Mongodb安装: 编辑/etc/yum.repos.d/mongodb.repo,添加以下: [MongoDB] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/amazon/2013.03/mongodb-org/3.2/x86_64/ gpgcheck=0 enabled=1 yum install mongodb-org /etc/init.d/mongod start chkconfig mongod on 编

ElasticSearch 集群相关概念 ES 集群颜色状态 ①. - 红色:数据都不完整 ②. - 黄色:数据完整,但是副本有问题 ③. - 绿色:数据和副本全都没有问题 ES 集群节点类型 ①. - 主节点:负责调度分配数据 ②. - 数据节点:处理分配到自己的数据 ES 集群分片类型 ①. - 主分片:存储数据,负责读写数据 ②. - 副本分片:主分片的备份 ES 集群安全保障 ①. - 数据会自动分配到多个节点 ②. - 如果主分片所在节点挂掉,副本节点的分片会自动升为主分片 ③. -

etcd集群搭建 环境介绍 基于CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) ip hostname role 172.17.0.4 cd782d0a790b etcd1 172.17.0.3 83d43a1203f6 etcd2 172.17.0.2 99dac45f202c etcd3 提前准备工作 ## 先添加 yum 仓库 ## docker-ce yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com

redis集群数据备份迁移方案 n  迁移环境描述及分析 当前我们面临的数据迁移环境是:集群->集群. 源集群: 源集群为6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8004-8006 192.168.112.33:8002 无 192.168.112.33:8003 无 值得注意的是:所有的槽位都分配在192.168.112.33:8001节点上,这样更方便我们迁移. 目标集群: 也是6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:6

1.使用mongodump备份小量分片集群数据 如果一个分片集群的数据集比较小,可以直接使用mongodump连接到mongos实例进行数据备份.默认情况下,mongodump到非primary的节点进行数据查询. 2.备份全库 mongodump --host 192.168.1.195 --port 28000 -o . 2.备份集群库(test库) [root@localhost datatest]# mongodump --host 192.168.1.195 --port 28000

一.Linux 备份恢复基础 1.什么是备份 最简单的讲,备份数据的过程就是拷贝重要的数据到其他的介质之上(通常是可移动的),以保证在原始数据丢失的情况下可以恢复数据.一次备份可能是简单的 cp命令,将一个文件复制到其他目录下,也可能是使用特定的程序将数据流写进一个特定的设备中的复杂过程.很多情况下是将要备份的数据写入到磁带机中,但有些情况也不是这样的.在Linux环境下,或其他Unix系统,备份可以是将文件拷贝到已存在的文件系统,可替换的文件系统,磁带机,远程文件系统,甚至是远程系统的上的磁带

集群建备份,它是master/slaves结构式的备份,由master推送,这样更容易跟踪现在备份到哪里了,况且region server是都有自己的WAL 和HLog日志,它就像mysql的主从备份结构一样,只有一个日志来跟踪.一个master集群可以向多个slave集群推送,收到推送的集群会覆盖它本地的edits日志. 这个备份操作是异步的,这意味着,有时候他们的连接可能是断开的,master的变化不会马上反应到slave当中.备份个格式在设计上是和mysql的statement-based

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

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

案例说明: 本案例采用sys_backup.sh执行物理备份,备份使用如下逻辑架构:集群采用CentOS 7系统,repo采用kylin V10 Server. 一主一备+外部备份 此场景为主备双机常规环境设计,主要的备份信息来源于备机,极大地减少备份为主机带来的性能损耗,且增加了第三方专用存储服务器,用于存放和管理备份文件. 集群节点信息: [kingbase@node2 bin]$ ./repmgr cluster show ID | Name | Role | Status | Upstr

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

Mongodb数据备份恢复 一.MongoDB数据库导入导出操作 1.导出数据库 twangback为备份的文件夹 命令: mongodump -h 127.0.0.1[服务器IP] -d adview [数据库名]-o  D:Mongodbdata wangback[自己定义备份存储文件夹] 例如: mongodump -h 127.0.0.1 -d twang-o twangback -h:MongDB所在服务器地址,例如:127.0.0.1,当然也可以指定端口号:127.0.0.1:270

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

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/

谷歌集群数据 clusterdata-2011-2 https://github.com/google/cluster-data/blob/master/ClusterData2011_2.md 链接:https://pan.baidu.com/s/1GziKrfsKAhn8yZ34fhlmNA  提取码:qb2e

使用Spring Data ElasticSearch+Jsoup操作集群数据存储 1.使用Jsoup爬取京东商城的商品数据 1)获取商品名称.价格以及商品地址,并封装为一个Product对象,代码截图: 2)创建Product实体类,完成对索引.类型.映射以及文档的配置,代码截图: 3)将爬取到的商品对象存储到集群中,代码截图: 4)完成对商品信息的查询.分页.删除和更新操作,代码截图: applicationContext.xml 1 <?xml version="1.0"

Redis通过对KEY计算hash,将KEY映射到slot,集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据,slot最大个数为16384. 在集群节点对应的结构体变量clusterNode中可以看到slots数组,数组的大小为CLUSTER_SLOTS除以8,CLUSTER_SLOTS的值是16384: #define CLUSTER_SLOTS 16384 typedef struct clusterNode { unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; //

通过memberlist库实现gossip管理集群以及集群数据交互 概述 memberlist库的简单用法如下,注意下面使用for循环来执行list.Join,原因是一开始各节点都没有runing,直接执行Join会出现连接拒绝的错误. package main import ( "fmt" "github.com/hashicorp/memberlist" "time" ) func main() { /* Create the initial

原文:https://blog.csdn.net/zy345293721/article/details/87536144 1.集群        先来简单了解下redis中提供的集群策略, 虽然redis有持久化功能能够保障redis服务器宕机也能恢复并且只有少量的数据损失,但是由于所有数据在一台服务器上,如果这台服务器出现硬盘故障,那就算是有备份也仍然不可避免数据丢失的问题.       在实际生产环境中,我们不可能只使用一台redis服务器作为我们的缓存服务器,必须要多台实现集群,避免出现