优点: ClickHouse写入吞吐量大,单服务器日志写入量在50MB到200MB/s,每秒写入超过60w记录数,是ES的5倍以上. 查询速度快,官方宣称数据在pagecache中,单服务器查询速率大约在2-30GB/s:没在pagecache的情况下,查询速度取决于磁盘的读取速率和数据的压缩率.. ClickHouse比ES服务器成本更低.一方面ClickHouse的数据压缩比比ES高,相同数据占用的磁盘空间只有ES的1/3到1/30,节省了磁盘空间的同时,也能有效的减少磁盘IO:另一方面Cl

linux下的es的tar包,拖到windows下,配置后,启动bin目录下的bat文件,也是可以正常运行的. 从linux下拷的tar包,需要修改虚拟机的内存elasticsearch.in.bat,否则会内存不够无法正常启动. 同时还需要修改数据和日志的存储路径. 最好还是在windows下安装对应的es的zip包,虽然使用tar包一直没发现什么问题.es2.1的zip包在bulk更新时有bug,linux版的则是好的. windows单节点下安装es集群,基于es2.1版本,需要有以下的注

集群版本升级 Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快.而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化.稳定性提升等特性.可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作. 按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式.对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式. 但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样! ro

本文主要简要介绍Elasticsearch单节点的启动和关闭流程.Elasticsearch版本:6.3.2 相关文章 1.Google Guice 快速入门 2.Elasticsearch 中的 Guice 3.教你编译调试Elasticsearch 6.3.2源码 4.Elasticsearch 6.3.2 启动过程 创建节点 Elasticsearch的启动引导类为 Bootstrap 类,在创建节点 Node 对象之前,Bootstrap 会解析配置和进行一些安全检查等 environm

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

部署包:mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz(百度云盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1jIQAGlw 密码:l7pf) 第一步:上传该文件至linux服务器上 第二步:解压缩该文件 命令为tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2.tgz 第三步:将解压得到的文件夹mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.0.2,改名为mongodb_3.0.2 第四步:进入mongodb

上篇中,我们主要介绍了使用docker-compose对Windows Docker单服务器进行远程管理,编译和部署镜像,并且设置容器的自动启动.但是,还有一些重要的问题没有解决,这些问题不解决,就完全谈不上运维: 问题一:如此部署的应用,在宿主机外部,只能通过宿主机的ip加一个个特定的端口来访问每个容器内的应用,这显然是不满足实际需求的. 问题二:相比于将应用直接部署在有UI界面的Windows Server,因为每个应用部署于自己的Windows Docker容器,当应用运行时发生各种问题时

Hadoop版本发展历史 第一代Hadoop被称为Hadoop 1.0 1)0.20.x 2)0.21.x 3)0.22.x 第二代Hadoop被称为Hadoop 2.0(HDFS Federation.YARN) 1)0.23.x 2)2.x 3)2.2.0     稳定版本     Namenode     HA 4)2.4     ResourceManager    HA 5)2.6     稳定版本 6)2.7     jdk1.7 Hadoop角色部署 Hadoop的安装模式分为三种

区别 (1)RAC有2个以上的实例,单节点只有1个实例 (2)RAC具有实例级别的高可用 (3)实例与实例之间通过内联网络交换数据,单节点不可 (4)RAC每个节点都有自己套SGA.后台进程.redo log.undo file (5)RAC可以增减节点 RAC最有用的功能 RAC最有用的功能就是实例级的failover,它可以保证在其中有节点crash的时候,其他节点可以迅速接管.保证系统持续可用.往往人们会认为RAC有2个节点性能就会提升2倍,这是一个误区,由于要保证数据的一致性往往性能会消

1.实践场景 开始前的准备条件: 1) 确认各个节点的jdk版本,将jdk升级到和kafka配套的版本(解压既完成安装,修改/etc/profile下的JAVA_HOME,source /etc/profile,重启后jdk生效) 2.单节点kafka实践 1) 启动zookeeper集群 各个节点上启动zookeeper进程# bin/zkServer.sh start 启动后,查看各个节点的zookeeper状态 (leader, follower etc)#bin/zkServer.sh

Flume1.6.0的安装1.上传Flume-1.6.0-tar.gz到待部署的所有机器     以我的为例: /usr/local/src/ 2.解压得到flume文件夹      # tar -xzvf flume-1.6.0-tar.gz 3.修改文件夹名称,属主,及权限     # mv flume-1.6.0 flume     # chown -R root:root flume    # chmod 755 flume 4.安装完毕,解压后可以直接使用,通过flume/conf下的

一.实验环境 本实验是在Vmware Workstation下创建的单台Ubuntu服务器版系统中,利用devstack部署的Openstack Pike版. 宿主机:win10 1803  8G内存  256G SSD 虚拟软件:Vmware Workstation 12.5.9 虚拟机系统:Ubuntu Server 16.04.5 LTS  参考博客: https://blog.csdn.net/pfztab/article/details/78632393 https://www.cnb

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege         前期博客 Cloudera Manager安装之Cloudera Manager 5.3

# 在部署对象存储服务(swift)之前,你的环境必须包含身份验证服务(keystone); # keystone需要MySQL数据库,Rabbitmq服务,Memcached服务; # 内存:4G # 系统:Ubuntu Server-14.04.5 # 安装方法:http://www.jianshu.com/p/9e77b3ad930a # IP地址:192.168.10.55 # 主机名:object 基本环境配置 配置主机静态IP地址 vim /etc/network/interface

一.安装java环境,这么不说了,一般用源码安装,配置好环境变量 二.新建es用户和组,es不能用root启动 三.下载需要的稳定版es 四.解压安装es .zip /opt/app/ es / 五.修改es配置文件 vim /opt/app/elasticsearch-/config/elasticsearch.yml cluster.name: es_znj node.name: es_163 path.data: /data/es/ path.logs: /data/logs/es/ ne

目录 1.安装环境 2.系统要求 2.1 Linux安装Oracle系统要求 1.查看RAM和交换空间以及磁盘大小 2.检查所需软件包 3.配置host和主机名 2.2修改操作系统核心参数 1.创建相关用户和组 2.创建数据库软件目录和数据文件存放目录 3.配置oracle用户的环境变量 4.配置grid用户的环境变量 5.修改用户的SHELL的限制 6.修改/etc/pam.d/login 文件 7.修改linux内核 8.编辑 /etc/profile 3. 安装过程 3.1安装grid和a

文章目录 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 目录结构 edu-common-parent edu-demo-mqproducer edu-demo-mqconsumer 测试 Redis的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 FastDFS分布式文件系统的安装与使用(单节点) FastDFS介绍 安装(单节点) 使用 FastDFS配置文件详解 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) IP:192.168.4.101 环境:CentOS 6.6.

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 这里先进行造数据,向redis中写入五百万条数据,具体方式有如下三种: 方法一:(Lua 脚本) vim redis_load.lua #!/bin/bash for i = 1, 100000, 1 do redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i) end return “Ok!” 执行命令: redis-cli —eval redis_load

elasticsearch 单节点搭建与爬坑记录   prepare   虚拟机或者云服务器(这里用的是阿里云ECS) linux---centos7 安装完毕的jdk 相应的安装包(在https://www.cnblogs.com/G-Aurora/p/13099459.html中有快速下载的镜像站) ps.下文主要指出主要注意的地方,步骤按照标注的数字来即可(编写此文时使用的是市面上多数新版参考书所使用的Elasticsearch5.x版)   用户组 首先需要高度关注的是文件夹的"归属&q

1. 拉取镜像 #elasticsearch 6.x和7.x版本有很多不一样需要确认 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.2 2. 启动容器 docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.