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clickhouse 扩容 数据重分布 resharding

使用和运维上的一痛点。...云数据仓库 ClickHouse 的数据重分布功能提供了白屏化的方式,支持 Part 或 Resharding 的模式对数据进行集群均衡。...重分布的数据会先保存到临时表中,执行切换的时候会用重分布的数据文件替换原表,该过程中可能读到错误数据,切换时间正常为秒级。...注意:此时需要用户在切换到重分布后数据源之前,请确保已经完成重分布操作前后数据一致性和准确性校验。切换后的数据表将作为系统读写的唯一数据源。...注意:此操作会永久删除数据重分布前的数据表物理文件,请确保已经完成重分布前后数据一致性和准确性校验,且已完成数据源的切换。

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    kvm-扩cpu

    KVM(Kernel-based Virtual Machine)环境下虚拟机的扩操作通常指的是调整虚拟机的资源(如CPU、内存、磁盘空间)。...这些操作可以分为两类:在线扩(也称为热添加或热调整)和离线扩(也称为冷调整)。...下面分别介绍这两种情况下的操作方法: 在线扩 (Hot Plugging) 扩容 增加CPU核心数: 使用virsh setvcpus --live命令可以在线增加...define /etc/libvirt/qemu/kvm31.202.xml Domain 'kvm31.202' defined from /etc/libvirt/qemu/kvm31.202.xml ...注意:操作需要慎重,尤其是生产环境。 离线扩 (Cold Adjusting) 离线实际上和在线一样,并不区分扩容和,因为他是通过修改配置文件实现的,只是修改方式有两种而已。

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    【算法基础】数组扩容、

    数组扩容 问题: 现有数组 int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6}; ,现将数组长度扩容1倍,并将7,8,9三个数据添加到arr数组中。...思路: 新建一个数组长度为arr的两倍 将arr的值复制到新数组 再新数组尾部追加数据 将新数组的指针指向arr public static void main(String[] args) {...再新数组尾部追加数据 arr2[arr.length] = 7; arr2[arr.length + 1] = 8; arr2[arr.length +...数组 问题: 现有数组 int[] arr={1,2,3,4,5,6,7}。现需删除数组中索引为4的元素。 方案1(推荐):不创建新数组 思路: 将值前移,最后一位,置为数组默认值。...-1 的新数组 将数组复制到一个新数组 再将新数组指针只回原数组 一个for循环+ if 条件 public static void main(String[] args) { //方案2:删掉数据

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    HDFS-集群扩容及

    目录 HDFS-集群扩容及 黑名单配置步骤 应用场景 服务器间数据均衡配置 开启数据均衡命 停止数据均衡命令 需求 环境准备 服役新节点具体步骤 问题1 服务器间数据均衡 问题2 105是怎么关联到集群的...配置白名单的步骤 二次配置白名单 添加白名单 增加新服务器 服务器间数据均衡 黑名单退役旧节点 HDFS-集群扩容及 添加白名单 白名单:在白名单的主机IP地址可以访问集群,对集群进行数据的存储。...,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据 的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。...那么就存在一个问题,哪个节点上传的数据最多,那么他存储的数据就多,会导致存储不均衡的情况 如果数据不均衡(hadoop105 数据少,其他节点数据多),怎么处理?...服务器间数据均衡 应用场景 场景1:如果经常在 hadoop102 和 hadoop104 上提交任务,且副本数为 2,由于数据本地性原则,就会导致 hadoop102 和 hadoop104 数据过多

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    优化 Kubernetes 横向扩 HPA

    图片来源: instagram.com/febin_raj Pod水平自动扩(Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA)可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩Deployment...、StatefulSet 中的 Pod 数量,同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩。...HPA Resource类型不足 默认HPA提供了Resource类型,通过CPU/MEM使用率指标(由metrics-server提供原始指标)来扩应用。...好在1.20版本中已经支持了ContainerResource可以配置基于某个容器的资源使用率来进行扩,如果是之前的版本建议使用自定义指标替换。...另外,hpa核心的扩算法根据当前指标和期望指标来计算扩比例,并不适合所有场景,只使用线性增长的指标。

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    老板觉得冷,服务如何

    有了监控系统,我们就相当于有了抓手,这措施就有一定的针对性,在的进程中就多了一些掌控度。 去容器化 容器很好,但有成本。无论Namespace隔离的再好,总有运行成本。...有时候追求潮流反而尾大不掉,企业有的需求,去容器化就是必须要实行的。 去微服务化 接下来,我们要把公司的业务进行单体化。把原来拆的七零八落的微服务模块给合并起来。...为了让实施速度快一点,我们也推荐买容量的CPU、内存等,这样也方面我们日后调整。 资源调整 当这一切完成之后,你会发现,竟然也是这么的美妙。人变少了,团队好管理;机器变少了,掌控力就变强。...但16C32G也是钱啊,而且每个月都付,我们的还没到极致。这时候监控系统的作用必须要体现。...退一万步讲,假如之后,我们的公司还是很冷,活不了几天。我们还可以把这些单体应用开源出去,做点教程卖钱。 单体应用,用鼠标点吧点吧就能跑,学生、老板和培训机构们最喜欢了。

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    HDFS集群案例: Decommission DataNode

    导语 在HDFS集群运维过程中,常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模;集群数据迁出,数据节点冗余较多;费用控制等原因,需要对集群进行操作。...理论上可行的,不过在实际的集群中,如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上,那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。...这意味着,如果“删除”数据节点,则带有这些块的文件将被损坏。以防这种现象出现,Decommission节点会被阻塞。...dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit 128 若DN 的复制任务大于改值时,不会将其选为复制的源节点 默认参数下,Decommission执行速度较慢,建议检查参数是否为建议值,可适当调下列参数

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    Go-切片的扩容和

    切片的扩容和Go 语言中的切片是一种动态数组,它可以自动扩容和以适应不同的数据量。在实际开发中,了解切片的扩容和机制对于优化内存使用和提高程序性能至关重要。...新数组的长度通常是原数组长度的两倍,但是如果原数组长度小于 1024,新数组的长度会比原数组长度 1 倍;如果原数组长度大于等于 1024,新数组的长度会比原数组长度 1/4 倍。...切片的当从切片中删除元素时,如果切片的长度小于容量的 1/4,就会触发切片的机制。切片的会释放底层数组中未使用的空间。...切片的不需要显式调用任何函数,Go 语言的垃圾回收机制会自动进行。...需要注意的是,虽然切片的会释放底层数组中未使用的空间,但是并不一定能立即回收内存,具体的回收时机由 Go 语言的垃圾回收机制决定。

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