1.查看集群中各节点的状态: rs0:PRIMARY> rs.status() 2.查看集群中各节点配置情况: rs0:PRIMARY> rs.conf() 3.主节点降级为从节点: rs0:PRIMARY> rs.stepDown() 4.将从节点添加至集群中: rs0:PRIMARY> rs.add("172.16.1.31:27017") 5.从集群中移除从节点: rs0:PRIMARY> rs.remove("172.16.1.31:27

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

作业讲解 下载代码: HBuilder APP和flask后端登录 链接:https://pan.baidu.com/s/1eBwd1sVXTNLdHwKRM2-ytg 密码:4pcw 如何打开APP和后端flask,请参数昨天的文章 进入flask后端程序目录,创建文件setting.py 设置MongoDB信息,以及json返回格式 import pymongo client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017) M

Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

全局变量 由于多个html页面,需要引用同一个变量.这个时候,需要定义一个全局变量!如何定义呢? 默认包含了mui的html文件都导入mui.js文件.那么将变量写在mui.js中,就可以实现所有页面共享了! 由于开发环境的电脑的IP是自动获取的,隔一段时间,就需要修改一次.那么html中发送POST请求时,URL中的IP地址不能写死! 所有 JavaScript 全局对象.函数以及变量均自动成为 window 对象的成员. 修改mui.js,定义全局变量,务必使用windows * MUI核心

Mongodb5节点异地两中心故障转移恢复测试案例 架构方式:5节点,主中心(2数据1仲裁),备中心(1数据1仲裁) 1基本情况 操作系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3 (Santiago) Mongodb版本:db version v3.6.3 Mongodb架构: Ip,端口规划 "hosts" : [##数据节点 "10.15.7.114:28001",#主中心 "10.15.7.114:28

1. 简介 上一篇我们聊到了mongodb数据块的基本概念,和数据块迁移的主要流程,这篇文章我们聊聊源码实现部分. 2. 迁移序列图 数据块迁移的请求是从配置服务器(config server)发给(donor,捐献方),再有捐献方发起迁移请求给目标节点(recipient,接收方),后续迁移由捐献方和接收方配合完成. 数据迁移结束时,捐献方再提交迁移结果给配置服务器,三方交互序列图如下: 可以看到,序列图中的5个步骤,是对应前面文章的迁移流程中的5个步骤,其中接收方的流程控制代码在migrat

增加或减少数据节点的数量和 NoOfReplicas(即副本数,通过管理节点的config.ini配置文件来设置)有关,一般来说NoOfReplicas是2,那么增加或减少的数量也应该是成对的,否则要设置另外的NoOfReplicas.首先必须确保新加入的数据节点作为新的group加入,默认2个node为1个group,Group数量 = NDB节点总数 / NoOfReplicas数. 1.修改管理节点的config.ini配置文件 ,添加如下一段: [ndbd] NodeId = 13 Ho

名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程,它指导主从结构中的从节点,数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务. 名字节点是HDFS的书记员,维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中,上述关系也称名字节点第一关系).这些信息.以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File System Image, FSImage,也称文件系统镜像),另一种是命名空间镜像的编辑日志(Edit

一.导出 命令格式:在mongodb/bin目录下 mongoexport -h IP --port 端口 -u 用户名 -p 密码 -d 数据库 -c 表名 -f 字段 -q 条件导出 --csv  -o 导出数据名称(可以带路径) 注:没有mongoexport的在当前路径下前边带:./ -h 数据库所在服务器ip -f 导出指字段,以字号分割,-f name,email,age导出name,email,age这三个字段 -q 可以根查询条件导出,-q '{ "uid" : &qu

1.需要实现的功能,动态填充多条银行卡信息 2.dom结构 3.数据节点 4.实现方式 //获取银行卡基本信息 CmnAjax.PostData("Handler/Users/Users.ashx?action=banklistpc", "", function (data) { if (data.success == "1") { //$(".Js_BankCardNo").val(data.data.IdentityCar

前提条件: 添加机器安装jdk等,最好把环境都搞成一样,示例可做相应改动 实现目的: 在hadoop集群中添加一个新增数据节点. 1. 创建目录和用户  mkdir -p /app/hadoop groupadd hadoop useradd licz -g hadoop -d /app/hadoop chown licz:hadoop /app/hadoop passwd licz 注:如果出现下面的问题 [root@dbserver22 ~]# su - licz-bash-3.2$ 解决办

说明:将mysql的管理节点和数据节点配置成windows服务是为了防止有人手误关闭管理节点或数据节点的dos命令窗口,管理节点或数据节点的命令窗口误关闭可能会造成mysql某台或某几台mysql不能被访问,注册成windows服务自动启动更安全可靠. 目录 操作系统:Windows Server 2008 R2 Enterprise VM1:192.168.220.103 管理节点(MGM), VM2:192.168.220.104数据节点(NDBD1),SQL节点(SQL1) VM3:192

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. []一:测试 20.30.50.107 3307 mysql -utim -mcgxxxxx -P3307 -h20

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. 1[]一:测试 10.80.40.107 3307 mysql -utim -pxxxxxxxx -P3307 -h

有人在Quora上提问:MongoDB数据文件内部的组织结构是什么样的.随后10gen的工程师Jared Rosoff出来做了简短的回答. 每一个数据库都有自己独立的文件.如果你开启了directoryperdb选项,那你每个库的文件会单独放在一个文件夹里. 数据库文件在内部会被切分成单个的块,每个块只保存一个名字空间的数据.在MongoDB中,名字空间用于区分不同的存储类别.比如每个collection有一个独立的名字空间,每个索引也有自己的名字空间. 在一个块中,会保存多条记录,每条记录是B

参照网页:单机搭建elasticsearch和mongodb的river 三个步骤: 一,搭建单机replicSet二,安装mongodb-river插件三,创建meta,验证使用 第一步,搭建单机mongodb的replSet 1,配置/etc/mongodb.conf增加两个配置: replSet=rs0 #这里是指定replSet的名字 oplogSize=100 #这里是指定oplog表数据大小(太大了不支持) 启动mongodb:bin/mongod --fork --logpath

看到下图,是通过Jqgrid实现表格数据的基本增删查改的操作.表格数据增删改是一般企业应用系统开发的常见功能,不过不同的是这个表格数据来源是非关系型的数据库MongoDB.nosql虽然概念新颖,但是MongoDB基本应用实现起来还是比较轻松的,甚至代码比基本的ADO.net访问关系数据源还要简洁.由于其本身的“非关系”的数据存储方式,使得对象关系映射这个环节对于MongoDB来讲显得毫无意义,因此我们也不会对MongoDB引入所谓的“ORM”框架. 下面我们将逐步讲解怎么在MVC模式下将Mon

Mongodb数据备份恢复 一.MongoDB数据库导入导出操作 1.导出数据库 twangback为备份的文件夹 命令: mongodump -h 127.0.0.1[服务器IP] -d adview [数据库名]-o  D:Mongodbdata wangback[自己定义备份存储文件夹] 例如: mongodump -h 127.0.0.1 -d twang-o twangback -h:MongDB所在服务器地址,例如:127.0.0.1,当然也可以指定端口号:127.0.0.1:270