MongoDB集群跨网络.跨集群数据同步有以下几个方案,此处只是简单介绍,不过详细描述. 1.MongoDB自带的复制方案 优点:实施简单,不需要额外的技术栈 缺点:网络双向可连通. 2.CDC同步方案1 该方案在源集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异构同步,即MongoDB集群版本可以不同. 缺点:需要对oplog进行解析:网络抖动时,易丢失数据. 2.CDC同步方案2 该方案在目标集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

随着mongodb数据量的增多,可能会达到单个节点的存储能力限制,以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担,所以此时需要构建集群环境,并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk,并分布在集群中多个mongod节点上,最终达到存储和负载能力扩容.压力分流的作用.在sharding架构中,每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard(分片),shard上分布的数据块称为chunk,collections可以根据“shard key”(称为分片键)

今天休假在家,测试并搭建了一个replica set shard MongoDB鉴权集群.replica set shard 鉴权集群中文资料比较少,本文是个人笔记,同时也希望对后来者有所帮助.本文仅是搭建步骤和Q&A,用于实际工作中的使用查阅,阅读者需要有分布式集群的理论基础. 关键字:Replica-Set Shard 副本 分片 鉴权 KeyFile auth MongoDB根据部署的不同,有两种添加鉴权的方式,分别是单实例的鉴权方式和KeyFile的鉴权方式.两种方式的共同点都是,先在没

MQ集群部署 期待的部署架构 其中,一个机房有两台机器部署MQ,并组成集群,有一个机房的MQ集群作为中心集群,其他机房的MQ集群将消息同步到中心MQ集群中. 安装erlang,略.. 安装rabbitMQ,略.. 基本配置(NODENAME之类的,略) 配置本地集群 配置hosts 同一机房集群的两台机器都要配置host,要保证可以通过hosts访问到同一机房的集群机器 比如同一机房的两台机 NODENAME=rabbit@111_100_222_217 NODENAME=rabbit@111_

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr

在不同版本号hdfs集群之间转移数据     最简单的办法就是把src集群的数据导到本地,然后起还有一个进程将本地数据传到des集群上去. 只是这有几个问题: 效率减少 占用本地磁盘空间 不能应付实时导数据需求 两个进程须要协调,复杂度添加     更好的办法是在同一个进程内一边读src数据,一边写des集群.只是这相当于在同一个进程空间内载入两个版本号的hadoop jar包.这就须要在程序中使用两个classloader来实现.      下面代码能够实现classloader载入自己定义的

最新版mongodb推荐使用yaml语法来做配置,另外一些旧的配置在最新版本中已经不在生效,所以我们在生产实际搭建mongodb集群的时候做了一些改进.如果大家不熟悉什么是分片.副本集.仲裁者的话请先移步查看上一篇文章:mongodb 3.4 集群搭建:分片+副本集 和前一个版本相比,改动点有: 配置文件采用yaml方式来配置 生产中取消了仲裁者的角色,因为仲裁者也不会存储数据,只是起到选举的作用,线上为了保证数据安全,每份数据都会配置两个副本集,也就是每份数据存储了三份. 优化配置,采用五台集

mongodb是最常用的nodql数据库,在数据库排名中已经上升到了前六.这篇文章介绍如何搭建高可用的mongodb(分片+副本)集群. 在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片.副本集.配置服务器等. 相关概念 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把

MongoDB之分片集群(Sharding) 一.基本概念 分片(sharding)是一个通过多台机器分配数据的方法.MongoDB使用分片支持大数据集和高吞吐量的操作.大数据集和高吞吐量的数据库系统挑战着单一服务的性能.例如:高查询率将耗尽CPU的性能.大于系统RAM的工作集将给磁盘的IO很大的压力. 应对系统的增长有两个方法:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展的方法是提升单一服务的性能,例如:使用一个更强的CPU,或更多的内存,或提升大量的存储空间.可用技术的局限性将限制单一服务的工作负载.另外

目录 一.环境准备 1.部署图 2.模块介绍 3.服务器准备 二.环境变量 1.准备三台集群 2.安装解压 3.配置环境变量 三.集群搭建 1.新建配置目录 2.修改配置文件 3.分发其他节点 4.批量启动 5.创建配置服务器副本集 四.集群测试 1.启动路由服务器客户端 2.插入数据 3.验证主从 5.web控制台(浏览器访问) 1.登陆路由服务器 2.串联路由和分片副本集 3.查看分片服务器的配置 4.数据库的分片设置 5.验证分片 七.高可用验证 1.测试集群的高可用性 2.查看shard

环境:一个基于B/S的MIS系统,硬件为两台2个CPU.8GB内存的HP小型机,服务器是WebLogic 9.2,每台机器启动了3个WebLogic实例,构成一个6个节点的亲合式集群. 说明:由于是亲合式集群,节点间没有进行Session同步,但是有一些需求要实现部分数据在各个节点间共享.开始这些数据存放在数据库中,但是由于读写频繁竞争很激烈,对性能影响较大,后面使用JBossCache构建了一个全局缓存. 全局缓存启用后,服务正常使用了较长一段时间. 问题:最近不定期地多次出现内存溢出问题.

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. 转载自严澜的博文——<如何搭建高效的MongoDB集群> NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有

目录 Elasticsearch高级之-集群搭建,数据分片 一 广播方式 二 单播方式 三 选取主节点 四 什么是脑裂 五 错误识别 Elasticsearch高级之-集群搭建,数据分片 es使用两种不同的方式来发现对方: 广播 单播 也可以同时使用两者,但默认的广播,单播需要已知节点列表来完成 一 广播方式 当es实例启动的时候,它发送了广播的ping请求到地址224.2.2.4:54328.而其他的es实例使用同样的集群名称响应了这个请求. 一般这个默认的集群名称就是上面的cluster_n

截止2022年,中国联通用户规模达到4.6亿,占据了全中国人口的30%,随着5G的推广普及,运营商IT系统普遍面临着海量用户.海量话单.多样化业务.组网模式等一系列变革的冲击. 当前,联通每天处理话单量超过400亿条.在这样的体量基础上,提高服务水平,为客户提供更有针对性的服务,也成为了联通品牌追求的终极目标.而中国联通在海量数据汇集.加工.脱敏.加密等技术与应用方面已崭露头角,在行业中具有一定的先发优势,未来势必成为大数据赋能数字经济发展的重要推动者. 在 Apache DolphinSche

本篇接着上面的四篇继续讲述在window平台下mongodb的分片集群搭建. 在分片集群中也照样能够创建索引,创建索引的方式与在单独数据库中创建索引的方式一样.因此这不再多说.本篇主要聚焦在分片键的选取问题上. 分片键通俗来说就是切割海量数据的标记符. 假设更高效的划分海量数据往往依赖于分片键的选择. 分片键选得不好.应用程序就无法利用分片集群所提供的诸多优势. 在这样的情况下.查询和插入得系能都回显著下降. 一.低效的分片键 1.1 分布差 BSON对象ID是每一个mongodb文档的默认主键

MongoDB 高可用集群搭建 一.架构概况 192.168.150.129192.168.150.130192.168.150.131 参考文档:https://www.cnblogs.com/vadim/p/7100683.html mongos mongos    mongos Config   server      Config server  Config serverShared1 server 1 Shared1 server 1 副本 Shared1 server 1 仲裁/隐

前提:已配置好Redis集群,并设置的有统一的访问密码 架构是filebeat-->redis集群-->logstash->elasticsearch,需要修改filebeat的输出和logstash的输入值 filebeat地址:192.168.80.108 redis集群地址:192.168.80.107 ,采用的是伪集群的方式 1 filebeat配置 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /usr/local/op

一.背景 生产环境由于某些原因需要跨机房迁移ES集群,或者同机房原有集群中所有节点全部更换,期间ES索引要求完整,客户端请求中断不超过五分钟. 二.应用场景 1.同机房不同集群之间数据迁移: 2.跨机房不同集群之间数据迁移. 三.迁移方案A机房ES集群 --> B机房ES集群 1.迁移任务:假设A机房ES集群(3master.3data共三台物理机)迁移到B机房ES集群(3master.3data共三台物理机): 2.迁移思路:通过集群扩容的方式加入B机房ES节点,通过缩容的方式去掉A机房节点,

案例说明: kingbaseES R3集群一主多从的架构,一般有两个节点是集群的管理节点,所有的节点都可以为数据节点:对于非管理节点的数据节点可以在线删除:但是对于管理节点,无法在线删除,如果删除管理节点,需要重新部署集群.本案例是在一主二备的架构下,删除数据节点(非管理节点)的测试案例. 系统主机环境: [kingbase@node3 bin]$ cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localh