Docker10_1：DockerFile介绍及脚本指令DockerFile介绍DockerFile指令DockerFile构建步骤基础知识将dockerfile打成镜像 DockerFile介绍dockerfile是用来构建docker镜像的文件，是一堆命令参数脚本。 dockerfile指令是忽略大小写的，建议用大写。dockerhub查看dockerfile：https://registr
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2023-09-11 13:42:45
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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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docker swarm 增加副本数量的过程可以通过一系列策略和步骤进行高效管理。在大规模的生产环境中，合理的副本管理不仅关乎服务的可用性，还涉及到备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和迁移方案等多个方面。接下来将详细阐述这些内容。
### 备份策略
在docker swarm中，增加副本数量时需确保数据安全，备份策略是关键。备份可以分为全量备份和增量备份。全量备份虽然消耗较大，
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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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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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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基本概念可以对照数关系型据库来理解Elasticsearch的有关概念。Relational DBElasticsearchDatabasesIndicesTablesTypesRowsDocumentsColumnsFields在ES中，存储结构主要有四种，与传统的关系型数据库对比如下：index（Indices）相当于一个databasetype相当于一个tabledocument相当于一个r
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2024-06-26 17:42:22
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# Nexus Docker 镜像清理 保留副本数实现指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[登录 Nexus]
B --> C[查找过期镜像]
C --> D[删除过期镜像]
D --> E[结束]
```
## 2. 详细步骤
| 步骤 | 操作
原创
2023-10-19 17:04:59
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，广泛应用于云计算和大数据领域。在Ceph中，副本数是一个非常重要的概念，它决定了数据在系统中的冗余程度和可靠性。在本文中，我们将探讨Ceph副本数的作用以及如何合理设置副本数来提高系统的性能和稳定性。
首先，让我们来了解一下Ceph中副本数的概念。副本数指的是存储在集群中的数据的备份数量。在Ceph中，数据会被分布到不同的存储节点上，每个数据块会有若干个副本，
原创
2024-03-01 09:45:59
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0. 前言很早之前，我就接触过 Docker，但是没怎么用，也似懂非懂。偶尔看看一些推文，发现我还是不太懂 Docker 到底是个啥？镜像又是什么玩意？可能看的推文都不怎么较为深入的去讲镜像和容器是啥，都只是停留在镜像和容器整体上。对于我来说，不了解一下镜像和容器的细节内容，我觉得我都懂不了。而最大的 motivation 是我最近看了一篇论文，是关于镜像裁剪的，为了更好地看懂论文，所以决定还是把
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2024-09-19 10:40:16
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作者：Arnold.zhao 副本机制Kafka的副本机制会在多个服务端节点上对每个主题分区的日志进行复制，当集群中的某个节点上出现故障时，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点的副本上，副本的单位是主题的分区；kafka每个主题的每个分区都会有一个主副本(Leader)以及0个或多个备份副本(Follower)，主副本负责客户端的读和写，备份副本则负责向主副本拉取数据，以便和主副本的数据同步，
1、简介 对于数据库而言，都脱离不了对数据的增删改查，本文将从对索引创建、删除、修改配置等和对索引中doc数据进行增删改查操作。使用kibana的dev tools进行操作测试。2、Elasticsearch中相关名词解释名词说明index（索引）相当于是数据库mapping（映射）相当于数据库中表结构：字段名称、类型等doc（行数据）相当于数
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2024-07-28 11:08:03
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目录：Kafka存储机制Kafka分区规则Kafka分区策略Kafka日志Kafka存储机制再说Kafka存储机制之前我们先了解下分区和副本的作用：分区：为了提高性能（也就是分而治之，它是高并发分布式中心思想）。副本：为了高可用（保证数据安全）。如何设置副本数量：最低一个，最大不超过broker的数量（不在范围内的首先会报错；其次没有意义，超过broker数量时，首先broker宕机时不管你有多少
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2024-04-24 14:23:45
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副本机制的好处？提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。改善数据局部性。允许将数据放入与用户地理位置相近的地方，从而降低系统延时。 broker->分区->副本（每个分区有若干个副本）所谓副本（Replica），本质就是一个只能追加写消息
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2024-03-20 20:37:23
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作者：Java_苏先生 所谓的副本机制（Replication），也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝。副本机制有什么好处呢？1. 提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。2. 提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。3. 改善数据局部性。允许将数据放入
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2024-06-26 20:10:04
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Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2 * （峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 1。生产速度单位M/S,与100的单位一致。副本数设定一般设为2个或3个，很多企业设为2个。 副本的优势：提高可靠性；劣势：增加了网络IO传输。Kafka压测Kafka自带压测脚本。可以在压测时查看到那个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO。Kafka日志报错时间默认7天，生产环境
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2024-02-20 11:34:30
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