Greenplum 的分布式框架结构 1.基本架构 Greenplum(以下简称 GPDB)是一款典型的 Shared-Nothing 分布式数据库系统.GPDB 拥有一个中控节点( Master )统筹整个系统,并在整个分布式框架下运行多个数据库实例( Segment ).Master 是 GPDB 系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及 SQL 命令.协调系统中的其他 Segment 工作,Segment 负责管理和处理用户数据.而每个 Segment 实际上是由多个独立的 Postgre

  目标架构如上图   一.硬件评估 cpu主频,核数推荐CPU核数与磁盘数的比例在12:12以上Instance上执行时只能利用一个CPU核资源进行计算,推荐高主频 内存容量 网络带宽重分布操作 Raid性能条带宽度设置回写特性 二.操作系统   1.在SUSE或者RedHat上使用xfs(操作系统使用ext3)    在Solaris上使用zfs(操作系统使用ufs) 2.系统包 出现如下界面,按照下面的说明进行勾选,之后一直[Next]到开始安装. -->[Desktop Environm

SPARK如何使用AKKA实现进程.节点通信 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分

项目开发中,web前端节点需要与远端的聊天服节点通信.聊天服使用了otp,但我对otp下的分布式通信不太清楚,造成了一些问题. 1)首先是cowboy节点的命名.具体参数是配置在工程目录rel下的vm.args文件中: -name xxx@127.0.0.1 -setcookie xxxxx -heart 或者在cowboy启动的控制台中输入node()查看节点命名. 2)知道远端结点命名后,首先要调用net_kernel:connect()连接.不过可能是因为是在单台服务器上的原因,我没有调用

Deepgreen/Greenplum删除节点步骤 Greenplum和Deepgreen官方都没有给出删除节点的方法和建议,但实际上,我们可以对节点进行删除.由于不确定性,删除节点极有可能导致其他的问题,所以还行做好备份,谨慎而为.下面是具体的步骤: 1.查看数据库当前状态(12个实例) [gpadmin@sdw1 ~]$ gpstate 20170816:12:53:25:097578 gpstate:sdw1:gpadmin-[INFO]:-Starting gpstate with ar

一.CAN物理层特征 CAN收发器的作用是负责逻辑电平和信号电平之间的转换.即从CAN控制芯片输出逻辑电平到CAN收发器,然后经过CAN收发器内部转换将逻辑电平转换为差分信号输出到CAN总线上,CAN总线上的节点都可以决定自己是否需要总线上的数据. 市场上常用的收发器(例如: VP230.TJA1040.TCAN337等)多为ISO 11898标准.在此标准中,对于CAN的信号逻辑1和0的产生:当CAN_H为3.5V,CAN_L为1.5V,差值为2V左右时为显性(dominant)电平表示,而两

一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1

http://blog.chinaunix.net/uid-22566367-id-382011.html 在Programming Erlang这本书中,在写到第十章中,主要实现的是不同节点之间的通信,书上列出了四步,其中的第一步很容易实现,依葫芦画瓢,很容易实现同一台机子上,不同节点之间的通信,运行结果和书上的完全一致.当你急切地去尝试第二步(在局域网内,不同机子之间的通信)时,你可能会卡住的(本人是这样的,不知道你?),实践的结果和Joe所说的完全不一样(你如果按照书上所说,在kvs:st

在介绍RChain的通信机制之前,先简单介绍一些以太坊的通信机制,它包括以下几个方面,如下详细了解以太坊的通信机制,可以查看https://github.com/ethereum/devp2p/blob/master/rlpx.md 1.Nodes 每个节点用一组信息来代表它所知道的其他节点,这些信息包括每个节点的连接信息以及表结构(比如连接这个节点的平均延迟).每个节点是通过它的加密公钥来识别的,Kademlia的距离度量用的是256位散列(sha3/Keccak-25)的公钥. 2.Dist

http://blog.chinaunix.net/uid-22566367-id-382011.html 在Programming Erlang这本书中,在写到第十章中,主要实现的是不同节点之间的通信,书上列出了四步,其中的第一步很容易实现,依葫芦画瓢,很容易实现同一台机子上,不同节点之间的通信,运行结果和书上的完全一致.当你急切地去尝试第二步(在局域网内,不同机子之间的通信)时,你可能会卡住的(本人是这样的,不知道你?),实践的结果和Joe所说的完全不一样(你如果按照书上所说,在kvs:st

版权声明:博客将逐步迁移到 http://cwqqq.com https://blog.csdn.net/cwqcwk1/article/details/24738599 在Linux下部署erlang项目,开发过程非常多都是在Windows完毕的,然后再公布到Linux,所以測试过程要在虚拟机下完毕.有一天由于想要在虚拟机中使用到erlang图形化工具.比方appmon.tv.observer等等,便突发奇想得利用Windows的erlang连接到虚拟机中使用这些工具,来查看虚拟机的执行状态.

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在前一篇中我们分析了cluster的一些元素.接下来的章节会对cluster的运作机制做详细分析.本节先分析一些transport,它是cluster间通信的基础.它有两种实现,一种是基于netty实现nettytransport,主要用于节点间的通信.另一种是localtransport,主要是用于同一个jvm上的节点通信.因为是同一个jvm上的网络模拟,localtransport实现上非常简单,实际用处也非常有限,这里就不过多说明.这一篇的重点是nettytransport. transp

Greenplum   展开阅读全文 直连greenplum segment节点的方法, utility模式 : 使用这种方式,不与其他节点通讯,只操作当前节点.也没有数据分布的概念. 如果使用utility模式连接的是master节点,写入数据时,数据不会分布到segment,使用正常模式连接后,写入master的数据也查不出来. $ PGOPTIONS='-c gp_session_role=utility' psql -p 40005 psql (8.2.15) Type "help&qu

创建kubelet配置 • set-cluster # 创建需要连接的集群信息,可以创建多个k8s集群信息 [root@hdss7-21 ~]# kubectl config set-cluster myk8s \ --certificate-authority=/opt/apps/kubernetes/server/bin/certs/ca.pem \ --embed-certs=true \ --server=https://10.4.7.10:7443 \ --kubeconfig=/op

本次分享内容由三个部分组成: 微服务架构与MQ RabbitMQ场景分析与优化 RabbitMQ在网易蜂巢中的应用和案例分享 1微服务架构与MQ 微服务架构是一种架构模式,它将单体应用划分成一组微小的服务,各服务之间使用轻量级的通信机制交互. 上图左边是单体架构应用,把所有业务功能放在单个进程中,需要扩展时以进程为单位水平复制到多台机器. 上图右边是微服务架构应用,将每个业务功能以独立进程(服务)的方式部署,可以按需将微服务分别部署在多台机器,实现水平扩展. 微服务各服务之间使用“轻量级”的通信

一.ZeroMQ介绍 ZeroMQ是一个开源的消息队列系统,按照官方的定义,它是一个消息通信库,帮助开发者设计分布式和并行的应用程序. 首先,我们需要明白,ZeroMQ不是传统的消息队列系统(比如ActiveMQ.WebSphereMQ.RabbitMQ等).ZeroMQ可以帮助我们建立自己的消息队列系统,它只是一个库.ZeroMQ可以运行于带x86处理器或ARM处理器的机器上,支持40多种编程语言. 消息队列,从技术的角度来讲,是以先进先出FIFO算法为基础的队列技术,它有着良好的数据结构.除

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/195 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 如今,多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大,现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求,如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性,使客户能同时得到更高的处理速度.更高的数据可

    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

 [转]UDP/TCP穿越NAT的P2P通信方法研究(UDP/TCP打洞 Hole Punching) http://www.360doc.com/content/12/0428/17/6187784_207328686.shtml 内容概述:在p2p通信领域中,由NAT(Network Address Translation,网络地址转换)引起的问题已经众所周知了,它会导致在NAT内部的p2p客户端在无论以何种有效的公网ip都无法访问的问题.虽 然目前已经发展出多种穿越NAT的技术,但相关的技

原文:C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存