本文以最新的elasticsearch-6.3.0.tar.gz为例,为了节约资源,本文将副本调为0, 无client角色 https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x 以前es2.x版本配置elasticsearch.yml 里的node.tag: hot这个配置不生效了 被改成了这个 node.attr.box_type: hot es架构 各节点的es配置 master节点: [root@n1

  通常情况下,我们使用ELK日志分析平台最常用的数据时间为1周或一个月(因业务场景不同,可能存在差别),时间比较长的数据没有特殊情况可能我们就没有必要再进行查询了,但是因业务需求或者作为凭证,这些日志需要长期保存,就需要用到elasticsearch冷热数据分离架构. 节点名称 服务器类型 存储数据 ES1 SSD hot ES2 SSD hot ES3 SSD hot ES4 SATA cold 修改ES配置文件 cluster.name: elk_cluster node.name: ES

基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配.冷热数据分离 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中E

zk ( zookeeper )的分布式仅仅指的是备份模式. 分布式 mysql 不仅仅要关注备份(从以往的半主,主主,到 paxos). (mysql 比 hbase 的region成熟, hdfs, mongodb 也还好.) 更要关注表的层面: 如何 split 分表, partition , 更要知道如何迁移. (这个 hbase 和 mongodb 比较成熟) 两个方面. 终极线上数据库: 先分热冷,再分区. 目前热数据:mysql 冷数据:phoenix(hbase),天然 大数据+

Amoeba-mysql读写分离实战 Amoeba用途有很多,这里看标题我们就先说读写分离,因为我也只会这个.Amoeba定义为国内的,开源的.目前(2015年10月20日)我们用amoeba2.2版本来做. 先说一下本人环境: Keepalived那个先不说. Mysql 5.6 Centos 6.4 Mysql一主两从已OK. Amoeba 2.2.x 主从我就不讲了,网上N多资料. Amoeba下载地址:http://sourceforge.net/projects/amoeba/file

转载:https://my.oschina.net/xiaomaijiang/blog/826701 当使用ElasticSearch做大规模的时序数据分析的时候,我们建议使用基于时序的索引并且采用3种不同类型的节点组成分层架构(Master.Hot-Node.Warm-Node),也就是我们所说的"Hot-Warm"架构. Master Nodes 我们建议使用3个独立的主节点来提供足够的弹性,为了防止脑裂的问题,你应该把discovery.zen.minimum_master_no

拜师传说 今天老夫拜师了,老夫有幸认识一个JS高手,在此推荐其博客,悄悄告诉你,我拜他为师了,他承诺我只收我一个男弟子..... 师尊刚注册的账号,现在博客数量还不多,但是后面点会有干货哦,值得期待. http://www.cnblogs.com/aaronjs/ 前言 上周回到了成都,这周就准备找工作了,对成都的聚美优品其实比较有好感的,所以昨天就先去面试了,感觉技术面试的还不错啦,结果最后HR说经理不在,让我等经理反馈. 我当时相信了,但是回来想想感觉可能失败了,但是我不知道哪里出了问题.

转自:http://blog.csdn.net/tulituqi/article/details/7651049 这一讲主要说一下案例设计了.还记得我们前面做的case么?先打开浏览器访问百度,输入关键字,点击搜索. 我们再加上个检查点,检查一下标题是否包含我的关键字,然后关闭浏览器.就是下面这样了. 这样就可以算是一个比较完整的案例了,包含完整的流程和检查点,那么这时候如果我要增加一个案例,搜索另外的内容怎么办呢? 在原来的case上修改肯定是不合适的,毕竟那个案例可能还是需要保留的. 最简单

****加上数据分离 #import "HMViewController.h" #import "HMStudent.h" @interface HMViewController () <UITableViewDataSource> @property (weak, nonatomic) IBOutlet UITableView *tableView; /** 数据列表 */ @property (nonatomic, strong) NSArray *

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had

本讲通过实验的方式讲解Hadoop文件系统的操作. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 首先我们看一些比较常用的Hadoop文件系统的操作命令: 第一个常用命令:hadoop fs –ls 例如使用以下命令是列出文件系统根目录下的文件和文件夹,具体效果如下图所示: 第二个常用命令:hadoop fs –mkidr 例如使用以下命令是在HDFS中的根目录下

RobotFramework 数据分离分为三种 1. Run 添加参数 2. 外部的Python文件 3. 读取Excel Run 添加参数 (适用于jenkins) 使用-v 参数名:参数值 使用外部的Python文件 使用外部的python文件进行数据分离的话,首先建一个Python文件,并在里面定义一个list,在list 里面添加数据即可 # -*- coding:utf-8 -*- dataList = ['url'] url = 'http://www.qq.com' 在Suite

转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch 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. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

在我们使用WPF过程中,不可避免并且超级喜欢使用MVVM框架. 那么,使用MVVM的出发点是视觉与业务逻辑分离,即UI与数据分离 诸如下面的问题: 删除操作,假如需要先执行一部分数据的处理,然后删除界面列表中的子项,之后再执行其它数据的处理.请问此业务该放置于Xaml.cs文件,还是ViewModel中呢? 再如弹窗,提示框,设置列表的滚动等等 此上一些操作,我们不应该把业务代码直接挪到cs文件中,因为删除操作绝大部分的代码都是数据的处理.所以,数据的部分放置在ViewModel中,一些交互放在

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其

文件组的基本知识点介绍完毕后,根据场景引入中的内容,我们将利用SQL Server文件组技术来实现冷热数据隔离备份的方案设计介绍如下. 设计分析 由于payment数据库过大,超过10TB,单次全量备份超过20小时,如果按照常规的完全备份,会导致备份文件过大.耗时过长.甚至会因为备份操作对I/O能力的消耗影响到正常业务.我们仔细想想会发现,虽然数据库本身很大,但是,由于只有当前年表数据会不断变化(热数据),历史年表数据不会修改(冷数据),因此正真有数据变化操作的数据量相对整个库来看并不大.那么,

4.聚合操作 4.1.group by 操作 group by操作是实际业务场景(如实时报表.实时大屏等)中使用最为频繁的操作.通常实时聚合的主要源头数据流不会包含丰富的上下文信息,而是经常需要实时关联相关 相关的维度表,并针对这些扩展的.丰富维度属性进行各种业务的统计. 在下面的实例中,订单流通过买家id关联了买家维度表,获取其所在省份信息,然后实时统计每天各个省份的iPhone销量信息. ---从源头接收订单实时流 create table test_order_stream ( gmt_c

1.介绍 本节主要利用Stream SQL进行实时开发实战,回顾Beam的API和Hadoop MapReduce的API,会发现Google将实际业务对数据的各种操作进行了抽象,多变的数据需求抽象为三类: 离线的Map.Shuffle.Reduce以及 实时的ParDo.GroupByKey.Combine,这些抽象其实也对应了SQL的操作.SQL开发有如下几类: select操作:包括过滤.投影.表达式等. join操作:关联操作,包括和维度表关联以及窗口操作等. 聚合操作:全局group

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,