我们知道 cassandra 具有分区容错性和强一致性,但是当数据所在主机发生故障时,该主机对应的数据副本该何去何从呢?是否跟宿主机一样变得不可用呢?想知道答案的话,就跟我一起往下看吧。
- 图虽然很复杂,但如果理解了几个基本操作的含义就很好读下来了,这里是三个操作的伪代码,take和emit很好理解,select主要是遍历当前bucket,如果出现重复、失败或者超载就跳过,其中稍微复杂的“first n”部分是一旦遇到失败,第一种情况是直接使用多备份,第二种情况是使用erasing code基本可以忽略。看着下面的图就更好理解具体的算法了
安装Rails 检查环境 检查以下三个软件,确保已经安装 [root@h202 ruby]# ruby -v ruby 2.3.0p0 (2015-12-25 revision 53290) [x86_64-linux] [root@h202 ruby]# gem -v 2.5.1 [root@h202 ruby]# sqlite3 --version 3.6.20 [root@h202 ruby]# ---- 替换安装源 如果不替换源,会很慢,或者根本没法获取包,因为有墙 [root@h202 rub
系统环境描述 System information System: Ubuntu 14.04Current User: git Using RVM: no Ruby Version: 2.1.5p273 Gem Version: 2.2.1Bundler Version:1.5.3Rake Version: 10.3.2Sidekiq Version:3.3.0GitLab information Version: 7.8.1Revision: e2d785c Dire
可以在启动时为每个节点分配任意元数据属性。例如,可以为节点分配rack和size属性,如下所示:
在 Git 中合并是相当容易的。 因为 Git 使多次合并另一个分支变得很容易,这意味着你可以有一个始终保持最新的长期分支, 经常解决小的冲突,比在一系列提交后解决一个巨大的冲突要好。
在 Git 中合并是相当容易的。 因为 Git 使多次合并另一个分支变得很容易,这意味着你可以有一个始终保持最新的长期分支,经常解决小的冲突,比在一系列提交后解决一个巨大的冲突要好。
cookie 篡改 (cookie poisoning) 是一项主要以获取模拟和隐私权泄密著称的技术,通过维护客户(或终端用户)身份的会话信息操纵来实现的。通过打造这些 cookie ,攻击者可以模拟一个有效的客户,因此获取详细信息并执行代表病毒的行为。这种打造的能力,像会话 cookie (或者更通俗地说,会话标识)源自于这些标识不是以安全的方式产生的事实。
straw2在新osd加入时不会引起其他osd的迁移 4、CRUSH计算的输入为X, cluster map ,placement rule 5、cluster map: device 磁盘 /主机 bucket /数据中心 root
在实际的线上场景中,我们并不能在配置 Pod 的 yaml 里描述所有需要的信息,因为总有一些信息或因为其保密性,或因为其动态变化性,是不能够放在配置文件里的,那么,这类信息要怎么加入到我们的 Pod 配置体系中呢?
分而治之:将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析;
https://bintray.com/chrislusf/seaweedfs/seaweedfs#
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题,做出的决策以及为什么做出这些决策。
编辑key_properties.json,将当前资源类型与含有id的value相映射。
一、先看两个报错{ "status":400, "body":{ "error":{ "root_cause":[ { "type":"illegal_argument_exception", "reason":"[move_allocation] can't move 0, from {1667208150001223332}{jQ6N4UQGT1qh5
虚拟化软件推荐 VM https://www.cnblogs.com/PrayzzZ/p/11330937.html VirtualBOX
昨天QQ群里提了一个hadoop运行效率分配的问题,总结一下,写个文章。集群使用hadoop-1.0.3
1. Placement Rules 1.1 模拟代码 tack(a) choose choose firstn {num} type {bucket-type} chooseleaf firstn {num} type {bucket-type} if {num} == 0, choose pool-num-replicas buckets (all available). if {num} > 0 && < pool-num-replicas, choos
您可以将自定义节点属性用作感知属性,以使 Elasticsearch 在分配分片时考虑物理硬件配置。 如果 Elasticsearch 知道哪些节点在同一台物理服务器上,在同一机架中或在同一区域中,则它可以分发主分片及其副本分片,以最大程度地减少发生故障时丢失所有分片副本的风险。
2.7版本在 org/apache/ambari/server/controller/目录下的xxxRequest.java和xxxResponse.java文件内新增了@ApiModelProperty注解。
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/allocation-awareness.html
当你升级了rails后,有时候会出现rack版本跟rails版本不匹配的情况。 当你执行./script/generate命令的时候,会出现以下错误信息:
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后,它也逐渐取代 Java,成为编程界的头牌语言。
其中requestedSubResources的值是在对应Type的ResourceDefinition类中定义,例如RackResourceDefinition.java
完全分布式 HBase 集群的运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop,在前一篇中已经详细介绍了他们的安装部署及运行,参见“基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓(1)—— Hadoop HA 安装部署”。本篇继续介绍在相同主机环境下安装配置完全分布式 HBase 集群。
在计算与存储一体化的情况,spark任务在调度task时会优先将其调度在数据所在的节点上或者相同的rack上,这样可以减少数据在不同节点或者不同rack上移动所带来的性能消耗;目前在Flink on yarn模式下,TaskExecutor的资源位置完全由yarn自主控制的,那么就可能会造成任务所在的节点与kafka数据所在的节点不在同一个机房,从而产生跨机房的流量消耗,在这样的一个环境背景下,需要将任务调度在数据所在机房,以减少流量消耗。(注:基于Flink-1.10.1)
Unicorn 是什么? 1. 为 Rack 应用程序设计的 HTTP server 2. 是一个利用Unix的高级特性开发的 3. 为具备低延迟,高带宽的连接的客户服务
TiDB 6.0 版本正式提供了基于 SQL 接口的数据放置框架(Placement Rules in SQL), 特性用于通过 SQL 接口配置数据在 TiKV 集群中的放置位置。通过该功能,用户可以将表和分区指定部署至不同的地域、机房、机柜、主机。适用场景包括低成本优化数据高可用策略、保证本地的数据副本可用于本地 Stale Read 读取、遵守数据本地要求等。它支持针对任意数据提供副本数、角色类型、放置位置等维度的灵活调度管理能力,这使得在多业务共享集群、跨 AZ 部署等场景下,TiDB 得以提供更灵活的数据管理能力,满足多样的业务诉求。
把数据文件分布到不同的节点上的目的是什么?在不同的节点上分布式计算,计算靠近数据的原则。
洋哥YARN和HDFS实践系列大作,这是第三篇,前面两篇分别是: Yarn【label-based scheduling】实战总结(二) Yarn【label-based scheduling】实战总结(一) 1.1 机架感知(RackAwareness)概述 通常,大型Hadoop集群会分布在很多机架上。在这种情况下, -- 希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内,而不是跨机架。 -- 为了提高容错能力,名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。 综合考虑这两点的基础上Hadoop
HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统,两者适用的场景不同,HDFS适用于大文件存储,HBASE适用于大量小文件存储。本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的,也可以说是block策略。
HDFS作为Hadoop中的一个分布式文件系统,而且是专门为它的 MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?
本文以Exadata X8 HC 1/4 rack为例,介绍整个Exadata刷机的步骤。 我理解刷机最关键的就两大步骤:第一步是所有机器刷OS,第二步是使用OEDA一键刷机。至于其它所有工作都是在为这两步做准备。本着对以后刷机可以快速参考,梳理细节步骤如下:
最近几天做Hadoop机架感知功能时,在网上可以找到很多关于HDFS机架感知的资料,但是对于YARN机架感知的介绍却很少。这篇文章最主要就是说明机架感知功能对于YARN来说起到的作用,若有理解的偏差请指正。谢谢。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
近年来实体零售企业一直在垂死挣扎已经并不是什么秘密了。 这不是因为人们不在商店进行购物了。 实际上87%的购物者表示他们在过去的一个月里去过至少一家线下零售店。不过这些在店内购物的消费者有56%都受到了数字渠道的影响。
Calico 能够进行配置,为不同拓扑指定 IP 地址池。例如可能希望某些机架、地区、或者区域能够从同一个 IP 池中获取地址。这对于降低路由数量或者配合防火墙策略的要求会很有帮助。
最近为某客户做一个Exadata的PoC测试,要求是X8 1/8 rack配置,目前机器是1/4 rack的硬件。 OEDA配置时只选择了1/8 rack选项,其他都没有配置。但是在一键刷机时会发现跳过了计算节点的1/8 rack配置,只对存储节点进行了1/8 rack配置,如下:
下面是一个Java程序,用于演示HDFS中副本存储节点的选择过程。在这个示例中,我们假设集群中有三个机架,每个机架上有两个节点。我们将向HDFS中上传一个数据块,并指定它的副本数为3。程序会输出数据块的副本存储节点信息。
在了解hdfs负载均衡时,需要获取DataNode情况,包括每个DataNode磁盘使用情况,获取到数据不均衡,就要做负载均衡处理。做负载均衡就要考虑热点数据发送到哪里去,集群服务器配置是否相同,机架使用情况等。
执行bin/cqlsh ip即可cassandra的shell客户端,可以执行的CQL命令和mysql比较类似。
没有创建成功,但是反馈结果却是成功 (说明这是一批命令,最后一个反馈结果正常),并且生成一个文件目录
前面的冷热章节中,我们讲到了ES集群的冷热架构,也知道了如何将相关的数据手动分配到指定的节点上,同时结合索引生命周期管理策略更好的去维护集群上的索引,那么今天,在本节基础上,我们再来讲讲ES的Rack Awareness功能。
这个 ONBUILD 镜像可以用于大部分的Rails应用,它会完成类似如下的一些工作 :
本文主要研究一下kafka的partition分配,主要是key到parition的映射,partition对consumer的分配,以及partition的replica对broker/machine的分配。
Windows 网络调优,微软一般是不建议的,默认设置就是最佳的,一般不需要调,可能越调越不好了,如果非要调,用TCPOptimizer这个软件,支持所有windows系统
有机会再试一试Rails了,仅仅是原来接触的是2,如今已然变成了4,似乎如今的安装比原来会快些。。
Lesson Learn of AB PLC 1715 IO Rack Fault Status Troubleshooting
本教程描述了如何在 Kubernetes 上运行 Apache Cassandra。 数据库 Cassandra 需要永久性存储提供数据持久性(应用状态)。 在此示例中,自定义 Cassandra seed provider 使数据库在接入 Cassandra 集群时能够发现新的 Cassandra 实例。
Cilium 是一款基于 eBPF 技术的 Kubernetes CNI 插件,Cilium 在其官网上对产品的定位为 “eBPF-based Networking, Observability, Security”,致力于为容器工作负载提供基于 eBPF 的网络、可观察性和安全性的一系列解决方案。Cilium 通过使用 eBPF 技术在 Linux 内部动态插入一些控制逻辑,可以在不修改应用程序代码或容器配置的情况下进行应用和更新,从而实现网络、可观察性和安全性相关的功能。
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