一.什么是Postgres-XL XL的意思是:eXtensible Lattice,可以扩展的格子,即将PostgreSQL应用在多机器上的分布式数据库的形象化表达. Postgres-XL 是一个完全满足ACID的.开源的.可方便进行水平扩展的.多租户安全的.基于PostgreSQL的数据库解决方案. Postgres-XL 可非常灵活的应付各种负载,比如: OLAP(通过MPP并行化) OLTP OLAP & OLTP 操作数据存储 Key-value存储,包括JSON格式 不同的应用场景

pgbouncer+pg(fdw)+pg(datanode)分表方案 (环境RHEL6.5,PG9.4.5,pgbouncer1.5.4,libevent2.0.22) 方案架构图如下: pgbouncer+pg(fdw)+pg(datanode)分表方案架构图 (pgbouncer,PG(FDW)所在的机器为192.168.0.106,PG1所在的机器为192.168.0.108,PG2所在的机器为192.168.0.109) 在192.168.0.106,192.168.0.108,192.

pgloader 支持比较丰富的配置参数,同时默认数据在同步的时候是会进行索.schema 以及数据的同步对于实际我们可能存在需要进行控制,我们可以通过with 参数方便的处理 参考配置 load 文件   load database from pgsql://postgres:dalong@postgres:5432/postgres into pgsql://postgres:dalong@postgres2:5432/postgres including only table names

pg 数据到pg 数据的迁移,同时支持名称的变更 环境准备 docker-compose文件 内容偏多可以忽略部分 version: "3" services: pgloader-csv: image: dimitri/pgloader volumes: - "./init-db:/opt/db" - "./pgloader-config:/loader" command: pgloader /loader/csv/csv.load pgload

链接地址:https://ceph.io/rados/new-in-nautilus-pg-merging-and-autotuning/ [root@controller ~]# ceph osd pool autoscale-status Error ENOTSUP: Module 'pg_autoscaler' is not enabled (required by command 'osd pool autoscale-status'): use `ceph mgr module ena

https://blog.csdn.net/iteye_21194/article/details/82645389 https://blog.csdn.net/rudy5348/article/details/79299162 https://yq.aliyun.com/articles/187

edgedb 是基于python开发的,同时集成了cython 以下为包的setup.py 配置,从里面我们可以看到关于edgedb 的一些依赖 以及构建过程 setup.py 源码 整体配置不算很多,500 多行,主要是cython extension 配置以及pg 构建配置,以及pg extension 配置,其中添加了关于pg 以及 pg 扩展build 的自定义cmdclass 代码 # # This source file is part of the EdgeDB open sour

优化: PG Number PG和PGP数量一定要根据OSD的数量进行调整,计算公式如下,但是最后算出的结果一定要接近或者等于一个2的指数.调整PGP不会引起PG内的对象的分裂,但是会引起PG的分布的变动三.总结PG是指定存储池存储对象的目录有多少个,PGP是存储池PG的OSD分布组合个数PG的增加会引起PG内的数据进行分裂,分裂到相同的OSD上新生成的PG当中PGP的增加会引起部分PG的分布进行变化,但是不会引起PG内对象的变动 Total PGs = (Total_number_of_OSD

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 (8)关于Ceph PGs https://docs.google.com/presentation/d/1_0eIWNYWvJON4Gr

1 PG介绍pg的全称是placement group,中文译为放置组,是用于放置object的一个载体,pg的创建是在创建ceph存储池的时候指定的,同时跟指定的副本数也有关系,比如是3副本的则会有3个相同的pg存在于3个不同的osd上,pg其实在osd的存在形式就是一个目录,可以列出来看下: [root@abc ~]# ll /var/lib/ceph/osd/ceph-/current/ total drwxr-xr-x root root Sep : .11_head drwxr-xr-

原文:http://www.cnblogs.com/me115/p/6366374.html Pool是存储对象的逻辑分区,它规定了数据冗余的类型和对应的副本分布策略:支持两种类型:副本(replicated)和 纠删码( Erasure Code):目前我们公司内部使用的Pool都是副本类型(3副本): PG( placement group)是一个放置策略组,它是对象的集合,该集合里的所有对象都具有相同的放置策略:简单点说就是相同PG内的对象都会放到相同的硬盘上: PG是 ceph的核心概念

转自:https://www.ustack.com/blog/ceph-pg-fenlie/ 1 pg分裂 Ceph作为一个scalable的分布式系统,集群规模会逐渐增大,为了保证数据分布的均匀性,好的做法是在扩容时根据集群规模适当调整pg_num和pgp_num的值. PG作为Ceph数据流过程的中间层,它的数目pg_num和另一个值pgp_num(二者一般是相等的)直接影响集群的数据分布情况.pgp_num决定了多少pg会拿来存放数据,也就是说并不是所有创建出来的pg都会存放数据.理论上来

1. PG介绍 PG, Placement Groups.CRUSH先将数据分解成一组对象,然后根据对象名称.复制级别和系统中的PG数等信息执行散列操作,再将结果生成PG ID.可以将PG看做一个逻辑容器,这个容器包含多个对象,同时这个逻辑对象映射之多个OSD上. 如果没有PG,在成千上万个OSD上管理和跟踪数百万计的对象的复制和传播是相当困难的.没有PG这一层,管理海量的对象所消耗的计算资源也是不可想象的.建议每个OSD上配置50~100个PG. 2. 计算PG数 一般的, Ceph集群中的P

https://www.jianshu.com/p/ae96ee24ef6c 调整ceph的pg数 PG全称是placement groups,它是ceph的逻辑存储单元.在数据存储到cesh时,先打散成一系列对象,再结合基于对象名的哈希操作.复制级别.PG数量,产生目标PG号.根据复制级别的不同,每个PG在不同的OSD上进行复制和分发.可以把PG想象成存储了多个对象的逻辑容器,这个容器映射到多个具体的OSD.PG存在的意义是提高ceph存储系统的性能和扩展性. 如果没有PG,就难以管理和跟踪数

https://www.jianshu.com/p/36c2d5682d87 1. PG介绍 继上次分享的<Ceph介绍及原理架构分享>,这次主要来分享Ceph中的PG各种状态详解,PG是最复杂和难于理解的概念之一,PG的复杂如下: 在架构层次上,PG位于RADOS层的中间. a. 往上负责接收和处理来自客户端的请求. b. 往下负责将这些数据请求翻译为能够被本地对象存储所能理解的事务. 是组成存储池的基本单位,存储池中的很多特性,都是直接依托于PG实现的. 面向容灾域的备份策略使得一般而言的

前言 这个问题来源于我们研发的一个问题,在进行pg调整的时候,是一次调整到位好,还是分多次调整比较好,分多次调整的时候会不会出现某个pg反复挪动的问题,造成整体迁移量大于一次调整的 最近自己的项目上也有pg调整的需求,这个需求一般来源于pg规划好了,后期出现节点扩容的情况,需要对pg进行增加的调整 本篇用具体的数据来分析两种方式的差别 因为本篇的篇幅较长,直接先把结论拿出来 数据结论 调整pg 迁移pg 迁移对象 1200->1440 460 27933 1440->1680 458 2773

今天检查ceph集群,发现有pg丢失,于是就有了本文~~~ 1.查看集群状态 [root@k8snode001 ~]# ceph health detail HEALTH_ERR 1/973013 objects unfound (0.000%); 17 scrub errors; Possible data damage: 1 pg recovery_unfound, 8 pgs inconsistent, 1 pg repair; Degraded data redundancy: 1/29

#include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX_N 110 /*------------------常量区----------------

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

概要: 1.restful 规范(建议); 2. django rest framework框架 内容回顾: 1.开发模式; - 普通开发模式(前后端放在一起写) - 前后端分离 好处: 后端一套,前端使用app,pc等: 2. 后端开发 为前端提供URL(API的开发) 注:永远返回Httpresponse 3. django Fbv 和Cbv   一.Django CBV和FBV 在视图中,cbv支持四中method,如下: from django.views import View cla

交换的话,只有它们中间的书会对答案产生影响 树状数组记位置,套线段树记书的编号 它对应的页数和书的个数 然后就是减掉中间那些原来是逆序对的,再把交换以后是逆序对的加上 别忘了考虑这两个自己交换以后是不是逆序的 最重要的一步:开个O2 #include<bits/stdc++.h> #define CLR(a,x) memset(a,x,sizeof(a)) using namespace std; typedef long long ll; typedef unsigned long long