一.说明 从上一节可看出,虽然搭建好了HA架构,但是只能手动进行active与standby的切换: 接下来看一下用zookeeper进行自动故障转移: # 在启动HA之后,两个NameNode都是standby状态,可以利用zookeeper的选举功能,选出一个当Active # 监控 ZKFC FailoverController 二.配置 1.hdfs-site.xml #"开启自动转移功能",加入以下内容: <property> <name>dfs.ha

非域环境下搭建自动故障转移镜像无法将 ALTER DATABASE 命令发送到远程服务器实例的解决办法 环境:非域环境 因为是自动故障转移,需要加入见证,事务安全模式是,强安全FULL模式 做到最后一步的时候,可能会遇到 执行( ALTER DATABASE [mirrortest] SET WITNESS = 'TCP://xxxx:5022' -)报错的解决方法 消息 ,级别 ,状态 ,第 行 无法将 ALTER DATABASE 命令发送到远程服务器实例 'TCP://xxx:5022'.

keepalive配置mysql自动故障转移 原创 2016年02月29日 02:16:52 2640 本文先配置了一个双master环境,互为主从,然后通过Keepalive配置了一个虚拟IP,客户端通过虚拟IP连接master1,当master1宕机,自动切换到master2.一次只能连接其中一个master进行读写,所以是active-passive模式. 一 Mysql主主复制搭建   1.1 实验环境 两台机器事先都已经装好了mysql单实例. 二者的端口号需要保持一致,否则在最后用v

在Redis中,与Sentinel(哨兵)实现的高可用相比,集群(cluster)更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性,如果在集群的主节点上加入对应的从节点,集群还可以自动故障转移,因此相比Sentinel(哨兵)还是有不少优势的.以下简单测试Redis的集群(单机多实例的模式),来体验一下集群的自动故障转移功能,同时结合Python,来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现. redis集群实例安装 启动6个redis集群实例,集群模式,除了正常的配置项目之外,需要在每个主节点中增加集群配

目的是尝试altas的读写分离,现有一套搭建好做测试的MGR(单主),于是就腿搓绳,在MGR基础上搭建altas. 复制环境准备 读写分离理论上讲,跟复制模式没有关系,atlas负责的是重定向读写,至于复制模式自己选择,这里是测试环境,之前测试MGR的单机多实例,MGR单主模式的复制模式,就顺便借助MGR做基于atlas的读写分离. atlas安装 rpm安装,瞬间完成 atlas的配置文件(默认/usr/local/mysql_proxy/conf/test.cnf),个人感觉是一个非常清爽的

使用数据库镜像来提高数据库的高可用性,在镜像服务器创建镜像数据库的快照以卸载报表查询对生产数据库的负载.TechNet有讲座对此技术进行介绍,但看到大家在讲座的讨论区中遇到了很多问题,下面我把在非域环境中带自动故障转移功能的镜像数据库的代码共享一下,在域环境中创建不用考虑太多用户权限的问题,在此不介绍,创建镜像包括以下几步: 1.创建备份数据库还原至镜像服务器2.创建相应的镜像端点3.给相应用户分配连接至端点的权限4.首先在镜像数据库设置伙伴5.然后在主体服务器设置伙伴6.在主体服务器设置见证服

系列目录 InterSystems Ensemble学习笔记(一) Ensemble介绍及安装InterSystems Ensemble学习笔记(二) Ensemble创建镜像, 实现自动故障转移 一,使用场境介绍 Mirror Failover Members,镜像故障转移. 要实现自动故障转移,镜像必须包两个故障转移成员,通常是两台独立服务器,每个服务器托管独立的Caché数据库实例. 在任意时刻,一个成员为主节点,另一个成员为备节点. 主节点提供应用程序访问和数据库联接.备节点只作为备份服

1.MongoDB 主从复制 MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程. 复制提供了数据的冗余备份,并在多个服务器上存储数据副本,提高了数据的可用性, 并可以保证数据的安全性. 复制还允许您从硬件故障和服务中断中恢复数据. 官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/replication/ 1.1 什么是复制? 保障数据的安全性 数据高可用性 (24*7) 灾难恢复 无需停机维护(如备份,重建索引,压缩) 分布式读取数据 1.2 MongoDB复制原理 m

前文我们搭建MongoDB三成员副本集,了解集群基本特性,今天我们围绕下图聊一聊背后的细节. 默认搭建的replica set均在主节点读写,辅助节点冗余部署,形成高可用和备份, 具备自动故障转移的能力. 集群心跳保活 集群每个节点以周期性向其他成员发出心跳命令 replSetHeartbeat来获取状态, 根据应答消息来更新节点的状态,根据最终状态确定是否重选主节点. 默认心跳周期 heartbeatIntervalMillis= 2000ms: 认定Primary节点失联的阈值 electi

前文我们搭建MongoDB三成员副本集,了解集群基本特性,今天我们围绕下图聊一聊背后的细节. 默认搭建的replica set均在主节点读写,辅助节点冗余部署,形成高可用和备份, 具备自动故障转移的能力. 集群心跳保活 集群每个节点以周期性向其他成员发出心跳命令 replSetHeartbeat来获取状态, 根据应答消息来更新节点的状态,根据最终状态确定是否重选主节点. 默认心跳周期 heartbeatIntervalMillis= 2000ms: 认定Primary节点失联的阈值 electi

问题描述:    上一篇就是NameNode 的HA 部署完成,但是存在问题,问题是如果 主NameNode的节点宕机了,还是需要人工去使用命令来切换NameNode的Acitve 这样很不方便,所以 这篇学习笔记就是记录如何解决  故障转移的 启动以后每个都是Standby,选举一个为Active 监控  每个NameNode 都应该监控  (ZKFC   Failover  Controller  失败故障转移控制器) 开始进行配置 在hdfs-site.xml 文件中配置 : <prope

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

环境说明:本环境由两台mysql 数据库和heartbeat 组成,一台的ip 为 192.168.10.197,一台为192.168.10.198,对外提供服务的vip 为192.168.10.200 备注:heartbeat 本身是不能做到服务不可用自动切换的,所以用结合 额外的脚本才可以做到,本文中提到的moniter 脚本即为实现某个 mysql 服务不可用的时候自动切换的还可以自动报警 安装和配置过程分为如下几步: 第一部分:mysql 的安装配置 1 安装 1.1. 添加mysql

目录 6.1 hdfs-site.xml文件配置 6.2 core-site.xml文件配置 6.3 启动与测试 6.4 结合ZooKeeper进行自动故障转移 在Hadoop 2.0.0之前,一个HDFS集群中只有一个单一的NameNode,如果NameNode所在的节点宕机了或者因服务器软件升级导致NameNode进程不可用,则将导致整个集群无法访问,直到NameNode被重新启动. HDFS高可用性(HDFS High Availability)解决了上述问题,它提供了一个选项,可以在同一

这是我自己在公司一个搭建公司大数据框架是自己的选项,在配置yarn ha 出现了nodemanager起不来的问题于是我把yarn搭建为普通yarn 如果有人解决 高yarn的nodemanager问题,请能留下留言,希望我的这个小日志能初学者有所帮助. 在此例中采用的是 hadoop 2.6.5 版本由于在建助hadoop 普通模式将基于hadoop的搭建都基本搭建起来,因而这里采用的是 on tez 模式如果您不需要on tez 模式,你可以选择 将 yarn-tez 改成 yarn既可以了

HDFS HA高可用 1 HA概述 1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软件.硬件升级,

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy

HDFS HA(High Availability)高可用性 参考文献: 官方文档 全文翻译 Hadoop组件之-HDFS(HA实现细节) 这张图片的个人理解 由于NameNode在Hadoop1只有一个节点,可能存在(SPOF)single point of file单节点故障.包括机器故障,软件硬件升级等. 在Hadoop2砍死你使用两台机器配置为NameNode,在任何时候,只有一个处于Active状态.为了保证两个NameNode节点的数据统一性,1:datanode同时向两个NameN

目录 HDFS HA 一.HA(High Availability)的使用原因 二.HA的同步 三.HA的自动容灾 HDFS HA 一.HA(High Availability)的使用原因 1.1 在使用 HA之前 单点故障(SPOF).整个集群只有一个NameNode,如果这台部署NameNode的主机挂了,那么整个HDFS集群将会停止工作.虽然有SecondaryNameNode,但是SecondaryNameNode只是通过检查点机制来为NameNode合并edit和fsimage文件,只

目前,Redis还没有一个类似于MySQL Proxy或Oracle RAC的官方HA方案.Redis作者有一个名为Redis Sentinel的计划 ,据称将会有监控,报警和自动故障转移三大功能,非常不错.但可惜的是短期内恐怕还不能开发完成.因此,如何在出现故障时自动转移是一个需要解决的问题.通过对网上一些资料的搜索,有建议采用HAProxy或Keepalived来实现的,事实上如果是做Failover而非负载均衡的话,Keepalived的效率肯定是超过HAProxy的,所以我决定采用Kee