clickhouse 搭建副本集 一 原理:  1 依赖ZK,ZK的基础上,ZK存储数据库元数据 2  使用复制表引擎创建复制表,包括ZK路径和副本名,相同ZK路径的表可以相互复制 3  复制表本身拥有数据校验功能,保证数据一致,推荐复制的最佳方案 4  复制最大的速度基本等于机器网卡的最大上限 5 一般创建表的副本名基本都是本机的域名或者IP,这样便于观察和记录 二 注意点:  1 不会同步DDL操作,所以要预先创建表  2 会进行双向全量同步,但是数据写入只会在单点写入,类似mysql的双主

集群配置: 192.168.0.106 node3 192.168.0.101 node2 192.168.0.103 node1 zookeeper配置忽略,自行实践! node1配置: <?xml version="1.0"?> <yandex> <logger> <!-- Possible levels: https://github.com/pocoproject/poco/blob/develop/Foundation/include

一.服务器安装clickhouse服务 参阅 :https://www.cnblogs.com/liuyangfirst/p/13379064.html 二.连接数据库 成功 三.新建库 CREATE/ATTACH DATABASE zabbix ENGINE = Ordinary; ATTACH 也可以建库,但是metadata目录下不会生成.sql文件,一般用于metadata元数据sql文件被删除后,恢复库表结构使用. 这里采用 CREATE DATABASE mrliu ENGINE =

一.添加增加接口 @ApiResponses(value = { @ApiResponse(code = 200, message = "接口返回成功状态"), @ApiResponse(code = 500, message = "接口返回未知错误,请联系开发人员调试") }) @ApiOperation(value = "新增数据", notes = "访问此接口,返回hello语句,测试接口") @PostMapping

导语 | OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了"听.看.玩"的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质

ClickHouse介绍 ClickHouse的由来和应用场景 俄罗斯Yandex在2016年开源,使用C++编写的列式存储数据库,近几年在OLAP领域大范围应用 官网:https://clickhouse.com/ GitHub: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse docker安装 docker run -d --name ybchen_clickhouse --ulimit nofile=262144:262144 \ -p 8123:8123

本文会介绍如何安装和部署ClickHouse,官方推荐的几种安装模式,以及安装之后如何启动,ClickHouse集群如何配置等. 简单来说,ClickHouse的搭建流程如下: 环境检查,环境依赖安装 在对应的服务上下载安装Click House 配置config.xml和user.xml,如果搭建Click House集群,还要配置Host文件和FQDN:(Fully Qualified Domain Name)全限定域名 启动server 连接client 这里先介绍单机的Click Hou

OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 ​ QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听.看.玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质服务的背后,是每

前面的文章简单的介绍了ClickHouse,以及也进行了简单的性能测试.本次说说集群的搭建以及数据复制,如果复制数据需要zookeeper配合. 环境: 1. 3台机器,我这里是3台虚拟机.都安装了clickhouse. 2. 绑定hosts,其实不绑定也没关系,配置文件里面直接写ip.(3台机器都绑定hosts,如下) 192.168.0.10 db_server_yayun_01 192.168.0.20 db_server_yayun_02 192.168.0.30 db_server_y

前提 随着现在业务开展,几个业务系统的数据量开始急剧膨胀.之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模,发现了数据量上来后,大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消,加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务,日全量标签数据(无法避免的笛卡尔积)单表超过5000W.目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化,但是考虑到不远将来,还是需要做一个小型的数据平台.Hadoop的那套体系过于庞大,组件过多,硬件和软件的学习成本比较高,不是一朝一夕

ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的,主要在于配置的不一致,如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署,可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署. ClickHouse集群部署流程大概如下: 环境准备 在每台机器上安装单机版ClickHouse config.xml配置 Zookeeper配置 进入ClickHouse测试 环境准备 下载安装包 按照ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署中的介绍下载即可 设

比较常见的mongodb副本集搭建是有:常规节点.数据副本.仲裁节点组成,也就是需要三台服务器组建.常规节点即数据的主存储节点,数据副本是主存储节点的从属节点,它定期去主节点获取更新日志来更新自己.仲裁节点作用辅助选主,选主需要半数以上同意,数据副本存储的是冗余数据,而仲裁节点不需要存储数据,主节点存活时连接主节点,主节点挂掉时连接从节点. 但上述方案有一个弊端,当仲裁节点挂掉以后,集群基本就失去了选主的能力(还要看机器的数量). (在这里做一下纠正,也谢谢贝贝对我的指点.)   第二种方案:

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

一.环境配置经验 1.一般安装的副本集的时候,主实例可以有数据库和用户:从实例不能.仲裁机不能有任何数据库包括用户 2.搭建副本集的时候Host使用外网IP,否则使用Mongodb VUE 1.6.9连接副本集异常 3. 如果需要登录从实例查看数据库信息,则需要执行db.getMongo().setSlaveOk(); 二.遇到的问题 1. Unable to connect to a member of the replica set matching the read preference 

概念: 在了解了这篇文章之后,可以进行该篇文章的说明和测试.MongoDB 副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群,有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成.类似于MySQL的MMM架构.更多关于副本集的介绍请见官网.也可以在google.baidu上查阅. 副本集中数据同步过程:Primary节点写入数据,Secondary通过读取Primary的oplog得到复制信息,开始复制数据并且将复制信息写入到自己的oplog.如果某个操作失败,则备份节点

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

MongoDB副本集概述 以下图片摘自MongoDB官方文档:http://docs.mongodb.org/manual/core/replication-introduction/ Primary节点接收客户端所有的写操作,整个副本集只会有一个primary节点.MongoDB副本集提供严格的一致性.主节点将所有的操作写入一个叫oplog的capped collection(这个collection的大小一般为磁盘剩余空间的5%,不同的系统可能不一样,详见http://docs.mongod

一.MongoDB副本集(repl set)介绍 早起版本使用master-slave,一主一从和MySQL类似,但slave在此架构中为只读,当主库宕机后,从库不能自动切换为主: 目前已经淘汰了master-slave模式,改为副本集,这种模式下有一个主(primary),和多个从(secondary),只读,支持给他们设置权重,当主宕掉后,权重最高的从切换为主: 在此架构中还可以建立一个仲裁(arbiter)的角色,它只负责裁决,而不存储数据 在此架构中读写数据都是在主上,要想实现负载均衡的