前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍，但是也很明显的有一点小弊端： 需要定时进行主从复制会影e...
一、架构 在大数据领域常常提到的4V特征中，Volume(数据量大)是首当其冲被提及的。由于单机垂直扩展能力的局限，水平扩展的方式则显得更加的靠谱。MongoDB 自带了这种能力，可以将数据存储到多个机器上以提供更大的容量和负载能力。此外，同时为了保证数据的高可用，MongoDB 采用副本集的方式来实现数据复制。一个典型的MongoDB集群架构会同时采用分片+副本集的方式，如下图：数据分片（Sha
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2023-06-16 20:23:56
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本文将重点分析ElasticJob的分片机制。分片机制概述ElasticJob分片工作机制：1、ElasticJob在启动时，首先会启动是否需要重新分片的监听器。代码入口如下：1ListenerManager#startAllListeners{2...;3shardingListenerManager.start();4...5}2、任务执行之前需要获取分片信息，如果需要重新分片，则由主服务器执
原创
2020-12-03 23:00:04
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本文将重点分析ElasticJob的分片机制。分片机制概述ElasticJob分片工作机制：1、ElasticJob在启动时，首先会启动是否需要重新分片的监听器。代码入口如下：1ListenerManager#startAllListeners {2 ...; 3 shardingListenerManager.start();4 ...5}2、任务执行之前需要获取分片信息
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2021-06-06 15:23:28
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为什么需要分片操作？由于数据量太大，使得CPU，内存，磁盘I/O等压力过大。当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时，我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。当单个MongoDB节点的数据量过大的时候，我们通常考虑将数据切分为多个shard，也就是切分为多片。（一）数据分片之后，整个集群中的MongoD
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2023-07-28 14:32:25
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文章中的mongodb版本是2.4，目前最新版本是3.4，差异较大。另外分片现在是跟副本集一块使用的，因此此文供参考 分片，是指将数据拆分，将其分散到不同的机器上。这样的好处就是，不需要功能强大的大型计算机也可以存储更多的数据，处理更大的负载。 mongoDB的分片，是将collection的数据进行分割，然后将不同的部
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2023-08-01 20:10:38
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Redis 集群简介Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。Redis Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。图片来源 redislabs如上图
原创
2021-04-20 09:19:11
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1. Redis分片机制 1.1 分片机制说明 前提说明: redis可以通过修改内存的大小 实现数据的保存.但是内存的资源不易设置的过大,因为很多的时间都浪费在内存的寻址中. 需求: 如果有海量的数据,需要redis存储 问:应该如何处理? 解决方案: 可以采用Redis分片机制 实现内存数据的扩
原创
2021-07-30 09:42:55
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具体内容由页内超链接进入1. Proposer/Collator Separation在这一部分，PPT 为分片提议者（Proposer）、校勘者（Collater）和执行者（Executor）作了基本的定义；通...
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2019-05-12 08:29:00
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# Hadoop 分片和副本机制说明
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(分片数据)
B --> C(副本数据)
```
## 说明
### 1. 准备数据
在开始之前，首先需要准备一些数据用于演示Hadoop的分片和副本机制。可以准备一个文本文件，其中包含一些数据，例如：
```
Hello World
Hadoop
流程分析：Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为128M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小（一个分片大小决定于分片最大值,分片最小值和块大小 ,一般对应块大小）。map数以及分片大小的决定原理：计算分片大小的公式是：goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapr
# MongoDB分片集群内存管理机制实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你详细介绍如何实现“mongodb分片集群内存管理机制”。首先，我们需要了解整个过程的步骤，然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现“mongodb分片集群内存管理机制”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MongoDB分片集群 |
| 2 | 查看当前
MapReduce: MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元，包括：输入数据，MapReduce程序和配置信息 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为 输入分片(input split)或 简称 "分片" Hadoop为每个分片构建
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2023-08-06 10:20:56
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文章目录Shuffle机制1. Partition分区1.1 默认Partitioner分区1.2 自定义Partitioner步骤☆1.3 自定义Partition分区案例实操1.3.1 代码实现ProvincePartitionerFlowsumDriver中添加以下内容：结果：2. WritableComparable排序2.1 排序概述2.2 排序的分类2.3 自定义排序Writable
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2023-09-04 23:46:56
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一. 切片与MapTask并行度决定机制现有如下的问题: 1G的数据, 启动8个MapTask, 可以提高集群的并发处理能力. 那么1K的数据, 如果也启动8个MapTask, 会提高集群性能吗? MapTask并行任务是否是越多越好呢? 哪些因素影响了MapTask并行度?MapTask并行度决定机制首先需要区分两个概念: 1. 数据块: 数据块(Blocks)是HDFS物理上把数据分
大规模的业务应用下，单体数据库遇到的主要问题首先是写性能不足，，另外还有存储方面的限制。而分片就是解决性能和存储这两个问题的关键设计，甚至不仅是分布式数据库，在所有分布式存储系统中，分片这种设计都是广泛存在的。1 什么是分片在不同系统中有别名：Spanner和YugabyteDB称TabletHBase和TiDB称RegionCockraochDB称Range分片是一种水平切分数据表的方式，数据记
原创
2023-08-08 23:15:45
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一、分片的定义和作用定义：分布式数据库中数据的存储单位成为片段。对全局数据库的划分叫做分片。划分的结果就是片段。每个片段可以保存在一个以上的场地（服务器）。作用：1、减少网络传输量对数据进行复制存储，目的是可以就近访问所需数据副本，减少网络上的数据传输量。2、增大事务处理的局部性3、提高数据的可用性和查询效率。4、负载均衡。二、分片设计过程分片过程是将全局数据进行逻辑划分和实际物理分配过程。全局数
# MongoDB 分片集群 分片
## 简介
MongoDB是一个开源的、基于分布式文件存储的数据库系统。它以高性能、易扩展和开发友好性而闻名。在大规模数据存储方面，MongoDB通过分片（Sharding）技术解决了传统数据库的瓶颈问题。本文将介绍MongoDB分片集群的基本概念和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分片集群概述
在MongoDB中，分片集群是指将大规模数据分布在多
通过该图, 记住下面的几个定义: 集群(cluster):由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 es集群一般有几个master一个 “ • 一个正常es集群中只有一个主节点(Master),主节点负责管理整个集群。 节点(node):单个ElasticSearch实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中 索引(index):在ES中, 索引是一组文档的集合 分片(sh
Elasticsearch核心技术(2)--- 基本概念这篇博客讲到基本概念包括: Index、Type、Document。集群，节点，分片及副本，倒排索引。 一、Index、Type、Document1、Indexindex：索引是文档(Document)的容器，是一类文档的集合。索引这个词在 ElasticSearch 会有三种意思:1)、索引(名词)类比传统的关系型数据库领域来说，索引
