HA 高可用mysql集群】的更多相关文章

注意问题: 1.保持mysql用户和组的ID号是一致的: 2.filesystem 共享存储必须要有写入权限: 3.删除资源必须先删除约束,在删除资源: 1.安装数据库,这里使用maridb数据库: node1节点配置: tar -xf maridb-xx.tar.gz -C /usr/local ln -sv maridb-xx mysql cd /usr/local/mysql 初始化数据库,第二台node2不需要在进行初始化直接copy相关配置文件即可 2.配置filesystem NFS…
    1 概述 在Hadoop 2.0.0之前,一个Hadoop集群只有一个NameNode,那么NameNode就会存在单点故障的问题,幸运的是Hadoop 2.0.0之后解决了这个问题,即支持NameNode的HA高可用,NameNode的高可用是通过集群中冗余两个NameNode,并且这两个NameNode分别部署到不同的服务器中,其中一个NameNode处于Active状态,另外一个处于Standby状态,如果主NameNode出现故障,那么集群会立即切换到另外一个NameNode来保…
对web系统来说,瓶颈大多在数据库和磁盘IO上面,而不是服务器的计算能力.对于系统伸缩性我们一般有2种解决方案,scale-up(纵向扩展)和scale-out(横向扩展).前者如扩内存,增加单机性能,更换ssd等,虽然看似指标不治本而且比较昂贵,但确实是非常有效的,大多数应用的数据规模不是很大,当内存足够缓存下所有数据的时候,磁盘就没有什么压力了:后者譬如各类分布式解决方案,冗余磁盘阵列等. 在我看来,mysql读写分离是一个scale-up和scale-out的结合体,通过多个机器服务来提升…
1.环境介绍 涉及到软件下载地址:https://pan.baidu.com/s/1hpcXUSJe85EsU9ara48MsQ 服务器:CentOS 6.8 其中:2 台 namenode.3 台 datanode zookeeper集群地址:192.168.67.11:2181,192.168.67.12:2181 JDK:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz hadoop:hadoop-3.1.1.tar.gz 节点信息: 节点 IP namenode datanode r…
-----client-----------haproxy---------mysql1----------mysql2------192.168.1.250 192.168.1.1 192.168.1.10 192.168.1.20 一.安装mysql[root@localhost ~]#tar -zxvf bison-2.5.tar.gz[root@localhost ~]#./configure && make&& make install[root@localhos…
一.部署环境 序号 hostname ip 备注 1 manager107 10.0.3.107 centos7;3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 2 worker68 10.0.3.68 centos7;3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 3 worker80 10.0.3.80 centos7;3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 docker版本 docker version Client: Version: API version: 1.3…
redis简单介绍 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. 支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis的持久化 RDB:snapshotting 二进制格式:按…
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…
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…
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…