因为估计我没那么多服务器去做分片,所以下只是类似主从的服务器集群,没有对单个数据库再分片到多个机器上.以下目标就是在多个机器上都保存一份完整数据,并能自动主从切换(未实现)即便是这样,配置仍然一波三折,特别网上的文章多基于本机或者是版本实现差异,多个步骤是对不上那些教程的.使用版本 mongodb-win32-i386-2.0.21.解压后即可开始使用.2.讲解一下配置文件.网上的例子基本都是命令
转载
2023-09-07 21:37:57
65阅读
MongoDB集群方案介绍一.什么是mongodb集群？是指由多台mongodb服务器组成的服务器集群，称之为mongodb集群。二.mongodb集群搭建的方式：1.Replica Set 副本集：简单来说就是集群当中包含了多份数据，保证主节点挂掉了，备节点能继续提供数据服务，提供的前提就是数据需要和主节点一致。默认设置下，主节点提供所有增删查改服务，备节点不提供任何服务。但是可以通
转载
2023-07-28 12:28:59
151阅读
Spark是最近比较火的数据处理平台，相对于Hadoop的Mapreduce(MR)，既具有运行速度的优势，又打破的Hadoop MR交互性差的局限，同时，其机器学习组件MLlib可以极大的满足数据处理过程中的算法需求。Spark采用Scala语言编写，但同时支持Scala，Python与Java做为开发语言，甚至SparkR项目的出现某种程度上支持了R语言。MongoDB做为NoSQL比较早的实
转载
2023-12-28 11:04:14
31阅读
Spark介绍按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当需要处理的数据需要反复
转载
2023-06-19 05:48:49
508阅读
集群模式概述简单介绍spark如何运行在集群上，以便更容易理解所涉及的组件。通读应用程序提交，了解如何在集群上启动应用程序。组件Spark 应用程序作为集群上的独立进程集运行，由主程序（称为driver）中的 SparkContext 对象协调。具体来说，要在集群上运行，SparkContext 可以连接到多种类型的集群管理器（Spark 自己的独立集群管理器 Mesos 或 YARN）跨应用程序
转载
2023-12-21 13:27:53
56阅读
集群模式概述该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用。
组件Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几
转载
2024-02-26 20:34:45
30阅读
本文简短概述下spark如何在集群上运行，使得更简单地理解涉及到的组件。可以通过读”应用提交指南”来学习在一个集群上加载应用。 组件 spark应用作为独立的进程集运行在集群上，在主应用（称为驱动程序）中通过SparkContext来协调调度。 特别地，运行在集群上，SparkContext能够连接多种类型的集群管理者（spark自己的集群管理，Mesos或YARN）,实现跨应用分配资源。一旦
转载
2024-06-28 14:45:03
27阅读
文章目录Spark集群安装部署上传并解压修改配置文件启动集群提交应用配置历史服务器配置高可用（HA）Yarn 模式 Spark集群安装部署集群规划：三台主机的名称为：hadoop102, hadoop103, hadoop104。集群规划如下：hadoop102hadoop103hadoop104Master+WorkerWorkerWorker上传并解压Spark下载地址：https://sp
转载
2023-11-16 21:39:38
68阅读
MongoDB 的部署方案有单机部署、复本集（主备）部署、分片部署、复本集与分片混合部署。混合的部署方式如图： 分片集群的构造（1）mongos ：数据路由，和客户端打交道的模块。mongos本身没有任何数据，他也不知道该怎么处理这数据，去找config server（2）config server：所有存、取数据的方式，所有shard节点的信息，分片功能的一些配置信息。可以
转载
2023-07-10 16:10:10
205阅读
课程目标MongoDB 的副本集：操作、主要概念、故障转移、选举规则MongoDB 的分片集群：概念、优点、操作、分片策略、故障转移MongoDB 的安全认证1. MongoDB 副本集 - Replica Sets1.1 简介MongoDB 中的副本集（Replica Set）是一组维护相同数据集的 mongod 服务。 副本集可提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。也可以说，副本集类似于有
转载
2023-08-17 15:44:45
296阅读
分⽚（sharding）是MongoDB⽤来将⼤型集合⽔平分割到不同服务器（或者复制集）上所采⽤的⽅法。不需要功能强⼤的⼤型计算机就可以存储更多的数据，处理更⼤的负载——其采用的扩展方式两种：1）垂直扩展：增加更多的CPU和存储资源来扩展容量；2）⽔平扩展：将数据集分布在多个服务器上。⽔平扩展即分⽚。 对于分片，MongoDB官网给出了分配集群内部互相工作的结构图： 分⽚集群由以下3个服
转载
2024-05-06 16:51:04
43阅读
MongoDB集群帮助手册一、Mongodb集群架构简介这是一种可以水平扩展的模式，在数据量很大时特给力，实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统。 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：l Shard Server: mongod 实例，用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个shard se
转载
2023-09-11 21:37:43
65阅读
MongoDB分布式集群集群方式有三种：Master-Slaver（主从）、Replica Set（副本集）、Sharding（分片）三种方式。关于MongoDB集群：三种模式各有优劣，适用于不同的场合，属Replica set应用最为广泛，主从模式现在用的较少，sharding模式最为完备，但配置维护较为复杂。MongoDB副本集模式简述：保证数据在生产部署时的冗余和可靠性，通过在不同的机器上保
转载
2023-07-27 23:49:02
100阅读
在搭建集群之前，需要首先了解几个概念：路由，分片、副本集、配置服务器等。相关概念 mongodb集群架构图：从图中可以看到有四个组件：mongos、config server、shard、replica set。mongos，数据库集群请求的入口，所有的请求都通过mongos进行协调，不需要在应用程序添加一个路由选择器，mongos自己就是一个请求分发中心，它负责把对应的数据请求请求转发到对应的s
转载
2023-09-01 21:41:28
286阅读
# Spark与MongoDB集成
## 引言
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的分布式计算引擎，而MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库。将两者结合可以使得数据处理更加高效和便捷。本文将介绍如何使用Spark与MongoDB集成，并提供一些示例代码来演示其用法。
## Spark与MongoDB集成的优势
- 处理大规模数据：Spark可以处理大规模数据集，而Mong
原创
2023-07-15 09:15:23
96阅读
：Scala操作MongoDB（比较全） ：使用用户名和密码进行连接。 ：Spark写入数据到mongDB注意：casbah-core_2.10版本需要与scala版本保持一致。本项目中：scala采用2.11，所以配置如下。<dependency>
<groupId>org.mongodb.spark</groupId&
转载
2024-02-28 14:59:50
366阅读
重要参考文献：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/准备工作操作系统：Ubuntu-14.04.1-desktop-amd64Hadoop 版本：hadoop-2.7.2：包含文件管理系统 HDFS 和任务调度系统 YARNSpark 版本：spark-1.6.1-bin-without-hadoop存放路径说
转载
2023-07-27 08:45:51
138阅读
目录spark概述spark集群搭建1.Spark安装2.环境变量配置3.Spark集群配置4.启动Spark集群存在问题及解决方案请参考以下文章 spark概述Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以在分布式计算集群上进行高效的数据处理和分析。Spark的特点是速度快、易用性高、支持多种编程语言和数据源。Spark的核心是基于内存的计算模型，可以在内存中快速地处理大规模数据。Spa
转载
2023-11-21 11:10:36
556阅读
1、集群启动的时候，从节点的datanode没有启动 问题原因：从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致，导致集群启动时，hadoop会杀死从节点的datanode进程。 解决方案： a) 将集群关闭;每一个节点都要做这个操作） c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群，
转载
2023-06-11 15:04:37
219阅读
Spark集群启动流程-Master启动-源码分析总结：1.初始化一些用于启动Master的参数 2.创建ActorSystem对象，并启动Actor 3.调用工具类AkkaUtils工具类来创建actorSystem（用来创建Actor的对象） 4.创建属于Master的actor，在创建actor的同时，会初始化Master 5.生命周期方法（preStart）是在构造器之后，receive方
转载
2023-08-08 19:48:38
288阅读
