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小得盈满
热爱数学和计算机技术,也热爱生活^_^
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2016年4月23日
Linux下安装php环境并且配置Nginx支持php-fpm模块
摘要: 以下以CentOS 7.2为例,安装php的运行环境,首先打开php官网http://php.net/点击导航栏的Downloads进入下载页面:http://php.net/downloads.php 这里下载最新版的php 7.0.5 的源码包: 下载下来之后上传至服务器 因为php安装需要编译
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posted @ 2016-04-23 21:04 小得盈满
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2016年4月20日
HBase独立集群部署
摘要: HBase是分布式、面向列式存储的开源数据库,来源于Google的论文BigTable,HBase运行于Hadoop平台之上,不同于一般的关系数据库,是一个适合非结构化数据存储的分布式数据库 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1、集群中主机名必须正确配置,最好有
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posted @ 2016-04-20 11:14 小得盈满
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2016年4月19日
Linux下查看某一进程所占用内存的方法
摘要: Linux下查看某一个进程所占用的内存,首先可以通过ps命令找到进程id,比如 ps -ef | grep kafka 可以看到kafka这个程序的进程id 可以看到是2913,现在可以使用如下命令查看内存: 这样可以动态实时的看到CPU和内存的占用率,然后按q键回到命令行 也可直接使用ps命令查看
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posted @ 2016-04-19 10:17 小得盈满
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2016年4月14日
Linux集群配置ntp时间同步服务
摘要: 集群中时间不同步有可能会让大数据的应用程序运行混乱,造成不可预知的问题,比如Hbase,当时间差别过大时就会挂掉,所以在大数据集群中,ntp服务,应该作为一种基础的服务,以下在演示在CentOS 7.2集群上配置ntp服务的过程 首先检查系统中是否安装ntp包: rpm -q ntp 我这里是只是基
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posted @ 2016-04-14 12:07 小得盈满
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2016年4月9日
Linux下安装MySQL数据库
摘要: MySQL目前最新版本是5.7.x,这里安装的MySQL版本是稳定的5.6.29版本,和5.7版本的版本安装过程不太一样,这里在CentOS 7.2系统上部署过程如下 首先,打开下载链接:http://www.mysql.com/downloads/,页面最上面是企业版,一般个人或者企业使用社区版就
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posted @ 2016-04-09 23:26 小得盈满
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2016年4月7日
Redis主从节点和哨兵的部署
摘要: Redis集群分为主节点Master和从节点Slave,主节点只有1个,而从节点可以有多个,这样从节点和主节点可以进行数据的传输,Redis集群的性能将比单机环境更高,接下来是配置的过程 首先配置Master节点,主节点的配置和之前Redis单机配置完全一样,并不需要额外的其他任何配置 然后配置Sl
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posted @ 2016-04-07 10:58 小得盈满
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2016年3月31日
Linux下安装Nginx服务器
摘要: 安装Nginx之前,首先要安装好编译环境gcc和g++,然后以CentOS为例安装Nginx,安装Nginx需要PRCE库、zlib库和ssl的支持,除了ssl外其他的我们都是去官网下载: Nginx:http://nginx.org/ PCRE:http://www.pcre.org/ zlib:
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posted @ 2016-03-31 17:23 小得盈满
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2016年3月30日
为Linux服务器设置静态IP的方法
摘要: 这里以CentOS 7系列为例设置静态IP,原来RedHat系列的Linux发行版可以通过setup工具方便的设置静态IP,但是在版本7之后setup工具的功能就逐渐减弱了,所以这时候采用修改配置文件的方式来设置静态IP,方法如下: 首先注意,路由网关处必须设置可以配置静态IP或者使用指定IP绑定M
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posted @ 2016-03-30 09:54 小得盈满
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2016年3月21日
vSphere Client无法连接到服务器 出现未知错误的解决方法
摘要: VMware ESXi服务器虚拟机在正常使用过程中,有时候会突然出现远程连接不上的问题,那么这个时候使用vSphere Client连接会出现如下错误: 虽然连接不上,但是可以ping通,所以分析有可能是虚拟机用于客户端连接的服务停止了,可以在服务器那边操作F2配置->View System Log
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posted @ 2016-03-21 09:33 小得盈满
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2016年3月18日
Storm集成Kafka应用的开发
摘要: 我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队
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posted @ 2016-03-18 17:24 小得盈满
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