首先需要明确的是,hadoop里的key一定要是可排序的,要么key自身实现了WritableComparator接口,要么有一个排序类可以对key进行排序.如果key本身不实现WritableComparator接口,而是由另外的一个工具类(实现RawComparator接口)来提供排序的话,需要单独设置key的排序类:job.setOutputKeyComparatorClass(XXX.class);在map输出的时候,会进行分片,在片内再对key进行排序.分片的作用是确定分发到哪个red

集群 补充章节 正如前文提到的,这就是第个补充的章节,这里会介绍 Elasticsearch 如何在分布式环境中运行. 本章解释了常用术语,比如 集群 (cluster), 节点 (node) 以及 分片 (shard),以及如何横向扩展主机,如何处理硬件故障. 尽管这一章不是必读章节 —— 你可以完全不用理会分片,复制以及故障恢复就能长时间使用 Elasticsearch.你可以先跳过这一章节,然后在你需要的时候再回来. 你可以随时根据你的需要扩展 Elasticsearch.你可以购买配置更

一.MySQL MySQL小型高可用架构 方案:MySQL双主.主从 + Keepalived主从自动切换   服务器资源:两台PC Server 优点:架构简单,节省资源 缺点:无法线性扩展,主从失败之后需要手动恢复主从架构     MySQL中型高可用架构 方案:MMM + MySQL双主 + 多从高可用方案   服务器资源: 1.至少五台PC Server,2台MySQL主库,2台MySQL从库,1台MMM Monitor: 2.1台MMM Monitor选择低配: 3.如果不采用F5作为

ElasticSearch 集群 首先看下ElasticSearch(ES)的架构: 术语解释: cluster:代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个master节点,master通过选举自动产生: shards:代表索引分片,ES可以把一个完整的索引分成多个分片,并将它们分布到不同的节点上,从而构成分布式索引: replicas:代表索引副本,副本可以保证系统的高可用性,当某个节点的某个分片损坏时可以从副本中恢复,此外,多个分片副本还可以起到负载均衡的作用: recovery:代表数据恢

Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建,可以用于全文搜索,结构化搜索以及近实时分析.可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 说明: Lucene:只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene,学习成本高,Lucene确实非常复杂. Elasticsearch 是 面向文档型数据库,这意味着它存储的是整个对象或者 文档,它不但会存储它们,还会为他们建立索引,这样你就

一.MySQL   MySQL小型高可用架构 方案:MySQL双主.主从 + Keepalived主从自动切换 服务器资源:两台PC Server 优点:架构简单,节省资源 缺点:无法线性扩展,主从失败之后需要手动恢复主从架构   MySQL中型高可用架构 方案:MMM + MySQL双主 + 多从高可用方案 服务器资源: 1.至少五台PC Server,2台MySQL主库,2台MySQL从库,1台MMM Monitor: 2.1台MMM Monitor选择低配: 3.如果不采用F5作为从库的负

投资界有一句至理名言——“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”.说的是投资需要分解风险,以免孤注一掷失败之后造成巨大的损失. 转发来自 如何利用MongoDB实现高性能,高可用的双活应用架构?http://developer.51cto.com/art/201803/568856.htm [51CTO.com原创稿件]投资界有一句至理名言——“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”.说的是投资需要分解风险,以免孤注一掷失败之后造成巨大的损失. 随着企业服务窗口的不断增加,业务中断对很多企业意味着毁灭性的灾难,因此

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统

该博客属于转载,是很经典的一篇关于ES的介绍: Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建,可以用于全文搜索,结构化搜索以及近实时分析.可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 说明: Lucene:只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene,学习成本高,Lucene确实非常复杂. Elasticsearch 是 面向文档型数据库,这意味着它存储的是整个对象或者 文档

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及

文章作者公众号bigsai,已收录在回车课堂,如有帮助还请不吝啬点个赞赞支持一下! 课程导学 大家好我是bigsai,我们都学过数据库,但你可能更熟悉关系(型)数据库例如MySQL,SQL SERVER,ORACLE等,对于非关系(型)数据库可能比较陌生,因为大部分入门级项目或者学习对非关系型数据库的使用要求并不高,所以你了解的会更少.但谈起性能和功能,非关系数据库的表现那可谓是非常亮眼了!咱们今天就介绍学习以及使用其中一种非关系型数据库--MongoDB数据库! 本篇会介绍MongoDB相关内

背景 随着 Kubernetes 成为云原生的最热门的解决方案,越来越多的传统服务从虚拟机.物理机迁移到 Kubernetes,各云厂商如腾讯自研上云也主推业务通过Kubernetes来部署服务,享受 Kubernetes 带来的弹性扩缩容.高可用.自动化调度.多平台支持等益处.然而,目前大部分基于 Kubernetes 的部署的服务都是无状态的,为什么有状态服务容器化比无状态服务更难呢?它有哪些难点?各自的解决方案又是怎样的? 本文将结合我对 Kubernetes 理解.丰富的有状态服务开发.

概要 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.本人在工作过程中也有幸使用了ELK,下面对ES基础知识进行说明,大部分资料从网上摘抄整理而来,作为我学习ES的笔记记录. 生活中的数据 搜索引擎是对数据的检索,所以我们先从生活中的数据说起.我们生活中的数据总体分为两种:结构数据和非结构化

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

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

目录 [TOC] 1.什么是Elashticsearch 1.1 Elashticsearch介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎.能够快速搜索数十亿的文件以及PB级的数据,结构化或者非结构化的数据都可以.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些. Elasticsearch使用

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

Redis是一个基于内存的数据库,其不仅读写速度快,每秒可以执行大约110000的写操作,81000的读取操作,而且其支持存储字符串,哈希结构,链表,集合丰富的数据类型.所以得到很多开发者的青睐.加之其支持主从.持久化等功能,3.0版本开始正式提供分片技术.让其在大型互联网应用中大显身手,本文通过实际操作和理论相配合,对redis进行详细地阐述. 一.redis的安装与使用 下载直接去redis的官网http://redis.io/进行不同操作系统对应的版本.本文中采用的redis的版本为3.2

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

MongoDB是10gen团队开发的一款面向文档的NoSQL数据库.最近一年多以来,MongoDB被越来越多的大型网站应用到生产环境中,比较著名的有Foursquare, bit.ly, SourceForge, Boxed等.MongoDB提供了Auto-Sharding功能,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB的Auto-Sharding能够做到: ·       当各Sharding间负载和数据分布不平衡时,自动rebalancing ·