由于在部署集群之前没有做好的规划,在集群中只有一个configserver和一个mongos.网上都推荐多个configserver,本人在使用的过程中发现在启动mongos进程时,congfigdb参数配置configdb需要得奇数个(比如:1.3.5...).OK配置三个configserver吧(一个已经存在,记录了集群的配置信息).启动mongos进程,立马发现报错信息: config servers not in sync! config servers ** and ** diffe

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

转自:http://blog.csdn.net/luonanqin/article/details/8497860 MongoDB是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式.关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有事也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机既可以存储更多的数据,处理更大的负载.『MongoDB中的自动分片』MongoDB在分片之前要运行一个路由进程,该进程名为mongos.这个路由器知道多有数据的存放位置,所以应用可以连接它来正常发送请求.mongos对应用隐藏了分片的细节.何时分片?    ·     机器的磁盘不够用了.    ·     单个mon

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚

前言 搭建一个MongoDB的集群,这个环境只是内网的一个测试环境,分片没有使用副本集,配置并分配好端口后,开启集群的身份验证功能,在开启集群权限时,有些注意事项,在搭建过程中会着重标出. 一.集群规划 首先有三台服务器分别为192.168.0.230,192.168.0.232,192.168.0.234.集群规划如下:3个 用来分片,3个 mongos路由服务,3个 config配置服务器. 注意:保证三台服务器的端口是通的. 1.1端口分配 端口号分配情况,所有的分片都使用27017端口,

9.分片(Sharding) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shardin

CentOS7安装mongoDB数据库 时间:2015-03-03 16:45来源:blog.csdn.net 作者:进击的木偶 举报 点击:8795次 mongoDB是目前发展比较好的NOSQL数据库之一,它对大数据和空间数据的存贮有着亮眼的表现! 通常在企业级应用中mongoDB都会部署在linux系统上对于小白来说想在linux上部署一套完整的mongoDB绝对不是什么easy的事,我也是在最近一段摸爬滚打的尝试中才成功的,写下这篇博客也是为了以后自己也可以查阅. 首先需要的就是部署所需要

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而

Mongodb1. 安装2. CRUD3. 索引4. 副本及(replica sets)5. 分片(sharding) nosql 简单数据模型 元数据和应用数据分离 弱一致性 优势: 避免不必要的复杂性 高吞吐量 高水平扩展能力和低端硬件集群 不实用对象 - 关系映射 劣势 不支持ACID 功能简单 面向collection的数据库 数据库: 数据库无须创建 表:行 <----> 集合 :文档 集合无须事先定义: [root@localhost data]# wget https://fas

[摘要]当今已进入大数据时代,特别是大规模互联网web2.0应用不断发展及云计算所需要的海量存储和海量计算发展,传统的关系型数据库已无法满足这方面的需求.随着NoSQL数据库的不断发展和成熟,可以较好地解决海量存储和海量计算方面的应用需求.本文重点描述作为NoSQL之一MongoDB数据库在海量数据存储方面的应用. 1  引言NoSQL,全称是“Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库.这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式.开源的.水平可扩展的.原始目的是为了大规模web应用,

CGroup及其子系统的介绍在这里就不赘述了,可以参考:Linux下CGroup使用说明梳理废话不多说,这里记录下利用CGroup控制CPU.内存以及IO的操作记录: libcgroup工具安装这里以centos6.8系统为例,首先安装libcgroup[root@wang ~]# yum install libcgroup 开启cgroups服务[root@wang ~]# service cgconfig start 设置开机启动 [root@wang ~]# chkconfig cgcon

# linux 网络优化 1. 文件中/etc/sysctl.conf, 加入 net.core.somaxconn = 2048 fs.file-max = 2000000 fs.nr_open = 2000000 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 2. 文件/etc/security/limits.conf中加入: * hard nofile 1000000 * soft nofile 1000000 * hard nproc 1000000

#linux 网络优化1. 文件中/etc/sysctl.conf, 加入net.core.somaxconn = 2048fs.file-max = 2000000fs.nr_open = 2000000net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 hard nofile 1000000 soft nofile 1000000 2. 文件/etc/security/limits.conf中加入: hard nproc 1000000 hard nproc

分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的数据,处理更大的负载. 2. MongoDB支持自动分片(autosharding),可以使数据库架构对应用程序不可见,也可以简化系统管理.对应用程序而言,好像始终在使用一个单机的MongoDB服务器一样.另一方面, mongoDB自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片技术.

转自:http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/6269514 前言 最近在研习MongoDB集群,找到一个不错的例子,加了几句,按照自己的理解画了一个图,做个笔记. 该实验是在一台Windows机器下搭建了一个 Replica Sets + Sharding 测试集群环境,以此作为后续对于Mongodb更进一步调研的实验平台. 正文 只有一台windows机器,配置方案: 1.3个分片sharding 2.每一个分片由3个节点构成1主2

本篇讲述MongoDB的 Sharding Cluster 的详细步骤,按着做理论上不会有什么错误. 关于说着里边的参数.变量.和设置,没有用到很多,只用到了关键的一些,其他的可以参考MongoDB的官方文档. 后者自己google,baidu,这里不想多讲.同样废话不多说,直接上菜. 哦,对了Sharding Cluster里边一定要弄明白的三个概念, DataNode, ConfigServer, Router.如图: 好了, 配置正式开始: 1, 配置Shard Data Node, 即我

网上关于三种集群方式的搭建方式很多,都是分开来介绍的.Replica Set (复制集成)主要是做主从库的,但是没法实现负载均衡的效果,真正实现这个的,是Sharding(分片集群),通过数据分布在每个分片上而实现.所以,如果只用分片,如果一个只有一个主库,那么挂了就真的挂了.所以在我尝试的集群部署采用的Replica Set+Sharding的方式.OS是Redhat_x64系统,客户端用的是Java客户端.Mongodb版本是mongodb-linux-x86_64-2.4.9.tgz. 要

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

在上一片博客中我们讲了Mongodb数据库中分片集群的主要原理. 在本篇博客中我们主要讲描写叙述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤.第一启动全部须要的mongod和mongos进程. 第二步就是启动一个mongos与集群通信.以下我们一步步来描写叙述集群的搭建过程. 图1-1  MongoDB分片集群中的组件 图 1-2 由实例分片集群构成的进程全貌 备注:以上两者图片均引自于Kyle Banker著 丁雪丰译<MongoDB 实战> 2.1 创建分片文件夹 备注:此处于创建复制集