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SpringBoot+SpringCloud+Eureka+Feign分布式集群.zip

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简介：
本资源包含Spring Boot与Spring Cloud技术栈构建的分布式系统实例，整合了Eureka服务注册与发现、Feign声明式服务调用等核心组件，适用于学习微服务架构实践。 构建一个基于SpringBoot、SpringCloud、Eureka及Feign的基础框架，并使用MySQL作为数据库。由于不涉及表数据的操作，因此在下载后只需连接数据库即可运行。

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  • SpringBoot+SpringCloud+Eureka+Feign分布式集群.zip
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    本资源包含Spring Boot与Spring Cloud技术栈构建的分布式系统实例，整合了Eureka服务注册与发现、Feign声明式服务调用等核心组件，适用于学习微服务架构实践。 构建一个基于SpringBoot、SpringCloud、Eureka及Feign的基础框架，并使用MySQL作为数据库。由于不涉及表数据的操作，因此在下载后只需连接数据库即可运行。
     
  • Spring Cloud Eureka集群项目
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    Spring Cloud Eureka集群项目是指利用Spring Cloud框架中的Eureka组件搭建的服务注册与发现系统。该系统通过创建多个Eureka服务器节点形成高可用性集群，确保服务间的稳定通信和负载均衡，适用于构建大规模分布式微服务架构的应用场景。 SpringCloud Eureka集群 demo实现SpringCloud服务注册中心双节点集群。
     
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  • Hadoop全分布式集群总结
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    本文章全面总结了Hadoop全分布式集群的搭建过程与配置要点，包括硬件环境、软件安装及集群优化等关键环节。 觉得有帮助的话，请多多支持博主，点赞关注哦。 文章目录： Hadoop完全分布式集群搭建 一、新建虚拟机 二、规划集群与服务 1. 逻辑结构 2. 物理结构 3. 总体结构 三、配置集群 1. 主节点基础网络配置 1.1 配置固定IP地址 1.2 修改主机名 1.3 配置DNS 1.4 配置 IP 地址和主机名映射 1.5 关闭防火墙 1.6 重启网卡 2. 新建用户及权限配置 2.1 创建目录 2.2 创建用户组和用户 2.3 修改权限 2.4 切换用户 3. 配置安装JDK 3.1 安装jdk 3.2 配置环境变量并检查 4. 根据主节点hadoop01克隆两份系统 5. 修改各个从节点网络配置 6. 主从节点实现免密登录 6.1 生成密钥 6.2 复制公钥
     
  • Hadoop 0.21.0 分布式集群配置
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下搭建和配置Hadoop 0.21.0版本的分布式集群，适用于大数据处理与分析。 【Hadoop-0.21.0分布式集群配置详解】 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。在Hadoop-0.21.0版本中，配置分布式集群涉及多个步骤，以下是对配置过程的详细说明： 1. **硬件环境准备** 配置一个Hadoop分布式集群通常需要多台服务器或虚拟机，并通过网络连接起来。在这个案例中，我们有三台机器，分别命名为hadoop1、hadoop2和hadoop3，都运行Linux系统且已安装JDK 1.6.0版本。每台机器都需要有自己的IP地址以确保彼此间的通信。 2. **网络配置** 确保集群内部的通信畅通需要每个节点的主机名与IP地址能够正确解析。可以通过`ping`命令进行测试，如果出现解析问题，则应编辑`/etc/hosts`文件解决。例如，在Namenode（如hadoop1）上需添加所有集群机器的IP和主机名映射；而DataNode（如hadoop2和hadoop3）只需添加Namenode与自身IP的映射。 3. **Hadoop角色分配** Hadoop节点分为两类：Namenode和Datanode（HDFS组件），以及Jobtracker和Tasktracker（MapReduce组件）。在本例中，Namenode和Jobtracker部署于hadoop1上，而hadoop2与hadoop3作为Datanode及Tasktracker。这种配置允许分散任务执行与数据存储，提高系统的可用性及容错能力。 4. **目录结构** Hadoop的安装包需要在所有机器上的同一路径下进行解压和部署，推荐创建一个特定用户（如hadoop），并设置其主目录为`home/hadoop`。将Hadoop的安装文件放置于`/home/hadoop/hadoop-0.21.0`目录，并建议通过软链接指向当前版本以方便升级。 5. **环境变量配置** 需要在每个节点上配置如JAVA_HOME和HADOOP_HOME等环境变量，确保能够找到Java环境。这通常在用户的`.bashrc`或`.bash_profile`文件中完成。 6. **Hadoop配置文件** 对于Namenode，需要通过修改`hdfs-site.xml`来指定数据存储位置及副本数；对于Datanode，则需同时设置`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`; Jobtracker与Tasktracker的配置则在`mapred-site.xml`, 用于设定Jobtracker的位置及其他MapReduce参数。 7. **启动与监控** 配置完成后，可以开始启动Hadoop服务。首先应启动NameNode及SecondaryNameNode, 接着是DataNodes，最后依次为JobTracker和TaskTrackers。使用`jps`命令检查各节点的服务是否正常运行，并可通过Web界面来监控集群状态。 8. **测试集群** 为了验证集群工作情况良好，可以执行一个简单的Hadoop示例如WordCount，观察数据的分发与计算过程。 9. **故障排查与维护** 实际操作中可能会遇到网络问题、磁盘空间不足及数据丢失等情况。需要根据日志信息进行相应处理，并定期备份数据以及检查节点健康状态以确保系统的正常运行。 配置Hadoop-0.21.0分布式集群要求对网络设置、目录结构、环境变量设定，配置文件编辑和启动流程有深入理解。正确完成这些步骤后，Hadoop将提供高扩展性和容错性，并为大数据处理提供了强大支持。
     
  • Spring Cloud Eureka、Config、Zuul、Feign和Hystrix配置
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    本教程全面介绍如何在Spring Cloud微服务架构中配置Eureka注册中心、Config配置服务器、ZuulAPI网关、Feign客户端及Hystrix断路器，助力开发者构建稳定高效的分布式系统。 config使用本地配置文件，eureka用于服务发现，zuul负责路由处理，feign实现微服务间的通信，hystrix解决快速失败反馈问题。
     
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    本资源为Spring Boot结合Eureka的服务发现与注册中心实现示例代码，适用于学习微服务架构下服务治理相关技术。 本示例探讨如何将Spring Boot与Eureka结合使用来构建微服务架构。Spring Boot是简化创建独立生产级应用的轻量级实现，而Eureka则是Netflix开源的服务注册发现组件，用于帮助分布式系统中的服务定位、负载均衡和故障转移。 首先了解Spring Boot的核心特性：自动配置、起步依赖以及命令行界面。这些功能使得开发者无需编写大量XML配置文件，并且能够通过添加Maven或Gradle依赖快速引入所需的功能模块。 Eureka的工作机制为每个微服务在启动时向注册中心（即Eureka Server）发送自身信息，包括名称和服务地址等；而其他需要调用的服务则可以通过查询该服务器获取这些服务的信息。此外，当网络问题导致部分节点无法与Eureka通信时，它提供自我保护模式防止正常运行中的服务被误注销。 在“springboot+eureka例子”中, 我们将学习如何设置并启动一个简单的Spring Boot应用，并将其集成到Eureka的服务注册中心内。首先需要添加相应的依赖项，在Maven项目里这可通过修改pom.xml文件实现： ```xml org.springframework.cloud spring-cloud-starter-netflix-eureka-client ``` 接着配置Eureka相关属性，通常在application.yml或application.properties中完成设置。例如： ```yaml spring: application: name: demo-service eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka register-with-eureka: true fetch-registry: true ``` 这里指定了服务名为`demo-service`，并将Eureka Server地址设为本地的8761端口。同时启用注册和获取列表功能。 在Spring Boot应用主类上添加@EnableEurekaClient注解以启动客户端： ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient; @SpringBootApplication @EnableEurekaClient public class DemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } } ``` 至此，服务已成功注册到Eureka Server。接下来可以创建业务接口和实现供其他微服务调用，并提供RESTful API以进行测试。 对于Eureka Server端，则需运行一个Spring Boot应用并添加相关依赖项，在配置文件中指定服务器地址、是否作为服务器启动等： ```yaml server: port: 8761 eureka: instance: hostname: localhost client: register-with-eureka: false fetch-registry: false server: waitTimeInMsWhenSyncEmpty: 0 ``` 运行Eureka Server和Demo服务后，在Web UI中可以看到`demo-service`已成功注册。此时其他微服务可以通过查询找到并调用该接口。 这个例子展示了如何在Spring Boot应用中集成Eureka，实现简单而有效的服务注册与发现功能，从而轻松构建复杂且可扩展的分布式系统。
     
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    本课程专注于教授如何搭建和管理Ceph分布式存储系统，涵盖其架构原理、部署流程及运维技巧，助力学员掌握高效的企业级数据存储方案。 一、Ceph概述 二、基本架构 三、架构组件详解 四、Ceph数据存储过程 五、Ceph的优势 六、案例：部署Ceph分布式存储集群
     
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    本课程详细介绍在Linux环境下构建Hadoop完全分布式集群的过程与方法，涵盖环境配置、组件安装及调试等关键步骤。 本段落通过12个步骤实现Hadoop集群的完全分布式搭建（适合初学者）。文章目录如下： 1. 服务器准备 2. 网络环境准备 3. 服务器系统设置 4. JDK环境安装 5. Hadoop安装 6. 配置Hadoop文件：包括hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml，以及slaves文件（记录从节点主机名）