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

配置文件 hadoop的配置是由两种重要类型的配置文件进行驱动的: 默认是只读的配置: core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml. 特殊节点配置: conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml, conf/yarn-site.xml and conf/mapred-site.xml. 此外,你可以通过分布的bin/文件夹下的hadoop脚本conf/had

一.以单机模式启动成员节点 有时候出于维护的需要,需要以单机模式启动某个节点而不是一个副本集成员身份. 1).首先查询服务器命令行参数 db.serverCmdLineOpts() 2).关闭当前副本 3).以单机模式启动副本 这里需要指定副本原先的db路径,为了避免可能的其它连接这里可以指定一个新的port启动:也可以直接使用原先的配置文件启动只需要注释掉“replSet”参数即可. mongod --port --bind_ip 192.168.137.10,127.0.0.1 --dbpa

一.简介 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. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

引用自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/51718185 Kafka副本 Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件,每个Partition都由一系列有序的.不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到Partition中,Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置 Kafka的每个topic的partition有N个副本,其中N是topic的复制因子.Kafka通过多

三 副本配置 CockroachDB 副本配置可分为三个等级,集群级别>数据库级别>表级别 格式 YAML range_min_bytes: <size-in-bytes> //range_max_bytes: <size-in-bytes> // 默认64Mgc: ttlseconds: <time-in-seconds> //默认24hnum_replicas: <number-of-replicas> //默认3constraints: [

摘自:https://yq.aliyun.com/articles/61274 同步多副本配置方法 参数配置如下 synchronous_standby_names (string) 支持两种写法 num_sync ( standby_name [, ...] ) standby_name [, ...] num_sync 数字,表示同步的副本数. 没有写num_sync的格式兼容以前的配置,表示1个副本. standby_name是standby配置在recovery.conf中的applic

转自:http://www.gameres.com/664485.html 副本的定义 以一张场景地图为原型,针对单个玩家.队伍或者团队生成的一个实例,包含完整的开启关闭.怪物刷新.进度记录等逻辑. 副本的作用 1. 更有效的给予用户成就感: a)有效的展示.验证角色及用户的能力——数值和技巧难度考验角色属性能力及用户操作技术: b)加深用户对角色职业特性的认知,有效的展现职业特性价值——战斗考虑到职业特性的发挥: c)提供给玩家提升角色能力的场所——价值物的产出控制: 2. 更有效的带给用户乐

一.简介 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. 它不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索. 实时分析的分布式搜索引擎. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据. 使用案例: 维基百科使用Ela

AG扩展事件 SQL Server 2012定义了一些关于AlwaysOn的扩展事件.你可以监控这些扩展事件来帮助诊断AG的根本问题.你也可以使用以下语句查看扩展事件: SELECT * FROM sys.dm_xe_objects WHERE name LIKE '%hadr%' 1.AlwaysOn健康(AlwaysOn_health)会话 AlwaysOn_health扩展会话当你在创建AG并捕获AlwaysOn相关事件的子集.这个会话被配置为有用的,方便的工具来帮助你开启调试AG.创建A

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

本文由 Ceph 中国社区 -QiYu 翻译 英文出处:Using Ceph with MySQL 欢迎加入CCTG Over the last year, the Ceph world drew me in. Partly because of my taste for distributed systems, but also because I think Ceph represents a great opportunity for MySQL specifically and data

• 确定Oracle DB 中可能发生的故障类型 • 说明优化实例恢复的方法 • 说明检查点.重做日志文件和归档日志文件的重要性 • 配置快速恢复区 • 配置ARCHIVELOG模式   部分工作内容 数据库管理员的职责包括: • 尽量避免数据库出现故障 • 延长平均故障间隔时间(MTBF) • 通过冗余方式保护关键组件 • 缩短平均恢复时间(MTTR) • 最大程度地减少数据丢失   数据库管理员(DBA) 的目标是确保数据库处于打开状态,以供用户在需要时使用.要实现这个目标,DBA 应完成以

public Long leftPush(V value) { return this.ops.leftPush(this.getKey(), value); } public Long leftPush(K key, V value) { final byte[] rawKey = this.rawKey(key); final byte[] rawValue = this.rawValue(value); return (Long)this.execute(new RedisCallback

本文由厦门大学计算机系教师林子雨翻译,翻译质量很高,本人只对极少数翻译得不太恰当的地方进行了修改. [摘要]:Spanner 是谷歌公司研发的.可扩展的.多版本.全球分布式.同步复制数据库.它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务.本文描述了 Spanner 的架构.特性.不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性.这个 API 及其实现,对于支持外部一致性和许多强大特性而言,是非常重要的,这些强大特性包括:非阻塞的读.不采用

项目中用到了cassandra,用来存储海量数据,且要有高效的查询:本博客就进行简单的介绍和进行一些基本的操作 一.使用场景: 是一款分布式的结构化数据存储方案(NoSql数据库),存储结构比Key-Value数据库(像Redis)更丰富,但是比Document数据库(如Mongodb)支持度有限:适合做数据分析或数据仓库这类需要迅速查找且数据量大的应用 相关概念: keyspace -> table –> column,对应关系型数据库 database -> table ->

转载自http://asyty.iteye.com/blog/1202072 一.Cassandra框架二.Cassandra数据模型 Colum / Colum Family, SuperColum / SuperColum Family Colum排序三.分区策略 Token,Partitioner bloom-filter,HASH四.副本存储五.网络嗅探六.一致性 Quorum NRW 维护最终一致性七.存储机制 CommitLog MenTable SSTable附 一.Cassand

一.环境准备 1.Centos7 2.mongodb3.4.10 3.三台机器IP分别是:192.168.1.100.192.168.1.135.192.168.1.136 二.mongdb数据库的安装 1.分别在三台机器进行mongdb的安装,具体参考前面教程mongodb安装及配置 2.分别在三台机器上启动mongodb,具体命令如下 [root@localhost mongodb]# ./bin/mongod -f  mongodb-config/server.conf --replSet

[编者按]本文作者为 Xinyu Liu,文章的第一部分重点概述了 Redis 方方面面的特性.在第二部分,将介绍详细的用例.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 把 Redis 当作数据库的用例 现在我们来看看在服务器端 Java 企业版系统中把 Redis 当作数据库的各种用法吧.无论用例的简繁,Redis 都能帮助用户优化性能.处理能力和延迟,让常规 Java 企业版技术栈望而却步. 1. 全局唯一增量计数器 我们先从一个相对简单的用例开始吧:一个增量计数器,可显示某网

伯克利 这个大学在计算机学术界.工业界的地位举足轻重,其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功. 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术,包括 Spark.Mesos.Tachyon 等.作为AMP的继任 者,于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时.智能.可安全执行的新一代大数据处理系 统,已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目 世界最快 这个就有点标题党了,但加州伯克利出品的KVS也不可小觑 you have to redesign your system every ti