需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像,具体参考:使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
如果Linux操作系统宕机,启动不了,救援模式(rescue installed system)也行不通的时候,那么该机器上的MySQL数据还能恢复吗?如果能,怎么恢复呢?带着这个问题我们做个实验。
一.查找镜像 查找Docker Hub上的mysql镜像 docker search mysql file 二. 拉取镜像 默认拉取最新版的mysql 8.0的 file 三. 查看镜像 拉取完成后
在MySQL中如果要迁移一个表导另外一个服务器/环境中,常规的做法就是使用备份工具备份,比如mysqldump,然后拷贝备份到目标服务器或者环境导入。如果某一个表数据量很大,导出dump文件很大的情况下,使用导出导入工具其实会花费不少的时间. 怎么样提高效率呢,可以有一种想法就是直接拷贝数据文件到目标环境,当然在早期版本中这么做是不可取的,因为会有很多关联数据在ibdata中,InnoDB的数据存在对应的数据字典信息,是存放在共享表空间中,无法直接剥离出来,而在5.6/5.7中,就推出了一个很不错
共享表空间,又称系统表空间,在数据目录中,存储多张表的索引和数据文件,以ibdata1,2,3的形式,可以跨多个数据库使用
1、Docker安装 1.1 卸载旧版本(否者会安装出错) sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-engine 1.2 安装一些
docker 安装mysql 1.下载镜像 sudo docker pull mysql:5.7 ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~$ sudo docker pull mysql:5.7 5.7: Pulling from library/mysql c499e6d256d6: Pull complete 22c4cdf4ea75: Pull complete 6ff5091a5a30: Pull complete 2fd3d1af9403: Pull complete 0d9d26
容器技术改变了应用交付、运行的方式,几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用,以及数据库应用是否适合在容器里运行,一直都是大家很关注的问题,今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
如果功能模块之间要通过 localhost 这种屏蔽具体 IP 的设置来通信的话,最好使用 --network=host 来让多个容器都共用一个NetworkSpace ,可以通过localhost互通
接上篇开始安装mysql和redis 注意了,如果用阿里云服务器,外网访问的端口必须在安全组开启,否则外网访问不通 三、服务器安装redis和mysql 本次环境搭建将所有第三方服务会安装在阿里云服务器上 jdk使用java8,对jdk的安装就不做详述了 首先是mysql安装,这里我使用docker来安装mysql,由于我早就安装了docker,这里docker怎么装就不详细描述了,网上随处可见,很容易安装 接下来执行 docker pull hub.c.163.com/library/mysq
挂载配置文件: 配置文件根据情况挂载,需要手动创建 conf/my.conf ,以下为示例配置
优点: •几乎是热备(穿件快照前把表上锁,创建完成后立即释放) •支持所有引擎 •备份速度快 •无需使用昂贵的商业软件(它是操作系统级别的)
新型数据库层出不穷,MySQL一幅日薄西山的样子。其实还有很多人或者偏爱、或者使用以前遗留的系统,仍然生活在MySQL的世界。 我也是有很久不用了,这个很久超过十年。 不过前几天有个朋友让我帮忙为他们升级服务器,才发现,老革命居然碰到个新问题。
自从有了Docker,各种环境部署都简单从容起来,还记得我们曾经分享过:在macOS 上部署Oracle数据库环境,其实MySQL的环境部署起来同样得心应手。 前提条件,已经在自己的macOS操作系统
1.安装mysql5.7 docker镜像 拉取官方mysql5.7镜像 docker pull mysql:5.7 查看镜像库 docker images 2.创建mysql容器 在本地创建mysq
续 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份之准备工作 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101308.htm
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
上面有写到基于容器的变化新建一个镜像,既然如此,那我在容器中对数据的修改应该会保存到新生成的镜像中,然后我再用新镜像new一个容器出来,数据更新部分不就保存到新容器中了?
xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品。xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup、innobackupex,xtrabackup只能备份InnoDB和XtraDB两种数据表,且只备份数据文件(.ibd),并不备份数据表结构文件(.frm),同时不能备份MyISAM数据表,所以使用xtrabackup恢复的时候,你必须有对应表结构文件(.frm);innobackupex-1.3.1则封装了xtrabackup,是一个脚本封装,所以能同时备份处理InnoDB和MyISAM,但在处理MyISAM时需要加一个读锁。
Docker Hub中MySQL介绍:https://hub.docker.com/_/mysql
大部分数据库都有存储数据文件扩展的功能,ORACLE 可以扩展你的表空间,SQL SERVER 可以多建立几个 FILEGROUP, PostgreSQL 也可以建立相关类似的扩展。这些都是对付当前存储空间不足,将数据文件跨物理位置进行存储。
SpringCloud实战项目全套学习教程连载中 PassJava 学习教程 简介 PassJava-Learning项目是PassJava(佳必过)项目的学习教程。对架构、业务、技术要点进行讲解。 PassJava 是一款Java面试刷题的开源系统,可以用零碎时间利用小程序查看常见面试题,夯实Java基础。 PassJava 项目可以教会你如何搭建SpringBoot项目,Spring Cloud项目 采用流行的技术,如 SpringBoot、MyBatis、Redis、 MySql、 MongoDB、
参数 -v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql\ 将数据文件挂载到主机 :前面的是主机目的地址:后面的是容器中的目录地址
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如果还没在虚拟机/服务器中安装docker,可以查阅相关文档 先安装docker。
修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens192文件
今天我们的zabbix-server机器根空间不够了,我一步步排查结果发现是/var/lib/mysql/下的libdata1文件过大,已经达到了41G。我立即想到了zabbix的数据库原因,随后百度、谷歌才知道zabbix的数据库他的表模式是共享表空间模式,随着数据增长,ibdata1 越来越大,性能方面会有影响,而且innodb把数据和索引都放在ibdata1下。
设置root用户在任何地方进行远程登录,并具有所有库任何操作权限。 (暴露的攻击面太大)。
最近某套MySQL因为磁盘挂载问题,异常宕机,拉起后,数据库能正常访问了,但是在error.log一直提示这个错误,
mysql数据库备份有多么重要已不需过多赘述了,废话不多说!以下总结了mysql数据库的几种备份方案: 一、binlog二进制日志通常作为备份的重要资源,所以再说备份方案之前先总结一下binlog日志~~ 1.binlog日志内容 1)引起mysql服务器改变的任何操作。 2)复制功能依赖于此日志。 3)slave服务器通过复制master服务器的二进制日志完成主从复制,在执行之前保存于中继日志(relay log)中。 4)slave服务器通常可以关闭二进制日志以提升性能。 2.binlog日志文件的文
之前一直没有去关心Zabbbix服务器存储空间问题,最近Zabbix报警提示/根目录磁盘空间不足,于是登录Zabbix看了一下,发现根目录只有1.3MB了,这怎么办了?第一个想到的是扩展根目录,结果发现不是用的LVM,采用的是标准的,心想也还可以救,就和Windows一样将D盘、E盘删除,再将D盘的空间扩展给C盘就OK啊,于是开始着手操作(注意提前备份虚拟机,最好做一个快照,出问题了好恢复)
前言 数据库一般存放着企业最为重要的数据,它关系到企业业务能否正常运转,数据库服务器总会遇到一 些不可抗拒因素,导致数据丢失或损坏,而数据库备份可以帮助我们避免由于各种原因造成的数据丢失或着数据库的其他问题。本文将讲解 MySQL/MariaDB数据库的几种备份方法。 基础知识 备份类型 完全备份:备份整个数据库 部分备份:仅备份其中的一张表或多张表 增量备份:仅备份从上次完全备份或增量备份之后变化的数据部分 差异备份:备份上次备份后变化的数据部分,和增量备份区别在于差异备份只可以相对完全备份做备
PS:数据卷在容器管理平台使用非常频繁,如果是本机安装一个软件的话,建议使用主机目录,因为自己来管理,目录还是比较方便的。
docker run -p 3307:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=hadoop -d mysql:8.0.21
答案是肯定的。mysql、apache在docker中运行,正好可以发挥容器其弹性的特点,根据不同的业务流量启动相应能力的容器数量。
在使用CDSW1.4的过程我们发现,用户从本地上传到工程的数据文件不能正常访,有时会出现上传的数据文件权限及属主为root,有时上传较大的数据文件时会失败(基于浏览器的上传数据文件较大的原因),这里我们可以使用CDSW提供的Mounts功能挂载CDSW服务器上是数据盘解决该问题。使用外挂的数据目录方便数据共享且用户启动中会话能够实时读取到最新的外挂的数据,也避免了浏览器上传大数据文件失败的问题。
说明:虚拟化环境的安装,参考组网图,部署2个虚拟机,每个虚拟机上面部署mariadb
定期数据库备份是防止意外数据丢失事件的关键步骤。设计有效的备份和恢复策略通常需要通过恢复速度,数据完整性和备份覆盖来权衡性能影响,实施成本和数据存储成本。最佳解决方案取决于您的恢复点和时间目标以及数据库规模和体系结构。在本教程中,我们将演示如何使用LVM快照对正在运行的MySQL数据库执行实时(或“hot”)物理备份。然后,我们将数据压缩并存储在腾讯云存储中。
正常情况下,删除容器,容器中所有的文件也会被删除。所以需要能持久化容器中数据的方法,也就是数据卷 数据卷(Data Volume)的作用:
摘要 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言,IO 性能问题
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言,IO 性能问题无法回
在主机下,进入/mydata/mysql/conf/文件夹下,vi my.cnf 文件,输入如下信息,再保存退出 my.cnf
◆ 一.什么是Docker? 百度百科:Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器
在测试环境中,服务器和数据库实例真是多得数不胜数,自己也没有下意识去记住那个数据库实例在哪个服务器上,都是出了问题直接连过去解决。 这么多的数据库实例需要管理,表空间的监控是极为重要的,一般来说都会在给表空间设定一个阀值,比如说表空间剩余10%,20%等等,超出了阀值就会自动发送邮件,提醒DBA去做相应的处理,表空间监控如此,文件系统监控也是类似的思路。 最近处理了一些紧急的问题,看似是很小的问题,但是比较折腾人,比如说表空间超出了阀值,就会发送警告邮件,这个时候DBA就会连过去,处理问题的思路就是添加数据
之前也写过一篇比较基本的文章,也算是自己对运维平台的一个基本思考。运维平台的建设思考(r6笔记第20天) 当然想法简单,而且缺乏实践,但是朝着这个方向迈进是没有错的。从我的观点来看,现在能够实现半自动化运维已经很了不得了。而且把这些工作能够落到实处,更是不易 。 比如举几个简单的例子。 比如对于数据库的数据文件添加这个功能来说,其实完全可以实现自动化扩容。但是是否完全可行呢,我觉得还有待斟酌。比如temp设置为自动增长,如果出现 了sql语句导致的问题,结果导致temp被撑爆,听说过temp无限扩展达到
PS:数据库的热备份,冷还原也讲完了,真心感觉也不是那么复杂。其实就是这样,但是在云平台越来越盛行的今天,基本上买个rdrs数据库这些功能都有了。了解下XtraBackup 这个工具确定很重要晚上很多的写成shell脚本的,更加方便了。
(注意:通过APT方式安装的版本都是现在最新的版本,通过这种方式安装好之后开机自启动都已经配置好,和命令行上的环境变量,无需手动配置。)
Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump、Xtrabackup(innobackupex工具)、lvm-snapshot快照。 前面分别介绍了: Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理 Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录 Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份 1.关于快照: 1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上; 2)刚刚创立的快照卷,里
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