Zookeeper 主要用来跟踪Kafka 集群中的节点状态, 以及Kafka Topic, message 等等其他信息. 同时, Kafka 依赖于Zookeeper, 没有Zookeeper 是不能运行起来Kafka 的. Controller 选举: Controller 是一个特殊的Broker, 其负责所有Partition 的leader/follower 关系. Zookeeper 负责从Broker 中选举出一个作为Controller, 并确保其唯一性. 同时, 当Contr

问题描述 我有三台虚拟机master.slave1.slave2.每台虚拟机启动zkServer.sh时都没有报错,然后紧接着查看zkServer.sh的状态,这时候出现了错误:Error contacting service. It is probably not running. 寻找原因 造成上述报错的原因不止一种,我们需要查看具体问题: 找到zookeeper.out文件,zookeeper.out文件的位置在你所启动zkServer.sh时所在的目录下. cat zookeeper.o

[root@ooccpp lib]# Zookeeper version: ---, built on // : GMT Clients: /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved=,sent=) /[](queued=,recved

#连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollection : "dbname.col

MongoDB会把分片过的集合保存在config.collection集合中,若需要查看分片键,则需要根据该集合进行查找.官方的其他很多分片快捷命令也都处于config库 三种方式 1.去config库中查询 这种办法可以查看分片键信息 db.collections.find({$and:                             [                             {'dropped':{$ne:true}},  // 没有被删除的            

一.设计DB分片与Collection分片 #连接mongos /opt/mongodb/mongodb-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo  127.0.0.1:27017   #使用admin数据库 use admin   #指定testdb分片生效 db.runCommand( { enablesharding :"dbname"});   #指定数据库里需要分片的集合和片键(片键根据实际情况选择) db.runCommand( { shardcollect

背景 以前介绍过ClickHouse相关的系列文章,现在继续说明.本文开始说明ClickHouse的副本与分片,和其他数据库一样,ClickHouse也会出现单节点故障和单节点资源到达上限的情况.所以针对上面的2个问题,就出现了副本和分片.副本:能避免单节点故障的问题,类似于MySQL的Replicate和MongoDB的Replicate Set.分片:解决单节点瓶颈的问题,类似于MySQL的分库分表和MongoDB的Sharding. 部署说明 一:副本 特点: 1. 依赖ZooKeeper

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片集群(sharded cluster)是一种水平扩展数据库系统性能的方法,能够将数据集分布式存储在不同的分片(shard)上,每个分片只保存数据集的一部分,MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据,所有分片保存的数据之和就是完整的数据集.分片集群将数据集分布式存储,能够将负载分摊到多个分片上,每个分片只负责读写一部分数据,充分利用了各个shard的系统资源,提高数据库系统的吞吐量. 数据集被拆分成数据块(chunk),每个数据块包含多个doc,数

在MongoDB(版本 3.2.9)中,分片是指将collection分散存储到不同的Server中,每个Server只存储collection的一部分,服务分片的所有服务器组成分片集群.分片集群(Sharded Clustered)的服务器分为三中类型:Router(mongos),Config Server 和 Shard(Replica Set 或 Standalone mongod).使用分片集群,不需要使用强大的计算机,就能存储更多的数据,处理更大的负载.分布式数据库系统的设计目的是:

分片(Sharding) 分片就是将数据进行拆分,并将其分别存储在不同的服务器上 MongoDB支持自动分片能够自动处理数据在分片上的分布 MongoDB分片有三种角色 配置服务器:一个单独的mongod进程,主要记录了哪个分片服务器包含了哪些数据的信息,保存的只是数据的分布表,如果配置服务器不可用时,将变为只读,不能进行分片和数据迁移, 配置服务器的1KB空间相当于真实数据的200MB,所以配置服务器不需要太多的资源和配置.但是每个配置服务器都建议部署在不同的物理机上, 配置服务器相当于整个集

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

首先选择一个目录在其中建立以下2个文件夹:data和log 在data下建立9个文件夹: 其中前3个为配置服务器所在文件夹,按照官网要求,一个集群需要3个config server rs-a-n和rs-b-n为两个replica set(副本集) ,我们的目的就是将它们给集群了. 一.初始化副本集 初始化mongod: 初始化副本集,这里形成两个副本集shard-a和shard-b,图示为shard-a初始化:(Wonder为我的主机名) 同理,shard-b也可以初始化.使用rs.status

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

本文为原创文章,转载请注明出处,谢谢 zookeeper 单机安装配置 1.安装前准备 linux系统(此文环境为Centos6.5) Zookeeper安装包,官网https://zookeeper.apache.org/,演示版本zookeeper-3.4.7.tar.gz 2.解压:tar -zxvf zookeeper-3.4.7.tar.gz 3.修改配置文件 cd zookeeper-3.4.7/conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 复制模板配置文件为zoo.

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

搭建mongodb集群(副本集+分片) 转载自:http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41323051 完整的搭建mongodb集群(副本集+分片)的例子... 准备四台机器,分别是bluejoe1,bluejoe2,bluejoe3,以及bluejoe0 副本集及分片策略确定如下: 将创建3个副本集,命名为shard1,shard2,shard3: 以上3个副本集作为3个分片: 每个副本集包含3个副本(主.辅1.辅2): 副本分开存储

手动分片的操作 自动分片会带来性能的下降. 所以要合理使用手动分片. 并且配合Tag一起使用. # 对于4个shard的程序, 预先处理的指令1. 加入分片服务器sh.addShard( "192.168.1.60:27017" )sh.addShard( "192.168.1.61:27017" )sh.addShard( "192.168.1.62:27017" )sh.addShard( "192.168.1.63:27017&q

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据也足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 为什么使用分片 复制所有的写入操作到主节点 延迟的敏感数据会在主节点查询 单个副本集限制在12个节点 当请求量巨大时会出现内存不足. 本地磁盘不足 垂直扩展价格昂贵 MongoDB分片 下图展示了在MongoDB中使用分片集群