采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”,其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间,而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛,正如IT的许多方面一样,重要的在于细节。
安装在 Oracle Flex 集群 配置中的 Oracle Grid Infrastructure 是一个可扩展、动态、健壮的节点网络。
跨集群复制(Cross-cluster replication,简称:CCR)指的是:索引数据从一个 Elasticsearch 集群复制到另一个 Elasticsearch 集群。
本文主要以分析Raft算法核心原理流程为主,简述Raft算法运作流程,分别从Raft基础,核心原理以及细节问题出发作一个归纳性总结,如想深入Raft算法可以查看Raft算法论文,关注公众号回复“raft”即可获取Raft算法论文.
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具,此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群,而是泛指hadoop 整个生态,包括Hdfs,yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper,druid等等,管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理,包括集群的部署,修改,删除,扩展等,监控指Ambari实时监控集群的运行状况,包括运行内存,剩余内存,CPU使用率,节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控,让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍: Ambari:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 HDP:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 HDP-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (Hive相关表结构管理,如果没有用到Hive,无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署,需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库,对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库,进行数据存储) 8. (可选) Flume,Sqoop 部署(主要用于数据采集,数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等, 部署准备:MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点:以上全部部署都是通过命令行来部署,麻烦复杂,容易出错,动态扩展较难,无集群监控 部署优点:整体可控,对集群内部运行逻辑比较清楚,只部署需要的服务,所以对集群要求(内存,CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (需要配置Ambari,Hive,Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs,Spark,Hive,Zk,Hbase,Flume等,想怎么部署就怎么部署,鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控,并且对警告及错误进行处理 部署准备:MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util,和上面老的部署方式相比,是不是少了很多 部署注意事项:通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高,因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上,同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务,这对节点的配置(CPU,内存,硬盘)要求比较高,可能运行不起来。 部署优点:部署简单,一键部署,方便监控,方便扩展,多集群同时管理 Ambari 部署步骤: 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点,修改ip及hostname 3. 安装mysql,配置免密登陆 4. 安装httpd,配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了,这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
快照(snapshot)是最简单的压缩方式。在快照中,全部的当前系统状态都被写入到快照中,存储到持久化的存储中,然后在那个时刻之前的全部日志都可以被丢弃。
作者 | Eduardo 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Medium 工程博客。 图片来自 Unsplash,由 orbtal media 提供 本文概要介绍了我们如何使用 Kubernetes 来管理微服务。 1 为什么选择 Kubernetes? 简单来说,就是它很好地满足了我们的需求;它能解决重要且复杂的问题,而又不需要我们自己去构建解决方案。Kubernetes 提供的解决方案主要聚焦于扩展、打包以及使服务具有一定程度的“自愈”能力。 另一个关键的考量因素是部署
(1)创建模板 当待创建的索引与之前的索引有相同的设置和映射时,非常适合使用索引模板。正如其名,索引模板将会用于和预定义名称模式相匹配的索引创建,以确保所有匹配索引的设置一致。例如:
这篇博客文章是CDP中Cloudera的操作数据库(OpDB)系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始,请参阅《CDP中的运营数据库》,《运营数据库系列之可访问性》,《运营数据库系列之管理篇》。
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限,无需分区管理,适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。COS 提供网页端管理界面、多种主流开发语言的 SDK、API 以及命令行和图形化工具,并且兼容 S3 的 API 接口,方便用户直接使用社区工具和插件。
相对于其他的数据库厂商大会,MySQL的的确寒酸,连幕头都没有,上来就直接讲,不过也符合MySQL一贯的风格。这次翻译的是 2023年MySQL summit -- MySQL high availability and disaster recovery。开始本次的讲解人是 MySQL的产品经理,明显和我之前听的MongoDB的两期差距较大,一看是不善言辞的人。
3. CKafka 消费端新起消费者,配置新的 CKafka 集群的 bootstrap-server,消费新的 CKafka 集群。
Geode集群搭建 geode介绍 Geode/Gemfire 是Pivotal公司开发的一款开源的、分布式NoSql内存数据库,可用来进行完成分布式缓存,数据持久化,分布式事物、动态扩展等功能。 Geode是一个提供实时、一致访问大型分布式云平台下数据密集型应用的数据管理平台。 Geode 通过跨多进程,把内存、CPU、网络资源和可选的本地磁盘汇集起来,来管理应用程序对象及其行为。它使用动态复制和数据分片技术,来实现高可用性,改善性能、可伸缩性和容错。Geode 除了是一个分布式数据容器,它还是一
前面我们和大家学习了 Envoy 的基础知识,使用静态配置来认识了 Envoy,但实际上 Envoy 的闪光点在于其动态配置,动态配置主要有基于文件和 API 两种方式。
本文由Ceph中国社区-穆艳学翻译、刘源校稿,英文出处:Red_Hat_Ceph_Storage-2-Ceph_Object_Gateway_for_Production 欢迎加入CCTG 目录 第1章 简介 1.1.适用人群 1.2.前题假设 1.3.涵盖内容 第2章 集群规划 2.1.识别应用场景 2.2.选择数据持久化方法 2.3.考虑多站点部署 第3章 硬件考虑 3.1.存储规模 3.2.存储密度 3.3.网络硬件 3.4.UPS 3.5.依业务场景的硬件选型 3.6.存储桶索引使用SSD 3.7
移动端的页面本应该很少有table表格这样的展示、操作,但总归有这样的需求,然而平时用的vant和iview的小程序组件库都没有table组件,这下面讲解表格组件封装的案例。
2. demo文件夹是放置脚本的,内部默认放置TEST.jmx脚本,用于测试构建计划是否能正常跑通
RHCS提供的三个核心功能 高可用集群是RHCS的核心功能。当应用程序出现故障,或者系统硬件、网络出现故障时,应用可以通过RHCS提供的高可用性服务管理组件自动、快速从一个节点切换到另一个节点,节点故障转移功能对客户端来说是透明的,从而保证应用持续、不间断的对外提供服务,这就是RHCS高可用集群实现的功能。 RHCS通过LVS(LinuxVirtualServer)来提供负载均衡集群,而LVS是一个开源的、功能强大的基于IP的负载均衡技术,LVS由负载调度器和服务访问节点组成,通过LVS的负载调度功
阅读导读: 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征,产生的背景是什么? 2.原语设计的有哪些要点? 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的? 4.Storm有哪六种消息分发模式? 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位,尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求,因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心,系统的好坏直接影响了流量,而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
https://kublr.com/blog/kubernetes-governance/
从Oracle数据库12c开始,可以将Oracle Clusterware和Oracle RAC配置在大型集群中,称为Oracle Flex集群。 这些集群包含两种类型的节点:Hub节点和Leaf节点。 Hub节点紧密连接,可以直接访问共享存储,并作为一个或多个Leaf 节点的锚点。 leaf 节点与Hub节点松动连接,可能无法直接访问共享存储。 Hub Node and Leaf Node Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 Or
hdparm -I /dev/sdc 检查磁盘security状态,如果frezen直接热插拔,然后再次检查该磁盘状态,如果状态切换到了not frozen则可以进行secure erase操作
Envoy 除了支持静态配置之外,还支持动态配置,而且动态配置也是 Envoy 重点关注的功能,本节我们将学习如何将 Envoy 静态配置转换为动态配置,从而允许 Envoy 自动更新。
Rook v1.11 版本[1] 已经发布!v1.11 是一个功能丰富的版本。主要更新如下:
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十四(Spring中国教育管理中心)
探究Elasticsearch7.10.2 节点之间的故障探测以及熔断故障是怎么做的,思考生产上的最佳实践。
最近做的项目主要是负责数据可视化分析模块的产品,找了外包团队进行开发变现。如果是公司内自己的研发,需求不完善,临时变需求最多会被开发吐槽或者打一顿,刷个脸陪个笑,喝个咖啡吃个饭,最终还是会帮忙解决问题。但是外包生意就是生意,没有那么多人情,需求范围签合同时基本确定。为了减少沟通成本和避免后期扯皮,所以在需求方面,做了充分的澄清。顺带整理分享下数据可视化产品需求的必备要素,以及经常会被忽略和遗漏的点,让你的数据产品需求文档更加无可挑剔,成为别人眼中靠谱的产品经理。
TIDB 的连接是十分简单的,你只需要下载MYSQL的客户端就可以使用,端口是4000。
某客户集群的一个节点磁盘使用率达到100%,集群写保护,被禁止写入了,ES集群存储是以节点为单位来计算集群容量的。那么本客户集群是多节点、低配置,集群索引设置1主1副。如下截图:
Zabbix proxy允许跨区域跨网段监控,DMZ (隔离区),甚至用以下示例也是常见的解决方法。例如,使用proxy代理将被动检查“转变”为主动检查,或从Zabbix server向proxy代理移动部分负载。
Erlang Cookie是保证不同节点可以互相通信的密钥, 要保证集群中的不同节点相互通信必须共享相同的Erlang Cookie, 具体的目录存放在/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie.
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》,如有好的书名建议欢迎留言,必当重谢。内容已交由出版社编辑,相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示:
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客,如对迁移感兴趣,请关注该系列博客。
大家好,我是小彭。2 年前,我们在 为了组件化改造学习十几家大厂的技术博客[2] 这篇文章里收集过各大厂的组件化方案。其中,有美团收银团队分享的组件化总线框架 modular-event 让我们印象深刻。然而,美团并未将该框架开源,我们只能望梅止渴。
2020年11月24日,国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果,阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者(LEADERS)象限。Gatner分析师评价道:阿里云产品上具备强大的创新能力,其数据库PolarDB已全面应用于零售,电信,物流,金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力,分析师认为达到了国际领先水平。
客座文章作者:Gianluca Arbezzano,Equinix Metal 软件工程师,CNCF 大使;Alex Palesandro,都灵理工学院研究助理
在 Elasticsearch 日常运维中,有时候要对集群的某一个节点进行下线、上线操作,比如增加磁盘,扩展内存,版本升级,或节点回收等。本文就根据近期的一次生产实践,梳理如何实现 Elasticsearch 节点平滑下线。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
用于指导使用腾讯云的PaaS组件和常用开源组件进行业务开发的服务的部署实施环节和后续生产环境运维。文档摘取了腾讯云的官网文档中运维需要关注的技术指标,应用于初创团队快速对应用开发组件有一个快速了解。
处理栅格数据时,有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙(即无数据值)的示例。
首先面试都是从小公司到大公司的过程,小公司主要为了练手,熟悉面试节奏,后面才去面大公司。尽量不要一开始就奔着大公司去,容易出现准备不足的情况。。。另外,算法是真的难!遇到的面试题也都记了下来,主要是php+go的部分面试题。部分问题附带答案,希望对大家找工作能有帮助。你要做的就是每天进步一点点。。。
前面介绍了 HeartBeat 及其集群高可用部署、DRBD原理与实践、DRBD配置与管理、高可用集群架构 corosync+pacemaker、LVS+KeepAlived、haproxy+keepalived+nginx 实现 k8s 集群负载均衡、Pacemaker+Corosync 高可用架构实战等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍高可用集群管理工具 RHCS相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
消息中间件的必要性 传统的用法 如果每增加一个服务就要修改登陆系统里的调用的话,非常的麻烦而不具备扩展性 通过消息中间件解耦,新拓展的功能就只需要订阅登陆信息 好处 解耦 异步 横向扩展 安全可靠,持
《Kafka运维管控平台》???? ✏️更强大的管控能力✏️ ????更高效的问题定位能力???? ????更便捷的集群运维能力???? ????更专业的资源治理????
因为在之前的几篇博客中,小菌已经为大家带来了HDFS的基本概念及一些常用操作,这篇博客小菌将接着HDFS文件系统介绍的内容,为大家带来HDFS的读写流程!
在前面的几篇文章中大家已经跟着我了解了HDFS以及HDFS的一些基础排障,接下来我们呢继续学习。要学习到的产品是腾讯云产品中的对象存储COS。
加密是使用数字密钥对各种组件(例如文本,文件,数据库,密码,应用程序或网络数据包)进行编码的过程,因此只有适当的实体(用户,系统进程等)才能进行解码(解密) )项,然后查看,修改或添加到数据中。Cloudera提供了加密机制来保护持久保存在磁盘或其他存储介质上的数据(静态数据或简单地称为数据加密)以及在网络上移动时的数据(传输加密中的数据)。
之前小伙伴们一直苦于 Dlink 没有官网或操作手册来作指导,操作起来处处是坑。经过两天的努力,Dlink 也有官网和 GitHub Pages 啦,不过官网还在等备案,可以先看 GitHub Pages。在此非常感谢 docsify 开源项目的支持。关于在线体验的 Demo ,暂时无法给部署,基于 mock 的改造工作量蛮大且体验效果差,把原版 Dlink 部署上,一个小服务器,分分钟就给跑崩了,大家还是等后续权限功能上线吧。
无监督域自适应(UDA)可以解决基于卷积神经网络(CNN)的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战,这是劳动密集型的。然而,这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集,以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距,这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的,因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题,我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架,即SFDA,其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识,而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
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