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MYSQL主从复制搭建及排错

1、MYSQL主从复制简述: 随着访问量的不断增加,单台MySQL数据库服务器压力不断增加,需要对MYSQL进行优化和架构改造,MYQSL优化如果不能明显改善压力情况,可以使用高可用、主从复制、读写分离来、拆分库、拆分表来进行优化。MYSQL主从复制集群在中小企业、大型企业中被广泛使用,MYSQL主从复制的目的是实现数据库冗余备份,将Master数据库数据定时同步至Slave库中,一旦Master数据库宕机,可以将WEB应用数据库配置快速切换至Slave数据库,确保WEB应用较高的可用率。 2、什么是MYSQL主从复制 mysql主从复制是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库,主数据库一般是准实时的业务数据库。在最常用的mysql数据库中,支持单项、异步赋值。在赋值过程中,一个服务器充当主服务器,而另外一台服务器充当从服务器;此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时,从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后...

Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇

Spark调优之Shuffle调优 本节开始先讲解Shuffle核心概念;然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优;接下来对map端、reduce端调优;再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优;最后是Spark运行过程中的故障排除。 本文首发于公众号【五分钟学大数据】,本公号专注于大数据技术,分享高质量大数据原创技术文章。 一、Shuffle的核心概念 1. ShuffleMapStage与ResultStage ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。 ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。 ResultStage基本上对应代码中的action算子,即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上,意味着一个job的运行结束。 2. Shuffle中的任务个数 我们知道,Spark Shuffle分为map阶段和reduce阶段,或者称...

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