1.查看集群中各节点的状态: rs0:PRIMARY> rs.status() 2.查看集群中各节点配置情况: rs0:PRIMARY> rs.conf() 3.主节点降级为从节点: rs0:PRIMARY> rs.stepDown() 4.将从节点添加至集群中: rs0:PRIMARY> rs.add("172.16.1.31:27017") 5.从集群中移除从节点: rs0:PRIMARY> rs.remove("172.16.1.31:27

 上篇博客最后讲到在output_thread中.读取了adb驱动的数据后.就调用write_packet(t->fd, t->serial, &p)函数,把数据网socketpair的一側写. 这会导致socketpair的还有一側有数据,还有一側有数据会调用transport_socket_events函数来处理数据. 一.处理驱动读取的数据 我们如今来看看transport_socket_events函数: static void transport_socket_event

标签: MongoDB NoSQL MongoDB 存储引擎和数据模型设计 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 1.2 MongoDB中的默认存储引擎 2. 数据模型设计 2.1 内嵌和引用 2.2 设计原则 A. 1 - 1 或者 1 - *(较少) B. 1 - *(较多) C. 1 - *(非常多) D. * - * E. 通用建议 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据(通常是放在磁盘或者内存中)和数据库之间的一个操作接口,它负责数据的存储和读取方式.Mon

名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程,它指导主从结构中的从节点,数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务. 名字节点是HDFS的书记员,维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中,上述关系也称名字节点第一关系).这些信息.以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File System Image, FSImage,也称文件系统镜像),另一种是命名空间镜像的编辑日志(Edit

要想在web等程序中实现动态的数据内容给新(如网页中的Flash),不会更新xml文件中的节点(数据)是远远不够的,今天在这里说一个简单的xml文件的更新,方法比较基础,很适合初学者看的,保证一看就懂! ------------------程序环境下xml文件中的节点.元素 <items>  <item 类别="娱乐" 品质="优">    <title>毛著</title>    <author>毛爷爷&

向xml文件中动态的添加节点(数据)是一件很爽的事,可以给你的程序带来很多的方便,比如在web中,如果你的Flash用到了xml文件,这个方法可以让你在后台就轻轻松松的更新你的Flash内容哦!一起研究下吧 …… using System.Xml;using System.IO;namespace WriteXml { class Program    {        static void Main(string[] args)        {            addItem();/

application发送数据到server application 发送请求到server 根据设置的load balance 规则从cluster中挑选一个coordinator,一般使用轮询即可.cluster 中的cassandra node 不仅作为数据库的储存节点,同样作为request 请求处理的server.所以保证每个节点处理的request 一样的balance算法即可 然后根据插入数据的主键hash value,来将第一份数据写入到对应节点中 然后根据replicator,

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 概述: 上一小章我们介绍了解码器, 这一章我们介绍编码器 其实编码器和解码器比较类似, 编码器也是一个handler, 并且属于outbounfHandle, 就是将准备发出去的数据进行拦截, 拦截之后进行相应的处理之后再次进发送处理, 如果理解了解码器, 那么编码器的相关内容理解起来也比较容易 第一节: writeAndFlush的事件传播 我们之前在学习pipeline的时候, 讲解了write事件的传播过程, 但在实际使用的时候, 我们通常不会调

Netty源码分析七章: 编码器和写数据 第三节: 写buffer队列 之前的小节我们介绍过, writeAndFlush方法其实最终会调用write和flush方法 write方法最终会传递到head节点, 调用HeadContext的write方法: public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { unsafe.write(msg, prom

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第四节: 刷新buffer队列 上一小节学习了writeAndFlush的write方法, 这一小节我们剖析flush方法 通过前面的学习我们知道, flush方法通过事件传递, 最终会传递到HeadContext的flush方法: public void flush(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { unsafe.flush(); } 这里最终会调用AbstractUnsafe的flush方法

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第五节: Future和Promise Netty中的Future, 其实类似于jdk的Future, 用于异步获取执行结果 Promise则相当于一个被观察者, 其中promise对象会一直跟随着channel的读写事件, 并跟踪着事件状态, 然后执行相应的回调 这种设计思路也就是java设计模式的观察者模式 首先我们看一段写在handler中的业务代码: @Override public void channelRead(ChannelHandle

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

如上次分析,其实map函数中的context.write()调用过程如下所示: 梳理下调用过程,context的write方法其实是调用了TaskInputOutputContext类的write方法,而在这个write方法内部又调用了output字段的write方法,这个output字段是NewOutputCollector类的一个对象,自然就回到了NewOutputCollector(reduce数量不是0)这个类的write方法,而这个方法内部又调用了本类的一个字段collector的co

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

1. HDFS 写数据流程 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件, NameNode 检查目标文件是否已存在,父目录是否存在: NameNode 返回是否可以上传: 客户端请求NameNode,获取第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上: NameNode 返回3个 DataNode 节点, 分别为 dn1, dn2, dn3: 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据, dn1

用好数据映射,MongoDB via Dotnet Core开发变会成一件超级快乐的事.   一.前言 MongoDB这几年已经成为NoSQL的头部数据库. 由于MongoDB free schema的特性,使得它在互联网应用方面优于常规数据库,成为了相当一部分大厂的主数据选择:而它的快速布署和开发简单的特点,也吸引着大量小开发团队的支持. 关于MongoDB快速布署,我在15分钟从零开始搭建支持10w+用户的生产环境(二)里有写,需要了可以去看看.   作为一个数据库,基本的操作就是CRUD.

如何获取json某一级节点的数据 最近做项目有获取和设置固定格式某一级节点值的需求.但是要一级一级地取对于多级的结构来说代码过于冗余且重复,于是写了个递归的方法根据json路径完成值的定点操作.废话不多说直接贴代码. /** * 通用的 通过json路径找到json值 * @param jsonObject 要取值的json对象 * @param path 对象路径 * @return 对象值列表 由于可能存在A.B.C路径中B为列表的情况,所以结果可能有多个 */ public static

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机

一.需求描述: 1.一张人员信息表中生成人员信息,某些列的字段要进行递增操作: 2.一个组织节点下存在1000人的限制要求: 3.一张Excel表格生成45000条数据: 二.Excel表格的表头如下: 三.相关操作 1.写Excel,首先需要安装xlwt模块: 2.可以采用pip的安装方式,安装方式如下图所示: 3.安装完成后,开始编写我们的程序: 首先需要明确几个函数的用法: 1.enumerate() 详细介绍: 2.format() 格式化数据 3.yield相关知识 详细介绍:http

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink