温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量,真实要部署的哪些服务,硬件资源,配置,以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时,CM会根据主机的可用资源,自动的分配角色到各台主机,边
Fayson在之前的文章中介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》,《如何为Hadoop集群选择正确的硬件》和《CDH安装前置准备》,而我们在搭建Hadoop集群时,还一件很重要的事就是如何给集群分配角色。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼,几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单,给你介绍什么主键索引、单值索引,覆盖索引,自适应哈希索引,全文索引,聚簇索引,非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里,好像MySQL索引的实现方式有很多种,但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类,便于大家记忆,由于MySQL中支持多种存储引擎,在不同的存储引擎中实现略微有所差距,下文中如果没有特殊声明,默认指的都是InnoDB存储引擎。
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
1、Redis-Server:Redis服务端,用于存储用户数据的,此处就一个master节点【IP: 100.100.100.1:6379】
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
虽然说 MySQL 的数据是存储在磁盘里的,但是也不能每次都从磁盘里面读取数据,这样性能是极差的。
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。 本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。 介绍 CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益: CDS借助Docker容器
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池,另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西,本文介绍后一种Druid。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时,MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性,可以采用MySQL的分布式架构。
(实际系统跟这个图是有出入的,不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的)
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
于是,秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件,需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引…或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
今天看了一个视频是关于梅西和C罗的,视频的主题是问他们两个是不是朋友?结果可想而知,两个人私底下很较劲,梅西投票从来没投给过C罗,C罗也从来没投过梅西,2个人在足球场上争斗了10年。今天你方唱罢,明天我方登场。如果你的一生中没有一个劲敌,自身前进的动力就会受影响。所以我们也要在自己的工作领域中找一个尊敬的对手,没事和他斗上一斗。
【编者按】本文从OpenStack架构入手,剖析了IaaS的云平台最核心的主要是这三部分:计算、网络、存储,作者指出OpenStack这样一个复杂系统,高可用更涉及到多个层面,只要有一个层面做不到高可用,那么整个OpenStack都没法高可用,随后他从基础服务Mysql和RabbitMQ,Nova、Neutron、Cinder接入与控制服务,网络服务三块探讨了OpenStack各层次的HA设计。 以下为原文: 一、OpenStack架构与HA分析 OpenStack实际上是由众多服务组合而成,它们之间的关联
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL(意即"不仅仅是SQL") 的缩写,其显著特点是不使用SQL作为查询语言,数据存储不需要特定的表格模式。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展,扩展指的是分库分表减轻数据库的压力,同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段,而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的,最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
MySQL集群是一个无共享的(shared-nothing)、分布式节点架构的存储方案,其目的是提供容错性和高性能。它采用了 NDB Cluster 存储引擎,允许在 1 个群集中运行多个 MySQL 服务器。初步掌握MySQL集群原理是我们学习MySQL集群要迈出的第一步。
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
先从swap产生的原理来分析,由于linux内存管理比较复杂,下面以问答的方式列了一些重要的点,方便大家理解:
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
1.mysql使用B+Tree数据索引 2.B+tree在新增数据时会根据索引指定列对旧B+tree做调整 3.从物理存储结构来说,B+Tree和B-Tree都是以页的大小来划分节点大小,但是由于B+tree中中间节点不存储数据,所以在相同节点时B+tree可以存放更多key,提高查找效率 4.影响mysql查找效率的主要还是磁盘的IO次数, 大部分还是磁头到磁道花费的时间 5、myisam下存储引擎下索引和数据存储是分离的,innodb下索引和数据存储是一起的 6、innodb特性如果id不是自增序列的话,那么每次新增数据,B+tre会对索引进行重新调整浪费性能,所以尽量id使用自动序列作为索引
多活成本比较高的,双活是两倍,三活可能成本会低一些,但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活,只能对主线做多活。
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库,广泛用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行,一方面是其优秀的高并发事务处理的能力,另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好,但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个 SQL 语句,MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理,在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前,一直在发展,新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性,使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限,但后续的发展值得期待。
数据安全是现在互联网安全非常重要一个环节。而且一旦数据出现问题是不可逆的,甚至是灾难性的。
索引index:是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构,在数据之外,数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引
在项目规模日益扩大,传统的单体项目无法满足需求的背景下的,也就是当需要「分布式系统」来提供更强的系统性能的时候,我们往往考虑如何进行系统架构和划分,在这种情况下,须有一个系统的方法论,以应对日益复杂的分布式系统。
通常默认情况下。VMnet0为桥接模式;VMnet1为仅主机模式;VMnet8为NAT模式。
相信很多小伙伴在面试中都被问过「为什么要用缓存?」,大部分人都是回答:「减少数据库的磁盘IO压力」。
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射,是一个十分重要的核心组件,缓冲池的内容和细节还是挺多的,这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
索引:是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。
「上述结构图中展示了Buffer Pool作为InnoDB内存结构的四大组件之一,不属于MySQL的Server层,是InnoDB存储引擎层的缓冲池」。因此这个跟MySQL8.0删掉的【查询缓存】功能是不一样的。
面试时,交流有关mysql索引问题时,发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树,平衡二叉树的区别,却说不出B+树和hash索引的区别。这种一看就知道是死记硬背,没有理解索引的本质。本文旨在剖析这背后的原理,欢迎留言探讨
如上图:以id创建索引,索引数据结构里存储了索引键(关键字)以及对应的值(地址值),当搜寻id=101的数据时,直接找到对应的地址0x123456。时间复杂度为O(1)。
爱可生南区交付服务部团队 DBA,负责客户 MySQL 的故障处理以及公司数据库集群管理平台 DMP 的日常运维。
MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log(二进制日志)和 redo log(重做日志)和 undo log(回滚日志)。
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
Kubernetes 将自身边界内的事物都抽象为资源。其中的主要部分,是以 Deployment、StatefulSet 为代表的 workload 工作负载控制器,其他各类资源都围绕这些主要的资源工作。这些资源合并起来,可以为 IT 技术工作者展现出一个以 workload 为中心的模型。Kubernetes 中所有的资源,都通过声明式配置文件来编辑描述,一条条的 Yaml 字段定义,给了 IT 技术人员最大的自由度的同时,也对技术人员的能力提出了极高的要求。
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