MongoDB 作为一个基于分布式文件存储的数据库,在最新的DB-Engines排行榜中的分类排名中高居第一:
首先,我们在MongoDB的官方文档中看到,MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。 所以,在我们安装好了MangoDB后,就可以开始MangoDB的.N
*本文原创作者:grt1stnull,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 感谢hanc00l爬取了wooyun的网页,才使乌云关闭后,大家依旧可以访问以前的漏洞库、知识库。hanc00l发布了基于flask或者torndo的乌云公开漏洞、知识库搜索的github项目,同时发布了已经配置好的虚拟机,允许大家直接把乌云搭建在了本地。 为了方便的在本地进行乌云搜索,我准备把乌云搜索搭建在树莓派上。但是,hanc00l使用的数据库是mangodb,总数据在6GB左右。32位的mangodb支持的总共
MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
注册中心:没有必要将数据持久化到数据库中,可以持久化到本地硬盘。(需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务,可以指定多个)
上个月,红帽来集团培训课程,中华区的副总裁讲了讲他们的云服务,还有devops,全程120多页PPT,没有几个中文字,全是英文术语,听起来挺爽,就是就是有点耳鸣(语速太快,完全听不清在说什么,PPT翻页贼快,就像是2倍速模式一样),可能大佬讲课风格就是这样吧!
领导提出的需求: 在不给云主机安装客户端的情况下,监控云主机的 cpui 内存 网络 io,并且能出图。 想了几个方案: 1、ceilometer取数据,存入mangodb,用zabbix来读mangodb数据绘图 2 ceilometer 取数据 ,gnocchi来聚合数据, grafana来出图 3 ceilometer 取数据,直接把取到的数据通过zabbix trapper 丢给 zabbix,由zabbix来维护数据 4 干脆跳过 ceiometer,直接用zabbix 调libvirt取
阿里技术面试1 1.Java IO流的层次结构? 2.请说出常用的异常类型? 3.SKU的全称是什么,SKU与SPU的区别及关系? 4.FileInputStream在使用完以后,不关闭流,想二次使用
首先我觉得我们中国都有 14 亿人口了,有任何想法的人都是正常的,不要因为别人想法影响自己,非常不值得,因为太在乎别人的想法成就不了自己,会让你太分心。
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能,用于记录所有的请求数据,数据插入频繁,量非常大,比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率,就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中,然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了,就需要在运维系统中可以查询到,所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis,这样系统都可以连接到。但是数据量太大,需要分页查询,这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的,而且可以通过zrange来获取指
会数据库是作为一名测试的基本能力,大家可以根据下面的导图来定制自己的学习路线,同时也罗列了一些测试工作中常用的几种情况及可能的面试题,可以看下面的是我导图。都是干货!
提示:本文为快速上手文章,有些操作的具体步骤不详细讲,自行百度通用解法,省略的部分我认为你可以自行解决,如果遇到问题,请留言提问
2018年8月28日,网传华住旗下多个连锁酒店开房信息数据遭泄露售卖。泄露的数据包含汉庭、美爵、禧玥、漫心、诺富特、美居、CitiGo、桔子等酒店用户详细信息。涉及53G华住官网注册资料,大约1.23亿条记录;22.3G酒店入住登记资料,约1.3亿人身份证信息;66.2G酒店开房记录,约2.4亿条。随后华住集团发布申明已开始核实事件真实性,并已报警处理。
到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
第1章,主要讲解了可伸缩的两种方案,包括垂直伸缩和水平伸缩。同时,概括性地讲述了从前端到数据中心所可能应用到的各种技术。
对Python爬虫如何实现大批量爬取感兴趣的读者可以看下scrapy爬虫框架,并且使用本文的scrapy-redis将你的爬虫升级为分布式爬虫。
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很多人都想学习java编程技术,但是却不知道java学习需要具备什么技能,java本身就具备简单易学性和应用广泛性,下面一起看看java学习是需要具备什么技能。
感觉到答案说出来对方会不待见的时候,可以这么做:有关联性的答非所问,注意强调自己的想法,争取让面试官能够共情,比如深圳的房价可以引人共情、电商相关的大平台、稳定、有上升空间等。
在如今互联网业务中使用范围最广的数据库无疑还是关系型数据库MySQL,之所以用"还是"这个词,是因为最近几年国内数据库领域也取得了一些长足进步,例如以TIDB、OceanBase等为代表的分布式数据库,但它们暂时还没有形成绝对的覆盖面,所以现阶段还得继续学习MySQL数据库以应对工作中遇到的一些问题,以及面试过程中关于数据库部分的考察。
其实这个开源项目在可视化领域还是挺火的,我当前所处的公司,似乎也看到过它的身影。除此之外,我也有搜到过相关的公司专门做redash二次开发的。
《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》(以下称《完整设计》)这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题,提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
最近爬虫获取到的数据想存储到MongoDB中,先入门下咯\color{red}{MangoDB}
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门:https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
2、前后端网页交互:用户操作-->获取参数-->给后端发请求-->将响应展示给用户!
在线体验 https://cssbattle.wuwenzhou.com.cn/index 在线体验地址 📷 设计 登录逻辑 📷 业务请求token拦截逻辑 📷 登出逻辑 📷 技术预演 数据库 redis比mangodb更适合在这样的高频读写场景 网站初期访问量是个位数级别的 mangodb的TTL索引功能可以实现文档数据指定失效时间golang mongo-driver是一个较高使用的包 gin框架也是在golang的web框架中比较知名 gin的中间件方法在当前项目机制下面能够很好的实现token拦
AutoLine开源平台是一个开源自动化测试解决方案,基于RobotFramework进行二次开发,支持RobotFramework几乎所有的库。
QueryDSL是一个通用的查询框架,框架的核心原则是创建安全类型的查询,开始QueryDSL仅支持Hibernate(HQL),在不断开源人士加入QueryDSL团队后,陆续发布了针对JPA,JDO,JDBC,Lucene,Hibernate Search,MangoDB,Collections 和RDF(Relational Data Format) Bean等。 本章目标 我们本系列的章节主要使用QueryDSL与SpringDataJPA在SpringBoot开发环境下进行整合使用,目前Spr
在开发过程中, 前后端的开发往往是并行的, 为了提升开发的效率, 前端需要自行模拟接口数据,完成开发 创建测试数据的工具有很多, 从代码开源, 易用性, 文档可读性 方面考虑, Easy Muke都是
移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统。
由nmap和dirsearch扫描出来的结果为:靶机是Ubuntu开放22 SSH端口和5000端口,5000端口是nodejs web,经过目录扫描之后只有一个login页面
延迟队列,顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。那么,是在什么场景下我才需要这样的队列呢?
2.2可靠性测试(我去买票过程中被撞死了,票买不到怎么办,延期了,买那个点的票没了怎么办让我帮他买票的人的身份,比如是否有特殊优待,如军人,1米2以下儿童等,身份证丢了,或者票丢了,责任划分)
下面我们看下在manage.py中如何调用create_app来初始化全局flask运行环境的。
一个域名、一个SSL证书、一个程序账号、一台CentOS服务器。 然后主要的步骤就是: 1、解析域名; 2、部署服务器; 3、上传SSL证书; 4、填写小程序后台配置。 顺序没有绝对要求。 解析域名
这个问题是我带的徒弟今天遇到的,程序在向mongodb中插入数据时出现id重复的错误,出错的提示如下:
这个系列要讲的是几乎所有互联网公司都在使用的Redis,Redis 适用于挺多的业务场景,比如会话存储、数据分析、消息队列、缓存等。应用面非常广泛,主要是得益于Redis 的高效的读写效率及丰富的数据结构。 在讲Redis之前,我们先来看一下常见的NoSQL DB,所谓的NoSQL 也就是相对于关系型数据库而言,泛指所有的非关系型数据库。我们常说的SQL 也就是结构化查询语言,有时候经常被认为关系型数据库的一种特征,其实NoSQL有时候也被理解为不使用SQL,但这种描述方式不是很准确。这里我还挺支持之前看过的《NoSQL精粹》里面的观点的。 常见的NoSQL 有这么几类:key-value 结构、图数据库、文档型数据库、列族数据库。 常见的代表有这么几个: key-value结构:Memcached、Redis 文档:MangoDB、CouchDB 列:Hbase、Cassandra
一、监控基础 1、监控处理过程 采样---->存储----->报警---->展示 (1)、采样 采样的监控数据采集方法:ssh/telnet、SNMP、Protocol v3、IPMI(智能平台管理接口)、TLS。 (2)、数据存储 数据类型:历史数据(nvps)、趋势数据。 数据存储系统:rrd(轮询数据库); SQL(关系型数据库,MySQL/PostgreSQL); NoSQL(反关系型数据库,Redis/MangoDB); 时间序列存储。 (3)、主机的四种监控接口:zbx、snmp、jmx、ipmi。 2、常用的开源监控工具 (1)、cacti:强大的【数据展示】功能。 cacti是基于php来编写的; 利用SNMP协议采集样本数据; 利用rrdtool进行数据存储; 报警机制有限。 (2)、nagios:强大的【报警机制】。 nagios不支持历史数据和趋势数据保存; 数据展示功能有限。 (3)、zabbix:集cacti、nagios优点。 强大的数据展示功能; 强大的报警机制; 支持历史数据和趋势数据的存储; 支持脚本实现故障的数据修复。 (4)、ganglia:用于集群监控。 ganglia用于集群监控时,可以实现多台主机的多种集合数据的集中展示。 二、zabbix -----------www.zabbix.com Zabbix功能特点 概述 Zabbix是一个高度集成的网络监控解决方案,一个简单的安装包中提供多样性的功能。 数据收集 可用性和性能检查 支持SNMP(包括主动轮训和被动获取),IPMI,JMX,VMware监控 自定义检查 按照自定义的间隔收集需要的数据 通过server/proxy+agents来执行 灵活的阀值定义 您可以非常灵活的定义问题阈值,称之为触发器,触发器从后端数据库获取参考值 高度可配置化的告警 可根据递增机制,接收方和媒介类型自定义发送告警通知 使用宏变量可以使告警通知更加高效有用 自动相应动作可包含远程命令 实时图表绘制 使用内置图表绘制功能可以将监控项的内容实时绘制成图表 Web监控功能 Zabbix可以追踪模拟鼠标在Web网站上的点击操作,来检查Web的功能和响应时间 丰富的可视化选项 支持创建自定义的图表,一个试图集中展现多个监控项 网络拓扑图 以仪表盘的样式自定义大屏展现和幻灯片轮询播放 报表 监控内容的高级(业务)视图 历史数据存储 数据库数据 可配置历史数据 内置数据管理机制(housekeeping) 配置简单 将被监控对象添加为主机 在数据库中获取主机进行监视 应用模板来监控设备 使用模板 在模板中分组检查 模板可以关联其他模板 网络发现 自动发现网络设备 监控代理自动注册 发现文件系统,网络接口和SNMP OID值 快捷的Web界面 PHP Web前端 可从任何地方访问 你可以定制自己的操作方式 审核日志 Zabbix API Zabbix API为Zabbix 提供了对外的可编程接口,用于批量操作,第三方软件集成和其他目的 权限管理系统 安全用户认证 特定用户可以限制访问特定的视图 功能强大,易于扩展的agent 部署在被监控对象上 支持Linux和Windows 二进制代码 为了性能和更少内存的占用,用C语言编写 便于移植 为复杂环境准备 使用Zabbix proxy代理服务器,使得远程监控更简单 结构 Zabbix由几个主要的软件组件构成,这些组件的功能如下。 Server Zabbix server 是agent程序报告系统可用性、系统完整性和统计数据的核心组件,是所有配置信息、统计信息和操作数据的核心存储器。 数据库存储 所有配置信息和Zabbix收集到的数据都被存储在数据库中。 Web界面 为了从任何地方和任何平台都可以轻松的访问Zabbix, 我们提供基于Web的Zabbix界面。该界面是Zabbix Server的一部分,通常(但不一定)跟Zabbix Server运行在同一台物理机器上。 如果使用SQLite,Zabbix Web界面必须要跟Zab
请使用 php start.php (restart | start | stop) 命令进行控制 守护模式 -d
本次介绍下出口易跨境电商物流供应链系统从单体应用过渡到面向服务的分布式系统架构的过程中,遇到的一些挑战和实现。其中包括了基于MongoDB建模和数据持久化方面上具体实践。 关于出口易物流 出口易物流是
前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言,程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在
下文整理自清华大学大数据能力提升项目能力提升模块课程“Innovation & Entrepreneurship for Digital Economy”(数字经济创新创业课程)的精彩内容。 主讲嘉宾: Kris Singh: CEO at SRII, Palo Alto, California Visiting Professor of Tsinghua University Yingbo Liu, Associate Research Fellow of School of Software, Tsin
1月5日至6日即将在深圳举办的2018 MongoDB 年终盛会正在火热报名中,为使大家能对大会嘉宾及议题有更深的了解,在现场更好地互动,我们特地采访了部分嘉宾,听听数据库专家大佬们与MongoDB的故事。
写技术博客这十年,让我感到最遗憾的事情是,有很多在我刚入行时候关注的觉得有价值的技术博客,作者都早已不再维护了,甚至域名呈现的内容都已经面目全非了。我还是希望在下一个十年我能继续走下去,对于我个人来说,好奇心在,表达欲就在。
什么是MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。MongoDB是个开源的NoSql数据库,其通过类似于JSON格式的数据存储,这使得它的结构就变得非常自由。通过MongoDB的查询语句就可以查询具体内容。 为什么使用MongoDB 其实大部分原因只是因为MongoDB可以快速查找出结果,它大概可以达到10亿/秒。当然MongoDB很流行的另外一个原因是在很多应用场景下,关系型数据库是不适合的。例如,使用到非结构化,半自动化和多种状态的数据的应用,或者对数据可扩展性要求高的。
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