Amazon web services Can';t在t2.micro(自由层)实例上启动Cassandra-连接错误

Amazon web services Can';t在t2.micro(自由层)实例上启动Cassandra-连接错误,amazon-web-services,amazon-ec2,cassandra,Amazon Web Services,Amazon Ec2,Cassandra,不可能在t2.micro(免费层)上启动Cassandra吗?我得到一个错误: nodetool: Failed to connect to '127.0.0.1:7199' - ConnectException: 'Connection refused (Connection refused)'. 我试过这么多的解决方案 JVM_OPTS="$JVM_OPTS - Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1" Restarting the service:

不可能在t2.micro(免费层)上启动Cassandra吗?我得到一个错误:

nodetool: Failed to connect to '127.0.0.1:7199' - 
ConnectException: 'Connection refused (Connection refused)'.
我试过这么多的解决方案

JVM_OPTS="$JVM_OPTS - Djava.rmi.server.hostname=127.0.0.1" 

Restarting the service: sudo service cassandra restart

If you have a cluster, make sure that ports 7000 and 9042 are 
open within your security group.

这在t2.medium实例上不是一个问题。

是的,这是因为有1GB RAM,只有一个内核,这不符合Cassandra的要求

它应该在T2.Medium上工作,因为它有

t2.medium   2(VCPU) 4(Memory)

硬件选择

与大多数数据库一样,Cassandra吞吐量随着CPU的增加而提高 内核、更多RAM和更快的磁盘。而卡桑德拉则可以让他跑掉 在用于测试或开发环境的小型服务器上(包括 Raspberry Pis),最低限度的生产服务器至少需要2个内核, 以及至少8GB的RAM。典型的生产服务器有8台或更多 核心和至少32GB的RAM

CPU

Cassandra是高度并发的,处理许多并发请求 (读和写)使用在尽可能多的CPU上运行的多个线程 尽可能多地使用内核。Cassandra写入路径往往非常复杂 优化(写入commitlog,然后将数据插入 memtable),因此写操作特别容易受到CPU的限制。 因此,添加额外的CPU核通常会增加吞吐量 读写两种方式

内存

Cassandra在Java虚拟机中运行,该虚拟机将预先分配一个固定的大小 heap(java的Xmx系统参数)。除了堆,卡桑德拉 将大量堆外RAM用于压缩元数据, bloom筛选器、行、键和计数器缓存以及进程内页面 隐藏物最后,卡桑德拉将利用运营成本 系统的页面缓存,将最近访问的部分文件存储在RAM中 用于快速重复使用


Cassandra堆应该不小于2GB,并且不超过系统RAM的50%是的,这是因为有1GB RAM,只有一个内核,这不符合Cassandra的要求

它应该在T2.Medium上工作,因为它有

t2.medium   2(VCPU) 4(Memory)

硬件选择

与大多数数据库一样,Cassandra吞吐量随着CPU的增加而提高 内核、更多RAM和更快的磁盘。而卡桑德拉则可以让他跑掉 在用于测试或开发环境的小型服务器上(包括 Raspberry Pis),最低限度的生产服务器至少需要2个内核, 以及至少8GB的RAM。典型的生产服务器有8台或更多 核心和至少32GB的RAM

CPU

Cassandra是高度并发的,处理许多并发请求 (读和写)使用在尽可能多的CPU上运行的多个线程 尽可能多地使用内核。Cassandra写入路径往往非常复杂 优化(写入commitlog,然后将数据插入 memtable),因此写操作特别容易受到CPU的限制。 因此,添加额外的CPU核通常会增加吞吐量 读写两种方式

内存

Cassandra在Java虚拟机中运行,该虚拟机将预先分配一个固定的大小 heap(java的Xmx系统参数)。除了堆,卡桑德拉 将大量堆外RAM用于压缩元数据, bloom筛选器、行、键和计数器缓存以及进程内页面 隐藏物最后,卡桑德拉将利用运营成本 系统的页面缓存,将最近访问的部分文件存储在RAM中 用于快速重复使用

卡桑德拉堆应不小于2GB,且不超过系统RAM的50%