linux安装hadoop集群 linux hadoop搭建丛集环境 是不是每个系统都要配置ssh免密码访问？

linux hadoop搭建丛集环境 是不是每个系统都要配置ssh免密码访问？  

linux hadoop搭建丛集环境 是不是每个系统都要配置ssh免密码访问？

namenode到每台datanode的免密码访问都要配，datanode和datanode之间非必需。

eclipse工具已有，怎么样搭建hadoop丛集环境

好像需要很多，网上有的是部落格，我是看的这个搭的环境，blog.csdn./peerslee/article/details/49305901

什么是丛集环境

CAS的丛集环境，包括CAS的客户应用是丛集环境，以及CAS服务本身是丛集环境这两种情况。在丛集环境下使用CAS，要解决两个问题，一是单点退出时，CAS如何将退出请求正确转发到使用者session所在的具体客户应用伺服器，而不是转发到其他丛集伺服器上，二是解决CAS服务端丛集环境下各种Ticket资讯的共享。

如何在多个机器上搭建celery的丛集环境

1、torm丛集中包含两类节点：主控节点（Master Node）和工作节点（Work Node）。其分别对应的角色如下：
主控节点（Master Node）上执行一个被称为Nimbus的后台程式，它负责在Storm丛集内分发程式码，分配任务给工作机器，并且负责监控丛集执行状态。Nimbus的作用类似于Hadoop中JobTracker的角色。
每个工作节点（Work Node）上执行一个被称为Supervisor的后台程式。Supervisor负责监听从Nimbus分配给它执行的任务，据此启动或停止执行任务的工作程序。每一个工作程序执行一个Topology的子集；一个执行中的Topology由分布在不同工作节点上的多个工作程序组成。
Nimbus和Supervisor节点之间所有的协调工作是通过Zookeeper丛集来实现的。此外，Nimbus和Supervisor程序都是快速失败（fail-fast)和无状态（stateless）的；Storm丛集所有的状态要么在Zookeeper丛集中，要么储存在本地磁碟上。这意味着你可以用kill -9来杀死Nimbus和Supervisor程序，它们在重启后可以继续工作。这个设计使得Storm丛集拥有不可思议的稳定性。
如何安装部署Storm丛集
这一章节将详细描述如何搭建一个Storm丛集。下面是接下来需要依次完成的安装步骤：•搭建Zookeeper丛集；•安装Storm依赖库；•下载并解压Storm释出版本；•修改storm.yaml配置档案；•启动Storm各个后台程序。
2.1 搭建Zookeeper丛集
Storm使用Zookeeper协调丛集，由于Zookeeper并不用于讯息传递，所以Storm给Zookeeper带来的压力相当低。大多数情况下，单个节点的Zookeeper丛集足够胜任，不过为了确保故障恢复或者部署大规模Storm丛集，可能需要更大规模节点的Zookeeper丛集（对于Zookeeper丛集的话，官方推荐的最小节点数为3个）。在Zookeeper丛集的每台机器上完成以下安装部署步骤：
1）下载安装Java JDK，官方下载连结为javasun/javase/downloads/indexjsp，JDK版本为JDK 6或以上。
2）根据Zookeeper丛集的负载情况，合理设定Java堆大小，尽可能避免发生swap，导致Zookeeper效能下降。保守期间，4GB记忆体的机器可以为Zookeeper分配3GB最大堆空间。
3）下载后解压安装Zookeeper包，官方下载连结为hadoopapache/zookeeper/releases。
4）根据Zookeeper丛集节点情况，建立如下格式的Zookeeper配置档案zoo.cfg：tickTime=2000dataDir=/var/zookeeper/clientPort=2181initLimit=5syncLimit=2server.1=zoo1:2888:3888server.2=zoo2:2888:3888server.3=zoo3:2888:3888
其中，dataDir指定Zookeeper的资料档案目录；其中server.id=host:port:port，id是为每个Zookeeper节点的编号，储存在dataDir目录下的myid档案中，zoo1~zoo3表示各个Zookeeper节点的hostname，第一个port是用于连线leader的埠，第二个port是用于leader选举的埠。
5）在dataDir目录下建立myid档案，档案中只包含一行，且内容为该节点对应的server.id中的id编号。
6）启动Zookeeper服务：
java -cp zookeeper.jar:lib/log4j-1.2.15.jar:conf .apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain zoo.cfg
也可以通过bin/zkServer.sh指令码启动Zookeeper服务。
7）通过Zookeeper客户端测试服务是否可用：•Java客户端下，执行如下命令：
java -cp zookeeper.jar:src/java/lib/log4j-1.2.15.jar:conf:src/java/lib/jline-0.9.94.jar .apache.zookeeper.ZooKeeperMain -server 127.0.0.1:2181
也可以通过bin/zkCli.sh指令码启动Zookeeper Java客户端。•C客户端下，进入src/c目录下，编译单执行绪或多执行绪客户端：
./configuremake cli_stmake cli_mt
执行进入C客户端：
cli_st 127.0.0.1:2181cli_mt 127.0.0.1:2181
至此，完成了Zookeeper丛集的部署与启动。
3、向丛集提交任务
1）启动Storm Topology：
storm jar allmycode.jar .me.MyTopology arg1 arg2 arg3
其中，allmycode.jar是包含Topology实现程式码的jar包，.me.MyTopology的main方法是Topology的入口，arg1、arg2和arg3为.me.MyTopology执行时需要传入的引数。
2）停止Storm Topology：
storm kill {oname}
其中，{oname}为Topology提交到Storm丛集时指定的Topology任务名称。

jfinal使用redis的丛集环境是不是需要手写外挂哦

现有的 .jfinal.plugin.redis.Cache.java 改造一下，将 JedisPool 改成 JedisSentinelPool，记得改定后来回分享一下

FineReport和Tomcat丛集需要什么丛集环境

(1)伺服器有2台，一台安装apache跟一个tomcat，另一台安装另一个tomcat
(2)版本为：apache2.0.55、tomcat5.5.15、jk2.0.4、jdk1.5.6或jdk1.4.2。
(3)ip配置一台安装apache的ip为192.168.100.169，另一台伺服器ip为192.168.100.170
(4)如果在同一台上测试，只需保证各个tomcat和Apache的埠不冲突就可以。

如何搭建拥有服务发现能力的Mesosphere丛集环境

Mesos 配置和启动
master和slave节点都需要如此设定。新增所有的master节点到档案[/etc/mesos/zk]，例如：
zk:$first_master_node_ip:2181,$second_master_node_ip:2181,.../mesos
Mesos master 和 marathon的配置和启动
只有master节点需要如此配置，marathon节点与master节点不同，目前我是把marathon安装在master节点。
设定档案[/etc/mesos-master/quorum]内容为一个大于master节点数除以2的整数。
设定档案[/etc/mesos-master/ip]内容为当前master节点的ip
设定档案[/etc/mesos-master/hostname]内容为当前master节点的域名(必须可被其他节点解析)
mkdir -p /etc/marathon/conf cp /etc/mesos/zk /etc/marathon/conf/master cp /etc/marathon/conf/master /etc/marathon/conf/zk sed –i 's|mesos|marathon|g' /etc/marathon/conf/zk
新增Mesosphere的服务发现功能
安装在master节点。因为官方推荐的指令码和Haproxy1.5不相容所以请使用我的指令码
wget ':github./draculavlad/SetUpMesosphereOnCentos7/blob/master/haproxy-marathon-
设定档案[/etc/haproxy-marathon-bridge/marathons]：
echo "$first_marathon_node_ip:8080" >> /etc/haproxy-marathon-bridge/marathons echo "$second_marathon_node_ip:8080" >> /etc/haproxy-marathon-bridge/marathons echo "$third_marathon_node_ip:8080" >> /etc/haproxy-marathon-bridge/marathons
执行安装指令码：
chmod +x haproxy-marathon-bridge ./haproxy-marathon-bridge install_cronjob
启动mesos master和marathon服务
systemctl start mesos-master systemctl start marathon
mesos slave 节点配置和启动
设定档案[/etc/mesos-slave/ip]内容为当前slave节点的ip地址
设定档案[/etc/mesos-slave/hostname]内容为当前slave节点的域名(必须可被其他节点解析)
使slave节点支援Docker：
echo 'docker,mesos' > /etc/mesos-slave/containerizers echo '5mins' > /etc/mesos-slave/executor_registration_timeout
启动mesos slave：
systemctl start mesos-slave
测试指令码
测试指令码来自于我参考的youtube视讯

Kuberes是一个开源专案，它把谷歌的丛集管理工具引入到虚拟机器和裸机场景中。它可以完美执行在现代的作业系统环境（比如CoreOS 和Red Hat Atomic），并提供可以被你管控的轻量级的计算节点。Kuberes使用Golang开发，具有轻量化、模组化、便