上一节的hadoop集群为一个namenode 三个datanode。但是如果这个namenode挂掉之后整个集群就不能对外服务了。所以本节部署具有HA机制的hadoop集群。1、在搭建之前首先介绍一下hadoop的相关知识hdfs实现机制1、hdfs是通过分布式集群来存储文件的，为客户端提供统一的访问方式2、文件存储到hdfs集群中去的时候是被分成block的3、文件的block存放在若干台da
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2023-07-21 15:04:16
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# 如何实现Redis集群存储不一致问题
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title Redis集群存储不一致问题解决流程
"Step 1" : 了解问题
"Step 2" : 设置正确的配置
"Step 3" : 编写测试代码
"Step 4" : 检查日志信息
"Step 5" : 解决问题
```
## 2. 步骤及代码
原创
2024-02-28 07:46:44
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目录1.Service中缓存一致性分析第一步:修改TagService接口,添加相关方法,例如:第二步:修改TagServiceImpl类,在类中重写TagService接口方法,例如:第三步:将Redis中数据key设置为一致状态第四步:修改单元测试类,测试缓存数据一致性.5.在Controller中添加一个本地缓存,减少对远程redis缓存的访问,例如:Controller中本地缓存一致性分析
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2023-05-25 10:44:16
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# Hadoop JournalNode 数据不一致解析
Hadoop 是一个广泛使用的分布式数据处理框架，其中的 HDFS（Hadoop Distributed File System）是其核心组件之一。为了保证 HDFS 的高可用性，Hadoop 部署了 JournalNode。然 而，有时我们会遭遇 “Hadoop JournalNode 数据不一致”的问题，这可能影响集群的稳定性和数据的
一：虚拟机准备准备4台虚拟机，静态IP地址，关闭防火墙，设置主机名 IP地址,主机名如下： 192.168.8.101，hadoop101 192.168.8.102，hadoop102 &nbs
# Redis集群端口不一致
## 引言
Redis是一个开源的高性能键值对数据库，它以其简单易用、高性能、可靠性和可扩展性等特点，被广泛应用于各种领域。在使用Redis集群时，我们经常会遇到一个问题，就是集群中的各个节点的端口不一致。本文将介绍这个问题的原因、解决方案以及相关的代码示例。
## 问题背景
Redis集群由多个节点组成，每个节点都有一个唯一的端口号来提供服务。在实际应用中，
原创
2024-02-01 04:43:56
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HBase集群部署快速部署摘要静态IP位置vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33内容BOOTPROTO=static
ONBOOT=yes
DNS1=192.168.56.1
GATEWAY=192.168.56.1
IPADDR=192.168.56.101BOOTPROTO：IP获取方式，ONBOOT：是否启用，DNS1：网关IP，GATE
# 解决Hadoop节点存储空间不一致问题
## 问题描述
在Hadoop集群中，如果节点的存储空间不一致，可能会导致数据块分布不均匀，从而影响集群的性能和稳定性。因此，我们需要解决这个问题，确保集群中所有节点的存储空间保持一致。
## 解决流程
下面是解决Hadoop节点存储空间不一致问题的步骤：
```mermaid
graph LR
A[检查节点存储空间] --> B[识别存储空间不一
原创
2024-04-10 03:37:06
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最近，cocoachina交流社区发起了一个关于iOS开发者遇到审核失败的原因及解决办法的主题讨论，现简单整理有价值回复如下。wubo9935App中设计的图标与Apple原生图标类似，Apple原生图标有专利保护，并且在Design Guideline里面规定，App的图标不能与Apple图标雷同，如iTunes，App Store, iPod等的图标。若出现雷同App将被拒。逐风App的设置界
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2024-06-13 18:10:29
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# 解决Hadoop Datanode节点空间不一致问题
在使用Hadoop时，我们经常会遇到一个问题，即Datanode节点之间的存储空间不一致。这可能会导致数据丢失或者性能下降。本文将介绍如何诊断和解决这个问题，并给出相应的代码示例。
## 问题诊断
当你发现Hadoop集群中的Datanode节点的存储空间不一致时，首先需要查看各个节点的存储情况，找出哪些节点的存储空间不一致。可以通过
原创
2024-04-16 06:05:31
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redis与数据库数据不一致解决方案目前项目中，缓存应用广泛，一些故障或者并发问题可能会导致缓存信息和数据库不一致，从而导致脏数据的产生，目前我所了解的两种方案：延迟双删和异步更新缓存都能有效保证数据的一致性。Redis与数据库一致性问题分析缓存（Redis）和数据库间的数据一致性–笔记异步更新缓存：通过使用mq来保证缓存更新的顺序进行，但是这样复杂性就提升了，可用性也降低了。 延迟双删:并发操作
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2023-08-15 15:37:17
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在大数据的浪潮中，Hadoop作为一款流行的分布式计算框架广泛应用于数据处理。然而，Hadoop集群的性能和数据存储效率往往受到磁盘容量不一致的影响。本文将详细记录如何解决“hadoop集群每台机器的存储磁盘大小都不一致”这一问题的过程。
### 问题背景
在我们的Hadoop集群中，不同节点的存储磁盘大小存在明显差异，这导致了以下问题：在数据处理时，某些节点可能会因存储限制而无法接收新的数据
目录一、主从复制二、主从一致性问题校验pt-table-sync工具恢复数据一、主从复制MySQL数据库复制操作大致可以分成三个步骤：1. 主服务器将数据的改变记录到二进制日志（binary log）中。2. 从服务器将主服务器的binary log events 复制到它的中继日志（relay log）中。3. 从服务器重做中继日志中的事件，将数据的改变与从服务器保持同步。首先，主服务器会记录二
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2023-09-19 23:20:30
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MySQL 5.6 , InnoDB存储引擎，默认事务隔离级别(REPEATABLE-READ)初始sql 脚本如下:CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `Test`(out debitb decimal(14,2))
BEGINSTART TRANSACTION ;
select @db:=debit_balance from c_accoun
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2023-09-25 11:57:17
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Windows8发布了，相信不少人已经拿来尝鲜了。笔者也把家中的电脑也安装了Windows8，从家中 网络访问公司后台的时后，需要修改hosts，但发现无法保存。可能一些尝鲜的用户在需要在家完成「残業」的时侯，也遇到了不能保存的情况。还有一种情况 就是为了访问通常情况下无法访问的一些国外网站，或者绕过某些软件的认证等等，总之修改hosts是不少用户需要碰到的，但是现在windows8不让改 了
1. 集群单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）ES集群相关概念:集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的 节点。节点（node)分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行
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2024-07-08 14:47:46
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分布式部署下Redis缓存与数据库不一致 文章目录分布式部署下Redis缓存与数据库不一致前言一、缓存不一致场景1. 先更新数据库，进行redis缓存的更新（mysqlUpdate – redisUpdate）2. 先删除缓存在，在更新数据库(redisDelete - mysqlUpdate )3. 先更新数据库，进行redis缓存的删除 (mysqlUpdate – redisDelete)总
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2023-06-13 15:33:53
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集群介绍：Galera是一个MySQL(也支持MariaDB，Percona)的同步多主集群软件，目前只支持InnoDB引擎。主要功能：同步复制真正的multi-master，即所有节点可以同时读写数据库自动的节点成员控制，失效节点自动被清除新节点加入数据自动复制真正的并行复制，行级用户可以直接连接集群，使用感受上与MySQL完全一致优势:因为是多主，所以不存在Slave lag(延迟)不存在丢失
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2024-05-13 23:08:51
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对比Mysql主从分离问题，数据库的主从分离大概可以从两方面考虑：A） 数据读不一致问题 MySQL：采用事务位点标记的方法，在从库中无法读取到未执行的事务中的数据 + 加速同步措施（多线程刷binlog…） Redis：主从同步延迟监控机制 + 同步删除 + 加速同步措施（RDB大小限制…）B） 主从切换问题 MySQL：主从事务同步位点机制 Redis：哨兵跨服务器访问 + 调整心跳响
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2023-10-11 23:52:29
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hadoop 节点磁盘大小不一致，通常是个不容忽视的问题，它不仅影响数据的存储，还可能导致计算任务的失败，进而影响业务的正常运行。我们的Hadoop集群由多个节点组成，而每个节点的存储能力和性能都至关重要。当节点的磁盘大小不一致时，会引发资源利用的不均衡，造成数据倾斜，影响整体计算效率，甚至可能导致集群的不可用。
> **业务影响分析**
> 在高并发的业务场景下，计算资源的不均衡会导致任务
