大数据存储技术（3）—— HBase分布式数据库

news2024/9/23 9:28:46

目录

一、HBase简介

（一）概念

（二）特点

（三）HBase架构

二、HBase原理

（一）读流程

（二）写流程

（三）数据 flush 过程

（四）数据合并过程

三、HBase安装与配置

（一）解压并安装HBase

（二）配置HBase

（三）配置Spark

四、HBase的使用

（一）进入HBase shell

（二）表的管理

（三）表数据的增删改查

一、HBase简介

（一）概念

        HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

（二）特点

1、海量存储
        HBase适合存储PB级别的海量数据,在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与HBase的极易扩展性息息相关。正式因为HBase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。

2、列式存储
        这里的列式存储其实说的是列族存储，HBase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

3、极易扩展
        HBase 的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS) 。通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升HBase 上层的处理能力，提升HBsae服务更多Region 的能力。
        备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升 HBase的数据存储能力和提升后端存储的读写力。

4、高并发
        由于目前大部分使用HBase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，HBase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

5、稀疏
        稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。

（三）HBase架构

        HBase架构如图所示。

        从图中可以看出 HBase 是由 Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS 等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：

1、Client
        Client 包含了访问 HBase 的接口，另外 Client 还维护了对应的 cache 来加速 HBase 的访问，比如 cache 的.META.元数据的信息。

2、Zookeeper
        HBase 通过 Zookeeper 来做 master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
（1）通过 Zoopkeeper 来保证集群中只有 1 个 master 在运行，如果 master 异常，会通过竞争机制产生新的 master 提供服务。
（2）通过 Zoopkeeper 来监控 RegionServer 的状态，当 RegionSevrer 有异常的时候，通过回调的形式通知 Master RegionServer 上下线的信息。
（3）通过 Zoopkeeper 存储元数据的统一入口地址。

3、Hmaster
master 节点的主要职责如下：
为 RegionServer 分配 Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的 Region，并将失效的 Region 分配到正常的 RegionServer 上
当 RegionSever 失效的时候，协调对应 Hlog 的拆分

4、HregionServer
HregionServer 直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
管理 master 为其分配的 Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层 HDFS 的交互，存储数据到 HDFS
负责 Region 变大以后的拆分
负责 Storefile 的合并工作

5、HDFS
HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务，同时为 HBase 提供高可用（Hlog 存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证的高可靠和高可用性

二、HBase原理

（一）读流程

1、Client 先访问 zookeeper，从 meta 表读取 region 的位置，然后读取 meta 表中的数据。meta 中又存储了用户表的 region 信息；
2、根据 namespace、表名和 rowkey 在 meta 表中找到对应的 region 信息；
3、找到这个 region 对应的 regionserver；
4、查找对应的 region；
5、先从 MemStore 找数据，如果没有，再到 BlockCache 里面读；
6、BlockCache 还没有，再到 StoreFile 上读(为了读取的效率)；
7、如果是从 StoreFile 里面读取的数据，不是直接返回给客户端，而是先写入 BlockCache，再返回给客户端。

（二）写流程

1、Client 向 HregionServer 发送写请求；
2、HregionServer 将数据写到 HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；
3、HregionServer 将数据写到内存（MemStore）；
4、反馈 Client 写成功。

（三）数据 flush 过程

1、当 MemStore 数据达到阈值（默认是 128M，老版本是 64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除 HLog 中的历史数据；
2、并将数据存储到 HDFS 中；
3、在 HLog 中做标记点。

（四）数据合并过程

1、当数据块达到 4 块，Hmaster 触发合并操作，Region 将数据块加载到本地，进行合并；
2、当合并的数据超过 256M，进行拆分，将拆分后的 Region 分配给不同的 HregionServer 管理； 3、当HregionServer宕机后，将HregionServer上的hlog拆分，然后分配给不同的HregionServer加载，修改.META.；
4、注意：HLog 会同步到 HDFS。

三、HBase安装与配置

（一）解压并安装HBase

首先，到HBase官网将HBase安装包下载到 /usr/local/uploads 目录下，再切换到该目录下解压安装到 /usr/local/servers 目录下。

Apache HBase – Apache HBase Downloadsicon-default.png?t=N7T8https://hbase.apache.org/downloads.html

[root@bigdata zhc]# cd /usr/local/uploads
[root@bigdata uploads]# tar -zxvf hbase-2.4.14-bin.tar.gz -C /usr/local/servers
[root@bigdata uploads]# cd ../servers
[root@bigdata servers]# mv hbase-2.4.14/ hbase

这些就是HBase包含的文件：

（二）配置HBase

1、修改环境变量hbase-env.sh

[root@bigdata conf]# vi hbase-env.sh

在文件开头加入如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/servers/jdk
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/servers/hbase/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=true

指定了jdk路径和HBase路径。 

注意：另外，定位到（HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true"）这一行。还要将如下图所示红框标出的那一行前面的“#”删掉，防止后面启动HBase日志冲突。

2、修改配置文件hbase-site.xml

[root@bigdata conf]# vi hbase-site.xml

在两个<configuration>标签之间加入如下内容：

  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/usr/local/servers/zookeeper/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>

3、设置环境变量，编辑系统配置文件/etc/profile。 

[root@bigdata conf]# vi /etc/profile
[root@bigdata conf]# source /etc/profile    #使文件生效

将下面代码加到文件末尾。 

export HBASE_HOME=/usr/local/servers/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HBASE_HOME/lib

4、启动并验证HBase

由于HBase是基于Hadoop的，所以要先启动Hadoop。

[root@bigdata conf]# start-dfs.sh
[root@bigdata conf]# start-hbase.sh

这便是有无日志冲突的区别！（下图是有日志冲突的） 
所以务必要将 HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true" 这一行前的“#”删除！

由此可以发现，多了HRegionServer、HQuorumPeer、HMaster 三个进程。

进入HBase-shell，并输入“version”查看当前HBase版本。

[root@bigdata hbase]# hbase shell
hbase:001:0> version

（三）配置Spark

        配置Spark的目的是为了以后可以通过pypark向HBase中读取和写入数据。

        把HBase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括：所有hbase开头的jar文件、guava-11.0.2.jar和protobuf-java-2.5.0.jar。

执行如下命令：

[root@bigdata hbase]# cd /usr/local/spark/jars
[root@bigdata jars]# mkdir hbase
[root@bigdata jars]# cd hbase
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/hbase*.jar ./
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/guava-11.0.2.jar ./
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar ./

 htrace-core-3.1.0-incubating.jar 下载地址：

https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/htrace/htrace-core/3.1.0-incubating/htrace-core-3.1.0-incubating.jaricon-default.png?t=N7T8https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/htrace/htrace-core/3.1.0-incubating/htrace-core-3.1.0-incubating.jar

[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/uploads/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./

        此外，在Spark 2.0以上版本中，缺少把HBase数据转换成Python可读取数据的jar包，需要另行下载。可以访问下面地址下载spark-examples_2.11-1.6.0-typesafe-001.jar：

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-examples_2.11/1.6.0-typesafe-001icon-default.png?t=N7T8https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-examples_2.11/1.6.0-typesafe-001

[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/uploads/spark-examples_2.11-1.6.0-typesafe-001.jar ./

拷贝完成后，/usr/local/spark/jars/hbase 目录下的 jar 包如下图所示；

        然后，使用vim编辑器打开spark-env.sh文件，设置Spark的spark-env.sh文件，告诉Spark可以在哪个路径下找到HBase相关的jar文件，命令如下：

[root@bigdata hbase]# cd /usr/local/spark/conf
[root@bigdata conf]# vi spark-env.sh

打开spark-env.sh文件以后，可以在文件最前面增加下面一行内容：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/servers/hadoop/bin/hadoop  classpath):$(/usr/local/servers/hbase/bin/hbase classpath):/usr/local/spark/jars/hbase/*

这样，后面编译和运行过程才不会出错。

四、HBase的使用

（一）进入HBase shell

[root@bigdata conf]# cd /usr/local/servers/hbase
[root@bigdata hbase]# hbase shell

（二）表的管理

1、列举表
命令如下：

 hbase(main)> list

2、创建表
语法格式：create <table>，{NAME => <family>，VERSIONS => <VERSIONS>}
例如，创建表t1，有两个family name：f1、f2，且版本数均为2，
命令如下：

hbase(main)> create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}

3、删除表
删除表分两步：首先使用disable 禁用表，然后再用drop命令删除表。
例如，删除表t1操作如下：

hbase(main)> disable 't1' 
hbase(main)> drop 't1'

4、查看表的结构
语法格式：describe <table>
例如，查看表t1的结构，命令如下：

hbase(main)> describe 't1'

5、修改表的结构
修改表结构必须用disable禁用表，才能修改。
语法格式：alter 't1'，{NAME => 'f1'}，{NAME => 'f2'，METHOD => 'delete'}
例如，修改表test1的cf的TTL为180天，命令如下：

hbase(main)> disable 'test1' 
hbase(main)> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}
hbase(main)> enable 'test1'

6、权限管理
① 分配权限
语法格式：grant <user> <permissions> <table> <column family> <column qualifier>
说明：参数后面用逗号分隔。
权限用“RWXCA”五个字母表示，其对应关系为：
READ('R')、WRITE('W')、EXEC('X')、CREATE('C')、ADMIN('A')。
例如，为用户‘test’分配对表t1有读写的权限，命令如下：

hbase(main)> grant 'test','RW','t1'

② 查看权限
语法格式：user_permission <table>
例如，查看表t1的权限列表，命令如下：

hbase(main)> user_permission 't1'

③ 收回权限
与分配权限类似，语法格式：revoke <user> <table> <column family> <column qualifier>
例如，收回test用户在表t1上的权限，命令如下：

hbase(main)> revoke 'test','t1'

（三）表数据的增删改查

1、添加数据
语法格式：put <table>，<rowkey>，<family:column>，<value>，<timestamp>
例如，给表t1的添加一行记录，其中，rowkey是rowkey001，family name是f1，column name是col1，value是value01，timestamp为系统默认。则命令如下：

hbase(main)> put 't1','rowkey001','f1:col1','value01'

2、查询数据
① 查询某行记录
语法格式：get <table>，<rowkey>，[<family:column>，....]
例如，查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值，命令如下：

hbase(main)> get 't1','rowkey001', 'f1:col1'

或者用如下命令：

hbase(main)> get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'}

查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值，命令如下：

hbase(main)> get 't1','rowkey001'

② 扫描表
语法格式：scan <table>，{COLUMNS => [ <family:column>，.... ]，LIMIT => num}
另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能。
例如，扫描表t1的前5条数据，命令如下：

hbase(main)> scan 't1',{LIMIT=>5}

③ 查询表中的数据行数
语法格式：count <table>，{INTERVAL => intervalNum，CACHE => cacheNum}
其中，INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认为1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度。
例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500，命令如下：

hbase(main)> count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}

3、删除数据
① 删除行中的某个值
语法格式：delete <table>，<rowkey>，<family:column>，<timestamp>
这里必须指定列名。
例如，删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据，命令如下：

hbase(main)> delete 't1','rowkey001','f1:col1'

② 删除行
语法格式：deleteall <table>，<rowkey>，<family:column>，<timestamp>
这里可以不指定列名，也可删除整行数据。
例如，删除表t1，rowk001的数据，命令如下：

hbase(main)> deleteall 't1','rowkey001'

③ 删除表中的所有数据
语法格式：truncate <table>
其具体过程是：disable table -> drop table -> create table
例如，删除表t1的所有数据，命令如下：

hbase(main)> truncate 't1'

最后友情提醒：使用完HBase和Hadoop后，要先关闭HBase，再关闭Hadoop！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1315907.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Mysql数据库 19.Mysql 锁

Mysql数据库 19.Mysql 锁

MySQL锁 锁&#xff1a;锁是计算机用以协调多个进程间并发访问同一共享资源的一种机制&#xff0c;在数据库中&#xff0c;除传统的计算资源&#xff08;CPU、RAM、I/O&#xff09;的争用以外&#xff0c;数据也是一种供许多用户共享的资源&#xff0c;如何保证数据并发访问的一…
阅读更多...
【MySQL备份】MySQL备份工具-MyDumper

【MySQL备份】MySQL备份工具-MyDumper

目录 什么是MyDumper MyDumper优势有哪些 如何安装MyDumper 参数解释 1 mydumper参数解释 备份流程 一致性快照如何工作&#xff1f; 如何排除&#xff08;或包含&#xff09;数据库&#xff1f; 输出文件 Metadata文件 ​编辑 表数据 文件 表结构 文件 建库文件…
阅读更多...
关于uview-ui的u-tabs标签滑块不居中的问题

关于uview-ui的u-tabs标签滑块不居中的问题

在uniapp中&#xff0c;打开文件 uni_modules/uview-ui/components/u-tabs/u-tabs.vue 然后在style中添加以下代码即可 /deep/ .u-tabs__wrapper__nav__line {left: 18rpx; } 之前效果图&#xff1a; 之后效果图&#xff1a; 注意&#xff0c;代码中的18rpx需要自行调整
阅读更多...
半导体：Gem/Secs基本协议库的开发（5）

半导体：Gem/Secs基本协议库的开发（5）

此篇是1-4 《半导体》的会和处啦&#xff0c;我们有了协议库&#xff0c;也有了通讯库&#xff0c;这不得快乐的玩一把~ 一、先创建一个从站&#xff0c;也就是我们的Equipment端 QT - guiCONFIG c11 console CONFIG - app_bundle CONFIG no_debug_release # 不会生…
阅读更多...
深入理解JVM设计的精髓与独特之处

深入理解JVM设计的精髓与独特之处

这是Java代码的执行过程 从软件工程的视角去深入拆解&#xff0c;无疑极具吸引力&#xff1a;首个阶段仅依赖于源高级语言的细微之处&#xff0c;而第二阶段则仅仅专注于目标机器语言的特质。 不可否认&#xff0c;在这两个编译阶段之间的衔接&#xff08;具体指明中间处理步…
阅读更多...
C语言----文件操作(二)

C语言----文件操作(二)

在上一篇文章中我们简单介绍了在C语言中文件是什么以及文件的打开和关闭操作&#xff0c;在实际工作中&#xff0c;我们不仅仅是要打开和关闭文件&#xff0c;二是需要对文件进行增删改写。本文将详细介绍如果对文件进行安全读写。 一&#xff0c;以字符形式读写文件&#xff…
阅读更多...
一文搞懂OSI参考模型与TCP/IP

一文搞懂OSI参考模型与TCP/IP

OSI参考模型与TCP/IP 1. OSI参考模型1.1 概念1.2 数据传输过程 2. TCP/IP2.1 概念2.2 数据传输过程 3. 对应关系4. 例子4.1 发送数据包4.2 传输数据包4.3 接收数据包 1. OSI参考模型 1.1 概念 OSI模型&#xff08;Open System Interconnection Reference Model&#xff09;&a…
阅读更多...
MLX：苹果 专为统一内存架构（UMA） 设计的机器学习框架

MLX：苹果 专为统一内存架构（UMA） 设计的机器学习框架

“晨兴理荒秽&#xff0c;带月荷锄归” 夜深闻讯&#xff0c;有点兴奋&#xff5e; 苹果为 UMA 设计的深度学习框架真的来了 统一内存架构 得益于 CPU 与 GPU 内存的共享&#xff0c;同时与 MacOS 和 M 芯片 交相辉映&#xff0c;在效率上&#xff0c;实现对其他框架的降维打…
阅读更多...
【后端卷前端3】

【后端卷前端3】

侦听器 监听的数据是 data()中的动态数据~响应式数据 <template><div><p>{{showHello}}</p><button click"updateHello">修改数据</button></div> </template><script>export default {name: "goodsTe…
阅读更多...
cesium 自定义贴图，shadertoy移植教程。

cesium 自定义贴图，shadertoy移植教程。

1.前言 cesium中提供了一些高级的api&#xff0c;可以自己写一些shader来制作炫酷的效果。 ShaderToy 是一个可以在线编写、测试和分享图形渲染着色器的网站。它提供了一个图形化的编辑器&#xff0c;可以让用户编写基于 WebGL 的 GLSL 着色器代码&#xff0c;并实时预览渲染结…
阅读更多...
人工智能与大数据的紧密联系

人工智能与大数据的紧密联系

随着科技的飞速发展&#xff0c;人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;AI&#xff09;和大数据&#xff08;Big Data&#xff09;已成为当今社会的热门话题。人工智能在许多领域的应用越来越广泛&#xff0c;而大数据则提供了支持和驱动AI技术的巨大资源。本…
阅读更多...
Android13适配所有文件管理权限

Android13适配所有文件管理权限

Android13适配所有文件管理权限 前言&#xff1a; 很早之前在Android11上面就适配过所有文件管理权限&#xff0c;这次是海外版升级到Android13&#xff0c;由于选择相册用的是第三方库&#xff0c;组内的同事没有上架Google的经验直接就提交代码&#xff0c;虽然功能没有问题…
阅读更多...
14. JDBC

14. JDBC

1. JDBC基础 • JDBC的全称是 Java Database Connectivity&#xff0c;即Java数据库连接&#xff0c;它是一种可以执行SQL语句的Java API。 • Java API是接口&#xff0c;其实现类由各数据库厂商提供实现&#xff0c;这些实现类就是“驱动程序”。 2.JDBC编程步骤 导入驱动…
阅读更多...
[GXYCTF2019]Ping Ping Ping （文件执行漏洞）

[GXYCTF2019]Ping Ping Ping （文件执行漏洞）

本题考点&#xff1a; 1、命令联合执行 2、命令绕过空格方法 3、变量拼接 1、命令联合执行 ; 前面的执行完执行后面的| 管道符&#xff0c;上一条命令的输出&#xff0c;作为下一条命令的参数&#xff08;显示后面的执行结果&#xff09;|| 当前面的执行出错时&#xff08;为…
阅读更多...
day04-报表技术PDF

day04-报表技术PDF

1 EasyPOI导出word 需求&#xff1a;使用easyPOI方式导出合同word文档 Word模板和Excel模板用法基本一致&#xff0c;支持的标签也是一致的&#xff0c;仅仅支持07版本的word也是只能生成后缀是docx的文档&#xff0c;poi对doc支持不好所以easyPOI中就没有支持doc&#xff0c…
阅读更多...
字节与位在物联网传输协议中的使用

字节与位在物联网传输协议中的使用

1个字节(byte) 8个位(bit) 如下例子&#xff0c;是一个上报数据类型的表格&#xff0c;总有48位(6个字节) 假如报文给的数据类型数据是&#xff1a; 0x06 时&#xff0c;06十六进制转为二进制&#xff0c;结果是00000110 那么在图下就是 (bit1 和 bit2 都为 1) &#xff…
阅读更多...
Python中的程序逻辑经典案例详解

Python中的程序逻辑经典案例详解

我的博客 文章首发于公众号&#xff1a;小肖学数据分析 Python作为一种强大的编程语言&#xff0c;以其简洁明了的语法和强大的标准库&#xff0c;成为了理想的工具来构建这些解决方案。 本文将通过Python解析几个经典的编程问题。 经典案例 水仙花数 问题描述&#xff1a…
阅读更多...
Python 爬虫之简单的爬虫（一）

Python 爬虫之简单的爬虫（一）

爬取网页上所有链接 文章目录 爬取网页上所有链接前言一、基本内容二、代码编写1.引入库2.测试网页3.请求网页4.解析网页并保存 三、如何定义请求头&#xff1f;总结 前言 最近也学了点爬虫的东西。今天就先给大家写一个简单的爬虫吧。循序渐进&#xff0c;慢慢来哈哈哈哈哈哈…
阅读更多...
关于技术架构的思考

关于技术架构的思考

技术选型实则是取舍的艺术 这句话是我偶然在一篇技术架构方面的文章上看到的&#xff0c;每当我需要给新项目进行技术选型&#xff0c;决定技术架构时&#xff0c;一直坚信的。 当我们做技术选型时&#xff0c;需要考虑的东西非常多。比如&#xff0c;用关系型数据库还是非关…
阅读更多...
Linux 中的网站服务管理

Linux 中的网站服务管理

目录 1.安装服务 2.启动服务 3.停止服务 4.重启服务 5.开机自启 6.案例 1.安装服务 网址服务程序 yum insatll httpd -y 查看所有服务 systemctl list-unit-files 2.启动服务 systemctl start httpd 查看服务进程&#xff0c;确认是否启动 ps -ef|grep httpd 3.停止…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023