片。 每一片都可以是复制集（replica set)。 如何部署分片集群 step 1 启动config server mkdir /data/configdb

HA-JDBC是一个JDBC代理，为底层的JDBC驱动程序提供轻量级，透明，故障容错，集群的能力。 特性： 通过JDBC支持任何数据库、 高容错性 - 失去一个数据库集群的一个节点，而不会导致/破坏任何交易的 现场激活/去激活

这几天做Apache和Tomcat集群，我测试成功了，下面给个共享： 环境说明： 系统：windows xp 服务器：apache_2.2、mod_jk_2.2( 插件和apache版本一致 ) 集群服务器：a

在日常的使用过程中，可能经常需要将一个集群中hbase的数据迁移到或者拷贝到另外一个集群中，这时候，可能会出很多问题 以下是我在处理的过程中的一些做法和处理方式。 前提，两个hbase的版本一

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当前大一点的公司都采用了共享Hadoop集群的模式，这种模式可以减小维护成本，且避免数据过度冗余，增加硬件成本。共享集群类似于云计算或者云存储，面临的一个最大问题是安全。本文就对Hadoop 的集群管理与安全机制进行讲解。

Cluster是基于MySQL/innodb二次开发而成的一个支持“多主同步”的数据库主从集群。强调主从集群意味着Galera Cluster的每个节点充当一个数据冗余，而没有在节点间做分库分表的水平扩展。Galaer官网中为Galera

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Apache Spark 1.6.1 发布了，Apache Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark

redis集群模式支持failover，并且自动支持数据的sharding， 如果数据量很大单个redis实例放不下时只能使用这种模式， 集群模式需要安装ruby环境，集群的配置用的是ruby脚本。