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数据卷挂载问题快速恢复

Pod挂载、卸载数据卷出现问题的原因很多,有存储卷设计的缺陷、有相关组件实现的bug、有使用方式不当的可能,面对复杂的应用、存储交互系统,我们需要从两个方面对待数据卷问题: 尽量别出问题:减少存储组件的自身稳定性 && 规范的使用方式。 如何面对问题:首要是快速恢复业务,然后分析问题。 本文阐述的是业务快速恢复方案:当Pod因为数据卷挂载重启失败时,暂不去解决节点挂载的问题,而是让pod先在其他节点启动成功,快速恢复业务,待业务恢复后再去分析出问题的节点。 更新一个Pod,卡在了 ContainerCreating 状态: 例如:你在Deployment类型应用中挂载NAS数据卷,Pod在启动的时候报错为挂载失败: Warning FailedMount 18s kubelet, cn-shenzhen.192.168.1.24 Unable to mount volumes for pod "nas-static-796b49b5f8-svbvh_default(2d483078-1400-11ea-a9b7-00163e084110)": timeout expir...

加速查询MaxCompute再对接Quick BI,选交互式分析就对了!

导读 典型离线大数据场景上,MaxCompute一直占据着不可撼动的地位,但由于其架构原因,当数据量很大时,查询速度较慢,不满足业务场景的ad-hoc查询。目前常用的加速方案是使用其他数据库来将MaxCompute数据加速查询,于是,选择一个怎样的数据库成为业务关注的重点。所选择的数据库不仅需要能够快速查询MaxCompute中的数据,满足业务的即席查询需求,也需要有存储、计算能力,面对不同的业务要求,能支持多种查询需求,更重要的是,不能出现数据的冗余存储,操作也要简便,方便运维、开发。同时,业务的完整链路通常是会将处理好的数据对接第三方BI工具,进行可视化分析,这对数据库的兼容能力又进一步提出需求。所以选择什么样的数据库更好呢?交互式分析告诉你答案! 为什么选择交互式分析? 1.从产品定义上来说,交互式分析不能视为数据库,而是一款大数据生态体系下的实时交互产品。2.从架构上来说,采用存储、计算分离的架构,同时支持简单查询与复杂SQL查询,能实现PB级数据秒级查询响应,每秒亿级记录写入与查询,相比开源系统性能大幅提升。3.从产品功能上来说:1)生态兼容:既支持直接、导入查询MaxCom...

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