监控数据库发生的变化是MongoDB同步数据服务的关键。我们不需要去定期轮训查询集合中的更改文档,我们就可以可以更轻松地过滤Change Streams 变化流,并立即采取处理错误。这是一种Reactive反应式编程风格,可以非常强大。如今,获取这些变更信息流非常简单。
充分获知数据库的数据变动是从MongoDB向其他数据服务进行数据同步的关键点。与直接查询collection来获取数据变动相比,通过流式的方式进行监听会有效并及时的多。这是一种非常强大的“响应式编程”模式。随着MongoDB的版本更新,流式的获取方式将变得原来越易用。
摘要:本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
MongoDB 3.6已经GA有一段时间,网络上对于该版本新特性的详细介绍文章比较少为此借机会对部分新特性做一个相对详细的介绍。基于早期MongoDB版本实现如跨平台数据同步、消息通知、ETL及oplog备份等服务时大多依赖于 Tailable Cursors 的方式。当然这样的实现一来相对复杂同时也存在着一些风险(如不同版本oplog兼容性及过滤特定操作类型等)。
本文是第10篇,主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验,非常值得一看。
change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC(Change Data Capture)的解决方案。所谓的CDC就是变化数据捕获,简单理解为监听数据库系统的变更就好。下面的图中描述了CDC的典型场景,左边的是主数据库,不同的客户端可以向其中插入数据(有前后关系);中间是一个队列,这些数据变化都会被放到里面;右边是派生数据系统,消费队列里的变化,然后用作搜索和数据仓库等应用。市场上也不乏这种专门做CDC的产品,比如:HEVO,其宣称的优势包括:1)简单易上手,无需代码;2)良好的交互式用户界面;3)支持多种数据源;4)可容错的安全架构等。
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱,在此基础上,MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持,目前4.0第一个RC版本已经发布,本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
3.6版本起,默认使用localhost(127.0.0.1),多个ip使用逗号分隔:localhost,198.51.100.1 除去部分2.6 RPM安装包是本地外,其余版本默认是All interfaces.
当前实时数据同步的应用场景较多,实现方式主要有两种,一是数据库厂家本身提供了实时数据捕获工具,如 Oracle 的 OGG 等;另外一种是实时解析数据库的事务日志,获取到实时变化的数据后进行同步,如 Flink CDC 等。
Jesse是MongoDB的一名开发工程师,他在博文中详细讲述了MongoDB 3.6的一些新特性,博文内容小结如下,详细请参考原文。 1 协议压缩(Wire Protocol Compression) 在3.6中Client和Server之间的通信协议增加了压缩功能,使得MongoDB可以在带宽受限的主机上工作的很好,例如远程的云服务器主机。 2 OP_MSG消息格式 在3.6之前,MongoDB的通信协议扩展性很差,并且存在性能问题。在3.6中,Mathias Stearn 重新设计了一套通
MongoDB 从 3.6 开始为开发者提供了 Change Streams 功能,利用 Change Streams 功能可以非常方便地监听指定 Collection 上的数据变化。例如在 mongo shell 中,我们可以通过如下方式监听 shopping 数据库 order 表上的变化:
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语,但一直不支持中日韩等语言,社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求,由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径,基于纯MongoDB社区版(v4.x和v5.0)实现中文全文搜索,在接近四千万个记录的商品表搜索商品名,检索时间在200ms以内,并使用Change Streams技术同步数据变化,满足了业务需要和用户体验需求。
MongoDB 4.0增加了对多文档ACID事务的支持。但等等......这是否意味着MongoDB直到现在才支持事务?不,实际上MongoDB已经提供了对单个文档事务的支持。 MongoDB 4.0跨多文档、多语句、多集合和多数据库扩展了事务保证。 如果没有任何形式的事务数据完整性保证,数据库还有什么用呢?
Monstache依赖go环境,所以在安装Monstache之前需要先进行go环境的安装。
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动,并且提供了更多的实用功能,例如,
但是事实说明了一切。这个用户的MongoDB集群从2015年上线以来,到2020年的今天,已经运行了5年时间。承载了每天的数据汇聚和数据同步(到检索服务),平均每8小时就能消耗完一次oplog size的上限(Upper Bound ≈ 50GB)。接下来就是我们近几年使用MongoDB的案例、发生的花絮和对未来的思考。
随着传统企业的发展,企业数据呈现多样化,海量化,难以实现数据快速分析。MongoDB是当前很多企业使用的,当日积月累数据很大时,就可能会忽略历史数据的价值,可以把数据实时同步到其他储存:HBASE、HIVE、HDFS文件等等。在当前大数据、云计算的时代潮流下,实现数据价值,对企业决策力、洞察发现力极其有益。
本文是第12篇,主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作,非常值得一看。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程九(内容来源:Spring中国教育管理中心)
MongoDB 4.0 已正式发布,MongoDB 是一个开源文档数据库,提供高性能、高可用性和自动扩展。
Change Stream可以直译为"变更流",也就是说会将数据库中的所有变更以流式的方式呈现出来。用户可以很方便地对数据库建立一个监听(订阅)进程,一旦数据库发生变更,使用change stream的客户端都可以收到相应的通知。使用场景可以包括但不限于以下几种:
Netty的内存管理其实做的很精细,对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种。可以预期的是,HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的,尤其是GC对P999的影响会越来越小。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程八(内容来源:Spring中国教育管理中心)
Munin是一个网络资源监控工具,可以帮助分析资源趋势。默认提供了大量的分析图形。以下讲述如何设置MongoDB的Munin监控插件。
在 Reactive 越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断,总结一下主要有以下几点:
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题,我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西,原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了,相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的,但是我错了,截止到现在,传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水,时代不同了,不会MOGNODB 的DBA,如同你吃饭,只有刀叉,没有筷子,筷子更简单,更多变,适应的场景和变化更多,所以这是一个必备的技能,REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角,不信你可以看看招聘信息。
Change Stream是MongoDB从3.6开始支持的新特性。这个新特性有哪些奇妙之处,会给我们带来什么便利?本次的文章将就这个主题进行初步讨论。
前言 Spring 5 已经大力支持了响应式开发模式,引入的响应式框架叫做 Spring WebFlux。 关于 Spring 5 响应式开发的介绍,可以看之前的文章“Spring 5 响应式开发”。 本文不讲理论,直接创建一个响应式的 Restful API 示例,基于 Spring Boot 2.0、MongoDB,目的在于快速了解响应式代码是如何编写的。 如果想实际动手实践一下,文章末尾提供了源码下载地址。 示例代码 (1)创建项目 最简单的方式是到spring网站去初始化一个项目,网址 http:/
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐(相似推荐)+ 基于内容的协同过滤推荐(相似推荐)+ 基于物品的协同过滤推荐(相似推荐)
邓开表同学实战MongoDB系列文章,非常不错,赞!大力推荐! 本文是第13篇,主要讲述MongoDB查询操作符说明实战操作,非常值得一看。 MongoDB系列文章: MongoDB安全实战之Kerberos认证 MongoDB Compass--MongoDB DBA必备的管理工具 MongoDB安全实战之审计 MongoDB安全实战之SSL协议加密 MongoDB安全实战之网络安全加固 MongoDB索引的介绍 MongoDB存储引擎 MongoDB集合的增量更新 MongoDB数据迁移到MySQL
Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
最后一个脚本是执行另一个脚本:kafka-run-class.sh,这个脚本的内容比较复杂了。
(2) 配置本地归档目标路径,log_archive_dest_1参数,不要使用flash recovery area。
介绍 从Play2.5.x开始,Play使用Akka Streams实现流处理,废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。根据官方文档描述,迁移至Akka Streams之后,Play2.5.x的整体性能提升了20%,性能提升相当可观。虽然官方已经更新了JavaStream的文档,但是ScalaStream的文档仍然没有更新,已经提了issue,希望能尽快得到反馈。 ReactiveMongo是一个基于Scala开发的完全异步非阻塞、并且提供流处理功能的MongoDB驱动。该项目目前的流处
本文是MongoDB存储策略的一个简单翻译加讲解,存储引擎部分只介绍 wiredTiger,只有企业版支持的inMemory和落后于wiredTiger的mmapv1你可以参考官方文档。 官方给出存储策略如下:
关于MP3文件播放:通常步骤是:获取MP3相关参数 -> 解码-> 相关平台播放音频接口播放声音;
CDC全称是Change Data Capture,我们通常将能够捕获数据变更的技术称为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据的变更技术。CDC的技术应用场景有数据同步、数据分发、数据集成等。
Spring BOOT ( 基于Kotlin 编程语言) 使用 Spring WebFlux 实现响应式编程
用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示, 主体采用 AngularJS2 进行实现,部署在 Apache 服务上。(或者可以部署在 Nginx 上) 综合业务服务:主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑,通过 Spring 进行构建,对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库:项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库,主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器:项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器,通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库:项目采用 Redis 作为缓存数据库,主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务:批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现,实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务:离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现,采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务:对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度,采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务:通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集,实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务:项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件,接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务:项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统,通过接收 Kafka 中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
从3.0 版本开始,MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver),这为应用提供了一种更高性能的选择。 但实质上,使用同步驱动(Java Sync Driver)的项目也不在少数,或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善),又或者是为了兼容旧的 MongoDB 版本。 无论如何,由于 Reactive 的发展,未来使用异步驱动应该是一个趋势。
当当当,我又来啦。 Kafka是什么吖有小伙伴问。 顺手丢两个描述。 啊官网爸爸是这样说的: Apache Kafka™ is a distributed streaming platform. 度娘是这样说的: Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 大蕉是这样说的: Kafka就是汪星人,有人丢飞盘就汪汪汪。 其实Kafka就是一个消息中间件,用来在进行N对N的消息传播,跟聊天室同一个道理,那么Kafka提供了什么样的功能呢? It let
1. 什么是响应式开发? Spring 5 大力支持了 Reactive Programming(响应式开发),server 和 client 都可以使用这种开发模式,Spring 5 是基于 Reactor项目实现的。 简单来说,Reactive Programming 是一种非阻塞、事件驱动数据流的开发方案,使用函数式编程的概念来操作数据流,系统中某部分的数据变动后会自动更新其他部分,而且成本极低。 reactive streams 是非阻塞的,所以数据的处理过程中无需等待,对于系统的扩展性非常有帮助,
今天我对比了以下node.js的express与python的fastAPI,我决定我还是出一期关于node.js+mangoDB+小程序的小案例吧。
注:av_read_frame()获取视频的一帧,不存在半帧说法。但可以获取音频的若干帧。
Rust 消除了在其他语言中流行的各种愚蠢的bug和陷阱,使开发和维护我们的项目变得更加容易。不幸的是,当涉及异步编程中常见问题时,Rust在本质上没有那么强的能力。事实上,异步编程在Rust中要比在 Javascript 中难得多.
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature,它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之,Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库,与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似,但要轻量得多。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云