北京万里开源软件有限公司,是专注于国产自主可控数据库产品研发超 20年的国家高新技术企业,参与多个国家级的数据库行业标准制定工作。本次用于测试的 GreatSQL 开源数据库是适用于金融级应用的国内自主 MySQL 版本,专注于提升 MGR 可靠性及性能,支持 InnoDB 并行查询等特性,可以作为 MySQL 或 Percona Server 的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容 MySQL 或 Percona Server。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。
另外一台电脑用SSH登录到NAS,如果是Windows电脑,我推荐用MobaXterm,使用比较方便,特别是上传下载。另外也可以同时用浏览器登录PVE的WEB界面:https://192.168.19.230:8006/,此时你会发现硬盘的容量和原先的一模一样,没有任何变化。因为是扇区复制,所以必然是一样一样的。那多出来的空间如何利用起来呢?幸运的是PVE系统数据分区采用了LVM格式,可以方便地实时扩大各个逻辑分区的容量。 现在假定扩容前是1T的NVME硬盘(931G),你一般会看到如下各个分区的数据:
这个价钱是当时站长能接受的最高价格。就以这个为起点来划分四个档供大家参考。再次注意!不是说设备越好,做分析发文章越厉害!理性消费,从我做起!另外,郑重声明:站长,不是带货的,与以下出现的商家没有任何合作。图片只为了展现样子和型号,买家是否靠谱,建议多平台货比三家,不希望误导大家。
2.托管机房------买了机房,服务器,每月收多少费用--深圳机房--机房多少钱一天
原文地址:http://www.cnblogs.com/gomysql/p/6130405.html
升级前 32 G 📷 趁着还有几天的折扣,把笔记本的内存塞满到 96G。 板载最高能支持 128G,是实在没有找到 1 根 64G 的内存。 📷 镁光 Crucial 的 DDR4-3200 版本。 📷 Crucial 内存的兼容还不错。
https://www.bilibili.com/video/BV1Da411W7Va
己亥末,庚子春,荆楚大疫,染者数万,众惶恐,举国防,皆闭户。南山镇守江南都,率白衣郎中数万抗之,且九州一心,月余,疫尽去,国泰民安。
在集群上运行任何性能基准测试工具时,关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试,并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
Elasticsearch Service产品将于2020年9月中旬进行价格下调,届时所有新购、续费等结算都将按新价格进行。本次调价产品包括:
今天在梳理服务器的信息的时候,发现有一台服务器没有设置crontab作业,一般的服务器中可能会需要一些定时的任务来触发一些备份,清理等等工作。 因为这是一台备库机器,上面有11gR2的备库,所以首要工作就是查看是否在正常应用日志。 从日志来看,归档已经正常应用。不过似乎有一些相对陌生的操作在日志里面。 Archived Log entry 68735 added for thread 1 sequence 95373 ID 0x70141a28 dest 1: Tue Aug 04 16:00:29 201
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
今天我们来了解一下几个Linux小命令,因为比较短的,而且不常用,所以会有三个(我就是这么任性) 1. paste paste命令用于合并文件的列 paste指令会把每个文件以列对列的方式,一列列地加以合并 paste命令使用介绍: 命令格式:paste [-s][-d <间隔字符>][--help][--version][文件名] 命令功能:合并文件的列 命令的常用参数选项说明: -d<间隔字符> 用指定的间隔字符取代跳格字符 -s 串列进行而非平行处理 --hel
centos7 挂载数据盘 小于2T 自用 实践笔记 `我在移动云机子上完成实践` 一.查看当前所存在的磁盘: 二.给新的硬盘分区 三.给分区设置格式 1.查看一下分区 2.给分区设置ext4格式 3.创建挂载目录 4.临时挂载 5.查看挂载情况 6.永久挂载 7.重启查看自动挂载情况 一.查看当前所存在的磁盘: fdisk -l [root@FZ-XinNuoYiLiao-02 ~]# fdisk -l 磁盘 /dev/sdb:536.9 GB, 536870912000 字节,1048576000 个扇
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在
1 在MYSQL 5.7 临时表包含了一个 "converting HEAP to on disk", 意思当临时表达到最大的内存使用的限制(一个表一个)16MB,则系统就要将这个临时表放到磁盘上了,但MYSQL 8.0 将这个默认的临时表的设置变成1GB
随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
解释已经很清楚了,主要有以下几个关键点: 1. 1 代表系统所保留空闲内存的最低限
罪名预测:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分,预测被告人被判的罪名; 法条推荐:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分,预测本案涉及的相关法条; 刑期预测:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分,预测被告人的刑期长短。
场景1:namenode节点故障,active namenode节点状态切换?如何恢复?
题记 Elasticsearch研究有一段时间了,现特将Elasticsearch相关核心知识、原理从初学者认知、学习的角度,从以下9个方面进行详细梳理。欢迎讨论…… 0. 带着问题上路—ES是如何产生的? ---- (1)思考:大规模数据如何检索? 如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…) 2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zoo
由于需要兼顾数据处理以及平时出门的需要,大猫会用到多台设备:实验室一台96G内存的服务器、自己的一台32G内存+1T SSD的地球人笔记本,还有一台i5 8G Surface Pro。平时出门去图书馆只带Surface,一些轻便的任务也在Surface上完成,需要处理繁重的数据就在实验室的机器上跑;如果在外地或者国外并且远程连不上实验室,那么就把地球人作为移动工作站放在住的公寓,出门仍旧带Surface。这时问题就出现了:由于同一个R项目需要在多台设备之间切换,如何保持代码的同步呢?总不能复制粘贴吧?而且我们希望不同设备的修改都能生成历史记录,这样一旦出错我们也有“后悔药”可吃。
RocketMQ是开源的消息中间件,它主要由NameServer,Producer,Broker,Consumer四部分构成。
最近处理的小问题很多,我就拿出来几个,简单和大家说一说。我就分为三个方面,硬件问题,Oracle表空间迁移,MySQL断电恢复 首先是硬件问题。 如果看到下面的系统日志,就会发现早在2014年就出现了一些警告和问题,随后看似已经修复了部分,但是实际情况是这台服务器的电源已经坏了一个,另外一 个已经快扛不住了。但是通过这些信息就很难读到之前的问题,因为问题已经过去了好久,一直没有问题,应该就是没有问题吧,或者之前的人已经处理了吧,如果 这样想,是一种乐观的方式。 最好还是做一些确认,我就是那么想的,然后在某一
如:当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(mysql、oracle、mongodb、hbase…) 2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活) 4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件:mysql-proxy、Cobar、MaxScale 等;) 5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)
es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache,如果给filesystem cache更多的内存,尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件,那么你搜索的时候就基本都是走内存的,性能会非常高。
可以看到,磁盘大小为107.4G 共有2个分区,sda1,sda2,大小共30+G, 新扩容的磁盘还没有被利用;
这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。
网络的管理控制、鉴权认证等关键功能,主要由核心网负责。核心网的能力是否强大,直接影响了整个网络的性能表现。
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?
奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。文章作者:王方晓,腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
前言 2020年,注定会成为人类历史上不平凡的一年。疫情,这场没有硝烟的战争,让我们每一个人在2020年都抒写出了属于自己的,或伤感、或迷茫、或精彩、或励志的故事,而这些故事,汇聚成了我们的2020年。 在疫情最严重的时候,线上办公,让我们再一次印证了信息技术给包括我们在内的所有人能够带来的莫大帮助。从相隔数里到远隔重洋,在无情的疫情面前,线上,成为了承接我们智慧与创造的坚实平台。 在疫情所带来的影响及变化下,TOOP也同样面临着前所未有的挑战与机遇。在这样不平凡的一年中,我们勇
虽然对于大多数人来说,自己的笔记本或是PC可能就能满足大多数日常R运算的需求了,但工作中总会遇到一些特殊的情况,这时候如果我们有一台自己的远程 R Serve 就会方便很多。大家可以把 R Server 想象成一台能够运行R的远程服务器,他能够实现以下需求:
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。
很多架构师都是从软件开发成长起来的,大家在软件领域都有很深的造诣,大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道,本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识,主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
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这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过 es,因为啥?其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了。第一次搜索的时候,是5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒。
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数
如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过ES,因为啥? 其实ES性能并没有你想象
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