博客
关于我
[Linux] linux下安装配置 zookeeper/redis/solr/tomcat/IK分词器 详细实例.
阅读量:107 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1236 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

CentOS下Zookeeper安装配置详细指南

今天,我在CentOS系统中遇到了一个让人头疼的问题:系统一直卡在启动界面,经过一番折腾终于找到了原因——自己不小心删除了整个CentOS系统,甚至选择了“本地磁盘也删除”。这可真是让我“哭了”。

重新安装系统后,我发现之前安装并配置好的Zookeeper、Redis、Solr、Tomcat以及IK等组件都需要重新安装和配置。这是一项颇为麻烦的任务,因此我决定详细记录下整个过程,便于以后查阅和参考。

本文将重点介绍Zookeeper的安装和配置步骤,其他组件的安装将在后续文章中详细说明。


1. 拷贝Zookeeper安装包

首先,我需要将所有Zookeeper的安装包拷贝到Linux系统的根目录下。这里可以使用rz命令,前提是已经安装了lrzsz工具。

安装lrzsz工具

在开始拷贝前,先安装lrzsz

yum install lrzsz

使用rz命令拷贝文件

接下来,使用rz命令将所有tar包导入系统:

rz

按照提示输入远程服务器信息,完成后所有tar包将被下载到当前目录下。


2. 解压Zookeeper安装包

解压完成后,进入Zookeeper的安装目录,准备进行配置。

解压命令

tar -xzf zookeeper-
<版本>
.tar.gz

<版本>替换为实际的版本号。


3. 配置Zookeeper

创建配置文件

Zookeeper的配置文件通常位于conf目录下。我们可以使用以下命令创建配置文件:

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

如果发现文件名错误,需删除原文件并重新命名:

rm -f zoo.conf

编辑配置文件

使用vim编辑zoo.cfg文件:

vim zoo.cfg

在配置文件中设置以下基本信息,例如端口号:

# 端口号port=2181

4. 启动Zookeeper

检查启动脚本

进入Zookeeper的bin目录,查看可执行脚本:

cd zookeeper-
<版本>
/binls

确认是否存在zkServer.sh启动脚本。

启动Zookeeper

运行启动脚本:

./zkServer.sh

启动成功后,界面会显示“standalone”状态,说明Zookeeper已正确启动。


5. 验证安装

检查运行状态

通过命令查看Zookeeper的运行状态:

jps -l | grep zookeeper

如果服务正常运行,会显示Zookeeper的Java进程。

测试集群模式(可选)

如果需要配置集群模式,可以参考Zookeeper的集群部署文档。这里仅为单机安装提供了说明。


总结

通过以上步骤,我们已经成功安装并配置了Zookeeper服务。如果在安装过程中遇到问题,可以参考官方文档或社区资源进行进一步的解决。接下来,我将继续分享Redis、Solr以及其他组件的安装和配置教程,希望能为大家提供更全面的技术支持。

转载地址:http://gliu.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pandas 根据值从多列中的一列查找
查看>>
Pandas 根据布尔条件选择行和列
查看>>
pandas 滚动窗口 - datetime64[ns] 未实现
查看>>
pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗?
查看>>
pandas 生成excel多级表头
查看>>
Pandas 的 DataFrame 详解-ChatGPT4o作答
查看>>
pandas 读取excel数据,以字典形式输出
查看>>
Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
查看>>
pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
查看>>
pandas 重新采样到每月的特定工作日
查看>>
pandas :如何删除以NaN为列名的多个列?
查看>>
pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
查看>>
pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
查看>>
pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
查看>>
Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
查看>>
Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
查看>>
pandas.columns、get_dummies等用法
查看>>
pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
查看>>
pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
查看>>
PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
查看>>