MySQL NDB集群部署与运维详解

MySQL NDB集群是一种高可用、分布式、内存存储的数据库技术，提供用户高性能、可扩展的数据库解决方案。本书《高级MySQL NDB集群指南》深入探讨了NDB集群的安装、部署和应用，强调其高可用性和数据一致性的核心优势。NDB集群支持在线扩展，允许动态添加或删除节点以满足不同的业务需求，同时利用内存存储机制提供快速的数据访问能力。书中详细介绍了NDB集群的配置管理、生命周期管理和高级应用，适合数据库管理员和开发人员学习和应用。

《Hadoop Operations英文版》是一本专门针对Hadoop集群运维的书籍。Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大规模数据集。本书的作者是Eric Sammer，他是Cloudera公司的解决方案架构师，对Hadoop生态系统具有丰富的实践经验。根据提供的内容来看，这本书由O'Reilly Media公司出版，该公司以出版技术书籍、在线教育和学习资源而闻名。编辑团队包括Mike Loukides和Courtney Nash，制作编辑是Melanie Yarbrough，校对由Audrey Doyle完成，封面设计由Karen Montgomery完成，内页设计则由David Futato负责。该书于2012年9月首次印刷，ISBN是978-1-449-32705-7。你可以在O'Reilly的官网或其他在线书店购买。此外，书籍提到了Linux公社网站，这是一个专注于Linux系统及相关技术的门户网站。本书涵盖了Hadoop集群运维的全面内容，包括安装、配置、维护、监控、优化和故障排查。对于系统管理员、运维工程师和数据工程师来说，它是理解Hadoop工作原理的重要参考资料。

本指南为 CDH 集群管理员提供全面、详细的操作指导，涵盖集群部署、配置、监控、维护、故障排除等多个方面。 指南特点： 步骤清晰，图文并茂: 每个操作步骤都配有清晰的文字说明和相应的截图，方便用户理解和操作。 内容全面，实用性强: 涵盖了 CDH 集群运维的各个关键环节，能够满足日常运维工作的实际需求。 针对性强，面向用户: 专为使用 Cloudera CDH 集群的用户编写，能够帮助他们快速掌握集群运维技能。 本指南适用于具有一定 Linux 系统管理经验和 Hadoop 生态系统基础知识的读者。 目录: CDH 集群架构概述 CDH 集群部署与配置 CDH 集群服务管理 CDH 集群监控与告警 CDH 集群性能调优 CDH 集群安全加固 CDH 集群常见故障排除

Redis 集群 深入剖析 Redis 集群 本指南深入探讨 Redis 集群，涵盖其核心原理、搭建步骤以及日常运维。 数据分布 Redis 集群采用哈希槽 (slot) 进行数据分片，将数据均匀分布到多个节点上。 每个节点负责一部分槽，确保数据完整性和高可用性。 搭建集群 详细阐述搭建 Redis 集群的步骤，包括节点配置、槽分配以及集群启动。 提供清晰的操作指南，帮助用户快速搭建稳定的 Redis 集群环境。 节点通信 解释 Redis 集群节点之间如何进行通信和数据同步。 介绍 Gossip 协议，确保节点间信息一致性。 集群伸缩 探讨如何在不影响服务的情况下，动态添加或移除节点。 详细讲解槽迁移过程，确保数据在节点变化时保持一致性。 请求路由 阐明客户端如何将请求路由到正确的节点。 介绍 MOVED 和 ASK 重定向机制，确保请求得到正确处理。 故障转移 解释 Redis 集群如何处理节点故障。 详细阐述故障检测、主从切换以及槽迁移等机制，确保集群高可用性。 集群运维 提供日常运维 Redis 集群的最佳实践，包括监控、性能优化以及故障排除。 帮助用户有效管理和维护 Redis 集群，确保其稳定性和性能。

本书深入浅出地阐述了Hadoop的架构、原理和核心组件，并结合实际案例讲解了Hadoop的编程方法和集群运维技巧。书中内容涵盖了Hadoop生态系统的最新发展，为读者构建和管理大数据平台提供了全面的指导。

阿里云环境下Oracle ADG的完整部署，包含节点故障自动切换功能。详细介绍了数据库异常处理，如死锁和数据误删除的恢复方法。

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。 三、安装软件介绍 Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。 Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。 IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。 四、实验环境设置 硬件要求： Master：192.168.0.132 Slave1：192.168.0.131 Slave2：192.168.0.138 软件要求： Java运行环境 Hadoop集群 Linux桌面操作系统 五、实验材料及安装步骤 Maven安装： 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip 下载本地类库mavenRepositorySparkScala 解压并配置环境变量 Scala安装： 下载scala-2.11.7 安装并配置环境变量 IDEA安装： 下载ideaIC-14.1.4.tar

Redis，全称Remote Dictionary Server，是一款高性能的键值存储系统，常用于数据库、缓存及消息中间件。在面试中，Redis的运维监控是评估候选人系统稳定性、性能优化及问题排查能力的关键指标。以下将深入探讨Redis运维监控相关知识点。 一、Redis性能监控1. 内存监控：监控内存占用率、碎片及最大限制，防止因内存耗尽引发问题。2. CPU使用率：分析高CPU使用率，定位性能瓶颈。3. 网络吞吐量：监控网络带宽和连接数，确保数据传输效率。4. 命令执行效率：通过INFO命令的commandstats部分，分析命令执行次数和平均执行时间，识别慢查询。 二、Redis性能优化1. 配置优化：调整maxmemory-policy策略、设置适当的maxclients限制。2. 数据结构选择：根据业务需求选择合适数据类型，如哈希、集合、有序集合。3. 持久化策略：RDB与AOF结合使用，设置合理的save指令。4. 复制优化：主从复制分担读负载，启用psync2支持部分同步。 三、故障检测与恢复1. 健康检查：使用ping命令检测Redis服务器在线状态。2. 主从切换：故障时自动触发哨兵或集群的转移机制。3. 备份策略：定期全量备份结合增量备份，确保数据安全。 四、监控工具1. Redis内置监控：使用INFO命令获取服务器状态信息，MONITOR实时查看客户端操作。2. 第三方工具：如Prometheus+Grafana、Zabbix、ELK Stack等，提供丰富可视化界面，便于全面监控。

MySQL运维技术手册详细介绍了数据库基础概念，包括数据管理、表操作、SQL查询语句优化及事务处理等内容。MySQL作为一种关系型数据库，具备数据管理和安全性的特点。手册涵盖了数据库创建、表管理、数据操作等核心技能，适合初学者和专业人士参考。