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MySQL高可用方案:基于MHA实现的自动故障转移群集

常用MySQL不同高可用方案的对比(下图来自官方手册) 能实现自动数据库故障转移的方案只有MySQL Cluster和DRBD+Heartbeat,这也是两种不依赖Replication的HA方案。 但是,MySQL Cluster(NDB)配置维护复杂,不像Replication一样稳定易用,大部分公司可能不会考虑这一方案;而DRBD的额外性能消耗又比较大,约为20%—30%,在可用性上大打折扣。 因此,对于我们来说,在Replication的基础上设计HA方案是最好的选择。 MySQL支持单向、异步的复制,复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器。MySQL5.5引入了一种半同步复制功能,该功能可以确保主服务器和访问链中至少一台从服务器之间的数据一致性和冗余。 由于MySQL复制的异步性(最多半同步),所以,简单的MySQLReplication + Heartbeat的HA架构只能完成IP的故障转移,而不能完成数据库的故障转移,即不能保证数据一致性。 怎样在故障转移时保证复制架构中的数据一致性 1 找出同步最成功的一台从服务器(也就是与主服务器数据最接...

大数据分析处理框架——离线分析(hive,pig,spark)、近似实时分析(Impala)和实时分析(storm、spark stream...

大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6351722.html ,如需转载请自行联系原作者

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