一.概述 Minio 是一个基于Go语言的对象存储服务.它实现了大部分亚马逊S3云存储服务接口,可以看做是是S3的开源版本,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片.视频.日志文件.备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等.区别于分布式存储系统,minio的特色在于简单.轻量级,对开发者友好,认为存储应该是一个开发问题而不是一个运维问题. 存储架构 Minio针对不同应用场景也设置了对应的存储架构: 1.单主机,单硬盘模式 该模式下,Minio只在一

MinIO 分布式集群搭建 分布式 Minio 可以让你将多块硬盘(甚至在不同的机器上)组成一个对象存储服务.由于硬盘分布在不同的节点上,分布式 Minio 避免了单点故障. Minio 分布式模式可以搭建一个高可用的对象存储服务,你可以使用这些存储设备,而不用考虑其真实物理位置. (1)数据保护 分布式 Minio 采用纠删码(erasure code)来防范多个节点宕机和位衰减(bit rot). 分布式 Minio 至少需要 4 个节点,使用分布式 Minio 就自动引入了纠删码功能. 纠

环境:Centos  7 软件:minio,Etcd 需求:通过联盟两个集群实例,实现水平扩容存储空间问题: 服务器使用阿里云,一共4台服务器(官方说明最好4台服务器做分布式,测试节省服务器所以我们使用两台服务器每台服务器两个目录,做一个假服务器代替,真实环境条件允许最好4台服务器操作): 集群 Minio-1 Minio-2 IP 地址 172.31.78.244 172.31.78.243 172.31.78.241 172.31.78.242 计算名称地址 topsysfile.serve

一.基础环境 操作系统:CentOS 7.x Minio在线演示 Minio下载 二.准备工作 2.1.机器资源 192.168.1.101 /data1 192.168.1.102 /data2 192.168.1.103 /data3 192.168.1.104 /data4 本集群由4台服务器构成(官方推荐集群最小4台服务器),每个服务器上挂载两个磁盘目录,最小数据挂载点为4个 2.2.创建相关目录(所有节点) 数据存储目录 $ mkdir -p /var/minio/bin 启动脚本目录

  具体实际的取舍可以参考官方文档,我使用的是4 node 4 driver 模式 环境机器说明 192.168.31.2 192.168.31.3 192.168.31.4 192.168.31.5 每台机器单独挂在4块盘 data1 data2 data3 data4 minio 安装包参考github 网站 参考图 启动&&运行 配置key(实际可以直接配置到profile中) export MINIO_ACCESS_KEY=<ACCESS_KEY> export MIN

Sample: export MINIO_ACCESS_KEY=<TENANT1_ACCESS_KEY> export MINIO_SECRET_KEY=<TENANT1_SECRET_KEY> minio server --address :9001 http://192.168.10.11/data/tenant1 http://192.168.10.12/data/tenant1 http://192.168.10.13/data/tenant1 http://192.168

MinIO 分布式集群搭建 分布式 Minio 可以让你将多块硬盘(甚至在不同的机器上)组成一个对象存储服务.由于硬盘分布在不同的节点上,分布式 Minio 避免了单点故障. Minio 分布式模式可以搭建一个高可用的对象存储服务,你可以使用这些存储设备,而不用考虑其真实物理位置. (1)数据保护 分布式 Minio 采用纠删码(erasure code)来防范多个节点宕机和位衰减(bit rot). 分布式 Minio 至少需要 4 个节点,使用分布式 Minio 就自动引入了纠删码功能. 纠

MinIO的官方网站非常详细,以下只是本人学习过程的整理 一.MinIO的基本概念 二.Windows安装与简单使用MinIO 三.Linux部署MinIO分布式集群 四.C#简单操作MinIO 一.Linux部署MinIO分布式集群 1.准备工作 准备4台或4台以上的服务器(或虚拟机)搭建minio集群 注:(官方推荐集群最小4台服务器),每个服务器上挂载两个磁盘目录,最小数据挂载点为4个. 192.168.199.134/data134 192.168.199.135/data135 192

最近研究minio分布式集群部署,发现网上大部分都是单服务器部署,而minio官方在github上现在也只提供了k8s和docker-compose的方式,网上有关与swarm启动minio集群的文章都不完整,这里我研究了近一周时间,终于是成功使用swarm部署minio集群,并用nginx统一入口 环境准备 四台虚拟机 192.168.2.38(管理节点) 192.168.2.81(工作节点) 192.168.2.100(工作节点) 192.168.2.102(工作节点) 时间同步 yum i

文章转载自:https://blog.51cto.com/u_10950710/4843738 关于分布式集群MinIo 单机Minio服务存在单点故障,如果是一个有N块硬盘的分布式Minio,只要有N/2硬盘在线,数据就是安全的.可读的.不过需要至少有N/2+1个硬盘在线,才能创建新的对象. 例如,一个16节点的Minio集群,每个节点16块硬盘,就算8台服务器器宕机,这个集群仍然是可读的,不过你需要9台服务器才能写数据. 注意:只要遵守分布式Minio的限制,你可以组合不同的节点和每个节点几

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

一.高级运维 高级集群操作主要包括用 ceph 服务管理脚本启动.停止.重启集群,和集群健康状态检查.监控和操作集群. 操纵集群 运行 Ceph 每次用命令启动.重启.停止Ceph 守护进程(或整个集群)时,你必须指定至少一个选项和一个命令,还可能要指定守护进程类型或具体例程. {commandline} [options] [commands] [daemons] ceph 命令的选项包括: 选项 简写 描述 --verbose -v 详细的日志. --valgrind N/A (只适合开发者

所有 Ceph 部署都始于 Ceph 存储集群.基于 RADOS 的 Ceph 对象存储集群包括两类守护进程: 1.对象存储守护进程( OSD )把存储节点上的数据存储为对象: 2.Ceph 监视器( MON )维护集群运行图的主拷贝.一个 Ceph 集群可以包含数千个存储节点,最简系统至少需要一个监视器和两个 OSD 才能做到数据复制. Ceph 文件系统. Ceph 对象存储.和 Ceph 块设备从 Ceph 存储集群读出和写入数据 一.配置 Ceph 作为集群时可以包含数千个对象存储设备(

暂时关闭防火墙 systemctl stop firewalld 查看防火墙状态 systemctl status firewalld 赋予最高权限 chmod +x minio !/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=XXX export MINIO_SECRET_KEY=XXX ./minio server --config-dir /apps/conf http://10.95.130.134/apps/data http://10.95.130.135/ap

目录 一.命令行方式扩展 1. MinIO扩展集群支持的命令语法 2. 扩容示例 二.etcd扩展方案 1. 环境变量 2. 运行多个集群 3. 示例 相关链接 MinIO 支持两种扩展方式: 通过修改命令行,在命令行上指定新的集群集来扩展 通过引入第三方组件etcd,在不动原有集群的基础上实现动态扩展方案 一.命令行方式扩展 MinIO 支持通过在命令行上指定新的集群集来扩展分布式集群,多个节点的存储容量和就是分布式MinIO的存储容量. 1. MinIO扩展集群支持的命令语法 支持扩容的命令

软件架构理解 1FastDFS介绍 1.1什么是FastDFS FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统.FastDFS为互联网量身定制,充分考虑了冗余备份.负载均衡.线性扩容等机制,并注重高可用.高性能等指标,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传.下载等服务. FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题.特别适合以文件为载体的在线服

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度