高可用，NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如mongodb通过mongos、mongo分片就可以快速配置出高可用配置。...在主节点上连接到终端： mongo 127.0.0.1 #建立test 数据库。 use test; 往testdb表插入数据。...故障转移测试，现在两台服务器如果主服务器挂掉了，从服务器可以正常运转吗？ a、先测试下从服务器可以当成主服务器吗，也就是往从服务器里写能够同步主服务器吗？...在192.168.0.2 上 连接 mongo 192.168.0.2:27017 > db.testdb.find(); { "_id" : ObjectId("5288629e9b0318be4b20bd4c...那mongodb的一主多从可以支持吗？答案是肯定的。 ? 为了方便测试，在192.168.0.2上再建立一个文件夹 /data/mongodbtest/slave1 作为另一个slave服务器。
:"world"}); linux shell mongo --quiet init.js 应对海量元数据 2017下半年，我们引入了Hadoop技术栈，深入到更丰富的大数据生态。...MR 在遍历数据的时候会将数据load到内存。 MR 不适合超大数据库或_id没有采用默认ObjectId的超大数据集合。 mongo提供touch命令可以将磁盘上的数据文件预热到内存。...两次升级过程中配置文件需要修改吗？...db.fsyncLock()作用是什么？不需要解锁吗？ 阻塞Primary上的写请求，防止在物理备份期间发生数据不一致。 解锁请使用db.fsyncUnlock()。...3个月后，在基本掌握MongoDB的原理后，我多次模拟事故变量，终于复现了之前发生的一切。
如果主节点停止时候，在复制节点中将会选出新的主节点。 ?...继续保持在主节点连接状态。 创建一条测试数据。 ? 1567683075113.jpg 退出我们的主节点连接，连接复制节点。 ./bin/mongo mongo2:8411 ?...模拟宕机 mongo 故障 我们将主节点停止。(也可以直接kill，但是推荐安全退出) ....重启 mongo2,mongo3 上的 mongo实例 来到 mongo1 ./bin/mongo 127.0.0.1:8410 ?...还记得我们一开始创建的 test 集合吗。 我们给它创建一个用户来进行管理。
Mapreduce可以用来实现数据聚合。它的数据以BSON（二进制JSON）格式存储，在存储结构上支持动态schema，并且允许动态查询。...实现聚合函数 在关系数据库中，我们可以在数值型字段上执行包含预定义聚合函数的SQL语句，比如，SUM()、COUNT()、MAX()和MIN()。...但是它允许使用db.system.js.save命令来创建并保存JavaScript函数，JavaScript函数可以在MapReduce中复用。下表是一些常用的聚合函数的实现。...Arun在Java、JavaEE、云计算以及大数据应用架构的定义和实现方面有9年半的工作经验。他现在从事大数据解决方案的设计、开发和咨询。...Shruthi在Java、网格计算、云计算以及大数据应用架构上有5年的工作经验。她现在从事大数据解决方案的开发和咨询。Email: Shruthi_Kumar01@infosys.com.
1、背景 线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。 临上线前进行各种场景测试，在运行邮件发送测试时发现 Mongo 集群负载严重不均衡。...在1分钟的压测时间内，Shard 3 主节点 cpu 被100%打满，其余3个 shard 主库负载均在正常范围，据开发反馈该场景 insert 比较多，可能是 insert 流量倾斜导致的。...仔细查看 QPS 细分指标，shard 3 的 read 和 update 分别达到了1600+和2200+，而 shard4 只有500和600左右，insert 两边几乎一致都是400左右，可以先排除掉...现在问题演变成了:只允许登录 mongos 的前提下，如何确认某个范围的数据在 shard 节点上的物理分布情况？...以上建议均是由同一位网友提出的，在此感谢@徐靖(公众号”DB说”)。
= totalDocsExamined的基础上，totalKeysExamined可以大于nReturned。...但是会有SORT stage,即在内存中排序,在大数据量的情况下内存排序是很慢的。...可以是不同的字段，只要一个document中只有一个array就行了,在不同的document中可以是不同字段 唯一索引 db.book.createIndex({"name":1},{"unique...这点和cassandra有很大的不同 2.范围 cassandra secondary index 是local的,在每个节点上。...mongo sharding cluster 环境，index也是在各个shard上独立创建的。 参考 http://www.mongoing.com/eshu_explain3
一、架构 [Mongo复制集迁移.png] 二、源集群搭建 在腾讯云购买3台CVM云服务器，操作系统选择CentOS7.9 x64 内网ip分别为10.21.0.5、10.21.0.2、10.21.0.8...在Mongo服务器上、或其他可以访问mongo实例的实例上，准备环境： Requirements.txt Faker==9.8.0 pymongo==3.12.0 yum install python3...python Mongo_fake.py 在mongo中查询，我们可以发现，已经写入10000条数据 use sword; switched to db sword db.player_data.count...在云上购买一个MongoDB实例，过程略，实例id为cmgo-0cv8pnxr 新建并配置DTS [source.png] [dest.png] [check_source.png] [check_dest.png...] [select_db.png] [check_last.png] [start.png] 修改Mongo_fake.py，并启动，频率改为每秒1条，观察DTS目标实例数据会仅实时和线下自建实例同步。
上面所说消息群发设备就可以使用这种方式，首先全量把数据同步到另外的存储设备，然后在定时把原来库里面的新数据增量到存储设备。...好吧，言归正传，上面知道大数据最后会被分散到不同的shard上，而我们的应用系统是集群，如果能让集群每台机器分摊不同shard上的数据进行处理，那么性能肯定杠杠的，可以吗？答案是必须的。...mongos> db.shards.find() { "_id" : "mongo-9003", "host" : "mongo-9003/10.1.72.135:9003,10.1.71.136:9003,10.1.72.137..." } 通过config.shards可以获取所以分片shard的地址然后替换上面的url中host，就可以让集群系统里不同机器直接访问shard上的数据。...image.png 三、总结 使用mongdb的分片机器可以使应用集群中每台机器去访问分片机器每个shard上面的数据，从而实现并发处理大数据目的 四、参考 https://www.aliyun.com
---- 1、背景 线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。 临上线前进行各种场景测试，在运行邮件发送测试时发现 Mongo 集群负载严重不均衡。...在1分钟的压测时间内，Shard 3 主节点 cpu 被100%打满，其余3个 shard 主库负载均在正常范围，据开发反馈该场景 insert 比较多，可能是 insert 流量倾斜导致的。...仔细查看 QPS 细分指标，shard 3 的 read 和 update 分别达到了1600+和2200+，而 shard4 只有500和600左右，insert 两边几乎一致都是400左右，可以先排除掉...现在问题演变成了：只允许登录 mongos 的前提下，如何确认某个范围的数据在 shard 节点上的物理分布情况？...以上建议均是由同一位网友提出的，在此感谢@徐靖(公众号”DB说”)。
true, "hidden" : false, "priority" : 8, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 } ] 2、模拟...other等，此时只是一个>来表示,如何变成恢复副本集,此时可以初始化一个节点的副本集，后续可以将剩下节点加入进来. 5、重新初始化新副本集 备注:需要先删除local database,因为包括副本集信息...> db.shutdownServer(); server should be down... 5.2重新以副本集模式启动，取消注释replSet参数即可 【修改参数】 vi /opt/mongo37017...); { "ok" : 1 } xiaoxu:SECONDARY> 【角色已变成主,如果原主库恢复,此时还能加入进来恢复吗？】...可以直接加入，相当于重新初始化(以standalone方式启动删除local db然后以后副本集启动加入即可)，剩下节点以类似方式处理 xiaoxu:PRIMARY> rs.add("10.130.10.149
旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数 据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能丰富，像关系数 据库的。...在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。...你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点 上这就是所谓的分片。...MongoDB允许在服务端执行脚本，可以用Javascript编写某个函数，直接在服务端执行，也可以把函 数的定义存储在服务端，下次直接调用即可。
，需要设置副本节点可以读> 1）在主节点172.16.60.205上连接到终端 [root@mongodb-master01 ~]# /usr/local/mongodb/bin/mongo 172.16.60.205.../db.js:953:19 DB.prototype.getCollectionNames@src/mongo/shell/db.js:964:16 shellHelper.show@src/mongo...这是因为mongodb默认是从主节点读写数据的，副本节点上不允许读，需要设置副本节点可以读 repset:SECONDARY> db.getMongo().setSlaveOk(); repset:SECONDARY...> show tables; testdb 如上发现已经在副本节点上发现了测试数据，即已经从主节点复制过来了。...读写分离做好后，就可以进行数据分流，减轻压力，解决了"主节点的读写压力过大如何解决？"这个问题。不过当副本节点增多时，主节点的复制压力会加大有什么办法解决吗？
这些产品已经在很多公司中的大数据分析中得到广泛的应用。 今天想说的并不是这些产品，今天想谈的是一个最近悄然热门的行业 Datapiple， 数据管道。...什么是数据管道，为什么需要数据管道软件，数据管道在目前的企业中到底有什么地位，如何应用。 有人马上提到，你别糊弄人，你说的不就是ETL嘛，老掉牙了。 是吗那我提几个问题，你看看如何解决。...这时候我听到一个声音 ORACLE OGG ， I am sorry， 1 OGG 有多贵你知道吗？ 2 OGG 能满足上面所有的需求吗？...价格我们先放到一边，让OGG 支持 ORALCE 到 PG 的数据流， ORACLE 到 TIDB 的数据流， MONGO DB 到 传统数据的数据流（对你没有听错是MONGO DB 到传统数据库的数据流...终上所述，集中了业务数据分析，大数据部门，运维，人的，机器的，程序的，各种问题，在这个 数据通道的需求中，集中爆发，各种不满和委屈淋漓尽致。
这些产品已经在很多公司中的大数据分析中得到广泛的应用。 今天想说的并不是这些产品，想谈的是一个最近悄然热门的行业 Datapiple， 数据管道。...什么是数据管道，为什么需要数据管道软件，数据管道在目前的企业中到底有什么地位，如何应用？ 有人马上会说，你别糊弄人，你说的不就是ETL嘛，老掉牙了。 是吗？那我提几个问题，你看看如何解决。...这时候我听到一个声音 ORACLE OGG ， I am sorry， 1、OGG 有多贵你知道吗？ 2、OGG 能满足上面所有需求吗？...价格我们先放到一边，让OGG 支持 ORALCE 到 PG 的数据流， ORACLE 到 TIDB 的数据流， MONGO DB 到 传统数据的数据流（对你没有听错是MONGO DB 到传统数据库的数据流...终上所述，集中了业务数据分析，大数据部门，运维，人的，机器的，程序的，各种问题，在这个 数据通道的需求中集中爆发，各种不满和委屈淋漓尽致。
主要功能 一是数据写入时将数据迅速地复制到另一个独立的节点上； 二是在接受写入的节点发生故障时自动选举出一个新的替代节点； 附加功能 数据分发：将数据从一个区域复制到另一个区域，减少另一个区域的度延迟；...准备三台CentOS 7.x虚拟机 这里模拟的是三个Mongo节点的主从复制集，因此分别命名为mongo-master、mongo-slave1、mongo-slave2。 ?...为了较好的模拟，在三个虚拟机中分别配置一下hosts文件： vi /etc/hosts 在hosts文件中加入以下内容（IP地址为你配置的虚拟机IP）： 192.168.58.100 mongo-master...192.168.58.101 mongo-slave1 192.168.58.102 mongo-slave2 可以验证一下能否通过主机名互相ping通。...mongo命令就可以进入mongo了。
---- 单台服务器模拟 我们在实际的生产环境中肯定是多台服务器部署，但是在自己学习过程中，我们可以在一台服务器上来模拟这个环境，这样可以简化我们的操作，让小伙伴们快速上手。...首先我们在Linux根目录下创建/data/db目录作为我们的数据保存目录，然后执行如下命令启动一个mongo shell： mongo --nodb —nodb表示启动时不连接任何数据库，然后通过如下命令创建一个副本集...:20001/sang_1 mongo 192.168.248.128:20002/sang_1 连接成功之后，依然可以通过db.isMaster()命令来查看备份节点的身份，我们发现此时"ismaster..." : false，表示这是一个备份节点，此时我们可以先做个简单的测试了，此时我在主节点(端口为20000)那个节点上写一个文档，写完之后，我们看看其他副本集成员上是否有我刚才的写的文档的副本，执行命令顺序如下...最后如果想关闭副本集，可以回到第一个shell命令行中，输入如下命令： replicaSet.stopSet() 多台服务器模拟 OK，以上操作是我们单台服务器模拟搭建副本集，方便我们做实验，在生产环境中
Primary坏掉后，也会自动从多个Secondary中重新选举出Primary 下面使用Docker的MongoDB镜像创建3个MongoDB实例，配置成复制集，然后测试一下数据自动复制的情况，并模拟...意味着当前shell 连接的是复制集中的Primary节点 测试 测试数据同步 在Primary中插入了一条测试数据 > db.mycollection.insert({name : 'sample...(new Mongo('localhost:27017')).getDB('test') > db.setSlaveOk() > db.mycollection.find() ?...mongo2 中的数据已经同步，可以用同样的方法到mongo3中查看 模拟Primary当掉 停掉mongo1容器 docker stop mongo1 只剩下 mongo2 和 mongo3...分别登录 mongo2 和 mongo3 的 shell ? ? 可以看到 mongo3 被选为了Primary MongoDB的复制集配置完成
使用selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝商品信息，即可做到可见即可爬。...如下图： 在页面的最下面，有个分页导航。为100页，要获得所以的信息只需要从第一页到带一百页顺序遍历。采用selenium模拟浏览器不断的遍历即可得到，这里为直接输入页数然后点击确定转跳。...这样即使程序中途出错，也可以知道爬到那一页了，而不必从头再来。...在跳转那里可以观察到成功跳转到某一页后，页码会高亮显示。这里使用text_to_be_present_in_element()方法判断需要的页码是否出现在高亮的节点里。...= pymongo.MongoClient(MONGO_URL) db = client[MONGO_DB] def save_to_mongo(result): """ 保存至MongoDB
常见的模式是mongos在每个应用程序服务器上放置一个，可以减少应用程序和路由器之间的网络延迟。 也可以将mongos路由器放在专用主机上，通过用于大型规模部署。...但是，由于mongos路由器经常与Config Server通信，因此在增加路由器数量时会密切监视配置服务器性能。如果发现性能下降，那么可以适当限制mongos路由器部署的数量。...: "172.24.8.72:20003",priority:2}, 5 {_id: 2, host: "172.24.8.73:20003",priority:1}] 6 } 提示：如果选择在预先规划为仲裁节点的服务器上创建复制集会报错...‘userAdmin’代表用户管理身份，’AnyDatabase’ 代表可以管理任何数据库。 db.auth()可以验证 用户。...设置分片大小为1M便于测试 8.3 模拟数据写入 1 mongos> use mydb #创建用于模拟的数据库 2 mongos> for(i=1;i<=50000;i++){db.user.insert
分片技术可以满足 MongoDB 数据量大量增长的需求，当一台 MongoDB 服务器不足以存储海量数据或不足以提供可接受的读写吞吐量时，我们就可以通过在多台服务器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据...MongoDB分片优势 分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法： 使用分片减少了每个分片需要处理的请求数，因此，通过水平扩展，群集可以提高自己的存储容量。...chown -R mongo:mongo /usr/local/mongodb chown -R mongo:mongo /data/mongodb 添加环境变量，便于使用 echo 'export...({"_id":"chunksize","value":1}) # 设置块大小为1M是方便实验，不然需要插入海量数据 模拟写入数据 mongos> use school mongos> show collections...mongos> for(i=1;i<=50000;i++){db.user.insert({"id":i,"name":"jack"+i})} # 在school库的user表中循环写入五万条数据
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