Cassandra最小化安装

本文详细介绍了在CentOS7.2环境下,如何通过关闭防火墙、安装JDK及配置环境变量来准备Cassandra运行环境,并提供了Cassandra的安装步骤与最小化配置文件示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Cassandra最小化安装

环境

CentOS 7.2 64位

IP_address:172.27.0.8

安装包装备

[root@master ~]# ll /usr/local/src
total 227828
-rw-r--r-- 1 root root  41235177 Feb 12 06:32 apache-cassandra-3.11.4-bin.tar.gz
-rw-r--r-- 1 root root 191817140 Apr 22 11:09 jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

Ⅰ、关闭防火墙

[root@master ~]# systemctl stop firewalld.service
[root@master ~]# systemctl disable firewalld.service
[root@master ~]# setenforce 0
[root@master ~]# sed -i '/^SELINUX=/cSELINUX=disabled' /etc/selinux/config

验证:
[root@master ~]# systemctl status firewalld.service
● firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/firewalld.service; disabled; vendor preset: enabled)
   Active: inactive (dead)
     Docs: man:firewalld(1)
[root@master ~]# getenforce
Disabled

Ⅱ、安装最新版JDK

tar xvf /usr/local/src/jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
ln -s /usr/local/jdk1.8.0_201/ /usr/local/jdk

配置环境变量:
cat >> /etc/profile << EOF
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export JRE_HOME=/usr/local/jdk/jre
export CLASSPATH=/usr/local/jdk/jre/lib:/usr/local/jdk/lib
EOF
source /etc/profile
cat >> /etc/profile << EOF
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
EOF
source /etc/profile

验证:
[root@master]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

Ⅲ、安装Cassandra

3.1 安装

[root@master]# tar zxvf /usr/local/src/apache-cassandra-3.11.3-bin.tar.gz -C /usr/local
[root@master]# ln -s /usr/local/apache-cassandra-3.11.3/ /usr/local/cassandra/

3.2 编辑最小化配置文件

[root@master]# vim /usr/local/cassandra/conf/cassandra.yaml
cluster_name: '91Porn'

seed_provider:
    - class_name: org.apache.cassandra.locator.SimpleSeedProvider
      parameters:
          # Ex: "<ip1>,<ip2>,<ip3>"
          - seeds: "127.0.0.1"
      
listen_address: 172.27.0.8

data_file_directories:
     - /data/cassandra/data
commitlog_directory: /data/cassandra/commitlog
hints_directory: /data/cassandra/hints
saved_caches_directory: /data/cassandra/saved_caches

具体参数含义后续专门分析

3.3 启动并验证Cassandra

[root@master]# cd /usr/local/cassandra && ./bin/cassandra -R
-R 表示用root账号启动

查看集群状态:
[root@master]# bin/nodetool status
Datacenter: datacenter1
=======================
Status=Up/Down
|/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving
--  Address     Load       Tokens       Owns (effective)  Host ID                               Rack
UN  172.27.0.8  226.27 KiB  256          100.0%            128c15c1-b1f8-448e-b55e-37b01fe49a5a  rack1

cql工具登陆Cassandra:
[root@master]# ./bin/cqlsh 172.27.0.8
Connected to 91Porn at 172.27.0.8:9042.
[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.11.4 | CQL spec 3.4.4 | Native protocol v4]
Use HELP for help.
cqlsh> 

tips:

启动时jvm报如下错误:是因为服务器可用内存不足发生oom了
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p

转载于:https://www.cnblogs.com/---wunian/p/10750814.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值