非常荣幸有机会和大家分享一下 Apache Pulsar 怎样为批流处理提供融合的存储.希望今天的分享对做大数据处理的同学能有帮助和启发. 这次分享,主要分为四个部分: 介绍与其他消息系统相比, Apache Pulsar 的独特优势 分析批流处理中的存储需求 讲述 Apache Pulsar 如何完美匹配批流处理中的存储需求 介绍怎样使用 Apache Pulsar 提供批流融合的存储 Apache Pulsar 简介 Apache Pulsar 是新近开源的一个大规模分布式消息系统,是 Ap

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,

一.什么是高可用性: 高可用性=可靠性,它的本质就是通过技术和工具提高可靠性,尽可能长时间保持数据可用和系统运行,实现高可用性的原则,首先要消除单点故障,其次通过冗余机制实现快速恢复,还有就是实现容错. 二.我们在考虑数据库的高可用方案时,应该考虑几个方面: 1.若数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能够尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的中断而中断 2.用作备份,只读副本等功能的非主流节点的数据应该和主节点的数据实时或者始终保持一致 3.当业务发生数据库切换的

一.kafka基础 本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0. 1.1 kafka种的KafkaController 所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController,来负责: 监控所有broker的存活,以及向他们发送相关的执行命令. 分区的状态维护:负责分区的新增.下线等,分区副本的leader选举 副本的状态维护:负责副本的新增.下线等 1.2 kafka分区中的基本概念 每个分区可以有多个副本,分散在不同的broker上. leade

原文链接:https://www.jianshu.com/p/e7e70ca7c7e5 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 高可用集群的解决方案 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗

MongoDB是当前比较流行的文档型数据库,其拥有易使用.易扩展.功能丰富.性能卓越等特性.MongoDB本身就拥有高可用及分区的解决方案,分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding),下面我们主要看这两个特性. 1.副本集 有人说MongoDB副本集至少需要三个节点,但其实这句是有问题的,因为副本集中节点最少可以是一台,3.0之前最多12个节点,3.0开始节点数量能够达到50个.但节点数1个或者2个的时候,MongoDB就无法发挥副本集特有的优势,因此我们一般建议节点数大于

在本文中我们将会讨论MySQL.Oracle.MongoDB.Redis以及Oceanbase数据库,大家可能会奇怪为什么看不到有名关系型数据库MSSQL.DB2或者有名NoSQL数据库Hbase.LevelDB等,最主要原因是我对这些数据库熟悉层度不够.但相信这些数据库都会有相应的解决方案. 首先我们看一下数据库以及常看到的HA以及分布式架构方案 数据库类型 架构方案 架构类型 MySQL Keepalived+MySQL Replication HA MHA+MySQL Replicatio

一.主从复制 使用异步复制 一个服务器可以有多个从服务器 从服务器也可以有自己的从服务器 复制功能不会阻塞主服务器 可以通过服务功能来上主服务器免于持久化操作,由从服务器去执行持久化操作即可. 以下是关于Redis复制功能的几个重要方面: Redis使用异步复制.从Redis 2.8开始,从服务器会以每秒一次的频率向主服务器报告复制流(replication stream)的处理进度. 一个主服务器可以有多个从服务器. 不仅主服务器可以有从服务器,从服务器也可以有自己的从服务器,多个从服务器之间

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

1     逻辑架构 1.1     逻辑架构图 1.2     组件说明 一.mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分给shards,然后收集结果.一个集群可以有多个query routers(replica sets),以分担客户端请求(负载均衡). 二.config server:配置服务器.保存了集群的元数据(比如数据放在哪个shards上),query router通过config server中的配置信息决定把任务分配到哪个shards

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

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

1.Kafka概览 Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台,它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单,能充分利用磁盘的顺序读写特性.kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量,因此很适合实时的数据流处理.例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端,再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中. 卡夫卡以topic分类对记录进行存储,每个记录包含key-value和timestamp. 1.1卡夫卡系统的组件.角色 broker: 每个正在运

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

1.ES是如何实现分布式高并发全文检索 2.简单介绍ES分片Shards分片技术 3.为什么ES主分片对应的备分片不在同一台节点存放 4.索引的主分片定义好后为什么不能做修改 5.ES如何实现高可用容错方案 6.搭建Linux上环境三台ES高可用集群环境 ES是如何解决高并发 ES是一个分布式全文检索框架,隐藏了复杂的处理机制,核心内容 分片机制.集群发现.分片负载均衡请求路由. ES基本概念名词 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

Redis 简介 Memcached: 优点:高性能读写.单一数据类型.支持客户端式分布式集群.一致性hash 多核结构.多线程读写性能高. 缺点:无持久化.节点故障可能出现缓存穿透.分布式需要客户端实现.跨机房数据同步困难.架构扩容复杂度高 Redis: 优点:高性能读写.多数据类型支持.数据持久化.高可用架构.支持自定义虚拟内存.支持分布式分片集群.单线程读写性能极高 缺点:多线程读写较Memcached慢 Redis 安装和基本配置 1.安装教程 下载: wget http://downl

本文引用于http://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/51147029 MySQL 高可用:mysql+mycat实现数据库分片(分库分表) 什么是MYCAT: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数