1.以admin身份登录yqtrack_gather01库: mongo 127.0.0.1:27017/yqtrack_gather01 -u username -p password --authenticationDatabase admin 2.以admin身份登录yqtrack_gather01库,并执行db命令: mongo 127.0.0.1:27017/yqtrack_gather01 -u username -p password --authenticationDatabas

问题描述: 在执行redis-trib.rb命令查看集群状态的时候,报错: [aiprd@hadoop1 ~]$ redis-trib.rb check Traceback (most recent call last): : from /home/aiprd/softwares/redis-/src/redis-trib.rb::in `<main>' : from /home/aiprd/app/ruby-/lib/ruby//rubygems/core_ext/kernel_requir

1:集群环境说明:mongodb1:192.168.43.10.mongodb2:192.168.43.11.mongodb3:192.168.43.12.且基于主机名相互通信/etc/hosts文件(为了集群信息同步不出现问题,先关闭认证功能anth)   2:编辑mongodb1的/etc/mongod.conf文件,注释auth指令,添加如下内容 # 指定副本集的名称 replSet=uplooking # 指定预拷贝的索引,这里只拷贝id那个系统自动生成的索引 replIndexPref

前言 数据量大了或者并发量上来了,单机肯定是抗不住的,这个时候要开始考虑使用集群了.mongodb目前为止支持三种集群模式:主从集群,副本集集群,分片集群. 主从集群 特性 1. 一主多从2. 主负责读写3. 从负责读4. 从通过异步同步主op日志同步主数据5. 主挂无法自动恢复 架构图 实践 规划 一主两从ip端口配置主节点:127.0.0.1:27021从节点1:127.0.0.1:27022从节点2:127.0.0.1:27023 启动主节点su -s /bin/bash -c "/usr

背景 在如今的互联网环境下,海量数据已随处可见并且还在不断增长,对于如何存储处理海量数据,比较常见的方法有两种: 垂直扩展:通过增加单台服务器的配置,例如使用更强悍的 CPU.更大的内存.更大容量的磁盘,此种方法虽然成本很高,但是实现比较简单,维护起来也比较方便. 水平扩展:通过使用更多配置一般的服务器来共同承担工作负载,此种方法很灵活,可以根据工作负载的大小动态增减服务器的数量,但是实现比较复杂,得有专门的人员来运维. Databases for MongoDB 试用 IBM Cloud 上提

分片是数据跨多台机器存储,MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署. 具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可能会挑战单个服务器的容量.例如,高查询率会耗尽服务器的CPU容量.工作集大小大于系统的RAM会强调磁盘驱动器的I / O容量. 有两种解决系统增长的方法:垂直和水平缩放. 垂直扩展涉及增加单个服务器的容量,例如使用更强大的CPU,添加更多RAM或增加存储空间量.可用技术的局限性可能会限制单个机器对于给定工作负载而言足够强大.此外,基于云的提供商基于可用的硬

简单的在Docker上快速部署MongoDB分片集群 前言 文中使用的环境如下 OS:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Docker:Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a docker image中的MongoDB :v4.0.4 第一步:拉取镜像 docker pull mongo 执行 docker images 得到如下结果,证明镜像已经拉取完毕 [root@VM_0_7_centos ~]# docker

在本篇博客中我们主要讲描述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤,第一启动所有需要的mongod和mongos进程.第二步就是启动一个mongos与集群通信.下面我们一步步来描述集群的搭建过程. 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 创建分片目录 备注:此处于创建复制集类似,详细请查看博客:http://blog.csdn.net/sxb0841

注: 刚开始学习MongoDB,写的有点麻烦了,网上教程都是很少的代码就完成了集群的部署, 纯属个人实践,错误之处望指正!有好的建议和资料请联系我QQ:1176479642 集群架构: 2mongos                最好多台路由服务器以上    3configure server,    最好3台配置服务器以上    2shards                最好3个分片以上                        每个分片对应1个副本集rs,包括:          

在分布式应用系统中,mongodb 已经成为 NoSQL 经典数据库.要想很好的使用 mongodb,仅仅知道如何使用它是不够的.只有对其架构原理等有了充分认识,才能在实际运用中使其更好地服务于应用,遇到问题知道怎么处理,而不是抓瞎抹黑.这篇文章就带你进入 mongodb 集群的大门. 集群概览 mongodb 相关的进程分为三类: mongo 进程 – 该进程是 mongodb 提供的 shell 客户端进程,通过该客户端可以发送命令并操作集群: mongos 进程 – mongodb 的路由

MongoDB分布式集群架构 看到这里相信你已经掌握了 MongoDB 的大部分基本知识,现在在单机环境下操作 MongoDB 已经不存在问题,但是单机环境只适合学习和开发测试,在实际的生产环境中,MongoDB 基本是以集群的方式工作的.集群的工作方式能够保证在生产遇到故障时及时恢复,保障应用程序正常地运行和数据的安全. 重点介绍 MongoDB 的集群工作方式,以及在集群工作方式下,MongoDB 是如何使用分片和复制的机制来完成对数据的管理和恢复的. MongoDB 有三种集群部署模式,分

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

随着技术的发展,目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高,MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生. MongoDB分片集群由mongos路由进程(轻量级且非持久化进程).复制集组成的片shards(分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能).一组配置服务器(存储元数据信息,一般冗余3台)构成. 一.部署MongoDB分片集群 mongod参数可以通过"mongod --help"查看. mongos参数可以通过"mongo

第一章 1.mongodb 分片集群解释和目的 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 第二章 1.实验环境 centos7  3台服务器 192.168.1.195 2G内存 192.168.1.196 2G内存 192.168.1.197 2G内存 2.初始化环境(三台都操作) yum -y install ntp systemctl enable ntpd systemctl start n

一.架构简介 目标单机搭建mongodb分布式集群(副本集 + 分片集群),演示mongodb分布式集群的安装部署.简单操作. 说明在同一个vm启动由两个分片组成的分布式集群,每个分片都是一个PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式的数据副本集:Config副本集采用PSS(Primary-Secondary-Secondary)模式. 二.配置说明 端口通讯当前集群中存在shard.config.mongos共12个进程节点,端口矩阵编排如下: 编号 实例类型 1

目录 elasticsearch常用的一些集群命令 查看集群健康状态 查看集群的节点列表 查看所有的索引 删除索引 查询索引的某个文档内容 更新文档 删除文档 自动创建索引 定时删除索引 elasticsearch常用的一些集群命令 查看集群健康状态 get请求 /_cat/health?v epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_tas

在部门服务器搭建MongoDB分片集群,记录整个操作过程,朋友们也可以参考. 计划如下: 用5台机器搭建,IP分别为:192.168.58.5.192.168.58.6.192.168.58.8.192.168.58.9.192.168.58.10.分为两个分片,每个分片下有一个primary,一个secondary,一个仲裁.在其中三台启动config server和mongos. shard1:58.5.58.6.58.10(仲裁) shard2:58.8.58.9.58.10(仲裁) co

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据

集群命令 [root@redis06 etc]# redis-cli --cluster help Cluster Manager Commands: create host1:port1 ... hostN:portN --cluster-replicas <arg> check host:port info host:port fix host:port reshard host:port --cluster-from <arg> --cluster-to <arg>

前文我们聊到了mongodb的副本集以及配置副本集,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13953598.html:今天我们来聊下mongodb的分片: 1.什么是分片?为什么要分片? 我们知道数据库服务器一般出现瓶颈是在磁盘io上,或者高并发网络io,又或者单台server的cpu.内存等等一系列原因:于是,为了解决这些瓶颈问题,我们就必须扩展服务器性能:通常扩展服务器有向上扩展和向外扩展:所谓向上扩展就是给服务器加更大的磁盘,使用更大更好的内

一.读写分离的概念 读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE.DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作.数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库. 读写分离的目的是为了实现高并发场景下的请求分流,避免对数据库的访问过于集中,导致性能下降甚至是宕机. 二.主从复制介绍 在MongoDB的集群中,会有指定为master的主节点存在,该节点用于被客户端进行数据的增删改操作.同时集群中还会有被指定为slave的节点存在,即从节点,