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【Elasticsearch全文搜索引擎实战】之集群搭建及配置

文中Elasticsearch版本为6.0.1 1. 环境配置 把环境配置放在第一节来讲,是因为很多人按官网的Getting Started安装运行会有各种错误。其实都是因为一些配置不正确引起的。 首先,Elasticsearch不能以root账号运行,所以我们需要单独建立用户授权运行。 对于非root账号Linux可以进行并发操作,但是文件、线程都有限制,所以,部署Elasticsearc的机器需要进行相应配置。 修改文件限制 # 修改系统文件 vi /etc/security/limits.conf # 增加的内容 * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 * soft nproc 2048 * hard nproc 4096 调整进程数 # 修改系统文件 vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf # 调整成以下配置 * soft nproc 4096 root soft nproc unlimited 调整虚拟内存&最大并发连接 # 修改系统文件 vi /etc/sysctl.conf # 增加的内容 vm.max_map_count=655360 fs.file-max=655360 保存之后执行 sysctl -p 生效 创建Elasticsearch专用用户 useradd es 创建ELK相关目录并赋权 #创建Elasticsearch APP目录 mkdir /usr/elasticsearch #创建Elasticsearch日志目录 数据目录 mkdir var/lib/elasticsearch #创建Elasticsearch日志目录 mkdir var/logs/elasticsearch #更改目录Owner chown -R es:es /usr/elasticsearch chown -R es:es var/lib/elasticsearch chown -R es:es var/logs/elasticsearch 下载Elasticsearch包并解压 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/zip-targz.html #打开文件夹 cd /home/download #下载 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.0.1.tar.gz #解压 tar -zvxf elasticsearch-6.0.0.tar.gz 2. Elasticsearch 部署 本次一共要部署两个Elasticsearch节点,所有文中没有指定机器的操作都表示每个Elasticsearch机器都要执行该操作 移动Elasticsearch到统一目录 #移动目录 mv /home/download/elasticsearch-6.0.1 /usr/elasticsearch #赋权 chown -R elk:elk /usr/elasticsearch/ 开放端口(CentOS7+) # 增加端口 firewall-cmd --add-port=9200/tcp --permanent firewall-cmd --add-port=9300/tcp --permanent 重新加载防火墙规则(CentOS7+) firewall-cmd --reload 切换账号 #账号切换到 es su - es 2. Elasticsearch集群配置 修改配置 #打开目录 cd /usr/elasticsearch #修改配置 vi config/elasticsearch.yml 主节点配置(192.168.180.1) cluster.name: es node.name: node-1 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/logs/elasticsearch network.host: 192.168.180.1 http.port: 9200 node.master: true node.data: true discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.180.1:9300","192.168.180.2:9300"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 从节点配置(192.168.180.2) cluster.name: es node.name: node-2 path.data: /var/lib/elasticsearch path.logs: /var/logs/elasticsearch network.host: 192.168.180.2 http.port: 9200 node.master: false node.data: true discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.31:9300","192.168.1.32:9300"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 配置参数说明 参数 说明 cluster.name 集群名 node.name 节点名 path.data 数据保存目录 path.logs 日志保存目录 network.host 节点host/ip http.port HTTP访问端口 node.master 是否允许作为主节点 node.data 是否保存数据 discovery.zen.ping.unicast.hosts 集群中的主节点的初始列表,当节点(主节点或者数据节点)启动时使用这个列表进行探测 discovery.zen.minimum_master_nodes master选举最少的节点数,这个一定要设置为N/2+1,其中N是:N是具有master资格的节点的数量,而不是整个集群节点个数 3. 启动Elasticsearch 运行 #进入elasticsearch根目录 cd /usr/elasticsearch #启动 (-d 为后台运行) ./bin/elasticsearch -d 验证 访问http://192.168.180.1:9200/,可以看到如下内容则表示成功: { name: "node-1", cluster_name: "es", cluster_uuid: "Tum8l98uQfK0LdS-KnsWxg", version: { number: "6.0.1", build_hash: "601be4a", build_date: "2017-12-04T09:29:09.525Z", build_snapshot: false, lucene_version: "7.0.1", minimum_wire_compatibility_version: "5.6.0", minimum_index_compatibility_version: "5.0.0" }, tagline: "You Know, for Search" } 健康状态检查 访问http://192.168.180.1:9200/,status返回green则表示正常。 { cluster_name: "es", status: "green", timed_out: false, number_of_nodes: 2, number_of_data_nodes: 2, active_primary_shards: 16, active_shards: 32, relocating_shards: 0, initializing_shards: 0, unassigned_shards: 0, delayed_unassigned_shards: 0, number_of_pending_tasks: 0, number_of_in_flight_fetch: 0, task_max_waiting_in_queue_millis: 0, active_shards_percent_as_number: 100 } 4. Head插件 Elasticsearch head是一个用浏览器跟ES集群交互的插件,可以查看集群状态、集群的doc内容、执行搜索和普通的Rest请求等。 具体安装配置请参考另外一篇博文:http://www.cnblogs.com/mantoudev/p/8269345.html

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docker学习笔记(二)——本地私有仓库Registry的搭建与验证

Registry的部署 获取registry镜像 1 #dockerpullregistry:2.1.1 启动registry容器 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #dockerrun-d-v/opt/registry:/var/lib/registry-p5000:5000--restart=always--nameregistryregistry:2.1.1 查看进程 #dockerps CONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMES ac291ed888feregistry:2.1.1 "/bin/registry/et..." 27minutesagoUp27minutes0.0.0.0:5000->5000 /tcp registry 验证服务是否正常 #curlhttp://127.0.0.1:5000/v2/ {} 上传镜像 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 查看本地已有镜像 #dockerimages REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZE nginxv2570d531c994a4hoursago107MB nginxlatestb8efb18f159b3weeksago107MB centos6.80cd976dc0a9811monthsago195MB registry2.1.152bb991b482e22monthsago220MB 创建dockertag镜像 #dockertagnginx:v2127.0.0.1:5000/nginx:v2 即用ningx:v2创建127.0.0.1:5000 /nginx :v2的镜像 #dockerimages REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZE 127.0.0.1:5000 /nginx v2570d531c994a4hoursago107MB nginxv2570d531c994a4hoursago107MB nginxlatestb8efb18f159b3weeksago107MB centos6.80cd976dc0a9811monthsago195MB registry2.1.152bb991b482e22monthsago220MB push镜像到本地仓库 #dockerpush127.0.0.1:5000/nginx:v2 Thepushreferstoarepository[127.0.0.1:5000 /nginx ] 04a8761254c7:Pushed af5bd3938f60:Pushed 29f11c413898:Pushed eb78099fbf7f:Pushed v2:digest:sha256:9586184eb142f8c66decfd4fd7b3a2b54abfcb0f0a25541e69ba3725c61ba8b3size:8522 查看是否已经上传 #curlhttp://192.168.12.109:5000/v2/_catalog { "repositories" :[ "nginx" ]} 下载镜像 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 先删除已经有的镜像 [root@DockServeropt] #dockerimages REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZE 127.0.0.1:5000 /nginx v2570d531c994a4hoursago107MB nginxv2570d531c994a4hoursago107MB nginxlatestb8efb18f159b3weeksago107MB centos6.80cd976dc0a9811monthsago195MB registry2.1.152bb991b482e22monthsago220MB [root@DockServeropt] #dockerrmi-f570d531c994a Untagged:127.0.0.1:5000 /nginx :v2 Untagged:127.0.0.1:5000 /nginx @sha256:9586184eb142f8c66decfd4fd7b3a2b54abfcb0f0a25541e69ba3725c61ba8b3 Untagged:nginx:v2 Deleted:sha256:570d531c994a495b7cba536ac12f9d640141cbbaecd9ae8a114816681a8ca750 Deleted:sha256:f4a3f9102faadf3e941a05724ffe69e3aa3dc1fee5de3762c374ee337a27d60b [root@DockServeropt] #dockerimages REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZE nginxlatestb8efb18f159b3weeksago107MB centos6.80cd976dc0a9811monthsago195MB registry2.1.152bb991b482e22monthsago220MB 确定已经删除后,我们下载 [root@DockServeropt] #dockerpull127.0.0.1:5000/nginx:v2 v2:Pullingfromnginx 94ed0c431eb5:Alreadyexists 9406c100a1c3:Alreadyexists aa74daafd50c:Alreadyexists 79afb5d63c06:Pullcomplete Digest:sha256:9586184eb142f8c66decfd4fd7b3a2b54abfcb0f0a25541e69ba3725c61ba8b3 Status:Downloadednewerimage for 127.0.0.1:5000 /nginx :v2 [root@DockServeropt] #dockerimages REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZE 127.0.0.1:5000 /nginx v2d296335af0a94hoursago107MB nginxlatestb8efb18f159b3weeksago107MB centos6.80cd976dc0a9811monthsago195MB registry2.1.152bb991b482e22monthsago220MB 可以看到已经本地仓库 可以成功上传 下载镜像了 本文转自 jackjiaxiong 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/xiangcun168/1957392

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阿里云服务器怎么搭建sql server(即 MS SQL)?

注意,请先到阿里云官网 领取幸运券,除了价格上有很多优惠外,还可以参与抽奖。详见:https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ambassador/sharetouser.html?userCode=2a7uv47d&utm_source=2a7uv47d 步骤1、配置远程桌面连接 首先确定自己的公网ip地址,这个在构建云服务器实例时,每一个实例会分配一个公网地址,一个内网地址。 然后, 开始-->运行 ,输入mstsc.exe,确定 将第一步确定的公网地址输入,点开选项 常规-->计算机中填入公网地址,用户名填入administrator。 显示可选择合适的远程桌面大小,如果不做本机操作,可以选全屏 本地资源中勾选“剪贴板”方便操作中本机与远程编辑,点详细信息 在“驱动器”中勾选本机的某驱动器,以便本机与服务器传输文件 全部设置完后,点连接 在点连接 出现要求密码的对话框时输入密码,即可进入远程桌面。 此时远程桌面配置完毕。 打开远程桌面上的计算机,会看到本机的驱动器,这样就可以将本机上需要传送的文件复制到服务器了,将来开发的程序也可上传过去。 END 步骤2、安装sqlserver2005Express 百度一个sqlserver2005Express,下载后上传到云服务器里,这是32位的。 如果出现如下对话框,选“运行程序”。 接受许可 点安装 下一步 姓名、公司随便填,“隐藏高级配置选项”前的勾去掉,以便后边进行自定义配置,初学者可以使用默认配置 客户端组件中连接组件要选,软件开发包根据需要自定 命名实例可以自定义,将来安装好后,在管理工具-->服务中可以看到这个服务名 选用“使用内置系统帐户”和“网络服务”,勾选“安装结束时启动服务”下的“SQL Server”和“SQL Brower”,这个也可以在安装后在管理工具-->服务中设置相应服务是否开机自动启动。 身份验证模式最好选“混合模式”,便于网络存取。如果用“混合模式”,则要设置sa的密码,sa是数据库的超级管理员的用户名。 继续下一步 接下来全是下一步,直到安装完毕 步骤3、查询刚才新建的实例 安装完成后,在管理工具-->服务中,找到自己刚才安装的实例。

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基于LTE-M的eLTE搭建物联网的联接桥梁

受各国战略引领和市场推动,全球物联网应用呈现加速发展态势,物联网所带动的新型信息化与传统领域走向深度融合,正加速与制造技术、新能源、新材料等其他领域的渗透。智慧城市、智能电网、车联网等是近两年全球发展较快的重点应用领域。据估计,物联网预期未来将突破1000亿连接。 根据市场分析公司Machina的调研报告,物联网应用中的很大一部分对数据率要求不高,但对终端功耗、成本的要求较为苛刻,并且由于终端数量巨大且分布范围广,此类M2M应用需要无线网络提供无处不在的覆盖,以便于部署和运维。该类应用典型场景包括传感器、表计、移动跟踪等;Machina预计,截至2020年此类M2M应用将达到132亿连接。 目前解决M2M物联网的无线通讯技术包括短距通信技术(例如WiFi、蓝牙、ZigBee等)和一些私有M2M通讯解决方案(如Sigfox)。不可否认,这些通讯技术在特定空间范围和场景下各自拥有稳定性、功耗、连接速度等优势,但其或覆盖区域有限,对回传网络依赖严重,或受限于ISM(Industrial Scientific Medical;工业、科学、医学)频段在法规上的限制,或因非License频谱而导致系统间干扰严重,而无法对大范围或移动性布局的物联网设备进行有效支撑。如果基于蜂窝网技术能够在终端低功耗、低成本、广覆盖、大容量问题上提出合适的解决方案,则非常有希望在未来的M2M市场中获得较大的空间。 在物联网的这种需求下,华为联合运营商伙伴提出了LTE-M无线物联网端到端的eLTE解决方案,针对低数据速率、大规模终端数目及广覆盖要求等典型的M2M应用场景,可以为运营商开辟广阔的物联网市场,同时在政企等行业领域,如智慧城市、电力和燃气/水务提供厂商等,有着广泛的应用场景。根据市场需求评估,至2025年LTE-M将覆盖25%的M2M连接,即50亿的连接。方案怎么用? 智慧城市拥有感知“神经末梢” 在智慧城市场景,应用LTE-M技术的遍布城市各处的eLTE物联网感知终端构成城市的神经末梢,对城市运行状态进行实时监测,从地下管网监测到路灯、井盖等市政设施的管理,从水质、空气污染监测到建筑节能,将为实现安全高效、和谐有序、绿色低碳、舒适便捷的智慧城市发挥重要作用。 智能水表、气表,适应各种环境 在2015年巴塞罗那世界移动通信大会上,华为联合运营商Vodafone、智能水表厂商Kamstrup展示了基于LTE-M的eLTE解决方案的端到端智能抄表业务,该方案是基于现有蜂窝网技术的演进,设计了专门针对低速率、低功耗、低成本、覆盖增强M2M应用需求的全新空口技术,与可部署于云上的M2M物联网业务平台结合,成为最具有竞争力的LPWA(Low Power Wide Area)网络来满足M2M的应用需求。在该展示中,处于室内地下室、室外远距离等弱无线覆盖环境下的智能水表终端,成功通过eLTE网络准确上报终端用户数据,展示了LTE-M技术强大的覆盖能力,引起了海内外客户广泛关注。 智能电网信息采集提升效率 基于LTE-M技术的eLTE解决方案支持的低成本、大规模用户数及广域深覆盖的特性将会在智能用电服务、用电信息采集及电力环境监测等智能电网所要求的场景中得到广泛应用,推动电网的效率提升。 eLTE产业联盟第三次峰会将于2015年5月18日在西班牙巴塞罗那召开。华为携手联盟伙伴诚邀您参加eLTE产业联盟第三次峰会,并莅临CCW华为展台,让我们共同开创行业互联新世界的未来 原文发布时间为:2015年05月09日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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