mysql集群

2.找到所需的安装包, : 3.点击download。这里选择的是安装版（mysql -install-community） 4.选择不登陆下载。 5.双击运行下载好的mysql-installer-community-5.7.19.0.msi，程序运行需要一些时间，请等待一下。 6.运行成功之后，进入欢迎的界面.选择我同意协议，不然无法进行下一步。 developer default（开发者默认）：安装mysql开发所需的所有产品 server only（服务器）：只安装mysql服务器产品 client only（客户端）：只安装没有服务器的mysql客户端产品 full（完全）：安装所有包含的mysql产品和功能 custom（手动）：手动选择系统上应安装的产品 7.1开发者默认模式检测以下程序会安装不成功，点击下一步进入下一个安装流程―>跳到第八步。 check requirements：以下产品的请求失败，安装程序将自动尝试解决其中一些问题。标记为手动的要求无法自动解决。单击这些项目以尝试手动恢复。 检测到不可安装的程序说明： Connector/pyton 3.4：电脑有python3.6了就没选择3.4版本的。如果你没安装有python可按要求去安装一些内容。 8.当我们点击下一步的时候安装程序出现了提示：（一个或者移动产品要求没有得到满足

集群09-分离php和mysql安装部署lamp环境（在不同服务器上编译安装） 一、mysql服务器安装（ip：176.16.1.7） 1、下载mysql安装包 wget http://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-5.7/mysql-5.7.18.tar.gz wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/boost/boost/1.59.0/boost_1_59_0.tar.gz 2、安装编译工具与插件 yum -y install gcc gcc-c++ make pcre-devel expat-devel perl ncurses ncurses-devel openssl* bison cmake 3、安装mysql mkdir /usr/local/mysql mkdir -p /data/mysqldata groupadd mysql useradd -g mysql -s /sbin/nologin -M mysql chown -R mysql.mysql /data/mysqldata/ chown -R mysql.mysql mysql/ # 如果在CMAKE的过程中有报错，当报错解决后，需要把源码目录中的 #CMakeCache.txt文件删除，然后再重新CMAKE，否则错误依旧）

01-老男孩运维DBA课程开班 02-数据库概念介绍 03-数据库种类介绍及关系型数据库原理 04-非关系型数据库介绍 05-非关系型数据库种类介绍 06-关系型数据库产品介绍01 07-关系型数据库产品介绍02 08-非关系型数据库产品介绍01 09-数据库产品排名及发展大事记 10-MySQL数据库产品介绍 11-数据库基础内容小结 12-为什么选择MySQL数据库即MySQL优势介绍 13-MySQL数据库分类与版本升级知识讲解 14-MySQL数据库商业版与社区版区别 15-MySQL数据库的发布版本知识讲解 16-MySQL数据库发展的三条产品线介绍 17-MySQL数据库发布版本命名知识介绍 18-企业生产场景如何选择MySQL产品线产品及对应版本 19-MySQL数据库企业生产常用5种安装方法介绍 20-如何选择MySQL数据库版本及安装方式 21-MySQL5.5编译方式安装实战 23-MySQL数据库多实例的优势和问题介绍 22-MySQL数据库多实例介绍 23-MySQL数据库多实例的优势和问题介绍 24-MySQL数据库多实例的门户企业应用场景 25-MySQL数据库多实例的多种配置方案介绍 26-MySQL数据库多实例安装实战讲解 27-MySQL数据库多实例初始化及服务启动 28-MySQL数据库多实例启动问题排错方法及实战排错 29

　　1-1 引言 　　1-2 天猫双十一案例 　　1-3 微信红包案例 　　1-4 技术学习的目标和方式 　　1-5 课程学习目标 　　1-6 硬件环境介绍 第2章 PXC原理 　　2-1 单节点数据库的介绍 　　2-2 PXC 集群方案 　　2-3 Replication集群方案 　　2-4 系统架构方案介绍 　　2-5 APP 项目介绍 　　2-6 Docker 虚拟机部署MYSQL集群 　　2-7 APP 项目演示 　　2-8 PXC简介 　　2-9 PXC测试案例 　　2-10 PXC集群工作原理 　 第3章 PXC数据强一致性 　　3-1 PX于Relication 方案优劣介绍 　　3-2 PXC与Repliction 方案性能对比 　　3-3 案例验证Replication 方案的数据 　　3-4 案例验证PXC方案数据一致性 　　 第4章 PXC的多节点并发写入 　　4-1 PXC多节点并发写入 　　4-2 PXC多节点并发写入案例 　　4-3 Haproxy 高可用案例介绍 　　4-4 Haproxy 高可用案例1 　　4-5 Haproxy 高可用案例2 来源：博客园 作者： shenzen_小白 链接：https://www.cnblogs.com/sz-xioabai/p/11682218.html

使用sqoop从mysql导数据到hive，从本地服务器是可以访问mysql的（本地服务器是hadoop集群的一个datanode），但是sqoop导数据的时候依然连接不上mysql 报错如下： 从报错可以看出，是数据库连接失败，很常见的问题，但是从本地是可以直连mysql的。 因为sqoop导数据的时候，默认会启动4个map task，这4个map task会随机启动在不动的datanode上，所以在想，是不是因为其他节点没有权限访问mysql导致。 但是需要先搞清楚，sqoop在抽取数据的时候，是不是会把4个map task随机启动在不动的datanode上 在官网上有如下内容： 虽然讲的不是我们要找到，但是可以判断出，sqoop导数据就是会把maptask随机启动在不通的datanode上。 因此，sqoop在导数据到mysql的时候，要确认，hadoop集群的每个节点都要有mysql的读权限 来源：博客园 作者： sky乐学 链接：https://www.cnblogs.com/goldenSky/p/11505926.html

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1、现在用的100M的网卡做的集群，节点的内存都是1G。 刚才测试一下，插入100万的数据花的时间. mysql> call sp_insert_batch(1000000); Query OK, 0 rows affected (16 min 21.46 sec) mysql> select count(1) from song; +----------+ | count(1) | +----------+ | 1000000 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec) 普通的引擎测试只需要不到1分钟的时间。 2、等升级了硬件水平后再测试。 本文出自 “ 上帝，咱们不见不散！ ” 博客，转载请与作者联系！ 转载于:https://my.oschina.net/u/585111/blog/219494 转载请标明出处: MYSQL集群的性能总结 文章来源: https://blog.csdn.net/weixin_33695082/article/details/92008376

Replication方案: 速度快 弱一致性 低价值数据 日志 新闻 帖子 PXC 方案 速度慢 强一致性 高价值 订单 账户 财务 PXC数据库任何一个节点都是可以读写的。 使用PXC技术，创建mysql集群， 使用docker仓库中pxc的官方镜像。 下载 | 本地导入 # docker仓库下载安装 docker pull percona/percona-xtradb-cluster # 本地镜像安装 docker load < /home/soft/pxc.tar.gz # 修改名字 docker tag 原名 新名字 创建内部网络 # 搭建5节点的sql集群 # 出于安全考虑，需要给PXC集群实例创建docker内部网络 # 创建网段 docker network create net1 # 查看相关信息 docker network inspect net1 # 删除网段 docker network rm net1 # 如 docker network create -subnet=172.18.0.0/24 net1 创建docker卷 # 容器内不要保存数据，将数据保存到宿主机上 # 使用目录映射技术 # 创建 数据卷 docker volume create --name v1 # 查看数据卷详情，可以查看路径 docker inspect v1 创建PXC容器

Mysql数据实时导入Hive 背景 目前，我公司大数据团队，使用的数据仓库是Hive。 客户端开发团队，使用的数据库是Mysql，客户端上的各种数据都存储在了Mysql中。 每天凌晨，大数据团队会批量把Mysql从库的全部数据导入Hive。 此方案存在的问题是： 每天全量导入数据耗时较长，且对集群消耗较大。 Hive中数据每天更新一次，时效性较低。 在批量导入过程中，不能对Hive进行任何操作。 需要解决的问题是： 弃用全量导数据的方式，采用增量导数据。 Hive中数据要近实时更新，包括Mysql表中的增删改数据。 导数据过程中，可以对Hive进行各种操作，且保证数据的一致性。 已有的解决方案及不足： 使用Sqoop，依据Mysql表每条记录中的修改时间戳字段，进行增量导入。 上述解决方案的优势是，简单，易操作，不需要使用新的组件。 Oracle等公司有针对数据库之间数据同步的成套解决方案，包括Mysql到Hive的增量数据导入。 方案1的不足是： 需要Mysql表中有修改时间戳字段。 增量导入，不能做到近实时性。 方案2的不足是： 需要购买Oracle公司的整套解决方案，费用昂贵。 解决方案不是开源的，维护起来比较困难。 解决方案 Mysql的Binlog日志，记录了Mysql表的增删改查日志。 使用阿里开源的Canal工具，可以实时获取和解析Mysql的Binlog日志。

Mysql数据实时导入Hive 背景 目前，我公司大数据团队，使用的数据仓库是Hive。 客户端开发团队，使用的数据库是Mysql，客户端上的各种数据都存储在了Mysql中。 每天凌晨，大数据团队会批量把Mysql从库的全部数据导入Hive。 此方案存在的问题是： 每天全量导入数据耗时较长，且对集群消耗较大。 Hive中数据每天更新一次，时效性较低。 在批量导入过程中，不能对Hive进行任何操作。 需要解决的问题是： 弃用全量导数据的方式，采用增量导数据。 Hive中数据要近实时更新，包括Mysql表中的增删改数据。 导数据过程中，可以对Hive进行各种操作，且保证数据的一致性。 已有的解决方案及不足： 使用Sqoop，依据Mysql表每条记录中的修改时间戳字段，进行增量导入。 上述解决方案的优势是，简单，易操作，不需要使用新的组件。 Oracle等公司有针对数据库之间数据同步的成套解决方案，包括Mysql到Hive的增量数据导入。 方案1的不足是： 需要Mysql表中有修改时间戳字段。 增量导入，不能做到近实时性。 方案2的不足是： 需要购买Oracle公司的整套解决方案，费用昂贵。 解决方案不是开源的，维护起来比较困难。 解决方案 Mysql的Binlog日志，记录了Mysql表的增删改查日志。 使用阿里开源的Canal工具，可以实时获取和解析Mysql的Binlog日志。

一、关于MHA MHA（Master HA）是一款开源的MySQL的高可用程序，它为MySQL主从复制架构提供了automating master failover 功能。MHA在监控到master节点故障时，会提升其中拥有最新数据的slave节点成为新的master节点，在此期间，MHA会通过与其它从节点获取额外信息来避免一致性方面的问题。MHA还提供了master节点的在线切换功能，即按需切换master/slave节点。 相较于其它HA软件，MHA的目的在于维持MySQL Replication中Master库的高可用性，其最大特点是可以修复多个Slave之间的差异日志，最终使所有Slave保持数据一致，然后从中选择一个充当新的Master，并将其它Slave指向它。 二、MHA角色部署 MHA 服务有两种角色，MHA Manager（管理节点）和MHA Node（数据节点）： MHA Manager：通常单独部署在一台独立的机器上或者直接部署在其中一台slave上（不建议后者），管理多个master/slave集群，每个master/slave集群称作一个application；其作用有二： （1）master自动切换及故障转移命令运行 （2）其他的帮助脚本运行：手动切换master；master/slave状态检测 MHA node：运行在每台MySQL服务器上