注:本文转自:http://eric100.blog.51cto.com/2535573/1717792 Opscenter用户手册 1.       OpsCenter简介 DataStaxOpsCenter是一个可视化管理和监控Apache Cassandra和DataStax Enterprise工具.OpsCenter简化了管理任务: 添加扩展集群 配置nodes 查看性能指标 修复问题 监控集群情况 主要功能 OpsCenter主要功能如下: Dashboard 概述显示任何警报和多个

摘要 最开始做cassandra monitor 方案的选型时,主要是从cassandra 本身入手,后来发现cassandra运行在JVM上,所有的metrics都是通过JMX 暴露出来.所以又可以使用一些通用的Java Application 的监控方案,作者在调查了很多的实现方案后,最终将范围缩小在graphite,newrelic,opscenter三种解决方案.本文只给出各自的优劣势,具体选用哪种,相信读者自有判断. 想了解更多cassandra 知识请访问 http://www.we

Cassandra 是什么? Apache Cassandra 以其可扩展性和容错分布式数据库系统而被人所熟知.Cassandra 起源于Facebook 最初创建于 Amazon Dynamo 和谷歌 BigTable 的一个项目,并从此成长为一个在苹果和 Netflix 等公司大量使用的开源系统.以下是一些 Cassandra 的关键属性: 高扩展性和高可用性(Cassandra 集群是分散的,因此没有单点故障) 可以近似线性的(集群扩大一倍,吞吐量扩大2倍) 非常高的写入吞吐量和良好的读取

点击此处观看完整活动视频 大家好,我是360的王峰,我今天主要通过Cassandra在多场景下的应用来介绍一下Cassandra在360落地的情况. 我会从以下这几个方面进行介绍.首先介绍下Cassandra落地的背景和业务情况,接着看看当前业界的一些进展,然后我还会分享对数据库发展趋势的一些个人看法,最后给大家介绍一下Cassandra在360未来的一个定位. 关于我 先介绍下我自己,我大概在2009年就开始接触Cassandra的一些早期版本了,当时也是为了在一些百度的项目中得到一些简单的应

Rook 是一个开源 cloud-native storage orchestrator(云原生存储编排器),为各种存储解决方案提供平台.框架和支持,以与云原生环境进行原生集成. Rook 将存储软件转变为自我管理(self-managing).自我扩展(self-scaling)和自我修复(self-healing)的存储服务. 它通过自动化部署(automating deployment).引导(bootstrapping).配置(configuration).供应(provisioning

了解Cassandra集群的性能特点有助于诊断和维护Cassandra.由于Cassandra使用JAVA开发的,所以它就提供了JMX环境下的一些管理工具来管理Cassandra,它们包括:Cassandra nodetool工具.DataStax OpsCenter管理控制台和JConsole. 使用nodetool工具 nodetool是一个命令行的工具集,它可以监控Cassandra和执行例行的数据库操作.作为内建的工具,nodetool一般用于在节点上直接运行. nodetool工具集支

cassandra SLF4J API记录日志,具体采用Logback实现.在终端启动cassandra时,可以向程序输入-f,就能在终端看到这个输出.Java Mangement Extensions,JMX.JMX是java API,主要采用两种方式管理.首先利用JMX可以从内存,线程池和CPU等java应用通用的一些方面了解健康状况.其次,利用JMX可以分析应用中的监测的特定方面.监测是指在应用代码外加一个包装器,从应用向JVM提供hook(钩子),使JVM能够收集数据供外部工具使用.包括

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

Cassandra                                                              HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性 单节点,无复制,强一致性 可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障. 2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 hinted handoff,源节点恢复后,推送回

伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/server-sofeware-install.html 一.安装mongodb 官网下载包mongodb 配置文件config.conf,需绑定内网IP且开启web监控 bind_ip=172.16.0.10,127.0.0.1 rest=true dbpath=/data/db/mongodb/27017 port=27017 logpath=/data/logs/db/mongodb/mong

http://archive.apache.org/dist/cassandra/2.1.2/ http://docs.datastax.com/en/landing_page/doc/landing_page/archivedDocuments.html http://pimin.net/archives/388 http://pimin.net/topics/tech/nosql/page/4 一.基本介绍 DataStax,是一家位于加州的初创公司,提供了一个商业版本的Apache Cas

OneAPM 作为应用性能领域的新兴领军企业,近期发布了重量级新产品-- Cloud Insight 数据管理平台,用它能够监控所有基础组件,并通过 tag 标签对数据进行管理. 近日,Cloud Insight (Ci) 探针仪表盘功能重磅上线,默认安装了探针,配置平台服务就会自动生成相应的仪表盘,而且仪表盘将包含所有数据.此外,本文也将重点介绍 Redis 的几项监控指标以及一些值得注意的部分,希望给使用 Redis 的读者带来一些帮助. 仪表盘 任意时间段数据查询 默认只能显示最近一小时的

作为 Zabbix 骨灰级粉丝,一直以来对第三方监控(APM)都是拒绝的.一来觉得收费,二来担心数据被人所知,三来觉得 Zabbix 牛逼到无可取代.但是,随着 APM 市场的火爆,我决定「放下身段」试用一次,并且会总结出它与开源监控之间差别在哪里. 运维经历的磨难 虽然都在不同的公司,做着不同的业务,但是大多运维总会经历相同的故事,以及背着类似的黑锅.运维们大多有如下经历: 网站或者业务访问不了,服务器问题,运维的责任 昨天还好好的,今天就出现的问题,运维的责任 部分地区用户反馈网站/App

如今,越来越多的公司开始使用 Docker 了,现在来给大家看几组数据: 2 / 3 的公司在尝试了 Docker 后最终使用了它 也就是说 Docker 的转化率达到了 67%,而转化市场也控制在 60 天内. 越大型的公司越早开始使用 Docker 研究发现主机数量越多的公司,越早开始使用 Docker.而主机数量多,在这个研究里就默认等同于是大型公司了. Docker 优势 那为什么 Docker 越来越火呢?一谈起 Docker 总是会跟着让人联想到轻量这个词,甚至会有一种通过 Dock

cassandra 服务启动流程 1.  setup 1)   CassandraDaemon ->main publicstaticvoidmain(String[]args) { instance.activate(); } 2)   系统參数初始化 配置文件的读取和解析都是在org.apache.cassandra.config.DatabaseDescriptor 类中完毕的,这个类的作用很easy.就是读取配置文件里各个配置项所定义的值,经过简单的验证,符合条件就将其值赋给 Datab

需求场景 项目中有这么个需求:统计集群中各个节点的数据量存储大小,不是记录数. 一开始有点无头绪,后面查看cassandra官方文档看到Monitoring章节,里面说到:Cassandra中的指标使用Dropwizard Metrics库进行管理. 这些指标可以通过JMX查询,也可以使用多个内置和第三方报告插件推送到外部监控系统(Jconsole).那么数据量存储大小是不是也是cassandra的某项指标了? 带着疑问,我通过Jconsole看到了cassandra的一些指标(先启动cassa

转载自http://www.csdn.net/article/2010-11-29/282698 我的团队近来正在忙于一个全新的产品——即将发布的网络游戏www.FightMyMonster.com.这让我们得以奢侈地去构建一个全新的NOSQL数据库,也就是说,我们可以把恐怖的MySQL sharding和昂贵的可伸缩性抛在脑后了.最近有很多人一直在问,为什么我们要把注意力从HBase上转移到Cassandra上去.我确认,确实有这样的变化,实际上我们基本上已经把代码移植到了Cassandra上

写在前面 cassandra3.x官方文档的非官方翻译.翻译内容水平全依赖本人英文水平和对cassandra的理解.所以强烈建议阅读英文版cassandra 3.x 官方文档.此文档一半是翻译,一半是个人对cassandra的认知.尽量将我的理解通过引用的方式标注,以示区别.另外文档翻译是项长期并有挑战的工作,如果你愿意加入cassandra git book,可以发信给我.当然你也可以加入我们的QQ群,104822562.一起学习探讨cassandra. 摘要 探测器决定了数据中心和机架节点的

摘要 本文主要介绍cassandra线程技术,cassandra的实现是基于java的,所以线程技术使用的也是jdk包提供的线程类.cassandra是分布式数据库,整个并发架构是基于阶段事件驱动架构(staged envent-driven architecture)它能够利用queue将复杂的事件驱动分解为各个阶段. 一.java并发 Executor 框架 http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/Execu

转自:http://www.cnblogs.com/alephsoul-alephsoul/archive/2013/04/26/3044630.html 导读:Kristóf Kovács 是一位软件架构师和咨询顾问,他最近发布了一片对比各种类型nosql数据库的文章.文章由敏捷翻译 – 唐尤华编译.如需转载,请参见文后声明. 虽然SQL数据库是非常有用的工具,但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破.这只是时间问题:被迫使用关系数据库,但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举. 但是NoSQL