MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库,常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加,单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题,可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
IP层叫分片,TCP/UDP层叫分段。网卡能做的事(TCP/UDP组包校验和分段,IP添加包头校验与分片)尽量往网卡做,网卡不能做的也尽量迟后分片(发送)或提前合并片(接收)来减少在网络栈中传输和处理的包数目,从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间。
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:
ElasticSearch6.3.2下载地址(Linux、mac OS、Windows通用,下载zip包即可):https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-3-2。ES历史版本下载页面:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch。
Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies
输出如下,缺省的集群名称为elasticsearch,已经启动一个名为“yO9AEg-”的节点。
分片的优势在于提供类似线性增长的架构,提高数据可用性,提高大型数据库查询服务器的性能。当MongoDB单点数据库服务器存储成为瓶颈、单点数据库服务器的性能成为瓶颈或需要部署大型应用以充分利用内存时,可以使用分片技术。
nginx日志按天分片是运维的基本要求,不仅可以减小文件大小,方便检索关键数据,也可以定时删除过期的日志。可是nginx和tengine默认并不支持文件分片,因此需要额外处理。
链路层具有最大传输单元MTU这个特性,它限制了数据帧的最大长度,不同的网络类型都有一个上限值。以太网的MTU是1500,你可以用 netstat -i 命令查看这个值。如果IP层有数据包要传,而且数据包的长度超过了MTU,那么IP层就要对数据包进行分片(fragmentation)操作,使每一片的长度都小于或等于MTU。
Mycat是采用java语言开发的开源的数据库中间件,支持Windows和Linux运行环境,下面介绍MyCat的Linux中的环境搭建。我们需要在准备好的服务器中安装如下软件。
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/indices-shrink-index.html
IP协议是互联网最基础的协议,在使用tcpdump查看数据包的时候,有时候对一些字段的汉所以不是很明确 比如: [tim@localhost ~]$ sudo tcpdump -i any -n icmp -vvvv tcpdump: listening on any, link-type LINUX_SLL (Linux cooked), capture size 262144 bytes 21:11:21.505189 IP (tos 0x0, ttl 64, id 36112, offset 0
除了搜索,结合Kibana、Logstash、Beats开源产品,Elastic Stack(简称ELK)还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括:日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据,按需创建可视化报表,对监控数据设置报警阈值,通过使用机器学习,自动识别异常状况。
2018年11月14日 11:05:50 Full Stack Developer 阅读数 331
结合我们的生产需求,本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程,具有较大的参考价值,基本可照搬使用。
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作,使用Kibana能执行高级的数据分析,并能以图表、表格和地图的形式查看数据。
http://blog.rueckstiess.com/mtools/mlaunch.html
Linux内核需要为临时对象如任务或者设备结构和节点分配内存,缓存分配器管理着这些类型对象的缓存。现代Linux内核部署了该缓存分配器以持有缓存,称之为片。不同类型的片缓存由片分配器维护。本文集中讨论slabtop命令,该命令显示了实时内核片缓存信息。
mongodb是最常用的nosql数据库,以下记录如何搭建高可用mongodb集群(分片+副本)
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
MyCAT 是使用 JAVA 语言进行编写开发,使用前需要先安装 JAVA 运行环境(JRE),由于 MyCAT 中使用了JDK7 中的一些特性,所以要求必须在 JDK7 以上的版本上运行。
原文地址: MapReduce Input Split(输入分/切片)详解 结论: 经过以上的分析,在设置map个数的时候,可以简单的总结为以下几点: (1)如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。 (2)如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。 (3)如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2。 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下。
elasticsearch 6 (和elasticsearch 5 的区别在于,root用户权限、一个库只能建立一个表)
答: • 支持 SQL 92 标准; • 支持 Mysql 集群,可以作为 Proxy 使用; • 支持 JDBC 连接多数据库; • 支持 NoSQL 数据库; • 支持 galera for mysql 集群,percona-cluster 或者 mariadb cluster,提供高可用性数据分片集群; • 自动故障切换,高可用性; • 支持读写分离,支持 Mysql 双主多从,以及一主多从的模式; • 支持全局表,数据自动分片到多个节点,用于高效表关联查询; • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略,实现了高效的表关联查询; • 支持一致性 Hash 分片,有效解决分片扩容难题; • 多平台支持,部署和实施简单; • 支持 Catelet 开发,类似数据库存储过程,用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现,143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询; • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制,Windows 下建议 AIO,Linux 下目前建议 NIO; • 支持 Mysql 存储过程调用; • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写; • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
(2)不指定文档ID 添加文档时可以不指定文档id,则文档id是自动生成的字符串。注意,需要使用POST方法,而不是PUT方法。
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elasticstack是一个应用套件,原名为ELK Stack,由elastic旗下的elasticsearch、logstash、kibana,filebeat四个组件组成,这四个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构,很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。
•索引(index) :es存储数据的地方。相当于关系数据库中的database概念
数据库使用的mysql,起初是单库单表,时间久了单表的数据量越来越大,一个表中的数据量达到3个多亿,mysql单表数据量达到800万左右就达到瓶颈了,不得不分表了,使用mycat中间件
单机的elasticsearch做数据存储,必然面临两个问题:海量数据存储问题、单点故障问题。
虽然计算机相关专业,操作系统和计算机组成原理是必修课。但是大学时和真正从事相关专业工作之后,对于知识的认知自然会发生变化。还很有可能,一辈子呆在学校的老师们只是照本宣科,自己的理解也不深。所以今天我站在真正排查解决问题时的需要层面,用白话说一说linux操作系统的那些知识。
elastica search elasticsearch的概念: 是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎,使用 Java 语言编写。
wget https://nodejs.org/dist/v10.15.2/node-v10.15.2-linux-x64.tar.xz
调研了在线和离线迁移两种比较有代表性的方案,两种方案都进行了测试演练,不过最终选择了离线的方式,原因有几点:
本文源码解析参考: 深入理解TCP/IP协议的实现之ip分片重组 – 基于linux1.2.13
ping 相信是很多人非常常用的命令,但究竟有多少人把它的动能发挥到最大了呢?今天就来看看你可能会忽略的一些功能,我不敢说使用了这些就能发挥 ping 的最大功能,大家有什么补充的,欢迎留言。
简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。 数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。
【导读】今天向大家介绍下ElasticSearch在专知搜索中的使用。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引,用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。 ElasticSearch简介 Elasticsearch(以下简称ES)是一个基于Apache Lucene的实时分布式搜索分析引擎,它能够让你以极低的
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件?
截止到今天,Rust 中每个关键字的初始文档已经完成并且内容充实,为了完整性,这些文档还包括 unsafe 以及原始类型的关键字。详细可查看这三个链接:
本文翻译自QBox官方博客“Elasticsearch性能调优权威指南”系列文章的第一篇,主要从集群拓扑结构、分片与副本、容量规划以及内存优化等方面介绍了性能调优的基本原理和实践策略。后续还有第二篇和第三篇,敬请期待。
链接:https://pan.baidu.com/s/1sEJTknmrQ4ldydPu-m4U6g 提取码:8ccf\
高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上 MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法,以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。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,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
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