Zookeeper集群搭建

本文详细介绍如何在三台Linux服务器上搭建Zookeeper集群,包括环境准备、安装配置步骤及集群测试方法。

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一、环境准备

 

 下载zookeeper文件,zookeeper下载地址。本次安装部署使用的版本为zookeeper-3.4.9.

 三台Linux服务器,配置静态IP,分别为192.168.1.203、192.168.1.204、192.168.1.205

三台服务器均安装好java环境

 

二、zookeeper安装

 

解压zookeeper下载文件

     

cd /Data/servers  #软件索要安装的目录

tar -zxvf  zookeeper-3.4.9.tar.gz

 

 

 

 配置zookeeper

 

cd  /Data/servers/zookeeper-3.4.9/conf  #进入到配置文件所在目录

cp  zoo_sample.cfg zoo.cfg    #复制配置样例文件

vi  zoo.cfg  #编辑配置文件

 

      zoo.cfg文件内容如下

# The number of milliseconds of each tick

tickTime=2000

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=10

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=5

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.

# dataDir=/tmp/zookeeper   //修改前

dataDir=/Data/servers/zookeeper //修改后

# the port at which the clients will connect

clientPort=2181

# the maximum number of client connections.

# increase this if you need to handle more clients

#maxClientCnxns=60

#

# Be sure to read the maintenance section of the

# administrator guide before turning on autopurge.

#

# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=3

# Purge task interval in hours

# Set to "0" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=1

//新增部分内容

server.1=192.168.1.203:2888:3888

server.2=192.168.1.204:2888:3888

server.3=192.168.1.205:2888:3888

 

 

 在每台zookeeper的服务上创建dataDir中配置的目录即/Data/servers/zookeeper

 

mkdir -p /Data/servers/zookeeper

cd /Data/servers/zookeeper

touch myid

vim myid  //设置文件的值为当前服务器在集群中的序号后保存即可

zookeeper启动

cd /Data/servers/zookeeper-3.4.9/bin/ 

./zkServer.sh  start  

# 可以使用 ./zkServer.sh start-foreground让其打印出日志输出

 

 

三、测试

 

  使用zkCli.sh分别连到三台服务器确认连接正常。// ./zkCli.sh -server 192.168.1.203

  在其中一台创建节点,查看其它两台是否同步到创建的节点信息

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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