先决条件 先运行mongodb肯定是必须的,然后导入以下包: import com.mongodb.MongoClient; import com.mongodb.MongoClientURI; import com.mongodb.ServerAddress; import com.mongodb.MongoCredential; import com.mongodb.MongoClientOptions; MongoClient MongoClient()实例表示到数据库的连接池; 你将只需

主要问题是:MongoDB集群分为复制集(replicaSet)与分片集(shardingSet),那么如何去连接这两种集群: 参考官方文档,我使用了最通用的方法:通过构造connection string来通用连接两种集群: 两种集群connection string的构造方法:replicaSet中选取primary节点与secondary节点,排除arbiter节点:shardingSet中选取mongos节点: Mongo的connection string够着方法: mongodb:/

前言 在是一篇文章mongodb如何做数据备灾 中已经介绍mongodb集群是如何工作,可能很多人都有这样一个疑问:客户端如何知道主服务挂了呢?这一篇文章将介绍如何在net中访问这个集群. 第一步.安装MongoDB.Driver 在demo中,打开nuget安装MongoDB.Driver,如下图所示: 第二步.配置MongoClient构造 从上图中,可以看到,这个集群只有两个mongodb实例40001,40002 第三步.运行demo 循环100次,写入数据:当人为停止一个主mongod

Mongodb集群搭建之 Replica Set Replica Set 中文翻译叫做副本集,不过我并不喜欢把英文翻译成中文,总是感觉怪怪的.其实简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致.如下图: Mongodb(M)表示主节点,Mongodb(S)表示备节点,Mongodb(A)表示仲裁节点.主备节点存储数据,仲裁节点不存储数据.客户端同时连接主节点与备节点,不连接仲裁节点. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节

转自:https://www.cnblogs.com/nulige/p/7613721.html 一.mongodb主从复制配置 主从复制是MongoDB最常用的复制方式,也是一个简单的数据库同步备份的集群技术,这种方式很灵活.可用于备份,故障恢复,读扩展等. 最基本的设置方式就是建立一个主节点和一个或多个从节点,每个从节点要知道主节点的地址.采用双机备份后主节点挂掉了后从节点可以接替主机继续服务.所以这种模式比单节点的高可用性要好很多. 配置主从复制的注意点 1 2 3 1)在数据库集群中要明

MongoDB集群与LBS应用系列(一) 1. 概念 MongoDB作为著名的NoSQL,早已非常流行.它的地理应用也非常成熟,被foursquare用于生产环境也已经多时.本文主要记录今年6月份的一个地理产品中,使用MongoDB的过程和遇到的一些问题以及解决方案.我们在原型系统搭建时候,使用了三台机器,搭建MongoDB ReplicationSet 集群,作为地理数据库以使用. 2. 集群部署 2.1 硬件资源 三台操作系统为CentOS 64bit version6.4的服务器,IP地址

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度

长期以来,我每开个系列,只有兴趣写一篇,很难持之与恒.为了克服这个长久以来的性格弱点,以及梳理工作半年的积累.最近一个月会写两篇关于Mongo在地理大数据方面的实践和应用,一篇关于推荐系统的初期准备过程,一篇用户行为矩阵的可视化.希望能够立言为证,自我监督. 1.驱动准备 言归正传,前文MongoDB集群部署完毕之后,CRUD就是主要需求.NoSQL与普通关系数据库不同的是,避免采用ORM框架对数据库做操作,这样会带来明显的性能下降[1].使用原生的Driver是一个较为合理的选择,Mongo支

目录 安装 MongoDB apt 直接安装(方法1) apt 仓库安装(方法2) 方法1.2启动 MongoDB 通过二进制包安装(方法3) 安装依赖 deb 安装 MongoDB tgz 安装 MongoDB 启动 MongoDB 卸载方法 apt 卸载方法 tgz 卸载方法 指定启动的配置 通过配置文件 通过参数 MongoDB 绑定IP.端口 测试远程 IP 连接 加上密码验证 设置账号密码 开启登录验证 停止 MongoDB 搭建集群 副本集 故障转移 方案 设计实例名称 如何创建集群

MongoDB 集群-主从复制(一主二从) 官方文档 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-replica-set/ https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-replica-set-fo

一年前搭了个MongoDB集群,跑得还算不错,但是有几次遇到过服务卡死的问题.处理起来已经得心应手了,拿来跟大家分享一下: 故障现象: 业务查询缓慢,而且会有连接异常: { "serverUsed" : "/10.6.19.80:10013" , "errmsg" : "exception: could not run map command on all shards for ns tloc.fileprops and query {

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

高可用的MongoDB集群   1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含

前言 上一篇详细介绍了HDFS集群,还有操作HDFS集群的一些命令,常用的命令: hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R /xxx hdfs dfs -chown -R zyh:zyh /xxx 注意:

Mongodb常用三种集群 1 主从(Master/Slave) 不推荐,但是mongodb依然保留有.一主多从,不支持链式结构.简单主从,没有裁仲者不能自动恢复. 2 副本集(Relica Set)  推荐 主从备份,分流.一主多从,一主一从一从-从,支持链式结构.可设仲裁者,主服务挂了,从从服务器选一台当主服务器. 3 分片(Sharding) 大数据储存方案.通过横向扩展增加分片,组成集群.有配置服务器,路由服务器,分片服务器.分片服务器可以是单个mongodb实例,也可以是一个副本集.