MongoDB集群跨网络.跨集群数据同步有以下几个方案,此处只是简单介绍,不过详细描述. 1.MongoDB自带的复制方案 优点:实施简单,不需要额外的技术栈 缺点:网络双向可连通. 2.CDC同步方案1 该方案在源集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异构同步,即MongoDB集群版本可以不同. 缺点:需要对oplog进行解析:网络抖动时,易丢失数据. 2.CDC同步方案2 该方案在目标集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程 客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

有时多个Elasticsearch集群避免不了要同步数据,网上查找了下数据同步工具还挺多,比较常用的有:elasticserach-dump.elasticsearch-exporter.logstash等,其中dump工具有两个版本,一个是nodejs版本,一个是go版本.这里我们使用go版本,详细使用参见:https://github.com/medcl/esm-abandoned 下载:https://github.com/medcl/esm-abandoned/releases/tag/

写这篇文章,主要是目前公司要把ES从2.4.1升级到最新版本7.8,不过现在是7.9了,官方的文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 由于从2.4.1跨很大基本的升级,所以不能平滑的升级了,只能重新搭建集群进行数据迁移,所以迁移数据是第一步,但是呢,2.4.1是可以支持多个type的,现在的新版已经不能支持多个type了,所以在迁移的过程中要将每一个type建立相应的索引,目前只是

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

介绍,目前已经创建一个名为ceph的Ceph集群,和一个backup(单节点)Ceph集群,是的这两个集群的数据可以同步,做备份恢复功能 一.配置集群的相互访问 1.1 安装rbd mirror rbd-mirror是一个新的守护进程,负责将一个镜像从一个集群同步到另一个集群 如果是单向同步,则只需要在备份集群上安装 如果是双向同步,则需要在两个集群上都安装 rbd-mirror需要连接本地和远程集群 每个集群只需要运行一个rbd-mirror进程,必须手动按章 [root@ceph5 ceph

采用快照方式 1.源集群采用NFS,注意权限 2.共享目录完成后,在所有ES服务器上挂载为同一目录 3.创建快照仓库 put _snapshot/my_backup{ "type": "fs", "settings": { "compress": true, "location": "/data/esback" }} 4.全部索引备份 get  _snapshot/my_backup/s

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

截止2022年,中国联通用户规模达到4.6亿,占据了全中国人口的30%,随着5G的推广普及,运营商IT系统普遍面临着海量用户.海量话单.多样化业务.组网模式等一系列变革的冲击. 当前,联通每天处理话单量超过400亿条.在这样的体量基础上,提高服务水平,为客户提供更有针对性的服务,也成为了联通品牌追求的终极目标.而中国联通在海量数据汇集.加工.脱敏.加密等技术与应用方面已崭露头角,在行业中具有一定的先发优势,未来势必成为大数据赋能数字经济发展的重要推动者. 在 Apache DolphinSche

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/alHHxXont6XFm_m9PfsGfw 1.什么是跨集群复制? 跨集群复制(Cross-cluster replication,简称:CCR)指的是:索引数据从一个 Elasticsearch 集群复制到另一个 Elasticsearch 集群. 对于主集群的索引数据的任何修改都会直接复制同步到从索引集群. 2.跨集群复制最早发布版本 Elasticsearch 6.7 版本. 3.跨集群复制的好处? 3.1 支持灾难恢复(

1. 什么是DistCp DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具.它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝.由于使用了Map/Reduce方法,这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方. 1.1 DistCp使用的注意事项 1. DistCp会尝试着均分需要拷贝的内容,这样每个map拷贝差不多相等大小的内容.但因为文件是最小的拷贝粒度,所以配置增加同时拷贝(如ma

在分布式应用系统中,mongodb 已经成为 NoSQL 经典数据库.要想很好的使用 mongodb,仅仅知道如何使用它是不够的.只有对其架构原理等有了充分认识,才能在实际运用中使其更好地服务于应用,遇到问题知道怎么处理,而不是抓瞎抹黑.这篇文章就带你进入 mongodb 集群的大门. 集群概览 mongodb 相关的进程分为三类: mongo 进程 – 该进程是 mongodb 提供的 shell 客户端进程,通过该客户端可以发送命令并操作集群: mongos 进程 – mongodb 的路由

SqlServer跨集群升级 1.新Server的IP要和旧的在同一网段. 2.安装SQL SERVER(注意:排序要和以前的一样,更改TempDB位置) 3.开启防火墙,并打开1433和5022端口 4.开启DTC服务及防火墙对应的Rule,用于Linked Server等 5.DB配置 6.创建新集群. 一台新server --切换集群 ALTER SERVER CONFIGURATION SET HADR CLUSTER CONTEXT='ss.COM' --查看集群 select clu

一.架构简介 目标单机搭建mongodb分布式集群(副本集 + 分片集群),演示mongodb分布式集群的安装部署.简单操作. 说明在同一个vm启动由两个分片组成的分布式集群,每个分片都是一个PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式的数据副本集:Config副本集采用PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式. 二.配置说明 端口通讯当前集群中存在shard.config.mongos共12个进程节点,端口矩阵编排如下: 编号 实例类型 1

摘要:Redis-Migrate-Tool(后面都简称RMT),是唯品会开源的redis数据迁移工具,主要用于异构redis集群间的数据在线迁移,即数据迁移过程中源集群仍可以正常接受业务读写请求,无业务中断服务时间.这篇blog主要内容包括工具特性简介.使用方法以及注意的要点.关于实现的原理,可以自行阅读源码理解或者联系我们交流. 目前该项目已经开源在GitHub上(https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool 链接入口可点击原文阅读). 一.RMT

一.读写分离的概念 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE.DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作.数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库. 读写分离的目的是为了实现高并发场景下的请求分流,避免对数据库的访问过于集中,导致性能下降甚至是宕机. 二.主从复制介绍 在MongoDB的集群中,会有指定为master的主节点存在,该节点用于被客户端进行数据的增删改操作.同时集群中还会有被指定为slave的节点存在,即从节点,

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据

前言 数据量大了或者并发量上来了,单机肯定是抗不住的,这个时候要开始考虑使用集群了.mongodb目前为止支持三种集群模式:主从集群,副本集集群,分片集群. 主从集群 特性 1. 一主多从2. 主负责读写3. 从负责读4. 从通过异步同步主op日志同步主数据5. 主挂无法自动恢复 架构图 实践 规划 一主两从ip端口配置主节点:127.0.0.1:27021从节点1:127.0.0.1:27022从节点2:127.0.0.1:27023 启动主节点su -s /bin/bash -c "/usr

背景 在如今的互联网环境下,海量数据已随处可见并且还在不断增长,对于如何存储处理海量数据,比较常见的方法有两种: 垂直扩展:通过增加单台服务器的配置,例如使用更强悍的 CPU.更大的内存.更大容量的磁盘,此种方法虽然成本很高,但是实现比较简单,维护起来也比较方便. 水平扩展:通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载,此种方法很灵活,可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量,但是实现比较复杂,得有专门的人员来运维. Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提

Hive跨集群迁移数据工作是会出现的事情, 其中涉及到数据迁移, metastore迁移, hive版本升级等. 1. 迁移hdfs数据至新集群hadoop distcp -skipcrccheck -update hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/user/risk hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/user/-skipcrccheck 因本次迁移涉及低版本迁移高版本, 如果Hadoop版本则不需要-update 增量更新, 通过名称和大小比较,源与

简单的在Docker上快速部署MongoDB分片集群 前言 文中使用的环境如下 OS:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Docker:Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a docker image中的MongoDB :v4.0.4 第一步:拉取镜像 docker pull mongo 执行 docker images 得到如下结果,证明镜像已经拉取完毕 [root@VM_0_7_centos ~]# docker