Coordinator节点 Coordinator 节点主要负责segment 的管理和分配.更具体的说,它同通过配置往historical 节点 load 或者 drop  segment .Coordinator 负责load 新的segment ,drop 掉过时的segment .管理重复的segment ,和负载均衡. Coordinator 定期运行,每次运行的时间是一个可配置的.每次Coordinator 运行时,它评估集群的当前状态,然后才决定采取适当的行动.与broker 和h

Historical节点 Historical 节点的作用是,load 历史数据提供查询. 运行类 io.druid.cli.Main server historical 装载和保存Segments 每个Historical 节点维护一个持续的连接到zookeeper.Historical 节点彼此之间不直接沟通,也不通过coordinator 节点沟通,而是同过zookeeper节点沟通.coordinator 节点负责分配新的segments 给historical节点,这个过程是通过创建一

1 在所有节点执行以下步骤 Step 01 添加Citus Repostory # Add Citus repository for package manager curl https://install.citusdata.com/community/rpm.sh | sudo bash Step 02 安装Citus并且初始化DB # install PostgreSQL with Citus extension sudo yum install -y citus72_10 # initi

由Kafka内置实现了失败检测和Rebalance(ZKRebalancerListener),但是它存在羊群效应和脑裂的问题,客户端代码实现低级API也不能解决这个问题.如果将失败探测和Rebalance的逻辑放到一个高可用的中心Coordinator,这两个问题即可解决.同时还可大大减少Zookeeper的负载,有利于Kafka Broker的扩展(Broker也会作为协调节点的角色存在). 有几种类型: GroupCoordinator: GroupCoordinator handles

目录 分布集群 emq@s1.emqtt.io 节点设置 emq@s2.emqtt.io 节点设置 节点加入集群 节点退出集群 节点发现与自动集群 manual 手动创建集群 基于 static 节点列表自动集群 基于 mcast 组播自动集群 基于 DNS A 记录自动集群 基于 etcd 自动集群 基于 Kubernetes 自动集群 集群脑裂与自动愈合 集群节点自动清除 跨节点会话(Session) 防火墙设置 一致性 Hash 与 DHT 负载均衡 HAProxy -> EMQ 集群 N

广州PostgreSQL用户会技术交流会小记 2015-9-19 今天去了广州PostgreSQL用户会组织的技术交流会 分别有两个session 第一个讲师介绍了他公司使用PostgreSQL-X2的情况 第二个讲师介绍了PostgreSQL里面的一些执行计划分析 我个人比较关注第一个session,因为涉及到真正的应用案例 网上有对PostgreSQL-X2的简短介绍,我先转载过来 转载:http://francs3.blog.163.com/blog/static/405767272012

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了

Durid是在2013年底开源出来的,当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题.对比Druid与其他解决方案,Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询,用户查询的是历史数据.而Druid不断的从ingest去拉取数据,持续构建cube,提供实时查询,主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)           目录: druid简介 Druid特

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎,可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询,查询的速度达到商业数据仓库的级别,据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上.Presto 可以查询包括 Hive.Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品,单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析.Presto 的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果,Facebook 在内部多个数据存储中使用 Presto 交互式

文所描述的Postgres-XC版本:v1.2.1项目主页地址:http://sourceforge.net/projects/postgres-xc/ pdf文件下载: Postgres-XC集群搭建.PDF 一.理解Postgres-XC集群架构Postgres-XC是基于PostgreSQL的SHARED NOTHING的分布式关系型数据库集群,它可以管理和处理分布在多个不同主机上的海量数据.对于Postgres-XC来说,一个实例实际上是由多个独立的 PostgreSQL 实例组成,它们

着系统的复杂性不断增加,我们所面对的分布式系统渐渐增加.分布式文件系统.分布式消息队列系统等等层出不穷,在一些行业特别是互联网行业应用广泛.分布式数据库也是目前使用比较常用的分布式系统之一. 简单来说,分布式数据库就是通过多个相互连接的数据库节点(注意不是Instance),来支持前端系统数据访问需要的数据库组织结构.各个节点之间相互独立.自我管理(site autonomy).分布式数据库系统追求的主要目标包括:可用性(availability).准确性(accuray).一致性(concur

注:本文转自:http://eric100.blog.51cto.com/2535573/1717792 Opscenter用户手册 1.       OpsCenter简介 DataStaxOpsCenter是一个可视化管理和监控Apache Cassandra和DataStax Enterprise工具.OpsCenter简化了管理任务: 添加扩展集群 配置nodes 查看性能指标 修复问题 监控集群情况 主要功能 OpsCenter主要功能如下: Dashboard 概述显示任何警报和多个

以前学习postgresql的笔记 create table 消耗 OID 如create table my_test_table, 他本身会消耗一个 会在pg_type中插入两条记录_my_test_table和my_test_table会消耗掉两个oid 如果该表需要toast会生成一个改变的toast表和toast index表消耗另外两个,查看过程如下: create table my_test_table(a int, b char(8192)); select oid, relnam

ConsumerConfig.scala 储存Consumer的配置 按照我的理解,0.10的Kafka没有专门的SimpleConsumer,仍然是沿用0.8版本的. 1.从poll开始 消费的规则如下: 一个partition只能被同一个ConsumersGroup的一个线程所消费. 线程数小于partition数,某些线程会消费多个partition. 线程数等于partition数,一个线程正好消费一个线程. 当添加消费者线程时,会触发rebalance,partition的分配发送变化

下载druid 下载地址 http://static.druid.io/artifacts/releases/druid-services-0.6.145-bin.tar.gz 解压 tar -zxvf druid-services-*-bin.tar.gz cd druid-services-* 外部依存关系 1.A "deep" storage,作为一个备份数据库 2.mysql 设置mysql mysql -u root GRANT ALL ON druid.* TO 'drui

摘要 本文主要介绍cassandra线程技术,cassandra的实现是基于java的,所以线程技术使用的也是jdk包提供的线程类.cassandra是分布式数据库,整个并发架构是基于阶段事件驱动架构(staged envent-driven architecture)它能够利用queue将复杂的事件驱动分解为各个阶段. 一.java并发 Executor 框架 http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/Execu

四台服务器部署cassandra集群 和 presto搜索引擎 及代码演示: 还有很多细节没有补充,有问题和疑问的地方 咋们一起探讨哇!1.创建用户    使用root用户登录应用服务器,执行以下操作:        adduser cassandra        passwd cassandra    使用cassandra用户登录应用服务器验证是否安装python 2 和JDK 8(我使用jdk8版本是因为项目中cassandra配合presto搜索引擎使用,presto需要jdk8支持)

Presto 集群配置不管是coordinator还是worker配置项中都有一项discovery.uri,这个是一个比较核心的东西,简单来说就是服务发现的地址. coordinator和worker都会将自身注册到这个服务发现地址上,供彼此发现对方,coordinator可以通过个发现服务知道有多少worker节点,而worker节点可以通过这个发现服务知道coordinator是谁,这样做的好处是coordinator和worker做到了完全的解耦,彼此都不需要在启动时配置对方,而是通过第