1:索引(创建或者删除)一个文档 首先:发送一个索引或者删除的请求给node1 其次:node1接收到请求之后,会根据请求中携带的参数“文档id”判断出该文档应该存储在具体哪一个shard中 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards ,比如shard0:其次就是node1通过元数据信息可以知道shard0在具体哪一个节点,于是node1会把请求转发给node3 最后:node3接收到请求之后会将请求并行的分发给shard0的所有replic

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

故障前提 ElasticSearch 版本:5.2 集群节点数:5 索引主分片数:5 索引分片副本数:1 线上环境ES存储的数据量很大,当天由于存储故障,导致一时间 5个节点的 ES 集群,同时有两个节点离线,一个节点磁盘只读(机房小哥不会处理,无奈只有清空数据重新安装系统),一个节点重启后,ES集群报个别索引分片分配异常,ES索引出于保证数据一致性的考虑,并没有把重启节点上的副本分片提升为主分片,所以该索引处于个别主分片丢失 不可写入 状态(索引分片 red). 由于此图是后来取消副本数为0后

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

IP分片和TCP分片 MTU和MSS(转) 访问原文:http://blog.csdn.net/keyouan2008/article/details/5843388 1,MTU(Maximum Transmission Unit,MTU),最大传输单元 (1)以太网和802.3对数据帧的长度都有一个限制,其最大 值分别是1500和1492个字节.链路层的这个特性称作MTU.不同类型的网络大多数都有一个上限.如果IP层有一个数据要传,且数据的长度比链路层的 MTU还大,那么IP层就要进行分片(f

shuffle机制 1:每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件. 2:写磁盘前,要partition,sort.如果有combiner,combine排序后数据. 3:等最后记录写完,合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件. 4:Reducer通过Http方式

配置主: • 安装mysql • 修改my.cnf,增加server-id=130和log_bin=xiaobo1 • 添加环境变量 Vim /root/.bash_profile PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin/ 生效source !$ • 修改完配置文件后,启动或者重启mysqld服务 • /etc/init.d/mysqld restart • 把mysql库备份并恢复成xiaobo库,作为测试数据 • mysqldump -uroot -pxiaobo m

mycat分片规则之分片枚举(sharding-by-intinfile) http://blog.51cto.com/goome/2058959 mycat安装及分片初体验 https://blog.csdn.net/yabingshi_tech/article/details/52312474

检查集群健康状态,可以看集群颜色.(黄色:primary shard都正常,replica不正常) GET /_cat/health?v 列出集群所有index GET /_cat/indices?v GET _cluster/health PUT一条数据:如果指定文档不存在则创建,存在则全量替换.如果索引类型不存在,则自动创建索引.类型 PUT /beauties/cn/1 { "Name":"Zhao Liying", "Age":20, &

"cluster.routing.allocation.balance.shard":"0.45f",//定义分配在该节点的分片数的因子 阈值=因子*(当前节点的分片数-集群的总分片数/节点数,即每个节点的平均分片数) "cluster.routing.allocation.balance.index":"0.55f",//定义分配在该节点某个索引的分片数的因子,阈值=因子*(保存当前节点的某个索引的分片数-索引的总分片数/节

首先我们要移除的分片之后再次添加此分片时会出现添加失败的情况,需要在添加的分片上登录进行删除此分片之前数据库的历史数据比如testdb,删除分片上的数据库之后就可重新添加此分片到mongos中 1.执行RemoveShard命令 db.runCommand( { removeshard: "your_shard_name" } ) { msg : "draining started successfully" , state: "started"

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor

Mysql –master linux-slave 一.My.ini: Server-id=1 relay-log=relay-bin relay-log-index=relay-bin-index binlog-do-db = studyyii 重启服务器 登陆mysql Mysql –u root –p 在主数据库建立slave连接的权限: mysql> grant replication slave,reload,super on *.* to 'root'@'172.31.80.31'

在program.cs中,Form1的位置就是主窗体的位置(主窗体特征:关闭窗体应用程序结束) 弹出副窗口(点击按钮弹出窗口) Close为关闭窗口(关闭对应对象,需要先自己new一个) this.Close();(关闭当前窗体)  

一.背景 2020年11月份的时候,我做过一个项目,涉及到网络文件,比如第三方接口提供一个文件的下载地址,使用java去下载,当时我全部加在到JVM内存里面,话说,单单是80M的下载单线程没问题,但是当时处于开发阶段,没注意到该问题,到了上线,同事负责测试,也没问题(主要的当时是4个人测试,也没发现内存泄漏问题,原因在于用户了少,占的内存也小),所以当时直接测试通过,并且上线. 客户那边进行验收测试,当时应该测试的人也不多,但是他们选择的文件100M以内的,而且是进行了一个,在等待是,又进行一个

作为一个程序员,从开始使用双屏之后,一个显示屏开发,那种感觉,就是不好... 好吧,刚换到ubuntu,笔记本一个显示屏,外接了一个HDMI的显示器,由于书桌的位置,只有把HDMI的显示屏放在笔记本的左边 但是,默认的,是笔记本的显示屏是主屏,右边是外接的显示屏 一种乱了套的感觉 想去左边的屏,需要往右滑 想去右边的屏,需要往左滑 不过还好有  xrandr,试了一下 三条命令: venn@springMoon:~$ xrandr     (查看显示屏设置)  venn@springMoon:~