教程:Ping32阿里云部署指南

Ping32云端部署指南
本文详细介绍如何在阿里云服务器上部署Ping32,包括注册账号、购买云服务器、安全组配置及Ping32服务引擎的安装步骤,适用于内网/专网及跨地区监管需求。

满足不同用户使用场景,Ping32支持内网/专网使用,也支持跨地区、跨网段等使用场景以达到监管需求,下面为大家介绍如何将Ping32部署在阿里云服务器:

1、注册/登录“阿里云”:

可以通过搜索引擎搜索“阿里云”,打开后注册或登录阿里云帐号(可以通过淘宝、支付宝、钉钉等多种试登录)。

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2、购买“云服务器”

登录阿里云后,可以点击“产品分类—云计算机基础—云服务器ECS”,进入云服务器选购页面,根据自身需要选择相应服务器配置,(阿里云也会定期做一些推广活动,也可进入“最新活动”页面选购),选购时选择windows2008-windows2012操作系统即可,购买时如果提示需要认证,可以先认证后再进行购买。

3、安全组配置

云服务器购买成功后,可以进入“控制台”,点击“云服务器ECS”,即可看到我们所购买的云服务器,点击左边导航菜单“网络与安全”,点击“安全组”,进入“安全组列表”

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点击列表右侧“配置规则”,进入安全组规则配置页面。选择“入方向”,点击右侧“添加安全组规则”,分别添加:6个TCP协议和1个UDP,分别是:(19007、19005、13306、19012、28987、38987)TCP、18987UDP。在授权对象处输入:0.0.0.0/0,点击“确定”。

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配置完成后,如下图所示:

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4、安装”Ping32服务引擎”

安全组配置完成后,登录到所申请的远程云服务器,开始-运行-输入“mstsc”,输入远程服务器公网IP、帐号、密码后即可登录,初次登录可进入云控制台”修改实例密码”
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登录成功后,下载Ping32软件安装,安装成功后,打开“服务器管理平台”,“启动”服务器管理面板;

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启动后即可返回本地电脑,下载Ping32软件安装管控平台,安装时只选择安装管控平台,不安装服务引擎:

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安装完成后,打开“Ping32”,进入登录窗口,系统默认用户名和密码为admin,可以进入系统后自行修改,在登录窗口右下角,点击工具“小图标”,如下图
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在”服务器地址“处输入云服务器的公网IP,输入后点击”确定“返回,点击登录,如下图
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登录成功后,即可点击”生成安装包“,生成后将安装包安装到需要监管的电脑上面稍等数秒后管控平台即可看到安装的用户上线。

<think>我们已经在之前的讨论中了解了在阿里云2核4G服务器上部署Kettle集群的基本步骤和注意事项。现在用户明确要求在三个阿里云实例上部署Kettle集群(一个主节点,两个从节点),并且提供了三个引用信息。根据引用[1],Kettle本身具有调度功能,可以通过KJB文件定义任务或使用操作系统定时任务,也可以使用在线调度系统。引用[2]和[3]提供了其他背景信息,但与本问题关系不大。 部署步骤将基于之前的知识,并扩展到三个节点。由于用户没有指定服务器规格,我们假设每个实例至少是2核4G(但根据之前的建议,生产环境推荐更高配置)。以下是详细步骤: 步骤1: 准备阿里云环境 - 创建三个ECS实例(例如:ecs.g6.large,2核4G,但建议生产环境使用更高配置),位于同一VPC内,确保内网互通。 - 安全组配置:开放8080(Carte默认端口)、8081(可选第二个Slave端口)和8082(可选第三个端口,如果其中一个实例同时作为Master和Slave则不需要,但通常Master只负责调度,不执行任务,所以建议三个实例分别作为:Master、Slave1、Slave2)。 - 安装Java环境(所有节点): sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel 步骤2: 下载并安装Kettle(所有节点) - 下载Kettle(以9.4版本为例): wget https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Pentaho%209.4/client-tools/pdi-ce-9.4.0.0-343.zip unzip pdi-ce-9.4.0.0-343.zip -d /opt/kettle 步骤3: 配置从节点(Slave1和Slave2) - 在每个从节点上创建Carte配置文件(例如carte-config-8080.xml和carte-config-8081.xml,端口不同): <!-- Slave1的配置文件(端口8080) --> <slave_config> <slaveserver> <name>slave1</name> <hostname>slave1_private_ip</hostname> <!-- 使用内网IP --> <port>8080</port> <master>N</master> </slaveserver> </slave_config> <!-- Slave2的配置文件(端口8080,如果同一台机器部署多个Slave则需不同端口,但这里每个实例一个Slave,所以都可以用8080) --> <!-- 注意:如果两个Slave在同一台机器,则必须使用不同端口,但这里三个实例,所以每个实例独立,都可以用8080 --> - 启动从节点服务(分别在两个Slave实例上执行): cd /opt/kettle/data-integration ./carte.sh /path/to/carte-config-8080.xml # 在Slave1上 # 在Slave2上同样执行,配置文件内容修改为Slave2的内网IP和端口(如果端口不同则修改,这里假设都是8080,但注意同一台机器不能同时监听同一端口,所以不同实例可以用相同端口) 步骤4: 配置主节点(Master) - 主节点不需要运行Carte服务(除非你也想让它作为Slave,但通常不推荐,因为调度任务需要资源)。我们只需要在主节点上配置集群方案。 - 启动主节点的Spoon GUI(或者通过命令行配置): ./spoon.sh - 在Spoon中配置集群: 1. 点击主菜单中的“工具” -> “集群方案” -> “集群方案管理器”。 2. 点击“新建”创建一个集群方案,例如命名为“aliyun-cluster”。 3. 添加两个从节点: - 节点1:名称(slave1),主机名(Slave1内网IP),端口(8080) - 节点2:名称(slave2),主机名(Slave2内网IP),端口(8080) 4. 保存集群方案。 - 或者,也可以通过编辑XML文件配置集群方案(位于用户主目录下的.kettle目录,文件名为cluster-schemas.xml),但图形界面更直观。 步骤5: 测试集群 - 创建一个简单的转换(例如:生成随机数据,然后写入一个文本文件)。 - 在转换设置中,选择“集群”选项卡,勾选“集群运行”,并选择前面创建的集群方案“aliyun-cluster”。 - 运行转换,观察日志,看是否分发到两个从节点执行。 步骤6: 调度任务(引用[1]中提到的方法) - 方法1:使用KJB文件定义定时任务(在作业属性中设置定时调度)。 - 方法2:使用操作系统定时任务(如cron)调用Kitchen或Pan命令运行作业或转换。 kitchen.sh -rep=my_repository -user=admin -pass=admin -dir=/ -job=my_job -cluster=aliyun-cluster - 方法3:使用KettleOnline等第三方调度系统(需要额外部署)。 注意事项: - 资源限制:三个2核4G实例,总资源有限,注意控制并发任务数。 - 网络:确保内网互通,安全组允许互相访问8080端口(以及主节点访问从节点的8080端口)。 - 高可用:主节点是单点,如果主节点故障,调度将停止。可以考虑使用备用主节点(但Kettle本身没有主节点的高可用机制,需要外部方案如Keepalived)。 - 日志:集中管理日志,便于排查问题。 优化建议: - 为每个从节点的Carte服务设置合适的JVM内存参数(在carte.sh中修改JAVA_OPTS,例如:-Xmx1024m -Xms512m)。 - 在阿里云上使用云监控服务监控每个实例的CPU、内存和网络。 通过以上步骤,您可以在三个阿里云实例上成功部署Kettle集群。如果遇到性能问题,考虑升级实例规格或优化ETL作业。 相关问题: 1. 如何配置Kettle集群的高可用性? 2. 在Kettle集群中,如何监控每个从节点的任务执行情况? 3. 如何优化Kettle作业以在集群中更高效地运行? 4. Kettle集群与阿里云DataWorks集成有哪些方法? 5. 在Kettle集群中如何处理节点故障?</think>### 在阿里云三实例部署Kettle集群的完整指南 #### 一、环境准备与规划 1. **服务器配置建议**(三台阿里云ECS实例): - **角色分配**: - 实例1:Master节点(负责作业调度) - 实例2:Slave节点1(执行任务) - 实例3:Slave节点2(执行任务) - **最小规格**:ecs.g6.large(2核4G)[^1],推荐ecs.g6.xlarge(4核8G)提升性能 - **网络配置**: ```bash # 安全组需开放端口 TCP: 8080 (Carte服务默认端口) TCP: 8081-8090 (备用Slave端口) ICMP: 允许内网Ping ``` - **系统要求**:CentOS 7+/Ubuntu 18.04+,Java 8+(所有节点) 2. **架构拓扑**: ``` +----------------+ +---------------+ +---------------+ | Master节点 |<----->| Slave节点1 |<----->| Slave节点2 | | (作业调度中心) | | (任务执行器) | | (任务执行器) | +----------------+ +---------------+ +---------------+ ↓ 阿里云OSS/SLS(可选数据存储) ``` #### 二、部署步骤 ##### 1. 基础环境安装(所有节点执行) ```bash # 安装Java sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel -y echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0' >> ~/.bashrc # 下载Kettle (v9.4) wget https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Pentaho%209.4/client-tools/pdi-ce-9.4.0.0-343.zip unzip pdi-ce-9.4.0.0-343.zip -d /opt/kettle ``` ##### 2. Slave节点配置(实例2和实例3) **配置文件**:`/opt/kettle/data-integration/pwd/carte-config.xml` ```xml <!-- Slave1配置 (实例2) --> <slave_config> <slaveserver> <name>slave1</name> <hostname>192.168.1.2</hostname> <!-- 替换为内网IP --> <port>8080</port> </slaveserver> </slave_config> <!-- Slave2配置 (实例3) --> <slave_config> <slaveserver> <name>slave2</name> <hostname>192.168.1.3</hostname> <port>8080</port> </slaveserver> </slave_config> ``` **启动服务**: ```bash cd /opt/kettle/data-integration nohup ./carte.sh carte-config.xml > carte.log 2>&1 & ``` ##### 3. Master节点配置(实例1) **创建集群方案**: 1. 启动Spoon GUI: ```bash cd /opt/kettle/data-integration ./spoon.sh ``` 2. 操作路径:`主菜单 > 工具 > 集群方案 > 新建` - 方案名称:`aliyun-cluster` - 添加Slave节点: | 节点名称 | IP地址 | 端口 | |----------|-------------|------| | slave1 | 192.168.1.2 | 8080 | | slave2 | 192.168.1.3 | 8080 | **提交集群作业**(命令行示例): ```bash ./kitchen.sh -rep=my_repo -job=etl_job -cluster=aliyun-cluster ``` #### 三、关键优化策略 1. **资源分配优化**: - JVM内存调整(编辑`spoon.sh`/`carte.sh`): ```bash # Master节点 PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms1g -Xmx2g" # Slave节点 PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms512m -Xmx1536m" ``` - 并发控制:在作业属性中设置`最大并行线程数=4`(避免CPU过载) 2. **阿里云集成**: - **数据存储**:使用OSS替代本地文件 ```bash # 在Kettle中使用OSS插件 oss://bucket-name/path/to/file.csv ``` - **日志收集**:接入SLS(日志服务)集中管理日志[^3] 3. **调度方案选择**(引用[1]): - 方案1:KJB内置调度(适合简单任务) - 方案2:操作系统Cron定时任务 ```bash # 示例Cron作业 0 3 * * * /opt/kettle/kitchen.sh -job=daily_etl ``` - 方案3:KettleOnline在线调度系统(推荐生产环境) #### 四、验证与监控 1. **集群状态检查**: - 访问Slave控制台:`http://<slave_ip>:8080` - Master节点日志:`tail -f /opt/kettle/data-integration/logs/master.log` 2. **阿里云监控配置**: ```bash # 安装云监控Agent wget http://update2.aegis.aliyun.com/download/install.sh sudo bash install.sh ``` - 监控指标:CPU使用率 > 80%告警,内存使用 > 90%告警 #### 五、故障处理预案 | 故障现象 | 解决方案 | |------------------------|-----------------------------------| | Slave节点离线 | 1. 检查安全组端口<br>2. 重启Carte服务 | | 作业卡死在`分发中`状态 | 调整`集群方案`中的超时阈值 | | OOM内存溢出 | 减小JVM的`-Xmx`值或优化转换步骤 | > **重要提示**:在2核4G实例上运行三节点集群时,建议测试环境并发任务数不超过3个。生产环境推荐升级到4核8G以上规格[^1]。 --- ### 部署效果验证 ```mermaid graph LR A[Master节点] --> B[提交ETL作业] B --> C{集群调度器} C --> D[Slave1执行步骤1] C --> E[Slave2执行步骤2] D --> F[OSS结果存储] E --> F ```
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