不需要做任何配置。 LVS(Linux virtual server)：为linux虚拟 服务器 ，是一个虚拟的服务器集群系统。LVS简单工作原理为用户请求LVS VIP，LVS根据转发方式和算法，将请求转发给后端服务器，后端服务器接收到请求，返回给用户。LVS组网图如图1所示。 图1

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LVS负载均衡测试 测试目的 通过LVS可以将请求均衡转发到两个后端服务节点。 预置条件 测试集群LVS环境配置完成。 主备后端节点部署完成web测试服务。 [root@centos01 ~]# yum -y install httpd <!--安装httpd服务--> [root@centos01

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验证测试 LVS负载均衡测试 LVS自动隔离故障后端节点 LVS自动纳管故障恢复节点 LVS主节点故障自动切备节点 LVS主节点恢复自动切回主节点 父主题： 自建数据中心的负载均衡

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在两台Linux 弹性云服务器 分别完成LVS和Keepalive软件的自动安装，以及高可用负载均衡环境配置。该方案采用LVS的FULLNAT模式配置。 方案优势 高性能 LVS抗负载能力强，该方案采用FULLNAT模式，工作在传输层上仅作分发之用，可以实现高性能的自建负载均衡。 高可靠 LVS 云服务器 主备

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ELB采用“FullNAT”模式转发。如下图所示，四层协议转发经过LVS，七层转发协议，经过LVS后再到NGINX。 “FullNAT”是转发模式，是指LVS会转换客户端的源IP和目的IP。 图1 四层转发协议 图2 七层转发协议 父主题： 负载均衡器

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RabbitMQ集群实例如何均衡分发请求到每个虚拟机？ 集群内部使用LVS做负载均衡，由LVS将请求均衡分发到每个虚拟机节点。 父主题： 实例问题

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配置准备 LVS节点工具安装 LVS节点切换ipvs内核模块 父主题： 自建数据中心的负载均衡

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控制台配置 在E CS 对应子网内申请虚拟IP，绑定到EIP，并绑定到主备LVS服务器，如图1所示。 图1 绑定至主备LVS 绑定后的EIP如图2所示。 图2 绑定EIP 父主题： 自建数据中心的负载均衡

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LVS节点工具安装 依次执行以下命令，进行LVS节点工具安装： yum insatll keepalived yum install ipvsadm yum install ipvs-fnat yum install ipvs-fnat-tools 主备LVS节点均需执行。 父主题：

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ELB网络流量路径说明 负载均衡将来自客户端的请求通过负载均衡器分发至后端服务器，后端服务器再将响应通过内网返回给负载均衡。负载均衡器和后端服务器之间是通过内网进行通信的。 如果负载均衡器后端服务器仅处理来自负载均衡的访问请求，服务器可以不购买EIP或者NAT网关等服务，仅有私网IP即可。

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基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种，一种是动态指纹学习，一种是UDP限流，前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹，容易造成误杀，后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断，影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示，华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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自建数据中心的负载均衡 LVS负载均衡方式 控制台配置 配置准备 配置指导 验证测试 父主题： CloudPond自建数据中心负载均衡最佳实践

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为什么RabbitMQ集群只有一个连接地址？ RabbitMQ集群实例的连接地址，实际上是实例的LVS节点地址（负载均衡地址），客户端连接实例时，通过负载均衡器将客户端请求分发到集群实例的各个节点。 图1 连接示意图 父主题： 连接问题

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Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架，它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用，默认集成到Tomcat中，采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console，该Console

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Spark基本原理 Spark组件适用于 MRS 3.x之前版本。 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理，流式处理，交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

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