本文系统介绍了基于 CentOS 7 的 Apache Doris 集群搭建过程，涵盖从环境准备到集群管理的关键步骤。文中首先列出了操作系统的配置要求，包括关闭防火墙、调整内核参数、配置时钟同步及免密登录等，确保系统能够满足 Doris 的性能需求，同时附上相关配置链接供详细查阅。
集群规划方面，将三台服务器分别设置为 master、node1 和 node2，并明确角色分工，如 FE、BE 和 BROKER。这部分强调了路径和集群 IP 的修改要求，操作优先使用非 root 用户。
安装部分是本文的重点，详细展示了模块化的安装步骤，包括 FE、BE 和 BROKER 的配置、启动及节点关联方法，提供了分布式操作工具 xsync 的使用及 Mysql 客户端管理 FE 的方式。同时，文中附带了各模块端口调整与内存限制的建议设置。
最后，文章介绍了集群验证、管理功能，包括节点状态检查、Web 管理界面登录及一键式管理脚本的编写，方便集群的启动、停止与监控操作。
本文结合官方文档及实践经验，提供了清晰的操作指南，是搭建高性能数据分析集群的重要参考。
本文系统化介绍了如何在 CentOS 7 环境下搭建 Apache Flink 集群，从环境准备到集群验证，详细覆盖了每个操作步骤与配置细节。首先，列出了安装前的环境准备要求，包括关闭防火墙、配置免密登录、安装 JDK8 和同步脚本，以及确保 Hadoop 集群已配备高可用特性，为 Flink 的运行奠定基础。
接着，规划了三台服务器的角色分工：master节点负责 JobManager 和 TaskManager，node1和node2节点作为 TaskManager。明确了资源包上传与解压路径，并进行了必要的配置文件修改，如 flink-conf.yaml 文件和集群节点的 workers 与 masters 文件。配置中包含内存分配、任务槽数及并行度等核心参数，确保分布式计算的高效性。
本文还详细说明了如何通过 xsync 工具分发 Flink 安装目录到其他节点，并启动集群。集群验证部分通过 jps 命令检查每个节点的相关进程及状态，并提供 Web UI 访问方式，确保集群稳定运行。
最后，介绍了集群的关闭方法，为全流程的操作提供了完整参考。这篇博文是 Flink 初学者和分布式系统运维人员的重要指南，内容详尽而易懂。
这篇文章详细记录了如何在三台CentOS7服务器上搭建一个稳定运行的Hadoop集群。
首先，从环境准备开始，作者列举了完成集群部署所需的基础配置，包括关闭防火墙、配置免密登录、时钟同步以及安装JDK环境等操作，确保每台服务器都满足集群运行的条件。
接着，根据集群角色分配规则，作者对Hadoop的核心配置文件进行了详细的修改，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。通过这些配置，实现了对集群内各节点的分工，如NameNode、ResourceManager以及DataNode和NodeManager等。
之后，文章介绍了Hadoop安装包的分发以及环境变量的配置，并说明了启动集群时需要进行的第一次格式化hdfs操作。随后，提供了具体的启动步骤，并引导用户通过Java进程检查和Web管理页面验证集群是否正常运行。
最后，文章还对常见问题进行了分析，如NameNode未启动的故障处理，结合日志排查进行了详细的指导，为集群问题提供了解决思路。无论是搭建、管理还是故障排查，本篇文章都提供了完整的流程与实用性技巧，是一份极其重要的参考文档。
在现代互联网应用中，高并发和大数据量的处理需求日益增加，单实例Redis已无法满足性能与稳定性的要求。为了解决这一瓶颈，Redis集群成为一种广泛采用的解决方案。通过构建集群，可以在多台服务器之间分布数据并实现主从复制，从而提升系统的扩展性以及数据的持久可用性。
本文详细展示如何在CentOS 7系统环境下，使用普通用户权限搭建一个由三主三从组成的Redis集群。目标是帮助开发者快速上手，通过提供脚本和相关资源，从零开始完成集群的搭建，同时实现高效的数据管理。具体内容涵盖环境要求、安装步骤、节点配置与验证，以及集群管理脚本的创建与使用。
无论是新手还是有一定经验的开发者，本指南都提供了清晰的操作步骤，让你不仅可以快速搭建Redis集群，还能够掌握相关的管理方法，优化系统性能。通过学习本文方法，即使面对海量数据与复杂功能需求也能从容应对。
本篇技术博文详细介绍了如何在 Linux 环境下完成 Kafka 集群的搭建，适用于需要部署高可用分布式消息队列的场景。文章内容采用循序渐进的方式，从环境准备到安装配置，再到操作脚本编写和集群管理，以及最终的验证集群运行状态，涵盖了 Kafka 集群搭建的每一个关键环节。
首先，文章对环境准备步骤进行了说明，包含服务器配置、用户管理、时钟同步、系统防护设置等多个细节，确保每台机器处于稳定的状态并具备必要的运行条件。所有基础配置均配有参考链接，方便读者扩展学习。
接着，文章规划了 Kafka 集群的节点分布，依据实际需求，提供具体 IP 配置及相应的 server.properties 文件参数调整方法。通过分发安装目录和逐节点配置，达成集群协作的目标，并强调了 IP 地址的自定义替换。
最后，博文分享了针对集群管理的操作脚本及相关命令，并通过 Kafka 进程和 Broker 状态验证了集群的成功搭建。无论您是 Kafka 的初学者还是有经验的开发人员，这篇文章都能为您提供完整、实用的指导与参考。
在分布式系统领域，Zookeeper 是一种流行的分布式协调服务，具备高可用性和可靠性，广泛应用于分布式系统的配置管理、名称服务以及分布式锁控制等场景。然而，为了更好地支持分布式环境，Zookeeper 集群的搭建至关重要。通过集群模式，系统可以实现更高的容错性，同时提供更稳定的服务。
本文详细讲解了在三台 CentOS7 服务器上部署 Zookeeper 集群的步骤。我们从环境准备开始，包括关闭防火墙、配置免密登录，以及安装必要的工具和依赖项。接下来，根据集群规划，逐步完成 Zookeeper 的安装、配置，以及节点之间的数据分发。此外，还分享了如何编写脚本来简化 Zookeeper 集群的启动、停止与状态监控操作，使运维更加高效。
最后，通过多种验证步骤确认集群的成功运行，包括查看节点进程和连接到集群执行命令。无论是新手还是有一定经验的开发者，都可以根据本文的分步指南轻松搭建一个完整的 Zookeeper 集群，为分布式应用的开发和部署提供坚实基础。
在日常后端开发中，性能优化是一项核心任务。我们经常需要测量某段代码的执行耗时，例如查询耗时、接口响应时间、批处理任务处理时间等。在 Java 中，传统的做法可能是使用 System.currentTimeMillis()：
1 | long start = System.currentTimeMillis(); |
虽然这非常直接，但在 Java 8 引入 java.time 包之后，我们可以使用更现代、更语义化的方式 —— Instant 和 Duration 来实现这一目标。
本文将带你深入了解 Java 8 中几种记录代码运行时间的优雅方式，并附上实用工具类与建议，提高你的代码可读性与复用性。
在现代微服务架构中，日志的集中管理和可视化分析对于问题排查与系统监控至关重要。本文详尽介绍了如何在 Spring Boot 项目中整合
ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志系统。通过引入 Logstash Encoder 依赖并配置 logback 文件，实现了应用日志以 JSON 格式输出到
Logstash，再传送至 Elasticsearch 中进行存储与搜索。文章还提供了 Kibana 的详细配置步骤，包括索引模板与模式的创建，使我们可以直观地在
Web 页面上查看日志信息。同时，还补充了如何按日志级别将信息分别归档为 info、warn、error 等索引，增强了日志分类管理能力，并通过
Spring Profile 实现不同环境下的日志输出控制，提高了日志系统在生产环境中的实用性和可维护性。
本文介绍了如何利用 Nginx 部署前后端分离的 Web 项目，并通过 Nginx 反向代理实现后端服务的负载均衡。
部署场景基于两台服务器，分别承担静态前端资源和后端 API 服务。Nginx 作为网关，负责监听统一端口，转发前端资源请求和后端接口请求。
前端静态资源直接由 Nginx 提供服务，后端 API 请求则根据一定的分发策略，实现多节点负载均衡，提高整体系统的可用性和并发能力。
通过调整 Nginx 配置文件，可以灵活指定静态资源目录、代理路径、负载均衡策略以及常见的安全转发头部设置。
