tor centos？centos7.0下载
各位老铁们好，相信很多人对tor centos都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于tor centos以及centos7.0下载的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
CentOS 7下OpenLDAP编译安装及配置
基于 CentOS-7-x86_64-1511环境下进行 OpenLDAP的编译安装及配置
1.下载并获取 OpenLDAP 2.4.44版本，Berkeley DB 5.1.29及 LDAP Administrtor软件。
2.安装前准备包括关闭 selinux、打开防火墙 tcp 389/ 636端口。
3.安装 BDB，需在解压包的 build_unix目录中编译安装。
4.更新 lib库以确保编译 openldap时能找到相关库。
5.完成 OpenLDAP编译安装，设置可执行命令。
6.配置主配置文件 slapd.conf，包括修改日志文件级别与路径、使用 mdb作为后端数据库、设置域名与管理员账户名等。
7.初始化 OpenLADP，启动服务，验证安装。
8.使用示例：创建管理员账号、具有部门属性的员工，验证账户。
9.使用 ldapadmin运行创建数据库文件，进行基本的 LDAP操作。
常见对象属性包括 commonName、surname等。
提供 ldif文件示例和文章永久更新链接。
Privoxy 安装配置
使用Privoxy将socks5代理转成http代理
操作系统 CentOS 7
用yum命令看一下，是最新版本
直接安装 privoxy
配置文件位于目录：/etc/privoxy
修改绑定地址，搜索==listen-address==，修改需要绑定的IP
设置socks5转发，搜索==forward-socks5t==，去掉注释，修改对应IP
配置不走代理，直接本地转发的
由于网络不稳定，经常出现503，增加转发重试
默认值是：0
配置最大客户端的连接
默认值是：128
这个用于开启和关闭广告过滤和内容过滤，1表示开启，0表示关闭
默认值是：1
共享连接
是否保持活动的传出连接应该在不同的传入连接之间共享
拦截服务端禁止在iframe中加载的响应头，在user.action末尾添加
只能处理http的连接
修改服务端的响应头，去掉设置cookie时的 HttpOnly，让客户端可以通过js获取cookie
Privoxy使用类似Perl的 s///操作来实现对内容的替换修改
只能处理http的连接
在user.filter文件中新增
在user.action文件中新增
浏览器配置代理指向privoxy
访问地址： 可以进入到privoxy的一个管理页面
访问地址： 可以进入到一个tor检查页面
如何构建最优化的Hadoop集群
本文将逐步介绍这些部分的安装和配置：
•网络体系结构
•操作系统
•硬件要求
•Hadoop软件安装/设置
网络架构
根据我们目前能够拿到的文档，可以认为云内的节点越在物理上接近，越能获得更好的性能。根据经验，网络延时越小，性能越好。
为了减少背景流量，我们为这个云创建了一个虚拟专用网。另外，还为应用服务器们创建了一个子网，作为访问云的入口点。
这个虚拟专用网的预计时延大约是1-2毫秒。这样一来，物理临近性就不再是一个问题，我们应该通过环境测试来验证这一点。
建议的网络架构：
•专用TOR(Top of Rack)交换机
•使用专用核心交换刀片或交换机
•确保应用服务器“靠近”Hadoop
•考虑使用以太网绑定
操作系统
我们选择Linux作为操作系统。Linux有许多不同的发行版，包括Ubuntu、RedHat和CentOS等，无论选择哪一个都可以。基于支持和许可费用的考虑，我们最终选择了CentOS 5.7。最好是定制一个CentOS的映像，把那些需要的软件都预装进去，这样所有的机器可以包含相同的软件和工具，这是一个很好的做法。
根据Cloudera的建议，OS层应该采用以下设置：
•文件系统
Ext3文件系统
取消atime
不要使用逻辑卷管理
•利用alternatives来管理链接
•使用配置管理系统(Yum、Permission、sudoers等)
•减少内核交换
•撤销一般用户访问这些云计算机的权限
•不要使用虚拟化
•至少需要以下Linux命令：
/etc/alternatives
ln、chmod、chown、chgrp、mount、umount、kill、rm、yum、mkdir
硬件要求
由于Hadoop集群中只有两种节点(Namenode/Jobtracker和Datanode/Tasktracker)，因此集群内的硬件配置不要超过两种或三种。
硬件建议：
•Namenode/Jobtracker：1Gb/s以太网口x2、16GB内存、4个CPU、100GB磁盘
•Datanode：1Gb/s以太网口x2、8GB内存、4个CPU、多个磁盘，总容量500GB以上
实际的硬件配置可以与我们建议的配置不同，这取决于你们需要存储和处理的数据量。但我们强烈建议不要在集群中混用不同的硬件配置，以免那些较弱的机器成为系统的瓶颈。
Hadoop的机架感知
Hadoop有一个“机架感知”特性。管理员可以手工定义每个slave数据节点的机架号。为什么要做这么麻烦的事情?有两个原因：防止数据丢失和提高网络性能。
为了防止数据丢失，Hadoop会将每个数据块复制到多个机器上。想象一下，如果某个数据块的所有拷贝都在同一个机架的不同机器上，而这个机架刚好发生故障了(交换机坏了，或者电源掉了)，这得有多悲剧?为了防止出现这种情况，必须要有一个人来记住所有数据节点在网络中的位置，并且用这些知识来确定——把数据的所有拷贝们放在哪些节点上才是最明智的。这个“人”就是Name Node。
另外还有一个假设，即相比不同机架间的机器，同一个机架的机器之间有着更大的带宽和更小的延时。这是因为，机架交换机的上行带宽一般都小于下行带宽。而且(+本站微信networkworldweixin)，机架内的延时一般也小于跨机架的延时(但也不绝对)。
机架感知的缺点则是，我们需要手工为每个数据节点设置机架号，还要不断地更新这些信息，保证它们是正确的。要是机架交换机们能够自动向Namenode提供本机架的数据节点列表，那就太棒了。
