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springcloud(五)：熔断监控Hystrix Dashboard和Turbine
Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据。但是只使用Hystrix Dashboard的话, 你只能看到单个应用内的服务信息, 这明显不够. 我们需要一个工具能让我们汇总系统内多个服务的数据并显示到Hystrix Dashboard上, 这个工具就是Turbine。
View Detailsspringcloud(四)：熔断器Hystrix
在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。
View DetailsSpring Cloud(三)：服务提供与调用
上一篇文章我们介绍了eureka服务注册中心的搭建，这篇文章介绍一下如何使用eureka服务注册中心，搭建一个简单的服务端注册服务，客户端去调用服务使用的案例。
View DetailsSpring Cloud(二)：注册中心Eureka
Eureka是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品，它提供了完整的Service Registry和Service Discovery实现。也是springcloud体系中最重要最核心的组件之一。
View DetailsSpring Cloud(一)：大话Spring Cloud
Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。
View Detailsbackdrop-filter
backdrop-filter CSS 属性可以让你为一个元素后面区域添加图形效果（如模糊或颜色偏移）。因为它适用于元素背后的所有元素，为了看到效果，必须使元素或其背景至少部分透明。
View DetailsSpringBoot集成Hadoop3.2.4HDFS
记录springboot集成hadoop3.2.4版本，并且调用HDFS的相关接口，这里就不展示springboot工程的建立了，这个你们自己去建工程很多教程。
View Details基于Docker安装Elasticsearch
1.Elasticsearch介绍
2.基于Docker安装Elasticsearch
2.1 创建网络
2.2 拉取镜像
2.3 创建挂载点目录
2.4 部署单点es，创建es容器
2.5 编写elasticsearch.yml
2.6 重启es容器
2.7 测试Elasticsearch是否安装成功
3.基于Docker安装Kibana
3.1 拉取镜像
3.2 创建挂载点目录
3.3 部署kibana，创建kibana容器
3.4 测试Kibana是否安装成功
4. 基于Docker安装IK分词器
4.1 进入Elasticsearch容器
4.2 在线安装IK分词器
win11安装hadoop3.3.2(当前最新版本）
前提Java已经安装 安装准备 下载链接：链接 解压 将hadoop 到自己想要解压的路径下(这我解压到D盘下） 修改配置文件 进入etc/hadoop/下修改 core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml,yarn-site.xml core-site.xml
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<configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/D:/hadoop-3.3.2/data/tmp</value> </property> </configuration> |
hdfs-site.xml
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<configuration> <!--单机启动--> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/D:/hadoop-3.3.2/data/namenode</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/D:/hadoop-3.3.2/data/datanode</value> </property> <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> </configuration> |
mapred-site.xml
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<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> |
yarn-site.xml
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<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <!-- nodemanager要求的内存最低为1024 nodemanager 要求的内存最低为1G，所以value至少是1024，否则无法启动nodemanager --> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>1024</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>1</value> </property> </configuration> |
修改 workers 为 localhost 修改hadoop-env.cmd set JAVA_HOME=D:\java\jdk\jdk11 替换lib目录下的文件 如果您双击 winutils.exe 文件闪退，不报错，就说明没有任何问题 配置hadoop环境变量 格式化hadoop 打开命令行窗口 输入：hadoop namenode -format 看到成功的单词即可 进入hadoop的sbin目录执行start-all.cmd 没有报错后进入hadoop下的bin目录执行 看到这三个进程即可 注意： 启动可能会报时间错误，需要复制share文件夹下的时间jar到下图bin目录下即可 访问web页面 hadoop3.2以上的版本 web访问端口从原来的 50070 改为了 9870 http://localhost:9870/ http://localhost:8088/ 至此hadoop3.2.2版本 已完成 from:https://blog.csdn.net/qq_45834006/article/details/123581374 参考：https://blog.csdn.net/m0_72839702/article/details/138090947
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