在RAC中集群的时间应该是保持同步的,否则可能导致很多问题,比如:依赖于时间的应用会造成数据的错误,各种日志打印的顺序紊乱,这将会影响问题的诊断,严重的可能会导致集群宕机或者重新启动集群时节点无法加入集群。
目前我们生产环境自建了一套 ELK 日志数据采集展示平台。平台采集了应用日志数据、模块调用链数据,部分组件监控数据,并通过 kibana 创建视图看板,监控线上应用状态。生产部署架构如下,其中 ES 集群由双机房 6 台物理机节点组成。这里需要使用自签名的 SSL 证书对集群数据加固,证书 host 与 IP 绑定,就没有部署单机多实例。
在企业遭遇的 IT 故障中,约有 30% 与数据库相关。当这些故障涉及到应用系统、网络环境、硬件设备时,恢复时间可能达到数小时,对业务连续性造成破坏,影响用户体验甚至营收。在复杂分布式系统场景下,如何提高数据库的可观测性,帮助运维人员快速诊断问题,优化故障处理流程一直是困扰着企业的一大难题。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 KubeKey 扩容 Kubernetes Worker 节点实战指南。
为了保证集群完整性,默认情况下当集群 16384 个槽任何一个没有指派到节点时整个集群不可用。执行任何键命令返回(error)CLUSTERDOWN Hash slot not served 错误。这是对集群完整性的一种保护措施,保证所有的槽都指派给在线的节点。但是当持有槽的主节点下线时,从故障发现到自动完成转移期间整个集群是不可用状态,对于大多数业务无法容忍这种情况,因此建议将参数cluster-require-full-coverage 配置为 no,当主节点故障时只影响它负责槽的相关命令执行,不会影响其他主节点的可用性。
上文我们简单介绍了 etcd 的基本概念和使用场景,本文就来介绍如何搭建 etcd 集群。在生产环境中,为了整个集群的高可用,etcd 正常都会以集群方式部署,避免单点故障。引导 etcd 集群的启动有以下三种机制:
早期服务器集中于腾讯云,开始是传统网络。后面是自定义的私有网络vpc.当然了vpc中还有容器网络,容器的网络方案使用了默认的Global Router,并没有使用VPC-CNI的容器网络与云主机网络在同一个 VPC 内的方案(腾讯云官方文档还有了Cilium-Overlay 的方案,恩还有个测试环境的k8s集群是kubeadm自建的集群网络插件用的cilum).今年45月份有些新业务又跑在了某云上面,集群环境直接用了某云的ACK PRO。网络插件使用了Flannel ,也没有使用某云的Terway。现在的需求就是要把两个网络打通!
在elasticsearch集群中,由于在原有服务器集群上,每台服务器开了3个实例,导致部分节点压力过大,因此,新增一台服务器,将原有节点迁移到新服务器。 elasticsearch集群中增加节点步骤:
当客户或者业务咨询您一套Elasticsearch该如何搭建的时候,您脑海中闪过的第一个想法是啥?业务数据量有多大,eps峰值是多少,业务场景是啥....本文将详细介绍从下到上改如何规划一套Elasticsearch集群。
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具,其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品,如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
集群是 Kubernetes 的核心优势:能够在内部或云端跨一组机器(无论是物理机还是虚拟机)调度和运行容器。Kubernetes 容器不受单个计算机的限制。相反,它们是跨整个集群进行抽象。
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点,支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉,是美国的一家电商网站,对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点(具体不方便透漏),支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
在现网环境,一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨,往往需要进行节点扩容操作。
在介绍 Kubernetes 集群均衡器之前我们还是非常有必要再来回顾下 kube-scheduler 组件的概念。我们知道基本上所有的分布式系统都需要一个流程或应用来调度集群中的任务来执行,同样 Kubernetes 也需要这样一个调度器来执行任务,我们熟知的 kube-scheduler 组件就是扮演这个角色的,该组件是作为 Kubernetes 整个控制面板的一部分来运行的,并监听所有未分配节点新创建的 Pod,为其选择一个最合适的节点绑定运行。kube-scheduler 是如何来选择最合适的节点的呢?
背景:业务在使用ES过程中频繁遇到集群Yellow或Red的场景,若对于ES不是很了解,针对繁多的异常场景经常无从下手。本文重点列举了一下健康值异常时的排查方式以及从代码中梳理了常见的问题场景。
1、Hadoop 及其承诺 众所周知,商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分,分别存储在每个单独的机器上,数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
以下案例基于 Ubuntu 16.04,同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示:
最近就想体验各种多集群互联(基于wireguard),然后就深感网络划分的重要性,开始网络设计的杂七乱八的。想互联了都各种问题了,网络重叠了怎么办?集群扩容IP资源不够了杂整?还有就是默认的每个node节点的subset都默认是24?我一台机器上面也跑不了那么多Pod阿......
某客户集群的一个节点磁盘使用率达到100%,集群写保护,被禁止写入了,ES集群存储是以节点为单位来计算集群容量的。那么本客户集群是多节点、低配置,集群索引设置1主1副。如下截图:
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量,真实要部署的哪些服务,硬件资源,配置,以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时,CM会根据主机的可用资源,自动的分配角色到各台主机,边
本文介绍MGR的选主算法,以及当MGR集群中有多个不同版本混搭时,如何才能正常运行,有什么注意事项。
脑裂(split-brain) 指在一个高可用(HA)系统中,当联系着的两个节点断开联系时,本来为一个整体的系统,分裂为两个独立节点,这时两个节点开始争抢共享资源,结果会导致系统混乱,数据损坏。 对于无状态服务的HA,无所谓脑裂不脑裂;但对有状态服务(比如MySQL)的HA,必须要严格防止脑裂。(但有些生产环境下的系统按照无状态服务HA的那一套去配置有状态服务,结果可想而知...) 如何防止HA集群脑裂 一般采用2个方法 1)仲裁 当两个节点出现分歧时,由第3方的仲裁者决定听谁的。这个仲裁者,可能是一个锁服
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size),比如集群规模为8台时,即20*8的对数,此参数设置为60 The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. NameNode有一个工作线程池,用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说,通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20,即20logN,N为集群大小。
集群状态信息主要包含整个集群的一些统计信息,例如文档数、分片数、资源使用情况等。
前言:七月末八月初的时候,秋招正式打响,公司会放出大量的全职和实习岗位。为了帮助秋招的小伙伴们,学长这里整理了一系列的秋招面试题给大家,所以小伙伴们不用太过焦虑,相信你们一定能超常发挥,收到心仪公司的Offer~~ 内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈 📷 目录 ZooKeeper面试
bulk 即集群索引写入,bulk 拒绝表示集群当前节点的 bulk 请求超出了节点的默认 queue 容量,默认容量为1024。出现 bulk 拒绝时,说明集群已经达到了 bulk 操作处理能力的上限,或集群出现异常,应及时排查出现 bulk 拒绝的原因并解决,否则会影响业务的 bulk 操作,甚至出现数据丢失情况。
本期文章是K8s第3篇,主要是实战Kubectl创建Deployment部署应用。通过本期文章:我们将学习创建在 Kubernetes 集群上运行应用程序的 Deployment 所需的最常见的 Kubectl 命令。
测试主从结构的高可用失败,单独使用主从复制,只能做到数据的备份,无法使任何一个从节点在主节点宕机后启动为主节点继续提供服务,redis中提供主从高可用的技术为哨兵模式。
随着互联网的发展,用户产生的数据越来越多,企业面临着庞大数据的存储问题,目前市面上主流的分布式大数据文件系统,都是对数据切片打散,通过离散方法将数据散列在集群的所有节点上,本文将带你了解DHT(Distributed Hash Table):分布式哈希表是如何实现数据的分布式离散存储的。
1、截至目前Elasticsearch 版本已经更新到了7.10.1版本了,这里先使用Elasticsearch 6.7.1版本,给一个下载地址,如下所示:
当redis数据量日渐增长,当内存不够用的时候,这时候就需要集群扩容了,cluster集群扩容可以增加内存也可以增加节点,因为redis数据都是存在内存中
注意:部署这些编排工具的时候服务器数量不定,1台服务器也行,所以读者可以自由增减服务器。
elasticsearch集群的健康状态是通过监控和评估集群中的主分片和副本分片的分配情况来确定的。通过查看健康状态能够直观的获取出集群当前的运行状态,分片状态等信息。
Kubernetes中的调度是将待处理的pod绑定到节点的过程,由Kubernetes的一个名为kube-scheduler的组件执行。调度程序的决定,无论是否可以或不能调度容器,都由其可配置策略指导,该策略包括一组规则,称为谓词和优先级。调度程序的决定受到其在第一次调度时出现新pod时的Kubernetes集群视图的影响。由于Kubernetes集群非常动态且状态随时间而变化,因此可能需要将已经运行的pod重新调试到其它节点上,已达到节点使用资源平衡。
Fayson在之前的文章中介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》,《如何为Hadoop集群选择正确的硬件》和《CDH安装前置准备》,而我们在搭建Hadoop集群时,还一件很重要的事就是如何给集群分配角色。
Linux HA将整个集群虚拟成一个IP对外提供服务(在一个网口又申请一个物理网络中独立ip),当主节点挂了,会按照ha.cf中的配置节点顺序,进行切换,当主节点恢复时,又夺得集群ip,从而有效管理Linux集群。
前言:上一篇我们了解了EMR集群的搭建,也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置,那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作,比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
最近和同事在梳理一个系统的改进方案,里面也涉及到一些汇报思路和技巧,最终的方案是需要申请一些服务器,但是整个分析的过程,是一套严谨的推理过程,总之是让领导认为这是在解决问题,而不是在逃避问题,同时申请服务器是在优化资源配置,而不是无脑一味的要资源。
前段时间总结了一篇关于HBase由于分区过多导致集群宕机的文章,感兴趣的同学可以点击原文《HBase案例 | 20000个分区导致HBase集群宕机事故处理》阅读参考。本文重点参考HBase官网,从分区过多这个角度出发,进一步聊一聊HBase分区过多的影响以及单节点合理分区数量等。
注:在分片分布均匀的情况下,如果查询请求中指定了routing参数,也会导致查询请求聚集于某一部分分片,造成请求不均匀。
在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
最近因为某些原因学习接触到了开源的大数据框架:Hadoop,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储,详细概念知识背景我这就不介绍了,各位自行学习。
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Cloudera在2018年1月26日发布了CDH5.14版本,5.14的新功能可以参考前一篇文章《CDH5.14和CM5.14的新功能》,在CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装,本篇文章就主要讲述如何通过CM5.14.3使用Parce
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consumer并行度完全依赖与被消费的分区数量。综上,通常情况下,在一个kafka集群中,partition的数量越多,意味这可以到达的吞吐量越大。
Elasticsearch本身是分布式多副本的,在此基础上腾讯云ES进一步提供高可用数据安全能力,您可以根据自身业务情况来选择相应的安全方案,具体如下:
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展,数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息,离不开搜索引擎技术的帮助。
腾讯云 Elasticsearch 目前提供5个版本:5.6.4、6.4.3、6.8.2、7.5.1、7.10.1版本。具体选择那个版本根据实际需求选择。建议选择 6.8.2 以上的版本,优化和稳定性比较好,并且支持长期优化更新。如果后期需要升级版本,在控制台上即可完成升级。
Redis有三种高可用方案:主从,哨兵(sentinel),集群(cluster)。哨兵和集群模式都是基于redis主从来实现的,普通的redis主从无法实现自动的高可用切换。
翻译 原文链接: https://content.pivotal.io/blog/apache-hawq-next-step-in-massively-parallel-processing MPP最开始的设计目的是为了消除共享资源的使用,即每个executor有独立的cpu、内存和磁盘等资源,每个executor一般不能访问其他executor的资源。但是有一种情况例外,那就是当数据必须要通过网络进行交换的时候(译者注:即shuffle)。这种设计理念效果很好,使MPP具有了比较凑合的扩展性。 MPP的
GP集群的 Primary MasterA节点部署一个备份节点,即Slava Master B节点。
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