hadoop高可用搭建

news2025/2/24 4:25:24

修改计算机名称

//修改计算机名称
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname ant150

//快速生效
[root@localhost ~]# bash

主机名称映射

[root@ant150 ~]# vim /etc/hosts

192.168.153.150 ant150
192.168.153.151 ant151
192.168.153.152 ant152
192.168.153.153 ant153

 免密登录

[root@ant150 ~]# ssh-keygen -t rsa -P ''
[root@ant150 ~]# cd .ssh/
[root@ant151 .ssh]# cat id_rsa.pub >> ./authorized_keys


//将本机的公钥拷贝到要免密登陆的目标机器
[root@ant150 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant150
[root@ant150 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant151
[root@ant150 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant152
[root@ant150 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant153

 使用脚本安装jdk和zookeeper

#! /bin/bash
echo 'auto install begining....'

#global var
jdk=true
zk=true

if [ "$jdk" = true ];then
    echo 'jdk install set true'
    echo 'setup jdk-8u321-linux-x64.tar.gz'
    tar -zxf /opt/install/jdk-8u321-linux-x64.tar.gz -C /opt/soft/
    mv /opt/soft/jdk1.8.0_321 /opt/soft/jdk180
   sed -i '73a\export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' /etc/profile
   sed -i '73a\export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar' /etc/profile 
   sed -i '73a\export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180' /etc/profile
   sed -i '73a\#jdk' /etc/profile
   echo 'setup jdk 8 success!!!'
fi

hostname=`hostname`

if [ "$zk" = true ];then
    echo 'zookeeper install set true'
    echo 'setup zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz'
    tar -zxf /opt/install/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz -C /opt/soft/
    mv /opt/soft/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2 /opt/soft/zk345
    cp /opt/soft/zk345/conf/zoo_sample.cfg /opt/soft/zk345/conf/zoo.cfg
    mkdir -p /opt/soft/zk345/datas
    sed -i '12c dataDir=/opt/soft/zk345/datas' /opt/soft/zk345/conf/zoo.cfg
    echo "server.0=$hostname:2287:3387" >> /opt/soft/zk345/conf/zoo.cfg
    echo "0" > /opt/soft/zk345/datas/myid
    sed -i '73a\export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin' /etc/profile
    sed -i '73a\export ZOOKEEPER_HOME=/opt/soft/zk345' /etc/profile
    sed -i '73a\#ZK' /etc/profile
    echo 'setup zookeeper success!!!'
fi

zoo.cfg添加配置

server.0=ant150:2287:3387
server.1=ant151:2287:3387
server.2=ant152:2287:3387

 删除datas目录下所有文件

[root@ant150 datas]# rm -rf /opt/soft/zk345/datas/*

把ant150 上的jdk、zk、profile复制到其他服务器后

[root@ant150 zk345]# scp -r ../zk345/ root@ant151:/opt/soft/
[root@ant150 zk345]# scp -r ../zk345/ root@ant152:/opt/soft/
[root@ant150 zk345]# scp -r ../zk345/ root@ant153:/opt/soft/


[root@ant150 opt]# scp -r ./soft/jdk180/ root@ant151:/opt/soft/
[root@ant150 opt]# scp -r ./soft/jdk180/ root@ant152:/opt/soft/
[root@ant150 opt]# scp -r ./soft/jdk180/ root@ant153:/opt/soft/



[root@ant150 datas]# scp /etc/profile root@ant151:/etc/
[root@ant150 datas]# scp /etc/profile root@ant152:/etc/
[root@ant150 datas]# scp /etc/profile root@ant153:/etc/



[root@ant151 datas]# source /etc/profile
[root@ant152 datas]# source /etc/profile

在服务器150、151 、152  /opt/soft/zk345/datas目录下

[root@ant150 datas]# echo "0" > myid

[root@ant151 datas]# echo "1" > myid

[root@ant152 datas]# echo "2" > myid

启动zkServer.sh start

[root@ant150 datas]# zkServer.sh start
[root@ant151 datas]# zkServer.sh start
[root@ant152 datas]# zkServer.sh start

//查看状态
[root@ant150 datas]# zkServer.sh status
[root@ant151 datas]# zkServer.sh status
[root@ant152 datas]# zkServer.sh status

 出现任意一台mode为leader 另外两台为follower 安装成功

 

 

 时间同步

//安装ntpdate
[root@ant150 datas]# yum install ntpdate -y

//创建定时任务
[root@ant150 conf]# crontab -e

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate time.windows.com


[root@ant150 conf]# service crond reload
[root@ant150 conf]# service crond restart

编写脚本批量操作zookeeper启动、关闭、查看状态

[root@ant150 shell]# vim zkop.sh


[root@ant150 shell]# chmod 777 ./zkop.sh

#! /bin/bash
case $1 in
"start") {
   for i in ant150 ant151 ant152
   do
      ssh $i "source /etc/profile; /opt/soft/zk345/bin/zkServer.sh start "
   done
};;
"stop"){
for i in ant150 ant151 ant152
   do
      ssh $i "source /etc/profile; /opt/soft/zk345/bin/zkServer.sh stop "
   done
};;
"status"){
for i in ant150 ant151 ant152
   do
      ssh $i "source /etc/profile; /opt/soft/zk345/bin/zkServer.sh status "
   done
};;
esac

编写脚本批量查看服务器启动状态

[root@ant150 shell]# vim showjps.sh

[root@ant150 shell]# chmod 777 ./showjps.sh

#! /bin/bash
for i in ant150 ant151 ant152 ant153
do
   echo --------$i 服务启动状态---------
   ssh $i "source /etc/profile; /opt/soft/jdk180/bin/jps"
done

安装psmisc 

[root@ant150 shell]# yum install psmisc -y
[root@ant151 shell]# yum install psmisc -y
[root@ant152 shell]# yum install psmisc -y
[root@ant153 shell]# yum install psmisc -y

解压hadoop-3.1.3.tar.gz

[root@ant150 install]# tar -zxf hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../soft/

//修改文件名
[root@ant150 install]#  mv hadoop-3.1.3/ hadoop313

修改 /opt/soft/hadoop313/etc/hadoop 目录下配置文件

workers

ant150
ant151
ant152
ant153

hadoop-env.sh 

 export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml 

<configuration>

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://gky</value>
    <description>逻辑名称，必须与hdfs-site.xml中dfs.nameservices保持一致</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata</value>
    <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
    <description>默认用户</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>
  
   <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
    <description>读写文件的buffer大小为：128K</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>ant150:2181,ant151:2181,ant152:2181</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
    <value>10000</value>
    <description>hadoop链接zookeeper的超时时长设置为10s</description>
  </property>
  
</configuration>

 hdfs-site.xml

<configuration>

<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
    <description>hadoop中每一个block文件的备份数量</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/name</value>
    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据的目录</description>
  </property>
  
   <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/data</value>
    <description>datanode上数据块的物理存储位置目录</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>ant150:9869</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>gky</value>
    <description>指定hdfs的nameservice,需要和core-site.xml中保持一致</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.gky</name>
    <value>nn1,nn2</value>
    <description>gky为集群的逻辑名称，映射了两个namenode的逻辑名</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn1</name>
    <value>ant150:9000</value>
    <description>namenode1的RPC通信地址</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn1</name>
    <value>ant150:9870</value>
    <description>namenode1的HTTP通信地址</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn2</name>
    <value>ant151:9000</value>
    <description>namenode2的RPC通信地址</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn2</name>
    <value>ant151:9870</value>
    <description>namenode2的HTTP通信地址</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://ant150:8485;ant151:8485;ant152:8485/gky</value>
    <description>指定NameNode的edits元数据的共享存储位置（jouranalNode列表）</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/journaldata</value>
    <description>指定JournalNode在本地磁盘数据的位置</description>
  </property>
  
 <!--容错-->
  <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
    <description>开启NameNode故障自动切换</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.gky</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    <description>失败后自动切换的实现方式</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
    <description>防止脑裂的处理</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    <description>使用sshfence隔离机制时,需要ssh免密登录</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
    <description>关闭HDFS操作权限验证</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.image.transfer.bandwidthPerSec</name>
    <value>1048576</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second</name>
    <value>1048576</value>
    <description></description>
</property>
  
</configuration>

 mapred-site.xml

<configuration>

  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    <description>job执行框架： local, classic or yarn</description>
    <final>true</final>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>ant150:10020</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>ant150:19888</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>1024</value>
    <description>map阶段的task工作内存</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>2048</value>
    <description>reduce阶段的task工作内存</description>
  </property>
  

</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
    <description>开启resourcemanager高可用</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yrcabc</value>
    <description>指定yarn集群中的id</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
    <description>指定resourcemanager的名字</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>ant152</value>
    <description>设置rm1的名字</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>ant153</value>
    <description>设置rm2的名字</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
    <value>ant152:8088</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
    <value>ant153:8088</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>ant150:2181,ant151:2181,ant152:2181</value>
    <description>指定zk集群地址</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    <description>运行mapreduce程序必须配置的附属服务</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/local</value>
    <description>nodemanager本地存储目录</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/log</value>
    <description>nodemanager本地日志目录</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>2048</value>
    <description>resource进程的工作内存</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>2</value>
    <description>resource工作中所能使用机器的核数</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>256</value>
    <description></description>
  </property>

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
    <description>合并yarn日志</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>86400</value>
    <description>yarn日志保留多少秒</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
    <description></description>
</property>

<property>
    <name>yarn.application.classpath</name>
   <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
    <description></description>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
    <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    <description></description>
</property>

</configuration>

在ant150添加环境变量

[root@ant150 ~]# vim /etc/profile

//添加内容如下
# HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib

在windows映射IP地址

C:\Windows\System32\drivers\etc

 

把修改后的hadoop313、环境变量拷贝到另外三台服务器

[root@ant150 soft]# scp -r hadoop313/ root@ant151:/opt/soft/

[root@ant150 soft]# scp -r hadoop313/ root@ant152:/opt/soft/

[root@ant150 soft]# scp -r hadoop313/ root@ant153:/opt/soft/



[root@ant150 etc]# scp /etc/profile root@ant151:/etc//

[root@ant150 etc]# scp /etc/profile root@ant152:/etc/

[root@ant150 etc]# scp /etc/profile root@ant153:/etc/

 集群首次启动

1、使用脚本启动zookeeper、查看服务

[root@ant150 ~]# /opt/shell/zkop.sh start

[root@ant150 ~]# /opt/shell/showjps.sh

2、启动ant150,ant151,ant152的journalnode服务

[root@ant150 ~]# hdfs --daemon start journalnode

[root@ant151 ~]# hdfs --daemon start journalnode

[root@ant152 ~]# hdfs --daemon start journalnode

3、在ant150格式化hfds namenode

[root@ant150 ~]# hdfs namenode -format

4、在ant150启动namenode服务

[root@ant150 ~]# hdfs --daemon start namenode

5、在ant151机器上同步namenode信息

[root@ant151 soft]# hdfs namenode -bootstrapStandby

6、在ant151启动namenode服务

[root@ant151 soft]# hdfs --daemon start namenode


//查看namenode节点状态
[root@ant150 soft]# hdfs haadmin -getServiceState nn1
[root@ant150 soft]# hdfs haadmin -getServiceState nn2

7、关闭所有dfs有关的服务

[root@ant150 soft]# stop-dfs.sh

8、格式化zk

[root@ant150 soft]# hdfs zkfc -formatZK

9、启动dfs

[root@ant150 soft]# start-dfs.sh

10、启动yarn

[root@ant150 soft]# start-yarn.sh 


//查看resourcemanager节点状态
[root@ant150 soft]# yarn rmadmin -getServiceState rm1
[root@ant150 soft]# yarn rmadmin -getServiceState rm2

 使用脚本查看服务，出现以下服务配置完成

 测试

[root@ant150 soft]# vim aa.txt

//添加如下内容
aa bb bb cc

//上传文件到服务器
[root@ant150 soft]# hdfs dfs -put ./aa.txt /


[root@ant150 mapreduce]# cd /opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce


//使用jar包
[root@ant150 mapreduce]# hadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /aa.txt /out1

//查看输出
[root@ant150 mapreduce]# hdfs dfs -cat /out1/part-r-00000

 

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文章目录JavaScript voidjavascript:void(0) 含义href"#"与href"javascript:void(0)"的区别JavaScript void javascript:void(0) 含义 我们经常会使用到 javascript:void(0) 这样的代码&#xff0c;那么在 JavaScript 中 javascript:void(0) 代表的是什么…
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RTSP协议交互时TCP/UDP的区别 以及视频和音频的区别 以及H264/H265的区别

RTSP协议交互时TCP/UDP的区别 以及视频和音频的区别 以及H264/H265的区别

经过这几天的调试 一个功能简单的 RTSP服务端已经实现了 支持TCP/UDP 支持H264 H265 支持同时传输 AAC音频 记录下 交互时需要注意的地方 1.OPTIONS 都一样 如下&#xff1a;左箭头内是客户端发给服务端 箭头内是服务端回给客户端 2.DESCRIBE 目前的流是包含视频和AAC音频…
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计讯物联环保数采仪TS910在扬尘预警监测解决方案的应用

计讯物联环保数采仪TS910在扬尘预警监测解决方案的应用

方案背景 随着我国经济高速发展和城市化进程的加速&#xff0c;城市建设工程规模不断扩大&#xff0c;工程施工给居住区、学校、医院等周边环境带来了巨大的影响&#xff0c;特别是扬尘污染带来的细颗粒物&#xff0c;严重危害到人体健康和大气环境质量。 因此&#xff0c;计…
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MVC与MVVM

MVC与MVVM

MVC与MVVM举例说明MVCMVVM两者比较MVC <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><title>mvc案例</title><link rel"styleshe…
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ChatGPT初体验（一）

ChatGPT初体验（一）

ChatGPT初体验&#xff08;一&#xff09; ChatGPT登陆方式 “OpenAI研发的聊天机器人程序&#xff0c;于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具&#xff0c;它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话&#xff0c;还能根据聊天的上下文进行互动&…
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05- 泰坦尼克号海难生死预测 (机器学习集成算法) (项目五)

05- 泰坦尼克号海难生死预测 (机器学习集成算法) (项目五)

Kaggle: 一个数据建模和数据分析竞赛平台sns画柱状图: sns.barplot(datatrain,xPclass,ySurvived)查看数据分布(survived 和 fare): sns.FacetGrid(train,hueSurvived,aspect3) ageFacetsns.FacetGrid(train,hueSurvived,aspect3) ageFacet.map(sns.kdeplot,Fare,shadeTrue) …
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血氧仪「上潜」，智能穿戴「下沉」

血氧仪「上潜」，智能穿戴「下沉」

文|智能相对论作者|沈浪缺货、涨价、一“仪”难求......过去短短的几周&#xff0c;血氧仪市场持续走热&#xff0c;受到前所未有的关注&#xff0c;像鱼跃医疗这样的业内巨头更是赚得盆满钵满&#xff0c;但同时也深陷“发国难财”的舆论泥潭&#xff0c;说来也是唏嘘。尽管目…
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linux rancher 清理docker容器磁盘空间

linux rancher 清理docker容器磁盘空间

目录说明 /var/lib/docker/containers&#xff1a; 是 Docker 在 Linux 系统上默认存储容器信息的目录。在该目录下&#xff0c;每个运行的 Docker 容器都有一个单独的目录&#xff0c;以容器 ID 命名&#xff0c;其中包含有关该容器的元数据和日志文件。 具体来说&#xff0…
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ABAP SALV实现弹出ALV选择

ABAP SALV实现弹出ALV选择

问题场景 需要弹出一个ALV并获取选择的数据 实现思路 跳转屏幕弹出ALV&#xff08;通过SALV&#xff09;弹出ALV&#xff08;通过REUSE_ALV_POPUP_TO_SELECT&#xff09; 实现效果 因为这里需要的是单选&#xff0c;所以没有多选列 实现代码 MODULE sel_zfretype INPUT.…
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【代码随想录训练营】【Day15】第六章｜二叉树｜层序遍历｜226.翻转二叉树｜101.对称二叉树

【代码随想录训练营】【Day15】第六章｜二叉树｜层序遍历｜226.翻转二叉树｜101.对称二叉树

层序遍历 题目详细&#xff1a;LeetCode.102 层序遍历与上一节讲的三种遍历方式有所不同&#xff0c;层序遍历是指按从上到下&#xff0c;从左到右的顺序&#xff0c;逐层地遍历二叉树的节点。 从其节点的遍历顺序上观察&#xff0c;我们可以发现其跟广度优先遍历&#xff0…
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分布式事务理论基础

分布式事务理论基础

事务是数据库执行过程中的一个逻辑单位&#xff0c;由一个有限的数据库操作序列构成。 事务有四个特性&#xff0c;习惯上被称为 ACID 特性&#xff1a; Atomicity(原子性) Consistency(一致性) Isolation(隔离性) Durability(持久性) 本地事物 在系统发展初期&#xff0c…
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17.微服务SpringCloud

17.微服务SpringCloud

一、基本概念 Spring Cloud 被称为构建分布式微服务系统的“全家桶”&#xff0c;它并不是某一门技术&#xff0c;而是一系列微服务解决方案或框架的有序集合。它将市面上成熟的、经过验证的微服务框架整合起来&#xff0c;并通过 Spring Boot 的思想进行再封装&#xff0c;屏蔽…
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Composer: Unknown package has no name defined

Composer: Unknown package has no name defined

安装chatGPT插件到项目&#xff0c;发现如下提示&#xff0c;更新也是提示&#xff1a; Unknown package has no name defined 目录 问题表现 解决未定义包装库 查看当前项目配置 重装本地类库 1.删除相关文件夹及文件 2.清除缓存 3.执行composer install 问题表现 执行…
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