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如何在Ubuntu上部署Elixir-Phoenix MySQL应用程序

$ mix deps.get 您将在安装依赖项时看到此输出: Running dependency resolution... ... * Getting phoenix_ecto (Hex package...请注意,您不必创建测试数据库,因为Phoenix会在您运行测试时为您执行此操作。 $ mix ecto.create 您将看到以下输出显示Ecto已成功创建数据库: ......如果升级成功但无法更新应用程序,请确保您已提交代码并提升了应用程序版本。如果升级命令失败,edeliver将在错误发生时输出它在服务器上执行的bash代码以及错误消息本身。...插入或更新数据时,存储在这些字段中的值会自动更新。 要仅部署迁移文件而不包含应用程序代码,我们将利用edeliver使用Git将项目转移到构建服务器的事实。...使用该addresses表后,我们可以在生成通讯簿并创建新版本时按照Phoenix发布的说明进行操作。

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如何在Ubuntu 16.04上使用Distillery和edeliver自动化Elixir-Phoenix部署

为您的服务器设置了以下两个DNS记录。 一个用example.com指向服务器的公共IP地址的A记录。 一个用www.example.com指向服务器的公共IP地址的A记录。...为了避免这种额外的复杂性,我们将通过分别传入--no-ecto和--no-brunch标志来创建一个名为myproject没有数据库适配器且没有Brunch 的简单Phoenix项目。...cd ~ mix phx.new --no-ecto --no-brunch myproject 输出包括Phoenix作为myproject项目脚手架创建的目录和文件,确认您要安装所需依赖项的提示,以及有关如何启动...既然我们已经验证了完整的构建和部署过程,那么让我们的设置更进一步,即在生产服务器上执行代码更新而不会出现任何停机。...第8步 - 在没有生产停机的情况下升级项目 我们的构建和部署过程的一个特性是能够热交换代码,在生产服务器上更新项目而不会出现任何停机。让我们对项目进行一些更改来试试这个。

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    MongoDB Change Stream之一——上手及初体验

    副本集时,可以在副本集中任意一个成员上建立监听流;分片集群时则只能在mongos上建立监听流。...不断拉取过程中需要使用tailable和awaitData两个选项 故障恢复 简单,内核进行统一的进度管理,通过resumeToken+API实现故障恢复 相对复杂,需要自行管理增量续传,故障时需要记录上一次拉取的...2.如果将fullDocument设置为"updateLookup"时,会获取到已提交到大多数节点的已更新全文档版本,change stream中是通过update操作中的_id来查找到文档当前内容。...但是对同一文档短时间内频繁更新时,change stream收到的fullDocument内容可能已经被后续的修改覆盖。...出现在insert, replace, delete, update事件中。

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    Phoenix边讲架构边调优

    2 Sql支持 Apache Phoenix将SQL查询编译为一系列HBase scan,并编排这些scan的运行以生成常规的JDBC结果集。...6 变更 ALTER TABLE命令可以修改phoenix表。当运行引用表的SQL语句时,Phoenix将默认与服务器进行检查,以确保它具有最新的表元数据和统计信息。...当查询包括时,Phoenix可以直接跳转到匹配键谓词中的键集。 2.6 事务需要否? 事务是一个原子的数据操作 - 即保证完全成功或根本不成功。...6 写入 6.1 批量处理大量记录 使用UPSERT写入大量记录时,请关闭自动提交和批处理记录。注意: Phoenix使用commit()而不是executeBatch()来控制批量更新。...7 删除 删除大型数据集时,请在发出DELETE查询之前启用autoCommit,以便客户端在删除所有键时不必记住所有键的行键。

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    HBase海量数据高效入仓解决方案

    业务方对HBase表字段变更之后,需要重建hive映射表,给权限维护带来一定的困难。 业务方对HBase表字段的变更无法得到有效监控,无法及时感知字段的新增,对数仓的维护带来一定的困难。...业务方更新数据时未更新时间戳,导致通过时间戳字段增量抽取时数据缺失。 业务方对表字段的更新新增无法及时感知,导致字段不全需要回溯数据。...由于HBase表更新数据时,不像MySQL一样,能自动更新时间戳,会导致业务方没有及时更新时间戳,那么在增量抽取数据的时候,会造成数据缺失的情况。 所以此种方案存在一定的风险。...2.2.3 方案三 根据HBase的timeRange特性(HBase写入数据的时候会记录时间戳,使用的是服务器时间),首先过滤出增量的rowKey,然后根据这些rowKey去HBase查询对应的数据。...同时,除了以上这几种解决方案之外,还可以尝试结合Phoenix使用二级索引,然后通过查询Phoenix表的方式同步到数仓,这个将在后期进行性能测试。

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    FAQ系列之Phoenix

    Phoenix 在全局索引维护期间执行本地索引以防止死锁。:当索引更新失败时,Phoenix 还会部分自动重建索引 ( PHOENIX-1112 )。 序列如何在Phoenix工作?...有关更多信息,请参阅https://phoenix.apache.org/sequences.html。 当 RegionServer 出现故障时,Phoenix 写入会发生什么?...是的,只要使用 Phoenix 数据类型。您必须使用异步索引并手动更新它们,因为 Phoenix 不会知道任何更新。 Phoenix JDBC URL 语法是什么?...为 Phoenix 实现池化可以简单地通过创建一个委托 Connection 来完成,该连接在从池中检索时实例化一个新的 Phoenix 连接,然后在将其返回到池中时关闭连接(参见PHOENIX-2388...这允许执行“SELECT * FROM TABLE”并接收所有行的记录,即使是那些非 pk 列为空的记录。 即使某些(或所有)记录只有一列为空,也会出现同样的问题。

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    ❤️让人心跳加速的陌陌案例,大数据必需学会的基础案例!❤️ 【推荐收藏】

    表的列族的设计 能少则少, 能用一个解决的, 坚决不使用两个 官方建议: 一般列族的配置 不大于 5个 支持非常多 本次陌陌案例采用一个列族来解决: C1 3、hbase表的版本设计 版本设计: 是否需要存储历史变更记录..., 或者说数据是否会有历史变更操作 思考: 陌陌案例聊天, 是否会存在变更呢?..., 此时可以选修压缩比最高的: GZIP(GZ) 如果 读的多, 而且数据量比较大, 可以采用 LZO 或者snappy 如何设置压缩方案 在创建表时指定压缩方案: create '表名' ,...--            org.apache.phoenix            phoenix-core...本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    大数据之Phonenix与Hbase集成

    Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。...而phoenix对数字的存储做了特殊的处理. phoenix 为了解决遇到正负数同时存在时,导致负数排到了正数的后面(负数高位为1,正数高位为0,字典序0 phoenix写入的,不会出现问题,因为对数字的编解码都是phoenix来负责。...如果hbase表中的数据不是由phoenix写入的,数字的编码由hbase负责. 而phoenix读数据时要对数字进行解码。 因为编解码方式不一致。导致数字出错。...写数据的时候会消耗大量开销,因为索引表也要更新,而索引表是分布在不同的数据节点上的,跨节点的数据传输带来了较大的性能消耗。 在读数据的时候Phoenix会选择索引表来降低查询消耗的时间。

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    HBase

    通过这种方式,Phoenix 可以快速地定位原始表中包含特定数据的行。 当在 Phoenix 中创建二级索引时,Phoenix 会自动创建一个与原始表相关的二级索引表,并将索引数据同步到该表中。...在查询数据时,Phoenix 会使用二级索引表定位原始表中符合条件的行,然后从原始表中读取相应的数据。   值得注意的是,Phoenix 二级索引会带来一定的存储和维护成本。...每个索引表都需要占用额外的存储空间,并且需要在写入和更新数据时维护这些索引表。因此,在创建二级索引时,需要仔细权衡索引对系统性能的影响和索引所提供的查询优化效果。...⽐⽅某个⽤户的Address变更,⽤户的Address变更记录也许也是具有研究意义的。   4. 仅要求最终⼀致性: 对于数据存储事务的要求不像⾦融⾏业和财务系统这么⾼,只要保证最终⼀致性就⾏。...⽐如因为region重新均衡,某个Region的位置发⽣了变化, Client再次根据缓存去访问的时候,会出现错误,当出现异常达到最⼤重试次数后, client就会重新去.META.所在的RegionServer

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    HBase单机实现主主复制(高可用方案)

    HBase高可用能保证在出现异常时,快速的进行故障转移,为了使故障的时间尽可能的短,我们使用HBase的主主复制方案(Master-Master Replication),本方案中主备数据复制方式为Master-push...用Zookeeper保存已经发送HLog的位置,主要考虑在Slave复制过程中如果出现问题后重新建立复制,可以找到上次复制的位置。...apache-phoenix-4.13.1-HBase-1.2-bin/bin/sqlline.py脚本,首次启动会创建Phoenix相关系统表: Phoenix创建的系统表 这些表主要用于存储并管理用户表...表数据,全局索引数据 对端中表数据和索引数据 此处注意索引表名需要用双引号括起来,否则会报找不到表的错误。...由于本地索引是以列簇的形式存储在数据表中,列簇名为:L#0,如图: test表结构 虽然通过hbase命令对test表的本地索引列簇L#0做了主备复制的配置,理论上test表数据变更时应该同步到对端,

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    0779-5.14.4-HMaster无法成为Active异常分析

    故障描述 1.1发生背景 很久很久以前,有一天,我在HBase中新建了一张表 “XXX: XXX _EXCEPTION_LIST_INFO”,同时HBase在处理大量更新操作。...之后通过CM重新启动后HBase服务,服务重启后发生如下两个错误,导致HBase集群无法正常恢复:(1)HMaster节点自动Active失败;(2)大量Region出现offline和RIT。 ?...6.查看RegionServer的日志,可以看到频繁出现以下错误: ?...当RegionServer打开Phoenix数据表的一个Region时,它将为该Region执行WAL重播,并重新构建二级索引表,而数据表的Region分配依赖于二级索引表。...因此,当Phoenix数据表的Region的这些重建进程占用了openregion线程时,二级索引表就只能进入队列等候,其Region就不能online。这就是死锁发生的原因。

    2.7K20

    从0到1:美团端侧CDN容灾解决方案

    SRE 团队也做了很多努力,设计了多种方案来降低 CDN 异常对业务的影响,也取得了一定的效果,但始终有几个问题无法很好解决: 时效性:当 CDN 出现问题时,SRE 会手动进行 CDN 切换,因为需要人为操作...域名持续热备:保证每个 CDN 域名的持续预热,避免流量切换时导致回源。...提供的 SDK 应当与各种网络框架兼容,同时业务方在即使变更网络框架也能够以最小的成本实现容灾功能。...容灾数据缓存:定期获取及更新容灾数据,其产生的数据只会被域名更换组件使用。...图 10 ② 风险应对 以外卖与美团图片做为对比 ,在 CDN 服务出现异常时,接入 Phoenix 的外卖 App 和未接入的美团 App 在图片成功率方面的对比。

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    2021年大数据HBase(十二):Apache Phoenix 二级索引

    一、索引分类 全局索引 本地索引 覆盖索引 函数索引 二、索引分类_全局索引 全局索引适用于读多写少业务 全局索引绝大多数负载都发生在写入时,当构建了全局索引时,Phoenix会拦截写入(DELETE、...UPSERT值和UPSERT SELECT)上的数据表更新,构建索引更新,同时更新所有相关的索引表,开销较大 读取时,Phoenix将选择最快能够查询出数据的索引表。...三、索引分类_本地索引 本地索引适合写操作频繁,读相对少的业务 当使用SQL查询数据时,Phoenix会自动选择是否使用本地索引查询数据 在本地索引中,索引数据和业务表数据存储在同一个服务器上,避免写入期间的其他网络开销...my_table (v1,v2) INCLUDE(v3) 可以被表中任意的字段构建覆盖 索引, 建立之后, 可以在查询的时候, 不需要在去到主表查询, 可以减少查询的时间, 提升效率, 但是带来弊端, 导致数据出现冗余情况...---- 博客主页:https://lansonli.blog.csdn.net 欢迎点赞 收藏 ⭐留言 如有错误敬请指正!

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    Apache Doris取代ClickHouse、MySQL、Presto和HBase

    保险合同的变更需要在数据仓库中实时更新。在 ClickHouse 中,通过重新创建一个平面表来覆盖旧表来完成,但速度不够快。 MySQL 计算完成后,数据指标存储在 MySQL 中。...随着数据规模的增长,MySQL 开始陷入困境,出现执行时间延长、抛出错误等问题。 Apache Hive + Presto Hive是批处理环节中的主要执行者。可以转换、聚合、查询离线数据。...由于 HBase 本身不支持二级索引,因此读取非主键列的能力有限,但可以通过开源Phoenix组件或“通过hbase协处理器把二级索引自动同步至elasticsearch”来实现二级索引的功能。...他们首先需要的是实时能力,包括实时写入、实时更新、实时响应数据查询。其次,需要在数据分析方面更加灵活,以支持面向客户的自助查询,如多维分析、大表连接查询、主键索引、上滚和下钻等。...可以在几分钟甚至几秒钟内实现集群之间的数据同步,并且实现了两种机制来保证数据的可靠性: Binlog:该机制可以自动记录数据的变化,并为每个数据修改操作生成一个LogID。

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    增量查询的定义、设计与实现

    增量查询是指在已有查询结果的基础上,仅对数据的新增、修改或删除部分进行查询和更新,而不重新计算完整的结果集。这种方式显著提升了数据处理的效率,尤其在处理大规模数据时。...例如,用户在早晨读取了新闻后,增量查询确保下午推送时仅提供新增新闻,而不重复提供早晨已经阅读的内容。增量查询的实现通常依赖以下三个要素:数据变更捕获:通过记录数据的变更情况,生成增量数据集。...增量处理逻辑:仅对变更数据进行处理,并将结果与已有结果合并。结果集维护:更新缓存或存储中的查询结果,确保其一致性。增量查询的设计方式增量查询的设计需要考虑数据规模、更新频率、查询复杂度等多种因素。...常见的设计方式包括:数据变更捕获这是增量查询的起点,常见的捕获方式包括:触发器(Triggers):数据库层面的触发器可以记录每次数据插入、更新或删除操作。...数据变更捕获:各服务器将新增日志推送到集中存储,如 Kafka。增量处理逻辑:每次只处理新增的日志条目,更新统计指标。例如,统计每小时的错误日志数量时,只需要累加新增日志中的错误条目。

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    测试人的福音:超实用的自动化测试平台推荐

    平台官网:cewan.la 环境搭建及使用说明书:my.oschina.net/u/239165 (1)集代码管理,、分机(node节点)管理,定时任务,分布式或并发等方式执行通过phoenix_develop...通过使用phoenix_develop开发用例代码的示例,用例如果在本地调试时没有问题,那么就可以放到控制端进行执行了。...日志定位:客户端LOG4J+数据库记录测试过程日志,2种方式都可以通过Web端实时查看定位问题。...通过使用phoenix_develop开发用例代码的示例, 如果用例在本地调试时没有问题,那么可以直接放到控制端进行执行了。...TestMP的当前版本包含以下特性: (1)实时更新自动 化测试用例文档与指标, 以代码为中心进行用例管理。 (2)自动生成度量报告,反映总体质量水平与测试情况。

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    细谈Hadoop生态圈

    因此,只有一对类似的键,这些键的值(count)将被添加,因此输出键/值对将是 phoenix,2> 这给出了输入文件中每个单词的出现次数。...您可以编写特别查询并分析存储在HDFS中的大型数据集。当用Hive查询语言编写这种逻辑不方便或效率低下时,程序员可以插入他们的定制映射器和缩减器。...在任何部分故障时,客户端可以连接到任何节点以接收正确的最新信息。没有管理员,HBase无法运行。ZooKeeper是Apache Phoenix中协调服务的关键组件。...Phoenix作为Hbase的SQL接口,在hadoop相关的大数据分析中发挥着至关重要的作用。 请参阅下面的示例Phoenix查询示例,该查询从employee表检索记录。...Phoenix为您提供了编写查询的灵活性,就像处理数据时编写SQL一样。

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    HBase 2.0 协处理器实现 ES 数据同步

    团队期初数据都是基于 HBase+Phoenix 这样架构进行持久化。随着业务的复杂性增加,对部分表的查询效率和查询条件多样性,提出了更高的要求。HBase+Phoenix 就会出现索引滥用。...变更索引变的特别的频繁,同时一些数据客观的表,变更索引的代价是非常大的。 在海量数据的查询方面,Elasticsearch 具有出色的性能。如果 HBase+ES 是不是会是更好的解决方法呢?...Anyway,这两种方案都需要解决历史数据的问题和还有需要注意数据更新操作。 Q&A 遇到 None of the configured nodes are available 错误信息?...发现已经更新包,协处理器还是在执行历史代码? 当更新包的时候,要进行包名的变更,否则,可能会出现类似于缓存的现象问题。...待确认 未停用的情况下,更新 jar(已测试未操作表的时候,支持更新) 测试多张表公用同一个 jar 引文 使用Hbase协作器(Coprocessor)同步数据到ElasticSearch 面向高稳定

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