mysql集群

帮助文档URL: https://help.aliyun.com/document_detail/29659.html?spm=a2c4g.11186623.6.539.6c5jsL drds知识总结: bug1,分库分表的时候,在表对象中查不到. bug2,分库分表无法进行数据导入,提示表结构找不到. note1,分区键起作用后,可能导致查询出结果主键冲突.主键要提前设定为全局唯一. note2,分区键键值不可修改. note3,如果是雪花生成的,都是16的整数倍,取模后都为0,落在0分库.对于历史数据,统一修改为自增,或者采用其他分区函数. 哈希算法是简单取模，要求拆分列的值的自身分布均衡才能保证哈希均衡。 note4,right_shift是先转换成2进制,然后向右移动位数进行计算,如果原来是16整数倍的数据,如右移位数不够,数据仍不均,导致right_shift处理后的数据还是分布不均匀. （Distributed Relational Database Service） 特点: 分库分表,透明读写分离,分布式事务(结合分布式事务套件 GTS),平滑扩容. 目的:单机数据库遇到的容量(200+mysql实例)和性能瓶颈,最主要是性能问题. 其他技巧: 权限,查看子库,自生成主键 分布式运维指令集 DRDS 提供独有分布式数据库运维指令集，如 SHOW SLOW、TRACE

背景：我自己的电脑配置太低，想在centos操作系统上安装CDH5.1.2并配置集群，我去阿里云上买了3台按流量计费的阿里云服务器。 大家一定要注意，配置，购买的阿里云服务器不要太低了。建议：3台2核8G内存的阿里云服务器。测试完毕后，请及时释放掉这三台服务器，否则阿里云会继续计费，很快消耗掉账户里面的钱。我花了不到10元，就完成了测试。 当前环境 ： 操作系统：CentOS7.2 CDH版本：5.16.2 CM版本：5.16.2 Spark2版本： 3台2核8G的阿里云ECS服务器[测试完，已释放了这三台linux服务器]： 3台服务器的账户及密码 ： 账户：root 密码：Root123 ================== aliyun_hadoop001 172.17.238.7 aliyun_hadoop002 172.17.238.8 aliyun_hadoop001 172.17.238.9 阿里云重新发明了“ 按量付费 “这个词，不是按照正常人的思维定义的，而是按照他们自己的规则定义的。除非你彻底删除这个实例包括所有数据，否则计费是不会停止的。所有其他公有云包括AWS，Azure,GCE等都不是这样，都是停机就停止计费，再开机继续运行，所有数据都存在；当然，这个计费针对的是计算能力也就是CPU和内存。网络流量，公网IP，磁盘等有其他的计费规则； 阿里云的“按量计费

本篇将在 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（一）：Hadoop完全分布式集群环境搭建 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（二）：HBase完全分布式集群搭建（使用外置ZooKeeper ) 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（三）：ZooKeeper 完全分布式集群搭建 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（四）：Hive本地模式的安装 的基础上搭建。 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器：master 操作系统： CentOS 7.3 Hadoop： hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz HBase: hbase-1.2.6-bin.tar.gz ZooKeeper: zookeeper-3.4.14.tar.gz Hive： apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz Mysql: Mysql 5.7 MySQL Connector-J： mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz Sqoop: sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 2 Sqoop 下载 下载 sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 并在合适的位置解压缩，笔者这里解压缩的路径为: /usr/local

本篇将在 阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（一）：Hadoop完全分布式集群环境搭建 的基础上搭建。 本地模式需要采用MySQL数据库存储数据。 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器：master 操作系统： CentOS 7.3 Hadoop： hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Hive： apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz Mysql: Mysql 5.7 MySQL Connector-J： mysql-connector-java-5.1.47.tar.gz 2 安装 Mysql CentOS参照： Linux下安装mysql完整教程 Ubuntu参照： Ubuntu安装MySQL 3 Hive 下载 下载 apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz 并在合适的位置解压缩，笔者这里解压缩的路径为: /usr/local 将解压得到的目录改名为 hive 1 cd /usr/local 2 mv apache-hive-2.3.6-bin/ hive/ 4 添加 Hive 环境变量 在"/etc/profile"中添加内容： 1 export HIVE_HOME=/usr/local/hive 2 export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

前言 此篇博客用以介绍 MySQL Cluster 集群部署方法 一、节点规划 序号 IP地址 节点名称 1 172.16.1.201 mysql-manage 2 172.16.1.202 mysql-sql1 3 172.16.1.203 mysql-sql2 二、系统版本 [root@node1 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 三、关闭防火墙 [root@node1 ~]# systemctl stop firewalld [root@node1 ~]# systemctl disable firewalld 四、关闭 selinux [root@node1 ~]# sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config [root@node1 ~]# setenforce 0 五、配置 hosts [root@node1 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain

目录 一.MHA简介 二.工作流程 三.MHA架构图 四.MHA工具介绍 五.基于GTID的主从复制 六.部署MHA 一.MHA简介 松信嘉範: MySQL/Linux专家 2001年索尼公司入职 2001年开始使用oracle 2004年开始使用MySQL 2006年9月-2010年8月MySQL从事顾问 2010年-2012年 DeNA 2012年~至今 Facebook 软件简介 MHA能够在较短的时间内实现自动故障检测和故障转移，通常在10-30秒以内;在复制框架中，MHA能够很好地解决复制过程中的数据一致性问题，由于不需要在现有的replication中添加额外的服务器，仅需要一个manager节点，而一个Manager能管理多套复制，所以能大大地节约服务器的数量;另外，安装简单，无性能损耗，以及不需要修改现有的复制部署也是它的优势之处。 MHA还提供在线主库切换的功能，能够安全地切换当前运行的主库到一个新的主库中(通过将从库提升为主库),大概0.5-2秒内即可完成。 MHA由两部分组成：MHA Manager（管理节点）和MHA Node（数据节点）。MHA Manager可以独立部署在一台独立的机器上管理多个Master-Slave集群，也可以部署在一台Slave上。 当Master出现故障时，它可以自动将最新数据的Slave提升为新的Master

DBLE 是企业级开源分布式中间件，江湖人送外号 “MyCat Plus”；以其简单稳定，持续维护，良好的社区环境和广大的群众基础得到了社区的大力支持； 环境准备 DBLE项目资料 DBLE官方网站：https: //opensource.actionsky.com 可以详细了解DBLE的背景和应用场景，本文不涉及到的细节都可在官方文档获得更细节都信息；对于刚了解到同学，可以以本文为快速入门基础 DBLE官方项目：https: //github.com/actiontech/dble 如对源码有兴趣或者需要定制的功能的可以通过源码编译 DBLE下载地址：https: //github.com/actiontech/dble/releases 建议下载最新的releases版本，下载tar压缩包即可，如有源码编译需求的，可以下载源码包 DBLE社区交流： 669663113 安装JDK环境 DBLE是使用java开发的，所以需要启动dble需要先在机器上安装java版本1.8或以上，并且确保JAVA_HOME参数被正确的设置； 这里通过yum源的方式安装了openjdk，同学们可以自行google jdk的几百种安装方式，这里不在赘述； # yum install java-1.8.0-openjdk 确认java环境已配置完成 # java -version openjdk

安装linux和安装虚拟机略过,直接进行环境的安装 1,安装JDK java环境变量: 系统变量: /etc/profile 用户环境变量: .bash_profile(当前用户的profile) 将文件上传到root文件夹下 tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz(解压) 此次用的是解压包的方式进行配置, 还可以通过rpm(类似于java的.exe文件),还是需要配置,通过搜索安装文件在10中可以看到,在环境变量中配置 yum安装,自动化配置,什么都不用做,只需要执行命令,直接用 mv jdk1.8.0_171/ /usr(移动到usr文件夹下) vim .bash_profile(配置环境变量) source .bash_profile(刷新配置) 1 export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_171 2 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 点击查看java环境配置 然后用java或者javac测试一下配置是否成功 查询一下java安装的位置,以方便后期进行卸载软件 1 [root@localhost ~]# find / -name "java" 2 /etc/pki/ca-trust/extracted/java 3 /etc/pki/java 4 /usr/jdk1.8.0_171/bin

lucene 和 es 的前世今生 lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发，非常复杂，即便写一些简单的功能，也要写大量的 Java 代码，需要深入理解原理。 elasticsearch 基于 lucene ，隐藏了 lucene 的复杂性，提供了简单易用的 restful api / Java api 接口（另外还有其他语言的 api 接口）。 · 分布式的文档存储引擎 · 分布式的搜索引擎和分析引擎 · 分布式，支持 PB 级数据 es 的核心概念 Near Realtime 近实时，有两层意思： · 从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概是 1s ） · 基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级 Cluster 集群 集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。 Node 节点 Node 是集群中的一个节点，节点也有一个名称，默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群。如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。 Document & field 文档是 es 中最小的数据单元，一个 document 可以是一条客户数据

1、酒店预订怎么实现？怎么设计表 你好，我大概的说下我们的业务流程，我们的业务流程是：用户在网站浏览酒店信息，可以根据地区检索出该地区的酒店信息。列表展示酒店的信息由：酒店的名称，酒店图片，酒店位置，评论人数，评论分数以及最低入住价格。用户选中要入住的酒店进入酒店详情页面，查看酒店的介绍以及酒店的房型列表，用户根据他要入住的时间和离店的时间，检索出这个时间段内的所有可选房型（房间数量-当天的订单-当天未离店订单=剩余房间数量）显示给用户。用户选择好房型后就可以进行下单，要求有订单的开始时间，结束时间，房间数量，住客姓名，抵店时间，联系方式，备注信息等等。 那我的表是这么设计的，总共有6张表，分别是： 用户表user，里面有下面几个字段，(用户编号，用户名称，用户密码，用户联系方式) 酒店表hotel，里面有(酒店编号，酒店名称，酒店图片，评论人数，评论分数，最低入住价格，所在地区) 酒店图片表pic(图片编号，图片地址，图片排序，图片所属酒店) 评论表comment(评论编号，评论内容，评论时间，用户编号，酒店编号) 房型表house(房型编号，床型，早餐，宽带，人数上限，房价，房间数量，最长预定时间) 订单表order(订单编号，开始时间，结束时间，房间数量，住客姓名，最晚抵店时间，联系电话，使用优惠券，备注，订单状态) 以上就是我对这个酒店预订系统的设计 2