实战操作：数之寻软件助力数据恢复面对GHOST重装后分区丢失的困境，用户无需过于恐慌。在数据恢复领域，专业的软件工具如“数之寻”能够成为用户恢复数据的得力助手。...由于分区已丢失，用户可能无法直接通过分区名称来识别目标硬盘，但可以通过设备的大小、接口类型等物理属性进行辅助判断。选定可能包含丢失数据的存储设备后，点击“开始恢复”按钮。...总结：从教训中汲取力量，构建数据安全防线通过数之寻软件的精准恢复，我们成功地从GHOST重装导致的分区丢失中找回了宝贵的数据。...这样，即使发生分区丢失等意外情况，我们也能够迅速从备份中恢复数据，减少损失。其次，在进行系统重装、分区调整等高风险操作时，我们应该保持高度的警惕性和谨慎性。...同时，我们也应该关注数据恢复领域的最新动态和技术进展，以便在需要时能够选择最适合自己的恢复方案。总之，GHOST重装虽好，但分区丢失的风险不容忽视。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据丢失了怎么办？如何在Mac上恢复已删除或丢失的分区呢？...别急，今天小编给大家整理了使用Disk Dril数据恢复工具在Mac上恢复已删除或丢失的分区的教程，还在等什么，快来跟小编看看吧！ 1....为 Mac 安装 Disk Drill 下载了 Disk Drill 分区恢复软件，您就可以直接从您的应用程序菜单将其添加到 Dock 中。...这将让您在需要恢复分区或更改设置时快速启动 Disk Drill。 2. 连接外置驱动 如果您要从外部驱动器（USB 驱动器、智能卡等）恢复丢失的分区，请立即连接。...3.选择要恢复已删除Mac OS分区的磁盘 一旦 Disk Drill 打开，您将看到可用磁盘的列表。选择要从中恢复丢失分区的磁盘。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。...利用Ignite的自动发现和负载均衡功能，确保资源高效利用。 2. 数据分区与复制策略不当 问题描述：错误的分区和复制策略可能导致数据分布不均或数据丢失风险。...避免策略：根据数据访问模式和业务需求，选择合适的分区算法（如哈希分区）和复制因子。定期评估数据分布，适时调整策略。 3. ...利用Ignite的事务隔离级别和并发控制机制，平衡性能与数据一致性。 如何使用Apache Ignite 快速入门示例 首先，确保项目中已添加Apache Ignite依赖。...Ignite的API设计直观，易于上手，同时提供了丰富的高级功能供进一步探索。 结论 Apache Ignite作为一款功能全面的分布式内存计算平台，为Java开发者提供了强大的数据处理和计算能力。
commit丢失 可以通过reflog来进行恢复，前提是丢失的分支或commit信息没有被git gc清除 一般情况下，gc对那些无用的object会保留很长时间后才清除的...reflog是git提供的一个内部工具，用于记录对git仓库进行的各种操作 可以使用git reflog show或git log -g命令来看到所有的操作日志 恢复的过程很简单...通过git log -g命令来找到我们需要恢复的信息对应的commit_id，可以通过提交的时间和日期来辨别。...通过git branch recover_branch[新分支] commit_id 来建立一个新的分支 这样，我们就把丢失的东西给恢复到了recover_branch分支上了。...A:先确定需要恢复的文件要恢复成哪一个历史版本(commit)，假设那个版本号是： commit_id，那么 git checkout [commit_id] -- 就可以恢复
Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire，过程中经历了许多，更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识，真正开始认识到集群的概念及应用方法。...Ignite是apache基金的一个开源项目，功能与hazelcast非常类似： Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算...只不过有点问题，默认情况下缓存模式是分区模式，当然分区模式下需要设置缓存的备份数量backups，如果不设置的话缓存并不会在其他节点上做备份。 什么意思呢？...(cfg); cache.put(1, "小明"); Ignite提供了三种不同的缓存操作模式，分区、复制和本地。...name为partitioned的缓存，使用分区模式，备份数为1.再次启动web程序就可以啦。
Apache Ignite Apache Ignite是一个内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算，和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比，性能有数量级的提升...汇总一下，Apache Ignite的功能特性： 分布式键值存储：Ignite数据网格是一个内存内的键值存储，分布式的分区化的哈希，集群中每个节点都持有所有数据的一部分，这意味着集群内节点越多，就可以缓存的数据越多...从以上的Apache Ignite的特性看，它就是一个关系型的内存数据库。貌似在这个领域，Apache Ignite做的非常好。这一点非常符合我们技术选型的需要！...整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的，因此数据换出的效率不会很高。 Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。...初步的选型总结： 从需求和功能满足度上看：Apache Ignite 最满足我们的需求，从Apache Ignite的特性看，它就是一个关系型的内存数据库。
集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的，而且支持命令行启动和嵌入应用启动，所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了，抱着试一试的心态测试一下吧。...测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器，使用nginx来代理这2台tomcat，tomcat服务器里有一个web应用，此应用内通过Apache Ignite webSession...具体的配置与方法可以参考《Apache Ignite高性能分布式网格框架-初探》。...集群发现机制测试-组播模式 按照Ignite的手册组播是不需要做太多的配置的，默认即可，我在本机搭建两个tomcat发现确实是可以实现自动发现的，启动后确实完成用户登录，关闭其中一台tomcat发现用户登录状态还是保持了...这样配置后，发现Ignite的集群组建成功了，我随便找了一个日志： 2016-11-23 15:45:00,570 INFO [org.apache.ignite.internal.managers.discovery.GridDiscoveryManager
I.10 Ignite / Redis Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能...序号 对比项目 Apache Ignite Redis 1 JCache (JSR 107) Ignite完全兼容JCache（JSR107）缓存规范 不支持 2 ACID事务 Ignite完全支持ACID...3 数据分区 Ignite支持分区缓存，类似于一个分布式哈希，集群中的每个节点都存储数据的一部分，在拓扑发生变化的情况下，Ignite会自动进行数据的再平衡。...Redis没有提供分区，但是提供了副本的分片，使用分片非常死板，并且不管是客户端还是服务端，每当拓扑发生变化时都需要一系列相当复杂的手工步骤。...支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window
Class.forName("org.apache.ignite.IgniteJdbcDriver"); String user_token = "my_token"; String...)例子中设置了两个模板：base 模板：复制模式，支持事务manage 模板：分区模式，同一份数据，在集群中备份 3 次，支持事务apache.ignite.configuration.TableTemplateConfiguration"> apache.ignite.configuration.TableTemplateConfiguration"> 的支持具体用法：trans(Sql或者NoSql 的序列) 事务函数-- 创建一个分区的缓存noSqlCreate({"table_name": "my_cache", "mode":
我认为分布式系统分为下面几个类型： 数据库，比如 Hbase、TiDB； 消息队列，比如 Kafka； 基础架构，比如Kubernetes、Mesos、Zookeeper； 基于内存的数据库，比如apache...ignite； 有状态微服务，比如Akka Actor； 文件系统，比如 HDFS。...网络延迟：这里的意思是网络不可能永远都是良好的，每台机器之间的网速是波动的，数据在传输过程中可能会丢失、可能会晚到。...范围分区 在分区后，随着时间的推移，还需要考虑数据热点，比如某一个分区上的数据远远多于其它分区的数据，这时候就需要负载均衡，把热点数据打散。 数据如何进行备份？...分布式系统由很多台服务器组成，那么其中一台故障的话，里面的数据会出现丢失的风险，就需要对数据进行备份，或者说数据复制。这也自然就会牵扯到如何让不同的数据副本保持一致。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。...从Kafka到Beam，即使是在Apache基金下，已有多个流处理项目运用于不同的业务场景。...每个Task可以消费其中一个分区传递的流数据。一 个任务会顺序地处理来自其输入分区的数据，并保证消息的顺序。分区之间并没有定义顺序，因此允许每个任务独立对其进行操作。...Apache Ignite Apache Ignite是搭建于分布式内存运算平台之上的内存层，它能够对实时处理大数据集进行性能优化。内存模型的架构比传统的基于磁盘或闪存的技术要快。...Apache Ignite于2015年9月从孵化版升级为Apache顶级项目。 虽然Spark与Ignite都是基于分布式的内存处理架构，但二者却存在差别。
Lineage RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 ?...RDD 之间的关系可以从两个维度来理解: 一个是 RDD 是从哪些 RDD 转换而来, 也就是 RDD 的 parent RDD(s)是什么; 另一个就是 RDD 依赖于 parent RDD(s)的哪些...如果依赖关系在设计的时候就可以确定, 而不需要考虑父 RDD 分区中的记录, 并且如果父 RDD 中的每个分区最多只有一个子分区, 这样的依赖就叫窄依赖 一句话总结: 父 RDD 的每个分区最多被一个...所以, 窄依赖的转换可以在任何的的一个分区上单独执行, 而不需要其他分区的任何信息. 三. 宽依赖 如果 父 RDD 的分区被不止一个子 RDD 的分区依赖, 就是宽依赖. ?
您甚至可以直接从Apache CouchDB中提供Web应用程序。您可以使用Apache CouchDB的增量复制有效地分发您的数据或应用程序。...25 Apache Helix Apache Helix是一个通用的集群管理框架，用于自动管理节点集群上托管的分区，复制和分布式资源。...Helix在面对节点故障和恢复，集群扩展和重新配置时自动重新分配资源。...26 Apache Ignite Apache Ignite内存数据结构旨在为从高性能计算到业界最先进的数据网格，内存中SQL，内存文件系统的各种内存计算用例提供无与伦比的性能，流式传输等。...消息将保留在磁盘上并在群集中进行复制，以防止数据丢失。每个代理都可以处理数TB的消息，而不会影响性能。
简介 Apache Ignite 内存数据组织框架是一个高性能、集成化和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能...安装 从 https://ignite.apache.org/download.cgi#binaries 下载最新的安装包，这里我下载的是 apache-ignite-fabric-2.3.0-bin.zip...package my.ignitestudy.datagrid; import org.apache.ignite.Ignite; import org.apache.ignite.IgniteCache...; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration; import...ignite = Ignition.start(cfg); 也可以使用指定的配置文件来获取到集群的连接，比如： Ignite ignite = Ignition.start("... config file
Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中，它支持分片和复制两种方式，让开发者可以均匀地将数据分布式到整个集群的主机上。...Read-Through则是指请求的数据在缓存中不可用时，会自动从数据库中拉取。...> row : cursor) System.out.println("Full name: " + row.get(0)); } 小结 Apache Ignite是一个聚焦分布式内存计算的开源项目...最后，可以支持任何底层数据库存储同样让 Ignite成为数据库缓存的首先。 想要了解更多信息、文档、示例，请移步Apache Ignite官网。...原文链接：Apache Ignite for Database Caching（责编/仲浩）
hostname 故障背景 一次维护人员在上完线后，发现在分布式内存数据网格apache Ignite集群上通过客户端执行加载数据任务时，出现客户端节点连不上服务节点的问题。...故障分析 由于开发人员log4j2日志配置不对，导致生产上没有看到错误日志 目前从维护人员得到的信息来看，猜测可能有2个原因导致故障： 1、跨架构导致故障，因为客户端x86架构，服务端power架构...上（只考虑数据包和ack包），seq和ack的计算规则为 本次要发送的包的 seq = 上一个发送的包的seq + 上一个发送的包的长度（不含包头） 本次要发送的包的 ack = 上一个接收到的包的...seq + 上一个接收到的包的长度（不含包头） 上面图中画圈的部分发现，第19行和第20行相差了10秒，而且客户端(10.48.131.13)发起[RST，ACK]重连。...客户端节点的hostname， 而x86服务节点服务端都配置了x86和power的客户端的hostname，所以会导致x86 客户端连power架构的服务节点时，出现客户端节点连不上问题。
解决思路分析 针对背景两个问题，矛盾点都是因为 broker0 重启失败导致的，那么我们要么把 broker0 启动成功，才能恢复 A 主题 34 分区。...但如果出现 34 分区的日志索引文件也损坏的情况下，就会丢失该分区下未消费的数据，原因如下： 此时 34 分区的 leader 还处在 broker0 中，由于 broker0 挂掉了且 34 分区 isr...经过以上问题分析与排查之后， 我专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...，保持偏移量不大于 leader 副本，此时分区的数据全部丢失。...尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。 如何尽量减少数据丢失？
0 前言 此次使用 Apache NiFi 将 MySQL 热数据物化到 Ignite ,实现即时查询. Apache NiFi 是高效,可拓展的数据流管理工具....Ignite 是一个以内存为中心的数据平台，具有数据强一致、高可用、支持标准SQL的特性。...2 技术选型 2.1 内存数据库 Ignite 是一个以内存为中心的数据平台，具有数据强一致、高可用、支持标准SQL的特性。...2.2 物化实现和调度 Apache NiFi 是高效,可拓展的数据流管理工具....当前场景内,NiFi用于实现如下功能 调度,定期执行物化 物化前的业务逻辑,如 清空内存数据库内的指定表 从 MySQL 查询数据,并写入 Ignite 3 详细实现 https://hostenwang.github.io
基本定义 节点 - Ignite单独的实例，服务端或客户端。 节点顺序 - 每个节点的内部属性（对于TcpDiscoverySpi，它只是一个统一增加的数字）。...协调器 - 特定（按最小顺序号）服务器节点，负责协调集群中的不同过程（如验证发现消息，管理分区映射交换等）。 拓扑 - 所有节点都被组织成的结构。...介绍 发现机制作为基础功能旨在让单独的Ignite节点形成集群。其主要目标是构建所有节点共享的集群视图（节点数，节点顺序等），并保持该视图的一致性。...当新的服务器端节点启动时，它会通过TcpDiscoveryIpFinder提供的所有地址尝试查找现有集群。如果所有地址都不可用，则节点将自身视为第一个节点，从自身形成集群并成为此集群的协调者。...翻译自： https://cwiki.apache.org/confluence/display/IGNITE/TCP+Discovery+SPI+under+the+hood
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