# MongoDB 副本数据检查
MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，广泛应用于现代应用程序中。MongoDB 提供了高可用性、分布式存储和灵活的数据模型，其中副本集是 MongoDB 高可用性的核心机制。副本集是一组 MongoDB 实例，其中一个实例是主节点，其余实例为从节点，主节点负责所有写操作，而从节点则通过复制主节点的数据来保持数据一致性。
尽管 MongoDB 提供了
MongoDB笔记MongoDB复制(副本集)MongoDB复制原理mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。主节点记录在其上的所有操作oplog，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。MongoDB
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2023-09-30 10:40:05
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打怪升级之小白的大数据之旅(四十五)认识HDFS与常用操作上次回顾上一章常见异常就不说了，我就大概说一下整个Hadoop的搭建吧，首先我们先对单台服务器进行配置第一步：我们需要创建一台最小软件的CentOS系统，并进行一些基本配置，例如IP设置，创建用户,主机名与hosts文件设置等，然后进行服务器的克隆，我们安装Hadoop最小要求，准备三台服务器，然后重复前面的基本配置需要下载一些常见的插件，
前期准备前往官网下载mongodb-3.2.0.tgz。https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel55-3.2.0.tgz画出集群部署图。例如图1-1。检查linux系统版本是否一致，时间是否一致。(版本不一致会导致集群间通信异常，时间不一致会导致mongodb同步异常)关闭linux防火墙iptables安装阶段 
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2024-07-19 10:00:53
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### mongodb副本集的设置流程
为了实现mongodb副本数量设置，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|:---:|:---|
| 1 | 启动MongoDB实例并配置副本集 |
| 2 | 初始化副本集 |
| 3 | 添加其他副本集成员 |
| 4 | 检查副本集状态 |
| 5 | 配置副本集选举 |
| 6 | 验证副本集设置 |
接下来，我们将一步步介绍
原创
2024-01-09 06:13:04
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数据存入HDFS中时需要对其进行分片（split）、压缩等操作。HDFS使用Block（存储块）对文件的存储进行操作，Block是HDFS的基本存储单元，默认大小是64MB（Block较大的优点：可以减少用户与节点之间的通信需求；Namenode利用率高）。每个Block的默认副本数为3。HDFS数据存储的目标有两个：最大化数据可靠性（每个数据块有默认3个副本）；最大化利用网络带宽资源。数据节点之
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2023-08-05 14:33:39
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第六章 HDFS概述
6.1.2 HDFS体系结构
HDFS采用主从结构，NameNode(文件系统管理者，负责命名空间，集群配置，数据块复制),
DataNode(文件存储的基本单元，以数据块形式保存文件内容和数据块的数据校验信息，执行底层数据块IO操作),
Client(和名字节点，数据节点通信，访问HDFS文件系统，操作文件),
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2024-03-29 19:44:34
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1、 集群健康状态集群健康值:yellow(3of6):表示当前集群的全部主分片都正常运行，但是副本分片没有全部处在正常状 态 3个主分片正常3个副本分片都是Uassigned-它们都没有被分配到任何节点。在同 一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点 上的所有副本数据。 当前我们的集群是正常运行的，但是在硬件故障时有丢失数据的风险。2、故障转移当
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2024-03-30 08:48:39
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块1.块 block一般默认为128m，在hdfs-site.xml里可设置。 2.dfs.blocksize 134217728 128M 规格 3.在集群下副本dfs.replication 为3 通俗说明： 一缸水 260ml 瓶子 128ml规格 需要多少瓶子能装满 260 / 128 =2…4ml p1 128ml 装满 p1 p1 蓝色 p2 128ml 装满 p2 p2 黄色 p3
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2024-03-22 10:24:20
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HDFS 机架感知与副本放置策略机架感知(RackAwareness)通常，大型 Hadoop 集群会分布在很多机架上，在这种情况下，希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。为了提高容错能力，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。综合考虑这两点的基础上 Hadoop 设计了机架感知功能外在脚本实现机架感知HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络
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2024-07-31 17:02:35
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HDFS选择数据节点的方式越来越复杂，也越来越考虑到吞吐量，但是同样存在着一些问题。分配数据节点的所需的参数主要有文件副本数numOfReplicas、writer（客户端所在节点）、excludedNodes（客户端排除的节点）、chosenNodes（已经选择的节点）方法是BlockPlacementPolicyDefault类的DatanodeDescriptor[] chooseTarge
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2024-04-05 12:26:26
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目录帮助文档MongoDB在企业级网站中的定位单机MongoDB部署集群（副本集）集群（副本集+仲裁）集群（分片）mongo运行原理mongo管理小工具推荐 帮助文档MongoDB官方更新速度过快，语法不断更新，shell命令也不断更新，建议直接看官方版。国内帮助文档：https://docs.mongoing.com/the-mongodb-manual-cn官方文档（海外）：https://
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2023-08-25 23:43:29
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HDFS：Hardoop Distributed File System，即Hardoop分布式文件存储系统。 HDFS主要有两个重要节点：NameNode和DataNode。前者叫元数据节点，承担Master管理者的角色，维护了一个HDFS的目录树以及HDFS目录结构与真实文件存储位置的映射关系。后者叫数据节点，承担Wor
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2023-10-24 05:16:36
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1、副本剖析副本(Replica)是分布式系统中常见的概念之一，指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。
数据副本是指在不同的节点上持久化同一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取该数据，这是解决分布式系统数据丢失问题最有效的手段。服务副本是指多个节点提供同样的服务，每个节点都有能力接收来自
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2024-05-19 02:04:35
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Kafka之失效副本Kafka从0.8.x版本开始引入副本机制，这样可以极大的提高集群的可靠性和稳定性。 通常情况下，Kafka中的每个分区(partition)都会分配多个副本(replica)，具体的副本数量由Broker级别参数default.replication.factor(默认为1)指定，也可以在创建topic的时候通过 –replication-factor ${num}显式指定
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2024-02-26 11:25:57
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文章目录kafka集群及副本的概念1.搭建kafka集群,3个broker2.副本的概念3.borker,主题,分区,副本之间的联系4.kafka集群的消费问题 kafka集群及副本的概念1.搭建kafka集群,3个broker创建三个server.properties文件# 0 1 2 修改下面这三个地方
broker.id = x # broker id
listeners=PLAINT
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2024-03-19 10:24:17
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首先 dfs.replication这个参数是个client参数，即node level参数。需要在每台datanode上设置。其实默认为3个副本已经够用了，设置太多也没什么用。一个文件，上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数，对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M
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2023-12-05 11:40:22
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1. Kafka架构生产者、Broker、消费者、ZK； 注意：Zookeeper中保存Broker id和消费者offsets等信息，但是没有生产者信息。2. Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2 （峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 13. 副本数设定一般我们设置成2个或3个，很多企业设置为2个。 副本的优势：提高可靠性；副本劣势：增加了网络IO传输4. Kafka压测Kafk
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2024-02-22 20:23:44
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1、概念介绍在查看topic详细信息的话可以看到有个Isr： 在数据同步的时候，如果发生leader死掉，并且重新选举的leader能力不强（数据同步速度慢，数据同步不全面），会造成一群follow跟着一个傻逼leader。造成脏数据。所以我们就要知道哪些副本能力是较强的，同步数据是最快最完整的，在le
副本（Replica)，一个分区对应多个副本，那么一个topic有不同的分区，不同的多个副本。假如我们有3个副本，这就有1个leader,2个follower。leader负责写入，follower负责读取，同时它从leader处拉取消息保存到自己的log中。
一般情况下，我们认为一个分区的多个副本分布在不同的bro
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2024-03-15 05:30:53
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