上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8

目录 PXC集群信息查询 pxc流量控制 PXC节点状态 PXC集群状态 节点与集群的相关信息 PXC集群事务相关信息 PXC集群信息查询 show status like "%wsrep%"; +------------------------------+--------------------------------------+ | Variable_name | Value | +------------------------------+-----------------

环境准备 influxdb enterprise运行条件最低需要三个meta nodes节点以及两个data nodes Meta nodes之间使用TCP和Raft一致性协议通信,默认端口为8089 Meta nodes对外暴露8091,用于influxd-ctl命令进行交互 Data nodes通过8088进行数据同步,8086对于用户进行读写服务 在集群中,所有meta nodes节点必须要与data nodes节点保持通信. mata nodes主要保存以下所有的元数据信息 集群中所有的

先来说下session和cookie的异同 session和cookie不仅仅是一个存放在服务器端,一个存放在客户端那么笼统 session虽然存放在服务器端,但是也需要和客户端相互匹配,试想一个浏览器为啥session总是一样的(过期或者关闭不算),主要得益于在浏览器端有个cook,名字叫"PHPSESSID"这个cookie里面就是一串字符串.这个字符串就是用于标示session的,在使用session时当服务器端发现这个cookie后就会到服务器端session文件存放目录查找名

PB级数据实时查询,滴滴Elasticsearch多集群架构实践  mp.weixin.qq.com 点击上方"IT牧场",选择"设为星标"技术干货每日送达 点击上方"IT牧场", 右上角选择“设为星标” 精品技术文章准时送上! “Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎,提供了海量数据实时检索和分析能力. Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack,可以为日志服务.搜索引擎.系统监控等提

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

H2数据库集群 1. H2数据库简单介绍 1.1 H2数据库优势 经常使用的开源数据库:H2,Derby,HSQLDB.MySQL,PostgreSQL. 当中H2,HSQLDB相似,十分适合作为嵌入式数据库使用.其它的数据库大部分都须要安装独立的client和服务器端. H2的优势: 1.h2採用纯Java编写,因此不受平台的限制. 2.h2仅仅有一个jar文件,十分适合作为嵌入式数据库试用. 3.性能和功能的优势 H2比HSQLDB的最大的优势就是h2提供了一个十分方便的web控制台用于操作

Redis Cluster是 Redis的分布式解决方案,在3.0版本正式推出,有效地解决了Redis分布式方面的需求.当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的.之前,Redis分布式方案一般有两种: □ 客户端分区方案,优点是分区逻辑可控,缺点是需要自己处理数据路由.高可用.故障转移等问题. □ 代理方案,优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利,缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗. 现在官方为我们提供了专有的集群方案:Redis Cluster,

一.生产应用场景 二.存储架构演变 三.应用最佳实践 四.运维经验总结 第1.2节:介绍redis cluster在唯品会的生产应用场景,以及存储架构的演变.第3节:redis cluster的稳定性,应用成熟度,踩到过那些坑,如何解决这些问题?这部分是大家比较关心的内容.第4节:简单介绍大规模运营的一些经验,包括部署.监控.管理以及redis工具开发. 一.生产应用场景 1.业务范围 redis cluster在唯品会主要应用于后端业务,用作内存存储服务.主要大数据实时推荐/ETL.风控.营销

Kubernetes容器集群管理 Kubernetes介绍 Kubernetes是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统,使用Go语言开发,Kubernetes也叫K8S.K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的,Borg已经在Google大规模生产运行十年之久.K8S主要用于自动化部署.扩展和管理容器应用,提供了资源调度.部署管理.服务发现.扩容缩容.监控等一整套功能.2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布.Kubernetes目标是让

问题:集群状态,坏了一个盘,pg状态好像有点问题[root@ceph-1 ~]# ceph -s    cluster 72f44b06-b8d3-44cc-bb8b-2048f5b4acfe     health HEALTH_WARN            64 pgs degraded            64 pgs stuck degraded            64 pgs stuck unclean            64 pgs stuck undersized    

一.集群的理论知识 1.1 集群成员 MongoDB的集群类似于GreenPlum集群,由一个入口节点负责任务分发与结果统计,分片结节负责执行任务.不同GP,多了一个config servers. 集群有三个组件: A.shards:分片,即数据结点,存储数据和执行计算.为了保证高可用和数据一致性,生产环境中shards应该做成         replicasets(防止丢失数据).集群中有一个primary shards,执行非分片的任务. B.mongos(query routers):查

Hadoop集群搭建 把环境全部准备好,包括编程环境. JDK安装 版本要求: 强烈建议使用64位的JDK版本,这样的优势在于JVM的能够访问到的最大内存就不受限制,基于后期可能会学习到Spark技术,所以建议在搭建系统环境的时候把JDK的版本安装为64位. 如果已经安装,在你不确定安装的版本情况下,可以使用如下方式查看:快捷键WIN+R,调出DOS窗口,然后输入java –version就可以了,如图所示: IDEAK编程工具安装 破解工具:IDEAKeyTool.jar 使用的方法:打开DO

1.mysql集群方案对比 方案1  NDBCluster  参考:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5685371.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 优点: 1.通过自动分片实现高水平的写入扩展能力MySQL Cluster 自动将表分片(或分区)到不同节点上,    使数据库可以在低成本的商用硬件上横向扩展,同时保持对应用程序完全应用透明. 2.99.999%的可用性凭借其分布式.无共享架构,MyS

一:简介 二:基础环境安装 1.系统环境 os Role ip Memory Centos 7 master01 192.168.25.30 4G Centos 7 node01 192.168.25.31 4G Centos 7 node02 192.168.25.31 4G 2.关闭selinux sed -i "s/SELINUX\=.*/SELINUX=disabled/g" /etc/selinux/config 3.关闭防火墙 systemctl disable firew

首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间. Hadoop主要包含三个模块: HDFS模块:HDFS负责大数据的存储,通过将大文件分块后进行分布式存储方式,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单

问题:集群状态,坏了一个盘,pg状态好像有点问题[root@ceph-1 ~]# ceph -s    cluster 72f44b06-b8d3-44cc-bb8b-2048f5b4acfe     health HEALTH_WARN            64 pgs degraded            64 pgs stuck degraded            64 pgs stuck unclean            64 pgs stuck undersized    

摘要:本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统,即增强系统高可用的保障水准,然后讨论一下GaussDB(DWS)的容灾应该如何设计. 当前社会.企业运行当中,大数据分析.数据仓库平台已逐渐成为生产.生活的重要地位,不再是一个附属的可有可无的分析系统,外部监控要求.企业内部服务,涌现大批要求7*24小时在线的应用,逐步出现不同等级要求的双集群系统. 数据仓库主流数据库平台均已存在多重高可靠保障措施设计,如硬盘冗余的raid设计.数据表冗余.节点备用冗余.机柜备用数据交

Elasticsearch 是一个极其强大的搜索和分析引擎,其强大的部分在于能够对其进行扩展以获得更好的性能和稳定性. 本教程将提供有关如何设置 Elasticsearch 集群的一些信息,并将添加一些操作技巧和最佳实践来帮助您入门.但应该强调的是,每个 Elasticsearch 设置可能会因多种因素而异,包括服务器上的工作负载.索引数据量.硬件规格,甚至操作员的经验. 什么是 Elasticsearch 集群? 顾名思义,Elasticsearch 集群是一组连接在一起的一个或多个 Elas