.namenode 如何判断datanode节点是否宕机? 先决条件: datanode每隔一段时间像namenode汇报,汇报的信息有两点 ()自身datanode的状态信息: ()自身datanode所持有的所有的数据块的信息. 如果namenode连续十次没有收到datanode的汇报,那么namenode就会认为该datanode存在宕机的可能. datanode启动以后会专门启动一个进程负责给namenode发送心跳数据包,如果datanode没有问题,仅仅只是发送信息数据包的进程挂了

1. 集群节点及服务分配 说明: 1.1. 在每个节点上启动两个clickhouse服务(后面会详细介绍如何操作这一步),一个数据分片,一个数据备份,为了确保宕机数据一致性,数据分片和数据备份不能同一节点,比如gawh201上的shard不能备份在gawh201的replica,如果这样做,当gawh201宕机了,该节点shard的数据是找不到的. 1.2. 基于a所以shard和replica必须错开,但不是随意错开就可以了.按照上图给的规律错开(后面会详细介绍超大节点的集群的shard和re

Vertica集群单节点宕机恢复方法 第一种方法: 直接通过admintools -> 5 Restart Vertica on Host 第二种方法: 若第一种方法无法恢复,则清空宕机节点的catalog 和 data目录 比如 v_testdb_node0001_catalog/ v_testdb_node0001_data/ 然后从其他节点拷贝catalog目录下的vertica.conf,然后恢复.

Vertica节点宕机处理一例: 查询数据库版本和各节点状态 常规方式启动宕机节点失败 进一步查看宕机节点的详细日志 定位问题并解决 1. 查询数据库版本和各节点状态 dbadmin=> select version(); version ------------------------------------ Vertica Analytic Database v6.1.3-7 (1 row) dbadmin=> select node_name, node_id, node_state,

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

redis集群是有很多个redis一起工作,那么就需要这个集群不是那么容易挂掉,所以呢,理论上就应该给集群中的每个节点至少一个备用的redis服务.这个备用的redis称为从节点(slave). 1.集群是如何判断是否有某个节点挂掉 首先要说的是,每一个节点都存有这个集群所有主节点以及从节点的信息.它们之间通过互相的ping-pong判断是否节点可以连接上.如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没有回应,集群就认为这个节点宕机了,然后去连接它的备用节点. 2.集群进入fail状态的必要条件

openstack计算节点宕机迁移方案   情景一:/var/lib/nova/instances/ 目录不共享的处理方法(类似手动迁移云主机到其他节点)

Redis故障发现 主观下线 当cluster-node-timeout时间内某节点无法与另一个节点顺利完成ping消息通信时,则将该节点标记为主观下线状态. 客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后,该节点的下线报告会通过Gossip消息传播.当接收节点发现消息体中含有主观下线的节点,其会尝试对该节点进行客观下线,依据下线报告是否在有效期内(如果在cluster-node-timeout*2时间内无法收集到一半以上槽节点的下线报告,那么之前的下线报告会过期),且数量大于槽节点总数的一半.若

『叶问』#41,三节点的MGR集群,有两个节点宕机后还能正常工作吗 每周学点MGR知识. 1. 三节点的MGR集群,有两个节点宕机后还能正常工作吗 要看具体是哪种情况. 如果两个节点是正常关闭的话,则会向MGR集群发送退出信号,这种情况下,这两个节点属于正常退出,最后仅剩的节点会被提升为Primary角色,还可以正常工作,允许对其进行读写,只是此时没有可用性冗余了.当其他节点再次启动并加入集群后,又能恢复正常服务. 如果是因为网络故障,或者mysqld进程发生oom.或被误杀.或其他原因退出了,

2-8日我还在家中的时候,被告知mongodb副本集中其中一个从节点因未知原因宕机,然后暂时负责代管的同事无论如何就是启动不起来. 当时mongodb的日志信息是这样的: 实际上这里这么长一串最重要的信息应该是在后边几行: 2017-02-08T17:10:28.754+0800 I REPL [rsBackgroundSync] replSet our last op time fetched: Feb 8 17:08:52:212 2017-02-08T17:10:28.754+0800 I

Zookeeper 本身也是集群,推荐配置不少于 3 个服务器.Zookeeper 自身也要保 证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务. 如果是一个 Follower 宕机,还有 2 台服务器提供访问,因为 Zookeeper 上的数 据是有多个副本的,数据并不会丢失: 如果是一个 Leader 宕机,Zookeeper 会选举出新的 Leader. ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务.只有在 ZK 节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效. 所以

非常抱歉!今天 18:40-18:55 左右 Kubernetes 集群一台高配节点突然宕机,造成博客站点故障,访问时出现 502 Bad Gateway,由此给您带来麻烦麻烦,请您谅解. 发现故障并定位问题后,我们增加了新节点服务器并重启宕机节点服务器,之后恢复正常.

Rebuild 可以恢复损坏的 instance. 那如果是宿主机坏了怎么办呢? 比如硬件故障或者断电造成整台计算节点无法工作,该节点上运行的 instance 如何恢复呢? 用 Shelve 或者 Migrate 可不可以? 很不幸,这两个操作都要求 instance 所在计算节点的 nova-compute 服务正常运行. 幸运的是,还有 Evacuate 操作. Evacuate 可在 nova-compute 无法工作的情况下将节点上的 instance 迁移到其他计算节点上.但有个前提

通常,在安装数据库时,绝大多数都是要求把selinux及iptables关闭,然后再进行安装的.但是在运营商的系统中,很多安全的因素,需要将现网的数据库主机上的iptables开启的. 在开启iptables时就要注意了,比如一RAC中的hosts配置如下: 192.168.142.115       subsdb1          192.168.142.117       subsdb1-vip    10.0.0.115            subsdb1-priv 192.168.1

参考https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/5562131.html   Rebuild 可以恢复损坏的instance .那如果是宿主机坏了怎么办呢?比如硬件故障或者断电造成整台计算机节点无法工作,该节点上运行的instance如何恢复呢?   用shelve或者Migrate可不可以?很不幸,这两个操作都要求instance 所在的计算节点的 nova-compute服务正常运行.幸运的是,还有 Evacuate   Evacuate 可在 nova-comp

目录 简介 日志分析 副本集 如何实现 Failover 心跳的实现 electionTimeout 定时器 业务影响评估 参考链接 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门: http://www.mongoing.com/archives/26759 简介 最近一个 MongoDB 集群环境中的某节点异常下电了,导致业务出现了中断,随即又恢复了正常. 通过ELK 告警也监测到了业务报错日志. 运维部对于节点下电的原因进行了排查,发现仅仅是资源分配上的一个失误导致. 在解决了问题

目录 简介 日志分析 副本集 如何实现 Failover 心跳的实现 electionTimeout 定时器 业务影响评估 参考链接 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门:http://www.mongoing.com/archives/26759 简介 最近一个 MongoDB 集群环境中的某节点异常下电了,导致业务出现了中断,随即又恢复了正常. 通过ELK 告警也监测到了业务报错日志. 运维部对于节点下电的原因进行了排查,发现仅仅是资源分配上的一个失误导致. 在解决了问题之

Redis作为非常火热的内存数据库,其除了具有非常高的性能之外,还需要保证高可用,在故障发生时,尽可能地降低故障带来的影响,Redis也提供了完善的故障恢复机制:哨兵.下面就来具体来看看Redis的故障恢复是如何做的,以及其中的原理. 部署模式 Redis在部署时,可以采用多种方式部署,每种部署方式对应不同的可用级别.单节点部署:只有一个节点提供服务,读写均在此节点,此节点宕机则数据全部丢失,直接影响业务.master-slave方式部署:两个节点组成master-slave模式,在master

情景再现: 在修复hadoop集群某一个datanode无法启动的问题时,搜到有一个答案说要删除hdfs-site.xml中dfs.data.dir属性所配置的目录,再重新单独启动该datanode即可: 问题就出在这个误删除上,当时是在namenode的hadoop/hdfs/目录下,然后就执行了一个可怕的命令 rm -rf data rm -rf name #存储namenode永久性元数据目录 当时还不知道删除这个的可怕,以为只是误删除了普通数据而已,然后再转到datanode下再次执行删