关系型数据库,但千万级表关联数据库基本上不太可能做到秒出:考虑过Sharding,但数据量大, 各种成本都很高:热数据存储到ElasticSearch,但无法跨索引关联,导致不得不做宽表, 因为权限,酒店信息会变,所以每次要刷全量数据,不适用于大表更新, 维护成本也很高:Redis键值对存储无法做到实时汇总: 1. 现有一个需求需要快速访问 2个字段 至少占 128KB 的 一条记录 ,  累计十多亿数据更新,如何保证数据更新过程中生产应用高可用 2. 每天有将近百万次数据查询请求 3. 让用户

前言 随着云上 ClickHouse 服务完善,越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上.对于不同数据规模,我们选择不同的方案: 对于数据量比较小的表,通常小于10GB 情况下,可以将数据导出为 CSV 格式,在云上集群重新写入数据: 使用 clickhouse 发行版自带工具 clickhouse-copier 来完成. 本文详解 clickhouse-copier 完成跨 ClickHouse 集群数据迁移(当然也适用于用户集群内部数据不同表间数据迁移). 一.Zookee

更多精彩内容,请关注微信公众号:后端技术小屋 一文读懂clickhouse集群监控 常言道,兵马未至,粮草先行,在clickhouse上生产环境之前,我们就得制定好相关的监控方案,包括metric采集.报警策略.图形化报表.有了全面有效的监控,我们就仿佛拥有了千里眼顺风耳,对于线上任何风吹草动都能及时感知,在必要的情况下提前介入以避免线上故障. 业界常用的监控方案一般是基于prometheus + grafana生态.本文将介绍由clickhouse-exporter(node-exporter

ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的,主要在于配置的不一致,如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署,可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署. ClickHouse集群部署流程大概如下: 环境准备 在每台机器上安装单机版ClickHouse config.xml配置 Zookeeper配置 进入ClickHouse测试 环境准备 下载安装包 按照ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署中的介绍下载即可 设

1.集群节点信息 10.12.110.201 ch201 10.12.110.202 ch202 10.12.110.203 ch203 2. 搭建一个zookeeper集群 在这三个节点搭建一个zookeeper集群(如果搭建可以直接忽略这一步),先在一个节点上根据以下配置 2.1. 下载 zookeeper-3.4.12.tar.gz 安装包,放置到上面三台服务器一个目录下(/apps/) 2.2. 进入到/apps/目录下,解压tar包,tar -zxvf zookeeper-3.4.12

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.列式库简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库(DBMS),主要用于OLAP在线分析处理查询,能够使用SQL查询实时生成分析数据报告. 列式存储 行式存储和列式存储,数据在磁盘上的组织结构有着根本不同,数据分析计算时,行式存储需要遍历整表,列式存储只需要遍历单个列,所以列式库更适合做大宽表,用来做数据分析计算. 絮叨一句:注意这里比较的场景,是数据分析计算的场景. 二.集群配置 1.基础环境

//需要先搭建zookeeper集群.机器1: sudo docker run -d \ --name clickhouse --ulimit nofile=262144:262144 \ -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 \ -v /etc/clickhouse-server/config.xml:/etc/clickhouse-server/config.xml \ -v /var/log/clickhouse-server/:/var/log/c

​ 数据库异常关闭时,数据库关闭时来不及或者没机会做checkpoint,则需要从上一个一致性检查的开始恢复.KingbaseES备机checkpoint是不能产生checkpoint WAL日志条目的,因为如果写这样类型的checkpoint的话,就会将接收的WAL打乱,那么日志将混乱,回放会出问题. 那么问题来了,备机支持checkpoint吗?它的checkpoint怎么做的? KingbaseES为了缩短恢复时间,备机上也支持checkpoint,即CreateRestartPoint.

​ 案例说明: 此案例是在KingbaseES V8R6集群环境下,当主库磁盘空间不足时,执行sys_rman备份,将集群的备库节点作为repo主机,执行备份,并将备份存储在备库的磁盘空间. 集群架构状态: [kingbase@node102 bin]$ ./repmgr cluster show ID | Name | Role | Status | Upstream | Location | Priority | Timeline | Connection string ----+-----

三.安装配置 1.环境 使用2台centos服务器,每台机器上部署3个实例,集群为三个主节点与三个从节点: 192.168.5.144:6380 192.168.5.144:6381 192.168.5.144:6382 192.168.5.8:6380 192.168.5.8:6381 192.168.5.8:6382 2.安装依赖 由于通过redis-trib.rb工具构建Redis Cluster,需要rudy环境,执行如下命令安装: yum -y  install zlib ruby r

上一篇文章写过centos 7下clickhouse rpm包安装和基本的目录结构,这里主要介绍clickhouse高可用集群的部署方案,因为对于默认的分布式表的配置,每个分片只有一份,这样如果挂掉一个节点,则查询分布式表的时候直接会报错,这个是基于clickhouse自己实现的多分片单副本集群,配置也比较简单,这里说的高可用是指,每个分片具有2个或以上副本,当某个节点挂掉时,该节点分片仍可以由其他机器上的副本替代工作,所以这样实现的分布式集群可以在挂掉至少1个节点时机器正常运行,随着集群节点数

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

一.环境准备: 主机 系统 应用 ip ckh-01 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.190 ckh-02 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.191 ckh-03 centos 8 jdk,zookeeper,clickhouse 192.168.205.192 ckh-04 centos 8 jdk,clickhouse 192.168.205.193 ckh-05 cento

写在前面 抽空来更新一下大数据的玩意儿了,起初架构选型的时候有考虑Hadoop那一套做数仓,但是Hadoop要求的服务器数量有点高,集群至少6台或以上,所以选择了Clickhouse(后面简称CH).CH做集群的话,3台服务器起步就可以的,当然,不是硬性,取决于你的zookeeper做不做集群,其次CH性能更强大,对于量不是非常巨大的场景来说,单机已经足够应对OLAP多种场景了. 进入正题,相关环境: IP 服务器名 操作系统 服务 备注 172.192.13.10 server01 Ubunt

转自:http://blog.csdn.net/luonanqin/article/details/8497860 MongoDB是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式.关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭

1. 安装LVS软件      (1)安装前准备操作系统:统一采用Centos6.5版本,地址规划如下: 服务器名 IP地址 网关 虚拟设备名 虚拟ip Director Server 192.168.12.25 192.168.12.1 eth0:0 192.168.12.135 Real Server1 192.168.12.246 192.168.12.1 lo:0 192.168.12.135 Real Server2 192.168.12.247 192.168.12.1 lo:0 1

高性能Linux服务器 第11章 构建高可用的LVS负载均衡集群 libnet软件包<-依赖-heartbeat(包含ldirectord插件(需要perl-MailTools的rpm包)) ldirectord插件->调用ipvsadm命令 本章主要介绍高可用LVS负载均衡集群系统的搭建,首先介绍LVS的组成和特点,然后介绍高可用LVS集群系统的拓扑结构,接着通过3个实例详细介绍如何通过heartbeat.Keepalived及piranha来构建高可用LVS集群,最后,总结通过这3种方式构

一.Redis集群原理 集群技术是构建高性能网站架构的重要手段,试想在网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,并快速响应,我们必然想到的是将数据进行切片,把数据根据某种规则放入多个不同的服务器节点,来降低单节点服务器的压力. 上一篇我们讲到了 Redis 的主从复制技术,当实现了多节点的 master-slave 后,我们也可以把它叫做集群,但我们今天要讲的集群主要是利用切片技术来组建的集群. 集群要实现的目的是要将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点

高可用LVS 集群构建 在LVS集群当中Director的作用是很关键的,所以我们在生产环境中要保证其高可用. 高可用架构图: 1.通过 piranha搭建LVS高可用性集群 piranha是REDHAT 提供的一个基于Web的LVS 配置软件,通过piranha可以省去手工配置LVS 的繁琐工作:同时,piranha也可以单独提供集群功能,例如,可以通过piranha激活Director Server的备用主机.这里利用piranha来配置Director Server的双机热备功能. 1．安

在不使用redis3.0之后版本的情况下,对于redis服务端一般是采用Sentinel哨兵模式,也就是一主多备的方式. 这里,先抛出三个问题, 问题1:单节点宕机数据丢失?问题2:多节点(节点间没有主从关系)数据分片,采用sharedJedisPool,某节点宕机,导致获取不到连接问题3:主从模式下,通过哨兵配置,单个集群数据无法分片(备复制->主的数据,备无写权限) 关于问题1,解决方式,多台redis节点,采用Sentinel哨兵模式,也就是一主多备的方式. 关于问题2,这里先不谈解决方式

MongoDB集群方案介绍 一.什么是mongodb集群? 是指由多台mongodb服务器组成的服务器集群,称之为mongodb集群. 二.mongodb集群搭建的方式: 1.Replica Set  副本集: 简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节点不提供任何服务.但是可以通过设置使备节点提供查询服务,这样就可以减少主节点的压力,当客户端进行数据查询时,请求自动转到备节点