[大数据处理故障恢复]的搜索结果

最近，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始关注数据压缩对存储成本和查询效率的影响。特别是在云计算环境中，存储空间的优化显得尤为重要。例如，亚马逊AWS近期推出了新的压缩优化服务，该服务能够自动检测并优化存储在S3中的数据，支持多种压缩算法，包括GZIP和BZIP2。这项服务不仅帮助企业减少了存储成本，还显著提高了数据检索的速度。与此同时，Google Cloud也宣布计划在未来版本中增强BigQuery对自定义压缩格式的支持，这将使得用户可以更灵活地选择适合自己业务需求的压缩策略。 在国内市场，阿里云也在积极探索数据压缩技术的应用。阿里云团队开发了一种名为“智能压缩”的新技术，可以根据数据特征动态调整压缩算法，以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证，结果显示，与传统的固定压缩方式相比，智能压缩可以将存储成本降低30%以上，同时提升查询性能约20%。 此外，开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如，Apache Arrow项目最近发布了一个新版本，该版本引入了对多种压缩算法的原生支持，包括Zstandard（zstd）和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注，未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是，尽管这些新技术带来了诸多好处，但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如，过度依赖压缩可能会影响数据的安全性，尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此，在采用新的压缩技术时，企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本，确保技术的实际效益最大化。总之，随着技术的不断进步，数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向，未来还有很大的发展空间。

...中的角色与挑战 随着大数据时代的到来，数据量的激增对信息检索系统提出了更高的要求。Apache Lucene，作为一款开源的全文检索库，长期以来在文本检索领域扮演着核心角色。本文旨在深入探讨Apache Lucene在现代搜索引擎架构中的地位、面临的挑战及未来的发展趋势。 当前应用与优势 Apache Lucene因其高效、可扩展性和灵活性，被广泛应用于各类搜索引擎和大数据处理系统中。它不仅支持多种语言的分词和索引构建，还能提供强大的查询解析和匹配算法，使得在大规模数据集上的实时搜索成为可能。此外，Lucene的社区活跃度高，持续更新与优化，使其在处理复杂查询、支持多语言和适应不同应用场景方面具有显著优势。 面临的挑战 尽管Apache Lucene表现突出，但随着技术的快速发展和用户需求的多样化，它也面临着一些挑战。首先，随着数据规模的不断扩大，如何在保持高性能的同时降低资源消耗成为关键。其次，面对实时性要求越来越高的应用场景，如何实现快速响应和低延迟成为了亟待解决的问题。再者，随着AI和机器学习技术的融合，如何将这些先进算法集成到Lucene中，提升检索精度和智能化水平，也是未来研究的重点。 未来发展展望 展望未来，Apache Lucene有望在以下几个方向上实现突破： 1. 性能优化与资源管理：通过算法优化和硬件加速技术，进一步提高处理速度和资源利用率，满足大流量、高并发场景的需求。 2. 集成AI与机器学习：引入深度学习、自然语言处理等AI技术，增强检索系统的智能性和个性化推荐能力。 3. 跨语言与多模态搜索：随着全球化的进程加快，支持更多语言的处理和多模态（文本、图像、语音等）搜索将成为重要发展方向。 4. 隐私保护与安全：在数据安全和个人隐私日益受到重视的背景下，开发基于差分隐私、同态加密等技术的检索系统，保障用户数据的安全性。 结语 Apache Lucene作为一款成熟且仍在不断演进的全文检索库，在现代搜索引擎架构中发挥着不可或缺的作用。面对未来的挑战，它不仅需要持续优化现有功能，还需不断创新，以适应不断变化的市场需求和技术发展趋势。通过融合前沿技术，Apache Lucene有望在未来的信息检索领域中继续引领创新，为用户提供更高效、更智能、更安全的搜索体验。 --- 这篇“延伸阅读”旨在讨论Apache Lucene在当前及未来可能面临的技术挑战与发展方向，强调其在现代搜索引擎架构中的核心地位，并提出可能的解决方案和展望。通过深入分析当前应用优势、面临的挑战及未来发展趋势，为读者提供了一个全面而前瞻性的视角。

...让人抓狂！作为一个对大数据技术充满热情的技术宅男（或者宅女），这种问题简直就像一道数学题里的“未知数”一样困扰着我。今天，我就想跟大家聊聊这个话题，希望能找到一些解决办法。 一、背景介绍 HDFS为什么重要？ 首先，让我们简单回顾一下HDFS是什么。HDFS（Hadoop分布式文件系统）就像是Hadoop这个大家族里的“顶梁柱”之一，它专门用来管理海量的数据，就像一个超级大的仓库，能把成千上万的数据文件整整齐齐地存放在不同的电脑上，还能保证它们既安全又容易取用。简单来说，就是把一个大文件分成很多小块，然后把这些小块分散存储在不同的服务器上。这么做的好处嘛，简直太明显了！就算哪台机器突然“罢工”了，数据也能稳稳地保住，完全不会丢。而且呢，还能同时对这些数据进行处理，效率杠杠的！ 但是，任何技术都有它的局限性。HDFS虽然功能强大，但在实际应用中也可能会遇到各种问题，比如读取速度慢。这可能是由于网络延迟、磁盘I/O瓶颈或者其他因素造成的。那么，具体有哪些原因会导致HDFS读取速度变慢呢？接下来，我们就来一一分析。 二、可能的原因及初步排查 1. 网络延迟过高 想象一下，你正在家里看电影，突然发现画面卡顿了，这是因为你的网络连接出了问题。同样地，在HDFS中，如果网络延迟过高，也会导致读取速度变慢。比如说，假如你的数据节点散落在天南海北的各种数据中心里，那数据跑来跑去就得花更多时间，就像你在城市两端都有家一样，来回折腾肯定比在同一个小区里串门费劲得多。 示例代码： java Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path filePath = new Path("/user/hadoop/input/file.txt"); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(filePath); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead = in.read(buffer); while (bytesRead != -1) { bytesRead = in.read(buffer); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (in != null) { try { in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 这段代码展示了如何从HDFS中读取文件。如果你发现每次执行这段代码时都需要花费很长时间，那么很可能是网络延迟的问题。 2. 数据本地性不足 还记得小时候玩过的接力赛吗？如果接力棒总是从一个人传到另一个人再传回来，效率肯定不高。这就跟生活中的事儿一样啊，在HDFS里头，要是数据没分配到离客户端最近的那个数据节点上，那不是干等着嘛，多浪费时间呀！ 解决方案： 可以通过调整副本策略来改善数据本地性。比如说，默认设置下，HDFS会把文件的备份分散存到集群里的不同机器上。不过呢，如果你想让这个过程变得更高效或者更适合自己的需求，完全可以去调整那个叫dfs.replication的参数！ xml dfs.replication 3 3. 磁盘I/O瓶颈 磁盘读写速度是影响HDFS性能的一个重要因素。要是你的服务器用的是那些老掉牙的机械硬盘，那读文件的速度肯定就慢得像乌龟爬了。 实验验证： 为了测试磁盘I/O的影响，可以尝试将一部分数据迁移到SSD上进行对比实验。好啦，想象一下，你手头有一堆日志文件要对付。先把它们丢到普通的老硬盘（HDD）里待着，然后又挪到固态硬盘（SSD）上，看看读取速度变了多少。是不是感觉像在玩拼图游戏，只不过这次是在折腾文件呢？ 三、进阶优化技巧 经过前面的分析，我们可以得出结论：要提高HDFS的读取速度，不仅仅需要关注硬件层面的问题，还需要从软件配置上下功夫。以下是一些更高级别的优化建议： 1. 增加带宽 带宽就像是高速公路的车道数量，车道越多，车辆通行就越顺畅。对于HDFS来说，增加带宽意味着可以同时传输更多的数据块。 实际操作： 联系你的网络管理员，询问是否有可能升级现有的网络基础设施，比如更换更快的交换机或者部署新的光纤线路。 2. 调整副本策略 默认情况下，HDFS会将每个文件的三个副本均匀分布在整个集群中。然而，在某些特殊场景下，这种做法并不一定是最优解。比如说，你家APP平时就爱扎堆在那几个服务器节点上干活儿，那就可以把副本都放一块儿，这样它们串门聊天、传文件啥的就方便多了，也不用跑太远浪费时间啦！ 配置修改： xml dfs.block.local-path-access.enabled true 3. 使用缓存机制 缓存就像冰箱里的剩饭，拿出来就能直接吃，不用重新加热。HDFS也有类似的机制，叫做“DataNode Cache”。打开这个功能之后啊，那些经常用到的数据就会被暂时存到内存里，这样下次再用的时候就嗖的一下快多了！ 启用步骤： bash hadoop dfsadmin -setSpaceQuota 100g /cachedir hadoop dfs -cache /inputfile /cachedir 四、总结与展望 通过今天的讨论，我相信大家都对HDFS读取速度慢的原因有了更深的理解。其实，无论是网络延迟、数据本地性还是磁盘I/O瓶颈，都不是不可克服的障碍。其实吧，只要咱们肯花点心思去琢磨、去试试，肯定能找出个适合自己情况的办法。 最后，我想说的是，作为一名技术人员，我们应该始终保持好奇心和探索精神。不要害怕失败，也不要急于求成，因为每一次挫折都是一次成长的机会。希望这篇文章能给大家带来启发，让我们一起努力，让Hadoop变得更加高效可靠吧！ --- 以上就是我对“HDFS读取速度慢”的全部看法和建议。如果你还有其他想法或者遇到类似的问题，请随时留言交流。咱们共同进步，一起探索大数据世界的奥秘！

...深入理解了MySQL数据库的基础操作与SQL分类后，我们可以进一步关注数据库技术的最新进展和实际应用案例。近期，随着数字化转型加速，MySQL 8.0版本凭借其增强的安全性、更高的性能以及对JSON文档支持的改进，得到了广泛应用。例如，在云服务领域，AWS RDS已全面支持MySQL 8.0，用户可以更加便捷地构建高性能、高可用的应用程序。 此外，对于数据库管理及优化方面，一篇来自InfoQ的技术文章《MySQL 8.0新特性解读及其在大规模数据处理中的实践》深度剖析了MySQL 8.0的各项新功能，包括窗口函数、通用表表达式等，并通过实例演示如何利用这些新特性提高查询效率，降低存储成本。 同时，针对日益增长的数据安全需求，《企业如何借助MySQL强化数据库安全性》一文强调了实施严格访问控制、审计跟踪、加密传输和透明数据加密等功能的重要性，并引用了最新的行业标准和法规要求作为依据。 对于开发者而言，学习并掌握MySQL的高级特性以及最佳实践至关重要。近日，Oracle发布了MySQL HeatWave，这是一种融合分析型数据库引擎，能在同一个MySQL数据库中实现事务处理与实时分析，极大简化了大数据处理流程，提升了业务决策速度。 综上所述，了解MySQL的最新动态和技术演进不仅可以帮助我们更好地进行日常的数据库管理工作，还能洞悉未来数据库技术的发展趋势，从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中，结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统，将有效提升整个系统的稳定性和效率。

...到Spark，它可是大数据处理界的明星选手，性能强大，功能丰富。但即使是这么优秀的框架，有时候也会让我们头疼不已。 分布式缓存是Spark的一个重要特性，它的核心目标是减少重复计算，提升任务执行效率。简单来说，就是把一些频繁使用的数据放到内存里，供多个任务共享。听起来是不是很美好？但实际上，我在实际开发过程中遇到了不少麻烦。 比如有一次，我正在做一个数据分析项目，需要多次对同一份数据进行操作。我寻思着，这不就是常规操作嘛，直接用Spark的分布式缓存功能得了，这样岂不是能省掉好多重复加载的麻烦？嘿，事情是这样的——我辛辛苦苦搞完了任务，满怀期待地提交上去，结果发现这运行速度简直让人无语，不仅没达到预期的飞快效果，反而比啥缓存都不用的时候还慢！当时我就蒙圈了，心里直嘀咕：“卧槽，这是什么神仙操作？”没办法，只能硬着头皮一点点去查问题，最后才慢慢搞清楚了分布式缓存里到底藏着啥猫腻。 二、深入分析 为什么缓存反而变慢？ 经过一番折腾，我发现问题出在以下几个方面： 2.1 数据量太大导致内存不足 首先，大家要明白一点，Spark的分布式缓存本质上是将数据存储在集群节点的内存中。要是数据量太大，超出了单个节点能装下的内存容量，那就会把多余的数据写到磁盘上，这个过程叫“磁盘溢写”。但这样一来，任务的速度就会被拖慢，变得特别磨叽。 举个例子吧，假设你有一份1GB大小的数据集，而你的集群节点只有512MB的可用内存。你要是想把这份数据缓存起来，Spark会自己挑个序列化的方式给数据“打包”，顺便还能压一压体积。不过呢，就算是这样，还是有可能会出现溢写这种烦人的情况，挡都挡不住。唉，真是没想到啊，本来想靠着缓存省事儿提速呢，结果这操作反倒因为磁盘老是读写（频繁I/O）变得更卡了，简直跟开反向加速器似的！ 解决办法也很简单——要么增加节点的内存配置，要么减少需要缓存的数据规模。当然，这需要根据实际情况权衡利弊。 2.2 序列化方式的选择不当 另一个容易被忽视的问题是序列化方式的选择。Spark提供了多种序列化机制，包括JavaSerializer、KryoSerializer等。不同的序列化方式会影响数据的大小以及读取效率。 我曾经试过直接使用默认的JavaSerializer，结果发现性能非常差。后来改用了KryoSerializer之后，才明显感觉到速度有所提升。话说回来啊，用 KryoSerializer 的时候可别忘了先给所有要序列化的类都注册好，不然程序很可能就“翻车”报错啦！ java import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; public class MyRegistrator implements KryoRegistrator { @Override public void registerClasses(Kryo kryo) { kryo.register(MyClass.class); // 注册其他需要序列化的类... } } 然后在SparkConf中设置： java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator"); 2.3 缓存时机的选择失误 还有一个关键点在于缓存的时机。有些人一启动任务就赶紧给数据加上.cache()，觉得这样数据就能一直乖乖待在内存里，不用再费劲去读了。但实际上，这种做法并不总是最优解。 比如，在某些情况下，数据可能只会在特定阶段被频繁访问，而在其他阶段则很少用到。要是你提前把这部分数据缓存了，不光白白占用了宝贵的内存空间，搞不好后面真要用缓存的地方还找不到足够的空位呢！ 因此，合理规划缓存策略非常重要。比如说，在某个任务快开始了，你再随手调用一下.cache()这个方法，这样就能保证数据乖乖地待在内存里，别到时候卡壳啦！ 三、实践案例 如何正确使用分布式缓存？ 接下来，我想分享几个具体的案例，帮助大家更好地理解和运用分布式缓存。 案例1：简单的词频统计 假设我们有一个文本文件，里面包含了大量的英文单词。我们的目标是统计每个单词出现的次数。为了提高效率，我们可以先将文件内容缓存起来，然后再进行处理。 scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt") textFile.cache() val wordCounts = textFile.flatMap(_.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) 在这个例子中，.cache()方法确保了textFile RDD的内容只被加载一次，并且可以被后续的操作共享。其实嘛，要是没用缓存的话，每次你调用flatMap或者map的时候，都得重新去原始数据里翻一遍，这就跟每次出门都得把家里所有东西再检查一遍似的，纯属给自己找麻烦啊！ 案例2：多步骤处理流程 有时候，一个任务可能会涉及到多个阶段的处理，比如过滤、映射、聚合等等。在这种情况下，合理安排缓存的位置尤为重要。 python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() df = spark.read.text("hdfs://path/to/input.txt") 第一步：将文本拆分为单词 words = df.selectExpr("split(value, ' ') as words").select("words.") 第二步：缓存中间结果 words.cache() 第三步：统计每个单词的出现次数 word_counts = words.groupBy("value").count() word_counts.show() 这里，我们在第一步处理完之后立即调用了.cache()方法，目的是为了保留中间结果，方便后续步骤复用。要是不这么干啊，那每走一步都得把上一步的算一遍，想想就费劲，效率肯定低得让人抓狂。 四、总结与展望 通过今天的讨论，相信大家对Spark的分布式缓存有了更深刻的认识。虽然它能带来显著的性能提升，但也并非万能药。其实啊，要想把它用得溜、用得爽，就得先搞懂它是怎么工作的，再根据具体的情况去灵活调整。不然的话，它的那些本事可就都浪费啦！ 未来，随着硬件条件的不断改善以及算法优化的持续推进，相信Spark会在更多领域展现出更加卓越的表现。嘿，咱们做开发的嘛，就得有颗永远好奇的心！就跟追剧似的，新技术一出就得赶紧瞅两眼，说不定哪天就用上了呢。别怕麻烦，多学点东西总没错，说不定哪天就能整出个大招儿来！ 最后，感谢大家耐心阅读这篇文章。如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时交流！让我们一起努力，共同进步吧！

...彩。无论是边缘计算、大数据处理还是实时数据分析，Golang都展现出了巨大的潜力。正如Google Go团队负责人Robert Griesemer所说：“Golang的目标始终是让开发者能够更快、更好地完成工作。”这种理念无疑将继续引领技术发展的潮流。

...对：设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个方面进行考核 AWS的架构师考试重点需要掌握7大“云设计架构”如：弹性原则、最小授权原则等等，熟悉这些非常有助于答题（就好比当初考车的文科一样，是有规律可循的） 多动手非常有助于通过考试，同时也是熟练掌握的不二法宝 助理架构师考试，建议考生拥有6个月AWS实战经验 专家级架构师考试，建议考生拥有2年的实战经验 2. 概述 2.1 AWS的服务列表概览 2.2 需要确定好自己的定位与方向 包括三个维度： - 什么行业 – （移动？视频？互联网？企业？金融？） - 解决什么问题 – 大规模分发？大数据？混合网络？ - 使用哪些服务 – 虚拟主机？虚拟网络和安全？hadoop集群？数据仓库？ 2.3 学习方法是以赛代练（步步实践，边学边用） 首先【观看自学视频】 然后听取【在线课堂】 理论差不多有，开始【动手实验室】（15个免费实验） 深入了解需要【详细查看文档】建议至少先从FAQ阅读，可以缩短很长时间 利用【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习 再进行高级实验 需要了解各个服务之间的关联等，【听取讲师指导课程】，就可以高层次的了解服务内容 参加认证考试 2.4 AWS导师课程分类和级别 人员分类：解决方案师、开发人员、系统操作人员 课程分类：入门级、基础级、高级、专项 3. AWS认证的背景信息 3.1 认证的类型 助理级 – 助理架构师 – 助理开发人员 – 助理系统管理员 专家级 – 专家架构师 – 专家开发运维 认证共有5个，如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证，其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可 3.2 获得认证后的收益？ 对个人 – 可以证明个人在AWS平台上具备设计、部署和管理高可用、低成本、安全应用的能力 – 在工作上或社区中得到尊重和认可 – 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章 对企业雇主 – 具备AWS上服务和工具的使用的认可 – 客户认可，降低AWS项目实施风险 – 增加客户满意度 3.3 再认证模式 因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题目、时间将会更少，且认证费用更低 3.4 助理架构师认证的知识领域 四大知识域 1 设计：高可用、高效率、可容错低、可扩展的系统 2 实施和部署：强调部署操作能力 3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全 4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题 知识权重 - 设计：60%的题目 - 实施和部署：10%的题目 - 数据安全：20%的题目 - 排除故障：10%的题目 PS：考试不会按照上面的次序、考试不会注明考试题目的分类 3.5 认证过程 需要在网上注册，找到距离家里比较近的地方考试（考点） 到了现场需要携带身份证，证明自己 并不允许带手机入场 证件上必须有照片 签署NDA保证不会泄露考题 考试中心的电脑中考试（80分钟，55个考题） 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题目是否正确） 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中 3.6 考试机制 助理级别考试的重点是：单一服务和小规模的组合服务的掌握程度 所有题目都是选择题（多选或单选） 不惩罚打错，所以留白没意义，可以猜一个 55道题 可以给不确定的题目打标签，没提交前都可以回来改答案 3.7 题目示例 单选题 多选题（会告诉你有多少个答案） 汇总查看答案以及mark（标记） 4 AWS架构的7大设计原则 4.1 松耦合 松耦合是容错、运维自动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应用调整、发展的阻碍 松耦合模式的情况 不要标示（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将非常高 – 使用负载均衡器 – 域名解析 – 弹性IP – 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来方便，为应用将来的扩展带来好处 不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理 – 使用尽量使用异步的处理，而不是同步的（SQS可以帮到用户） 4.2 模块出错后工作不会有问题 问问某个模块出了问题，应用会怎么样？ 在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进行处理，建立自动恢复性 4.3 实现弹性 在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的 – 可以配合AutoScaling、EIP和可用区AZ来满足 允许模块的失败重启 – 无状态设计比有状态设计好 – 使用ELB、云监控去检测“实例”运行状态 有引导参数的实例（实现自动配置） – 例如：加入user data在启动的时候，告知它应该做的事情 在关闭实例的时候，保存其配置和个性化 – 例如用DynamoDB保存session信息 弹性后就不会为了超配资源而浪费钱了 4.4 安全是整体的事，需要在每个层面综合考虑 基础架构层 计算/网络架构层 数据层 应用层 4.5 最小授权原则 只付于操作者完成工作的必要权限 所有用户的操作必须授权 三种类型的权限能操作AWS – 主账户 – IAM用户 – 授权服务(主要是开发的app） 5 设计：高可用、高效率、可容错、可扩展的系统 本部分的目标是设计出高可用、高效率低成本、可容错、可扩展的系统架构 - 高可用 – 了解AWS服务自身的高可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的 – 用好这些服务可以减少可用性的后顾之忧 - 高效率(低成本) – 了解自己的容量需求，避免超额分配 – 利用不同的价格策略，例如：使用预留实例 – 尽量使用AWS的托管服务（如SNS、SQS） - 可容错 – 了解HA和容错的区别 – 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的一个重要策略 – HA强调系统不要出问题，而容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务 - 可扩展性 – 需要了解AWS哪些服务自身就可以扩展，例如SQS、ELB – 了解自动伸缩组（AS） 运用好 AWS 7大架构设计原则的：松耦合、实现弹性 6 实施和部署设计 本部分的在设计的基础上找到合适的工具来实现 对比第一部分“设计”，第一章主要针对用什么，而第二章则讨论怎么用 主要考核AWS云的核心的服务目录和核心服务，包括： 计算机和网络 – EC2、VPC 存储和内容分发 – S3、Glacier 数据库相关分类 – RDS 部署和管理服务 – CloudFormation、CloudWatch、IAM 应用服务 – SQS、SNS 7 数据安全 数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂 数据安全包括4个层面：基础设施层、计算/网络层、数据层、应用层 - 基础设施层 1. 基础硬件安全 2. 授权访问、流程等 - 计算/网络层 1. 主要靠VPC保障网络（防护、路由、网络隔离、易管理） 2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别 安全组比ACL多一点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP 安全组只允许统一，ACL可以设置拒绝 安全组有状态！很重要（只要一条入站规则通过，那么出站也可以自动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、入站规则） 安全组的工作的对象是网卡（实例）、ACL工作的对象是子网 认识4种网关，以及他们的差别 共有4种网关，支撑流量进出VPC internet gatway：互联网的访问 virtual private gateway：负责VPN的访问 direct connect：负责企业直连网络的访问 vpc peering：负责VPC的peering的访问 数据层 数据传输安全 – 进入和出AWS的安全 – AWS内部传输安全 通过https访问API 链路的安全 – 通过SSL访问web – 通过IP加密访问VPN – 使用直连 – 使用OFFLINE的导入导出 数据的持久化保存 – 使用EBS – 使用S3访问 访问 – 使用IAM策略 – 使用bucket策略 – 访问控制列表 临时授权 – 使用签名的URL 加密 – 服务器端加密 – 客户端加密 应用层 主要强调的是共担风险模型 多种类型的认证鉴权 给用户在应用层的保障建议 – 选择一种认证鉴权机制（而不要不鉴权） – 用安全的密码和强安全策略 – 保护你的OS（如打开防火墙） – 用强壮的角色来控制权限（RBAC） 判断AWS和用户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是用户（举个例子：安全组的功能由AWS负责—是否生效，但是如何使用是用户负责—自己开放所有端口跟AWS无关） AWS可以保障的 用户需要保障的 工具与服务 操作系统 物理内部流程安全 应用程序 物理基础设施 安全组 网络设施 虚拟化设施 OS防火墙 网络规则 管理账号 8 故障排除 问题经常包括的类型： - EC2实例的连接性问题 - 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 - 服务使用限制问题 8.1 EC2实例的连接性问题 经常会有多个原因造成无法连接 外部VPC到内部VPC的实例 – 网关（IGW–internet网关、VPG–虚拟私有网关）的添加问题 – 公司网络到VPC的路由规则设置问题 – VPC各个子网间的路由表问题 – 弹性IP和公有IP的问题 – NACLs（网络访问规则） – 安全组 – OS层面的防火墙 8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据 注意EBS或EC2没有任何强绑定关系 – EBS是可以从旧实例上分离的 – 如有必要尽快做 将EBS卷挂载到新的、健康的实例上 执行流程可以针对恢复没有工作的启动卷（boot volume） – 将root卷分离出来 – 像数据一样挂载到其他实例 – 修复文件 – 重新挂载到原来的实例中重新启动 8.3 服务使用限制问题 AWS有很多软性限制 – 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个 还有一些硬性限制例如 – 每个账号最多拥有100个S3的bucket – …… 别的服务限制了当前服务 – 例如无法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限 – Trusted Advisor这个工具可以根据服务水平的不同给出你一些限制的参考（从免费试用，到商业试用，和企业试用的建议） 常见的软性限制 公共的限制 – 每个用户最多创建20个实例，或更少的实例类型 – 每个区域最多5个弹性ip – 每个vpc最多100个安全组 – 最多20个负载均衡 – 最多20个自动伸缩组 – 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘 – …更多则需要申请了 你不需要记住限制 – 知道限制，并保持数值敏感度就好 – 日后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题 9. 总结 9.1 认证的主要目标是： 确认架构师能否搜集需求，并且使用最佳实践，在AWS中构建出这个系统 是否能为应用的整个生命周期给出指导意见 9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备： 深度掌握至少1门高级别语言（c，c++，java等） 掌握AWS的三份白皮书 – aws概览 – aws安全流程 – aws风险和应对 – 云中的存储选项 – aws的架构最佳实践 按照客户需求，使用AWS组件来部署混合系统的经验 使用AWS架构中心网站了解更多信息 9.3 经验方面的建议 助理架构师 – 至少6个月的实际操作经验、在AWS中管理生产系统的经验 – 学习过AWS的基本课程 专家架构师 – 至少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂生产系统的经验（多种服务、动态伸缩、高可用、重构或容错） – 在AWS中执行构建的能力，架构的高级概念能力 9.4 相关资源 认证学习的资源地址 - 可以自己练习，模拟考试需要付费的 接下来就去网上报名参加考试 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/QXK2001/article/details/51292402。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...实现以及常见的参数 数据结构基本都问了一遍：链表、队列等 Java内存模型：常问的JVM分代模型，以及JDK1.8后的区别，最后还问了JVM相关的调优参数 分布式锁的实现比较技术 一面题目 自我介绍 擅长哪方面的技术？ java有哪些锁中类？（乐观锁&悲观锁、可重入锁&Synchronize等）。 比较重要的数据结构，如链表，队列，栈的基本原理及大致实现 J.U.C下的常见类的使用。Threadpool的深入考察；blockingQueue的使用 Java内存分代模型，GC算法，JVM常见的启动参数；CMS算法的过程。 Volatile关键字有什么用（包括底层原理） 线程池的调优策略 Spring cloud的服务注册与发现是怎么设计的？ 分布式系统的全局id如何实现 分布式锁的方案，redis和zookeeper那个好，如果是集群部署，高并发情况下那个性能更好。 1.2 Java中间件二面 技术二面考察范围： 问了项目相关的技术实现细节 数据库相关：索引、索引底层实现、mysql相关的行锁、表锁等 redis相关：架构设计、数据一致性问题 容器:容器的设计原理等技术 二面题目： 参与的项目，选一个，技术难度在哪里？ Collections.sort底层排序方式 负载均衡的原理设计模式与重构，谈谈你对重构的理解 谈谈redis相关的集群有哪些成熟方案？ 再谈谈一致hash算法（redis）？ 数据库索引，B+树的特性和建树过程 Mysql相关的行锁，表锁；乐观锁，悲观锁 谈谈多线程和并发工具的使用 谈谈redis的架构和组件 Redis的数据一致性问题（分布式多节点环境&单机环境） Docker容器 1.3 Java中间件三面 技术三面考察范围： 主要谈到了高并发的实现方案 以及中间件：redis、rocketmq、kafka等的架构设计思路 最后问了平时怎么提升技术的技术 三面题目 高并发情况下，系统是如何支撑大量的请求的？ 接着上面的问题，延伸到了中间件，kafka、redis、rocketmq、mycat等设计思路和适用场景等 最近上过哪些技术网站；最近再看那些书。 工作和生活中遇见最大的挑战，怎么去克服？ 未来有怎样的打算 1.4 Java中间件四面 最后，你懂的，主要就是HR走流程了，主要问了未来的职业规划。 02 头条Java后台3面 2.1 头条一面 讲讲jvm运行时数据库区 讲讲你知道的垃圾回收算法 jvm内存模型jmm 内存泄漏与内存溢出的区别 select、epool 的区别？底层的数据结构是什么？ mysql数据库默认存储引擎，有什么优点 优化数据库的方法，从sql到缓存到cpu到操作系统，知道多少说多少 什么情景下做分表，什么情景下做分库 linkedList与arrayList区别 适用场景 array list是如何扩容的 volatile 关键字的作用？Java 内存模型？ java lock的实现，公平锁、非公平锁 悲观锁和乐观锁，应用中的案例，mysql当中怎么实现，java中的实现 2.2 头条二面 Java 内存分配策略？ 多个线程同时请求内存，如何分配？ Redis 底层用到了哪些数据结构？ 使用 Redis 的 set 来做过什么？ Redis 使用过程中遇到什么问题？ 搭建过 Redis 集群吗？ 如何分析“慢查询”日志进行 SQL/索引 优化？ MySQL 索引结构解释一下？（B+ 树） MySQL Hash 索引适用情况？举下例子？ 2.3 头条三面 如何保证数据库与redis缓存一致的Redis 的并发竞争问题是什么？ 如何解决这个问题？ 了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？ 如何保证 Redis 高并发、高可用？ Redis 的主从复制原理，以及Redis 的哨兵原理？ 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路。 MySQL数据库主从同步怎么实现？ 秒杀模块怎么设计的，如何压测，抗压手段 03 今日头条Java后台研发三面 3.1 一面 concurrent包下面用过哪些？ countdownlatch功能实现 synchronized和lock区别，重入锁thread和runnable的区别 AtomicInteger实现原理(CAS自旋) java并发sleep与wait、notify与notifyAll的区别 如何实现高效的同步链表 java都有哪些加锁方式（synchronized、ReentrantLock、共享锁、读写锁等） 设计模式（工厂模式、单例模式（几种情况）、适配器模式、装饰者模式） maven依赖树，maven的依赖传递，循环依赖 3.2 二面 synchronized和reentrantLock的区别，synchronized用在代码快、方法、静态方法时锁的都是什么? 介绍spring的IOC和AOP，分别如何实现(classloader、动态代理)JVM的内存布局以及垃圾回收原理及过程 讲一下，讲一下CMS垃圾收集器垃圾回收的流程，以及CMS的缺点 redis如何处理分布式服务器并发造成的不一致OSGi的机制spring中bean加载机制，bean生成的具体步骤，ioc注入的方式spring何时创建- applicationContextlistener是监听哪个事件？ 介绍ConcurrentHashMap原理，用的是哪种锁，segment有没可能增大? 解释mysql索引、b树，为啥不用平衡二叉树、红黑树 Zookeeper如何同步配置 3.3 三面 Java线程池ThreadPoolEcecutor参数，基本参数，使用场景 MySQL的ACID讲一下，延伸到隔离级别 dubbo的实现原理，说说RPC的要点 GC停顿原因，如何降低停顿？ JVM如何调优、参数怎么调？ 如何用工具分析jvm状态（visualVM看堆中对象的分配，对象间的引用、是否有内存泄漏，jstack看线程状态、是否死锁等等） 描述一致性hash算法 分布式雪崩场景如何避免? 再谈谈消息队列 04 抖音Java 三面 4.1 一面： hashmap，怎么扩容，怎么处理数据冲突？ 怎么高效率的实现数据迁移？ Linux的共享内存如何实现，大概说了一下。 socket网络编程，说一下TCP的三次握手和四次挥手同步IO和异步IO的区别？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ 红黑树讲一下，五个特性，插入删除操作,时间复杂度？ 快排的时间复杂度，最坏情况呢，最好情况呢，堆排序的时间复杂度呢，建堆的复杂度是多少 4.2 二面： 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 设计模式了解哪些？ AtomicInteger怎么实现原子修改的？ ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？ 为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ redis数据结构？ redis数据淘汰机制？ 4.3 三面（约五十分钟）： mysql实现事务的原理(MVCC) MySQL数据主从同步是如何实现的？ MySQL索引的实现，innodb的索引，b+树索引是怎么实现的，为什么用b+树做索引节点，一个节点存了多少数据，怎么规定大小，与磁盘页对应。 如果Redis有1亿个key，使用keys命令是否会影响线上服务？ Redis的持久化方式，aod和rdb，具体怎么实现，追加日志和备份文件，底层实现原理的话知道么? 遇到最大困难是什么？怎么克服？ 未来的规划是什么？ 你想问我什么？ 05 百度三面 5.1 百度一面 自我介绍 Java中的多态 为什么要同时重写hashcode和equals Hashmap的原理 Hashmap如何变线程安全，每种方式的优缺点 垃圾回收机制 Jvm的参数你知道的说一下 设计模式了解的说一下啊 手撕一个单例模式 手撕算法：反转单链表 手撕算法：实现类似微博子结构的数据结构，输入一系列父子关系，输出一个类似微博评论的父子结构图 手写java多线程 手写java的soeket编程，服务端和客户端 手撕算法： 爬楼梯，写出状态转移方程 智力题：时针分针什么时候重合 5.2 百度二面（现场） 自我介绍 项目介绍 服务器如何负载均衡，有哪些算法，哪个比较好，一致性哈希原理，怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。 TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。 Linux查看cpu占用率高的进程 手撕算法：给定一个数字三角形，找到从顶部到底部的最小路径和。每一步可以移动到下面一行的相邻数字上。 然后继续在这个问题上扩展 求出最短那条的路径 递归求出所有的路径 设计模式讲一下熟悉的 会不会滥用设计模式 多线程条件变量为什么要在while体里 你遇到什么挫折，怎么应对和处理 5.3 百度三面（现场） 自我介绍 项目介绍 Redis的特点 Redis的持久化怎么做，aof和rdb，有什么区别，有什么优缺点。 Redis使用哨兵部署会有什么问题，我说需要扩容的话还是得集群部署。 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的 说一下gc算法，分代回收说下 MySQL的引擎讲一下，有什么区别，使用场景呢 分布式事务了解么 反爬虫的机制，有哪些方式 06 蚂蚁中间件团队面试题 6.1 蚂蚁中间件一面： 自我介绍 JVM垃圾回收算法和垃圾回收器有哪些，最新的JDK采用什么算法。 新生代和老年代的回收机制。 讲一下ArrayList和linkedlist的区别，ArrayList与HashMap的扩容方式。 Concurrenthashmap1.8后的改动。 Java中的多线程，以及线程池的增长策略和拒绝策略了解么。 Tomcat的类加载器了解么 Spring的ioc和aop，Springmvc的基本架构，请求流程。 HTTP协议与Tcp有什么区别，http1.0和2.0的区别。 Java的网络编程，讲讲NIO的实现方式，与BIO的区别，以及介绍常用的NIO框架。 索引什么时候会失效变成全表扫描 介绍下分布式的paxos和raft算法 6.2 蚂蚁中间件二面 你在项目中怎么用到并发的。 消息队列的使用场景，谈谈Kafka。 你说了解分布式服务，那么你怎么理解分布式服务。 Dubbo和Spring Clound的区别，以及使用场景。 讲一下docker的实现原理，以及与JVM的区别。 MongoDB、Redis和Memcached的应用场景，各自优势 MongoDB有事务吗 Redis说一下sorted set底层原理 讲讲Netty为什么并发高，相关的核心组件有哪些 6.3 蚂蚁中间件三面 完整的画一个分布式集群部署图，从负载均衡到后端数据库集群。 分布式锁的方案，Redis和Zookeeper哪个好，如果是集群部署，高并发情况下哪个性能更好。 分布式系统的全局id如何实现。 数据库万级变成亿级，你如何来解决。 常见的服务器雪崩是由什么引起的，如何来防范。 异地容灾怎么实现 常用的高并发技术解决方案有哪些，以及对应的解决步骤。 07 京东4面(Java研发） 7.1 一面（基础面：约1小时） 自我介绍，主要讲讲做了什么和擅长什么 springmvc和spring-boot区别 @Autowired的实现原理 Bean的默认作用范围是什么？其他的作用范围？ 索引是什么概念有什么作用？MySQL里主要有哪些索引结构？哈希索引和B+树索引比较？ Java线程池的原理？线程池有哪些？线程池工厂有哪些线程池类型，及其线程池参数是什么？ hashmap原理，处理哈希冲突用的哪种方法？ 还知道什么处理哈希冲突的方法？ Java GC机制？GC Roots有哪些？ Java怎么进行垃圾回收的？什么对象会进老年代？垃圾回收算法有哪些？为什么新生代使用复制算法？ HashMap的时间复杂度？HashMap中Hash冲突是怎么解决的？链表的上一级结构是什么？Java8中的HashMap有什么变化？红黑树需要比较大小才能进行插入，是依据什么进行比较的？其他Hash冲突解决方式？ hash和B+树的区别？分别应用于什么场景？哪个比较好？ 项目里有个数据安全的，aes和md5的区别？详细点 7.2 二面（问数据库较多） 自我介绍 为什么MyISAM查询性能好？ 事务特性（acid） 隔离级别 SQL慢查询的常见优化步骤？ 说下乐观锁，悲观锁（select for update），并写出sql实现 TCP协议的三次握手和四次挥手过程？ 用到过哪些rpc框架 数据库连接池怎么实现 Java web过滤器的生命周期 7.3 三面（综合面；约一个小时） 自我介绍。 ConcurrentHashMap 在Java7和Java8中的区别？为什么Java8并发效率更好？什么情况下用HashMap，什么情况用ConcurrentHashMap？ 加锁有什么机制？ ThreadLocal？应用场景？ 数据库水平切分，垂直切分的设计思路和切分顺序 Redis如何解决key冲突 soa和微服务的区别？ 单机系统演变为分布式系统，会涉及到哪些技术的调整？请从前面负载到后端详细描述。 设计一个秒杀系统？ 7.4 四面（HR面） 你自己最大优势和劣势是什么 平时遇见过什么样的挑战，怎么去克服的 工作中遇见了技术解决不了的问题，你的应对思路？ 你的兴趣爱好？ 未来的职业规划是什么？ 08 美团java高级开发3面 8.1 美团一面 自我介绍 项目介绍 Redis介绍 了解redis源码么 了解redis集群么 Hashmap的原理，增删的情况后端数据结构如何位移 hashmap容量为什么是2的幂次 hashset的源码 object类你知道的方法 hashcode和equals 你重写过hashcode和equals么，要注意什么 假设现在一个学生类，有学号和姓名，我现在hashcode方法重写的时候，只将学号参与计算，会出现什么情况？ 往set里面put一个学生对象，然后将这个学生对象的学号改了，再put进去，可以放进set么？并讲出为什么 Redis的持久化？有哪些方式，原理是什么？ 讲一下稳定的排序算法和不稳定的排序算法 讲一下快速排序的思想 8.2 美团二面 自我介绍 讲一下数据的acid 什么是一致性 什么是隔离性 Mysql的隔离级别 每个隔离级别是如何解决 Mysql要加上nextkey锁，语句该怎么写 Java的内存模型，垃圾回收 线程池的参数 每个参数解释一遍 然后面试官设置了每个参数，给了是个线程，让描述出完整的线程池执行的流程 Nio和IO有什么区别 Nio和aio的区别 Spring的aop怎么实现 Spring的aop有哪些实现方式 动态代理的实现方式和区别 Linux了解么 怎么查看系统负载 Cpu load的参数如果为4，描述一下现在系统处于什么情况 Linux，查找磁盘上最大的文件的命令 Linux，如何查看系统日志文件 手撕算法：leeetcode原题 22，Generate Parentheses，给定 n 对括号，请- 写一个函数以将其生成新的括号组合，并返回所有组合结果。 8.3 美团三面（现场） 三面没怎么问技术，问了很多技术管理方面的问题 自我介绍 项目介绍 怎么管理项目成员 当意见不一致时，如何沟通并说服开发成员，并举个例子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 子 怎么保证项目的进度 数据库的索引原理 非聚簇索引和聚簇索引 索引的使用注意事项 联合索引 从底层解释最左匹配原则 Mysql对联合索引有优化么？会自动调整顺序么？哪个版本开始优化？ Redis的应用 Redis的持久化的方式和原理 技术选型，一个新技术和一个稳定的旧技术，你会怎么选择，选择的考虑有哪些 说你印象最深的美团点评技术团队的三篇博客 最近在学什么新技术 你是怎么去接触一门新技术的 会看哪些书 怎么选择要看的书 最后 由于篇幅限制，小编在此截出几张知识讲解的图解，有需要的程序猿（媛）可以点赞后戳这里免费领取全部资料获取哦 [外链图片转存中…(img-SFREePIJ-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-5kF3pkiC-1624074891834)] [外链图片转存中…(img-HDVXfOMR-1624074891835)] [外链图片转存中…(img-RyaAC5jy-1624074891836)] [外链图片转存中…(img-iV32C5Ok-1624074891837)] 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_57285325/article/details/118051767。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...tice公司及其收购数据库技术公司–StormDB的产品。Postgres-XL是一个横向扩展的开源数据库集群，具有足够的灵活性来处理不同的数据库任务。 Postgres-XL功能特性 开放源代码：（源协议使用宽松的“Mozilla Public License”许可，允许将开源代码与闭源代码混在一起使用。） 完全的ACID支持 可横向扩展的关系型数据库（RDBMS） 支持OLAP应用，采用MPP（Massively Parallel Processing：大规模并行处理系统）架构模式 支持OLTP应用，读写性能可扩展 集群级别的ACID特性 多租户安全 也可被用作分布式Key-Value存储 事务处理与数据分析处理混合型数据库 支持丰富的SQL语句类型，比如：关联子查询 支持绝大部分PostgreSQL的SQL语句 分布式多版本并发控制（MVCC：Multi-version Concurrency Control） 支持JSON和XML格式 Postgres-XL缺少的功能 内建的高可用机制 使用外部机制实现高可能，如：Corosync/Pacemaker 有未来功能提升的空间 增加节点/重新分片数据（re-shard）的简便性 数据重分布（redistribution）期间会锁表 可采用预分片（pre-shard）方式解决，在同台物理服务器上建立多个数据节点，每个节点存储一个数据分片。数据重分布时，将一些数据节点迁出即可 某些外键、唯一性约束功能 Postgres-XL架构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M9lFuEIP-1640133702200)(./assets/postgre-xl.jpg)] 基于开源项目Postgres-XC XL增加了MPP，允许数据节点间直接通讯，交换复杂跨节点关联查询相关数据信息，减少协调器负载。 多个协调器（Coordinator） 应用程序的数据库连入点 分析查询语句，生成执行计划 多个数据节点（DataNode） 实际的数据存储 数据自动打散分布到集群中各数据节点 本地执行查询 一个查询在所有相关节点上并行查询 全局事务管理器（GTM：Global Transaction Manager） 提供事务间一致性视图 部署GTM Proxy实例，以提高性能 Postgre-XL主要组件 GTM (Global Transaction Manager) - 全局事务管理器 GTM是Postgres-XL的一个关键组件，用于提供一致的事务管理和元组可见性控制。 GTM Standby GTM的备节点，在pgxc,pgxl中，GTM控制所有的全局事务分配，如果出现问题，就会导致整个集群不可用，为了增加可用性，增加该备用节点。当GTM出现问题时，GTM Standby可以升级为GTM，保证集群正常工作。 GTM-Proxy GTM需要与所有的Coordinators通信，为了降低压力，可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM-Proxy。 Coordinator --协调器 协调器是应用程序到数据库的接口。它的作用类似于传统的PostgreSQL后台进程，但是协调器不存储任何实际数据。实际数据由数据节点存储。协调器接收SQL语句，根据需要获取全局事务Id和全局快照，确定涉及哪些数据节点，并要求它们执行(部分)语句。当向数据节点发出语句时，它与GXID和全局快照相关联，以便多版本并发控制(MVCC)属性扩展到集群范围。 Datanode --数据节点 用于实际存储数据。表可以分布在各个数据节点之间，也可以复制到所有数据节点。数据节点没有整个数据库的全局视图，它只负责本地存储的数据。接下来，协调器将检查传入语句，并制定子计划。然后，根据需要将这些数据连同GXID和全局快照一起传输到涉及的每个数据节点。数据节点可以在不同的会话中接收来自各个协调器的请求。但是，由于每个事务都是惟一标识的，并且与一致的(全局)快照相关联，所以每个数据节点都可以在其事务和快照上下文中正确执行。 Postgres-XL继承了PostgreSQL Postgres-XL是PostgreSQL的扩展并继承了其很多特性： 复杂查询 外键 触发器 视图 事务 MVCC(多版本控制) 此外，类似于PostgreSQL，用户可以通过多种方式扩展Postgres-XL，例如添加新的 数据类型 函数 操作 聚合函数 索引类型 过程语言 安装 环境说明 由于资源有限，gtm一台、另外两台身兼数职。 主机名 IP 角色 端口 nodename 数据目录 gtm 192.168.20.132 GTM 6666 gtm /nodes/gtm 协调器 5432 coord1 /nodes/coordinator xl1 192.168.20.133 数据节点 5433 node1 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy01 /nodes/gtm_pxy1 协调器 5432 coord2 /nodes/coordinator xl2 192.168.20.134 数据节点 5433 node2 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy02 /nodes/gtm_pxy2 要求 GNU make版本 3.8及以上版本 [root@pg ~] make --versionGNU Make 3.82Built for x86_64-redhat-linux-gnuCopyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>This is free software: you are free to change and redistribute it.There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. 需安装GCC包 需安装tar包 用于解压缩文件 默认需要GNU Readline library 其作用是可以让psql命令行记住执行过的命令，并且可以通过键盘上下键切换命令。但是可以通过--without-readline禁用这个特性，或者可以指定--withlibedit-preferred选项来使用libedit 默认使用zlib压缩库 可通过--without-zlib选项来禁用 配置hosts 所有主机上都配置 [root@xl2 11] cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost192.168.20.132 gtm192.168.20.133 xl1192.168.20.134 xl2 关闭防火墙、Selinux 所有主机都执行 关闭防火墙： [root@gtm ~] systemctl stop firewalld.service[root@gtm ~] systemctl disable firewalld.service selinux设置: [root@gtm ~]vim /etc/selinux/config 设置SELINUX=disabled，保存退出。 This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作： [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中，使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点： [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入，直接enter下一步。直到最后，因为第一次要求输入目标机器的用户密码，输入即可。 下载源码 下载地址：https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装，编译需要一点时间，最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户，修改其环境变量，开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾，新增如下变量配置： export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc，然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句，如果输出变量结果，代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件，编辑如下： 对着模板文件一个一个修改，否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点，设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化，启动，停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果： /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令： 注：本节点只执行修改操作即可(alert node)，其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1，执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注：默认创建的表为分布式表，也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明，下面有说明。 通过15432端口登录数据节点，查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2，查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条，没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误： ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对，所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点，也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表：各个datanode节点中，表的数据完全相同，也就是说，插入数据时，会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时，只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法： CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE ：会将插入的数据，按照拆分规则，分配到不同的datanode节点中存储，也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据，通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果： DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论：REPLICATION表中，datanode1,datanode2中表是全部数据，一模一样。而DISTRIBUTE表，数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上，新增一个master角色的datanode节点，名称是datanode3 端口号暂定5430，pool master暂定6669 ，指定好数据目录位置，从两个节点升级到3个节点，之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后，查询集群节点状态： postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布，需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上，如下： postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后，将sharding表数据重新分配到三个节点上，将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布： postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候，放在了xl3服务器上，端口15432)节点查看数据： [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令，可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点，重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据，为了数据安全，在删除之前需要检查下被删除节点上的数据，有数据的话，要回收掉分配到其他节点，然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤： 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据，那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现，查询范围如果涉及到故障的node1节点，会报错，而查询的数据范围不在node1上的话，仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换，必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后，查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...，专为提升列表与表格数据的搜索和过滤功能而设计。这款插件能够极大地增强用户在处理大量数据时的效率和体验，尤其适用于需要频繁筛选、查找特定信息的场景。功能亮点1.快速搜索：通过简单的API调用，用户可以在输入框中直接输入关键词，快速筛选出符合条件的数据行。这不仅节省了时间，还提高了数据查找的精确度。2.灵活的过滤选项：jQuery-easySearch支持多种过滤条件，包括但不限于文本匹配、数值比较、日期筛选等，允许开发者根据具体需求定制过滤逻辑，满足不同场景下的应用需求。3.直观的用户界面：插件提供了简洁明了的用户界面，使得即使非技术背景的用户也能轻松上手使用，无需深入理解复杂的前端开发知识。4.高性能表现：针对大数据量场景进行了优化，确保在处理大规模数据时也能保持流畅的操作体验，不会出现明显的卡顿或延迟。5.兼容性与可扩展性：jQuery-easySearch与其他jQuery库兼容，易于集成到现有的Web项目中。同时，其模块化设计方便开发者根据需要添加自定义功能或修改现有行为。6.文档与社区支持：提供详细的API文档和丰富的示例代码，帮助开发者快速理解并应用插件。活跃的开发者社区也能够提供技术支持和交流平台，促进插件的持续改进和更新。应用场景-电商网站产品搜索：用户可以通过关键词搜索找到特定的产品，提高购物体验。-数据报告与分析：在数据分析工具中，快速筛选出关键指标或趋势，辅助决策制定。-人力资源管理：在员工信息管理系统中，快速定位特定员工或职位信息，提高管理效率。总之，jQuery-easySearch为开发者提供了一个高效、灵活的工具，以提升列表和表格数据的搜索和过滤功能，显著改善用户体验，适用于各种需要高效数据处理的Web应用。 点我下载 文件大小：91.70 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...。例如，在机器学习和大数据分析领域，矩阵运算作为基础计算单元，其高效处理手段至关重要。近日，Apache Spark 3.2版本发布，其中对Matrix DataFrame API进行了优化升级，支持更灵活、高效的矩阵操作，包括行列裁剪、转置等，大大提升了大规模数据处理性能。 此外，Google Research团队近期发表了一项关于稀疏矩阵高效运算的研究成果，通过创新的数据结构和算法设计，能够在处理亿级维度的稀疏矩阵时实现快速的行删减与列筛选，这对于推荐系统、自然语言处理等领域的模型训练有着重大意义。 同时，学术界对于矩阵理论及其实现的探讨也从未停止。比如，基于Strassen算法或Coppersmith-Winograd算法的矩阵乘法优化，尽管主要应用于理论研究，但也为实际编程中矩阵操作效率提升提供了新的思路和启发。 总的来说，二维矩阵的删除操作只是矩阵运算的一个基础环节，随着技术发展，如何在更大规模、更高维度的矩阵上进行有效且快速的操作，已经成为现代计算机科学和应用领域持续关注和突破的重要课题。

...和操作后，进一步探索数据库与文件系统的交互实践以及最新的安全策略显得尤为重要。近日，随着数据隐私保护法规的不断强化，如欧盟的GDPR，企业在进行大量数据导入导出时必须更加注重数据的安全性和合规性。MySQL 8.0版本对LOAD DATA INFILE和SELECT INTO OUTFILE命令的安全选项进行了增强，用户可精细控制文件访问权限并支持SSL加密传输，有效防止数据在传输过程中的泄露风险。 此外，针对大数据场景下的批量数据处理效率问题，MySQL也提供了优化策略。例如，通过合理设置FIELDS TERMINATED BY、LINES TERMINATED BY等参数，可以显著提升大规模CSV或TXT文件的导入速度。同时，结合使用索引、预处理脚本等方式，能在保证数据完整性的前提下，大大缩短数据加载时间。 深入研究MySQL文档，会发现其对文件格式的支持也在不断拓展。除了传统的文本文件外，还支持JSON、XML等多种数据格式的读写功能，为复杂的数据交换和存储需求提供了更多可能。因此，在实际应用中，掌握MySQL与文件系统交互的最新技术和最佳实践，对于提高网站运营效能、保障数据安全具有深远意义。

...幅增强等新特性，使得数据处理更为高效便捷。此外，MySQL 8.0在安全性方面新增了 caching_sha2_password 身份验证插件，有效提升了数据库账户的安全级别。 同时，随着云服务的发展，MySQL也在各大云平台如AWS RDS、阿里云RDS等上提供了更加灵活且易于管理的服务选项。企业用户可以根据自身需求选择适合的部署方式，实现资源按需分配与扩展。 而对于开发者而言，掌握MySQL优化技巧及其实战应用至关重要。例如，合理设计数据库表结构、熟练运用索引策略、适时进行查询优化等方法，能够在很大程度上提高MySQL数据库在高并发场景下的响应速度和稳定性。 总的来说，MySQL作为全球最广泛使用的开源关系型数据库之一，在不断迭代升级中持续赋能各行业业务发展，而深入理解和熟练掌握MySQL的各项功能，无疑将为企业和个人开发者在大数据时代带来更强竞争力。

...我们还可以进一步探讨数据库在游戏开发中的核心作用以及数据库优化对提升玩家体验的影响。近期，《游戏开发者》杂志的一篇文章揭示了某知名网络游戏通过优化数据库架构，成功减少了游戏内交易的延迟，显著提升了元宝充值、消耗等操作的实时性，从而提高了用户满意度和留存率。 同时，随着云计算和大数据技术的发展，许多游戏公司开始采用分布式数据库来应对高并发场景下的数据处理需求。例如，阿里云发布的最新解决方案中就详细介绍了如何借助云数据库实现动态扩容，有效支撑了大型网游在高峰期的海量元宝数值更新与查询请求。 此外，针对游戏经济系统的安全问题，也有专家提出应当强化数据库权限管理，采用加密传输技术和二次验证机制确保元宝等虚拟财产的安全存储与变更。最近一起因数据库漏洞导致的游戏元宝被盗事件，再次敲响了游戏数据安全的警钟，促使业界加大对数据库防护措施的研究和投入。 总的来说，从基本的MySQL操作到复杂的数据库架构设计与优化，再到数据安全防护，游戏开发过程中对于数据库技术的应用和探索是一个持续且深入的过程，它不仅影响着游戏功能的实现，更是关乎游戏生态健康与用户体验的关键因素。

...入理解Docker的数据卷与数据卷容器的概念及其应用后，我们可以进一步探索如何在实际场景中优化和管理这些数据存储机制。最近，随着Kubernetes等容器编排系统的广泛应用，Docker数据卷的管理也变得更加复杂且重要。例如，在Kubernetes中，可以通过PersistentVolume（持久化卷）和PersistentVolumeClaim（持久化卷声明）对Docker数据卷进行更高级别的抽象和自动化管理，确保跨节点、跨Pod的数据持久性和可用性。 另外，考虑到数据安全性和备份恢复问题，近期有开发者提出了一种利用Docker数据卷容器实现定期自动备份的方法，并结合云存储服务（如AWS S3或阿里云OSS），将容器内的关键数据定期同步到云端，以防止因本地硬件故障导致的数据丢失。 此外，针对多用户环境下数据卷权限控制的问题，Docker在新版本中引入了改进的数据卷驱动程序支持，允许通过插件形式实现更灵活的数据访问控制策略，比如使用Rancher Local Path Provisioner或者开源项目Portworx提供动态、多租户的数据卷管理方案。 综上所述，随着技术的发展和企业级应用场景的拓展，对Docker数据卷及数据卷容器的理解和运用也需要与时俱进，关注最新实践案例和技术趋势，以便更好地服务于微服务架构、DevOps流程以及大数据分析等领域的数据管理需求。

...出，使用JSON进行数据交换和存储的方式，在移动优先、响应式设计以及SPA（单页应用）等主流开发模式中，能够显著降低网络传输负担，提升用户体验。 具体来说，各大云服务提供商如AWS、Azure和Google Cloud也纷纷推出对JSON格式原生支持的服务，如AWS DynamoDB可以直接处理JSON文档，大大简化了数据读写操作的复杂性。同时，Node.js社区不断涌现新的库和工具，以提高JSON数据处理效率，例如fast-json-stringify和json-bigint等，它们针对大数据量场景进行了深度优化，使得JSON在企业级应用中也能游刃有余。 此外，考虑到安全性问题，业界也在探索如何在保证JSON便捷性的前提下增强其安全性。例如，通过JSON Schema实现数据验证，确保接收到的数据符合预期结构，减少因数据格式错误引发的安全隐患。而在加密方面，已有研究提出了将JSON与加密算法结合，构建安全的数据交换通道。 综上所述，JSON作为跨平台、易于解析且高效的数据格式，在当前及未来一段时间内将持续发挥关键作用。无论是前端交互、后端数据处理，还是云端存储，深入理解和掌握JSON的应用与最佳实践，都将有助于开发者应对日新月异的技术挑战，打造更高效、更安全的数字化产品。

...深入理解Oracle数据库中CEIL和FLOOR函数的运用及它们与其他函数结合时可能出现的问题后，进一步的延伸阅读可关注近期数据库优化实践以及如何确保数据处理的准确性和性能。 近日，一篇关于Oracle 19c版本中数值函数性能提升的文章引起了广泛关注。文中详细介绍了新版本对CEIL、FLOOR等内建函数进行了底层优化，显著降低了处理大数据量时的CPU消耗，并通过实际测试案例展示了其在金融风控业务场景中的高效应用。例如，在处理涉及货币转换与金额四舍五入问题时，借助增强后的CEIL和FLOOR函数，能够更精确地执行批量数据处理任务，同时有效避免了因数据类型不匹配导致的错误。 此外，对于数据库开发者而言，深入理解SQL查询中的类型转换规则是至关重要的。Oracle官方社区近期发布的一篇技术解读文章，以丰富的实例阐述了NVL、TO_NUMBER、REPLACE等函数与CEIL、FLOOR函数联合使用时的最佳实践。作者强调，在进行复杂数据预处理时，务必注意隐式类型转换可能导致的潜在风险，如ORA-01722（无效数字）错误，提倡通过明确的数据类型转换操作确保函数调用的正确性。 综上所述，随着Oracle数据库技术的不断演进，用户在实际业务场景中灵活运用CEIL、FLOOR等数值函数的同时，也需紧跟官方更新动态和技术指南，以便更好地规避数据处理过程中可能遇到的问题，提升系统的稳定性和效率。

...文件中HTML代码的处理问题后，我们发现数据预处理是数据分析流程中的关键环节。近日，一项关于数据清洗的研究引起了业界广泛关注。据《Nature》杂志今年的一项报道，研究人员在分析大规模公开数据集时，强调了对非结构化或混合格式数据进行有效清洗的重要性。他们指出，在Web抓取的数据集中，HTML标签、JavaScript代码等非数据内容常会嵌入到CSV或其他文本格式的数据中，这不仅加大了数据解析难度，还可能引入误差。 实际上，许多现代数据处理工具如Pandas库和Apache NiFi等已经提供了应对此类问题的功能扩展。例如，Pandas可以通过自定义函数结合正则表达式实现对特定字段内HTML代码的清理，而Apache NiFi则支持实时数据流处理，可在数据流入系统时就完成格式转换和清洗工作。 此外，Python社区近期推出的一款专门针对Web数据抓取与清洗的库“BeautifulSoup”，它不仅能高效解析HTML文档结构，还能配合csv模块无缝衔接CSV文件处理，帮助用户更方便地从包含HTML元素的CSV数据中提取所需信息。 总的来说，理解和掌握如何识别并清除CSV文件中的HTML代码对于提升数据质量、确保后续分析结果准确至关重要。随着大数据时代的来临，关注并跟进此类实用技巧及最新研究进展，将有助于数据工作者更好地应对复杂多变的数据环境。

...进一步探讨MySQL数据库的管理与优化。近日，MySQL 8.0版本推出了一系列新特性，如窗口函数的增强、JSON功能的升级以及性能改进等，这为数据库管理员提供了更高效便捷的操作手段。例如，基于新的窗口函数，可以更轻松地进行复杂的数据分析和统计计算；而JSON字段类型的增强则顺应了现代应用中大量非结构化数据处理的需求。 同时，对于MySQL实例的运维管理，安全性和稳定性至关重要。定期检查并更新MySQL服务器的配置文件、确保数据目录的安全权限设置，并合理利用缓存机制以提升查询效率，是每一位数据库管理人员应熟练掌握的基本功。此外，针对线上大规模并发访问场景，深入理解并运用MySQL的InnoDB存储引擎的事务处理机制、锁机制及索引策略，有助于提升系统整体性能和用户体验。 另外，在云服务日益普及的今天，各大云服务商（如AWS RDS、阿里云RDS等）提供了托管型MySQL服务，用户无需关心底层MySQL实例的具体安装位置，即可享受到便捷的数据库创建、备份恢复及监控告警等功能。但这也要求DBA们熟悉云环境下的MySQL管理工具和服务接口，以便更好地适应云计算时代的新挑战。 总之，无论是对MySQL实例进行精细的本地部署维护，还是依托于云平台实现高效便捷的数据库管理，都需要不断跟进MySQL技术的发展动态，深入理解其核心原理，并结合实际业务场景灵活运用各种优化策略，从而确保数据库系统的稳定、安全、高效运行。

...，我们可以进一步探索数据库分页技术的最新发展和优化策略。近年来，随着大数据应用的普及，对于海量数据的高效分页展示需求日益凸显。例如，在2023年，MySQL 8.0版本对LIMIT的性能优化进行了重大改进，通过增强索引排序和查询优化器的智能分析，显著减少了大表分页查询时的延迟。 此外，针对分页查询可能导致的性能瓶颈问题，许多开发者和数据库专家提出了新的解决方案，如利用覆盖索引避免回表操作、使用内存表或临时表存储中间结果以提升效率、结合缓存机制减少数据库访问压力等。 同时，现代Web应用中的无限滚动加载（Infinite Scroll）模式也对分页查询提出了新的挑战。为了实现无缝的数据加载体验，一些前沿的技术方案采用了“分段查询”配合前端动态渲染的方式，替代传统的静态分页，有效减轻了数据库的压力，并提升了用户体验。 综上所述，MySQL的LIMIT关键字是实现分页查询的基础工具，但面对大规模数据处理和复杂的用户交互场景，我们需要不断跟进最新的数据库优化技术和设计理念，才能确保系统的稳定性和响应速度。而随着数据库技术的持续演进，诸如OFFSET关键字的替代方案以及云原生环境下的分布式数据库分页策略等前沿话题，都值得我们关注并深入研究。

...OUNT函数统计一列数据个数的基础上，进一步探讨数据库管理与数据分析的实际应用。近期，随着大数据和云计算技术的发展，数据库优化与深度统计分析的需求日益凸显。例如，在电商领域，企业需要精准统计用户行为数据以优化商品推荐策略；而在金融行业，实时统计交易数据对风险控制至关重要。 实际工作中，除了基本的计数操作，MySQL还提供了GROUP BY、HAVING等高级功能，结合COUNT函数可用于实现更复杂的业务逻辑，如按类别统计商品销售数量、筛选出特定条件下的用户活跃度等。另外，对于海量数据处理，可以借助于诸如分区表、索引优化等技术手段提升COUNT查询性能。 值得注意的是，现代数据库系统如Google BigQuery、Amazon Redshift等云数据库服务，不仅提供了对大规模数据高效计算COUNT值的能力，还支持SQL标准的扩展特性，便于进行更深层次的数据挖掘和分析工作。因此，掌握MySQL统计函数的同时，紧跟行业发展趋势，了解并熟练运用新型数据库技术，是当前数据从业者提高工作效率、满足业务需求的重要路径。

...程语言读取MySQL数据库后，我们可以进一步关注MySQL在现代技术环境下的最新发展动态与应用实践。近日，随着MySQL 8.0版本的不断更新迭代，其性能、安全性及兼容性等方面均得到了显著提升，尤其在云原生环境下支持更高效的数据处理能力。 例如，AWS近期宣布对其Amazon RDS for MySQL服务进行升级，全面支持MySQL 8.0版本，用户可以利用其增强的窗口函数、JSON功能以及安全审计特性来构建更为复杂且安全的企业级应用。此外，Google Cloud也发布了关于优化MySQL在GCP（Google Cloud Platform）上的最佳实践指南，强调了如何结合Cloud SQL与缓存技术如Memcached或Redis，以实现数据的快速读取与响应。 与此同时，对于大数据场景下的MySQL应用，业界正积极探索将其与Apache Spark、Hadoop等大数据框架深度整合的可能性，通过建立高效的数据管道，实现SQL查询与大数据分析任务的无缝对接。这种趋势使得MySQL不仅局限于在线交易处理（OLTP），也开始在在线分析处理（OLAP）领域展现潜力。 综上所述，MySQL作为关系型数据库的重要代表，在面对云计算、大数据等新兴技术挑战时，持续演进并展现出强大的适应力。深入研究MySQL的新特性及其在不同技术栈中的集成应用，将有助于开发者更好地应对实际业务需求，提升系统性能与稳定性。