环境介绍 os: centos7 docker: 18.09.0 mongo: 4.0.5 执行步骤 1. 清理旧数据(如果需要) 执行 clean-deploy.sh 删除之前的容器 删除数据目录 DIR=/data/fates DATA_PATH="${DIR}/mongo" PWD='kinnylee' # 第一次执行没有旧数据,不需要执行这步 docker-compose -f fates-mongo-compose.yaml down if [ -d "${DATA_PATH}" ]; the
来源:猿天地 链接:http://cxytiandi.com/blog/detail/1717 首先创建一个maven工程,添加spring-data-mongodb的依赖,这边我们用目前最新的1.9.2版本,mongodb用3.0以上的,jdk用的1.8。 <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-mongodb</artifactId> <version>1.9
在主服务器下创建fate-mongo.yaml,并执行以下脚本(注意根据自己的机器名称修改constraints属性)
原文地址: http://412887952-qq-com.iteye.com/blog/2293846
本实验使用StatefulSet部署MongoDB集群,同时每个MongoDB实例使用glusterfs实现永久存储。从而部署无单点故障、高可用、可动态扩展的MongoDB集群。
好了,前两篇扯了这么多。开始的开始,我们也无须了解的更加深入。重点是要整合到项目中去,在实践中发现问题,追踪问题,然后解决问题。 3004.jpg 准备 Maven、Spring(spring-dat
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/116478.html原文链接:https://javaforall.cn
本文系谷歌时发现,代码很好,注释全面,故先码过来,有需要的可以先学习。 #http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_introduction.html library(rmongodb) # Connecting R to MongoDB ------------------------------------------------- m=mongo.create() mongo.is.con
在 Reactive 越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断,总结一下主要有以下几点:
MongoDB复制集由一组MongoDB实例节点组成,包含一个Primary节点、多个Secondary节点 客户端写入的数据会被写入Primary节点,Secondary节点从Primary节点自动同步数据,保持所有成员的数据相同,提供数据库的高可用性 MongoDB复制集的配置非常简单,只需要指定复制集中包含哪些节点就好了 不需要我们指定哪个节点是Primary,会自动选举出来,其他节点便成为Secondary,自动与Primary同步,当Primary坏掉后,也会自动从多个Secondary中重新
ApiBoot 是接口服务的落地解决方案,提供了一系列开箱即用的组件,通过封装来简化主流第三方框架的集成,从而提高开发者开发效率、学习成本、降低入门门槛,真正的实现开箱即用!!!
五、shard2安装配置 5.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard2/{bin,data,conf,logs,keys} 5.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard2/bin/start.sh docker run -d --name shard2 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/etc
使用MongoDB需要对文档结构进行合理的设计,以满足某些特定需求。比如随机选取文档,使用skip跳过随机个文档就没有在文档中加个随机键,
--- #创建k8s集群权限开始 kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 metadata: name: mongo-read namespace: zhaohao-test rules: - apiGroups: [""] resources: ["pods"] verbs: ["get", "watch", "list"] --- kind: RoleBinding apiVersion: rbac.authorizatio
三、config安装配置 3.1、创建目录,三节点 mkdir -p /work/mongo-cluster/config/{bin,data,conf,logs,keys} 3.2、编辑启动脚本,三节点 vim /work/mongo-cluster/config/bin/start.sh 内容 docker run -d --name config \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/ti
Grafana安装及简单使用 Windows版InfluxDB及相关软件安装与配置
四、shard1安装配置 4.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard1/{bin,data,conf,logs,keys} 4.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard1/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard1 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
六、shard3安装配置 6.1、创建目录 mkdir -p /work/mongo-cluster/shard3/{bin,data,conf,logs,keys} 6.2、编辑启动脚本 vim /work/mongo-cluster/shard3/bin/start.sh 内容 docker run -d --name shard3 \ --network=host \ --log-opt max-size=10m \ -v /etc/timezone:/
无状态应用在 Kubernetes 中的使用非常方便,但是对于一些有状态应用部署还是相对较麻烦,虽然也有单独的 StatefulSets 资源对象来处理有状态应用,但是毕竟不具有通用性,有状态应用的编排和具体的应用息息相关,比如 MongoDB、ElasticSearch、Redis、Zookeeper 等应用。我们这里不再对 StatefulSets 的具体使用展开介绍了,将通过部署一个可扩展的 MongoDB 集群为例进行说明。
官网介绍安装方案https://helm.sh/zh/docs/intro/install/, 然后安装不上,所以手动安装下
写完第二个爬虫之后,写了好几个,但是总归是因为技术原因,达不到自己想要的效果,在重写第二个爬虫时这种感觉尤为强烈,所以写完这个之后,回去继续看剩下的网课,充实自己
MongoDB复制集是一个带有故障转移的主从集群。是从现有的主从模式演变而来,增加了自动故障转移和节点成员自动恢复。 MongoDB复制集模式中没有固定的主结点,在启动后,多个服务节点间将自动选举产生一个主结点。该主结点被称为primary,一个或多个从结点被称为secondaries。 primary结点基本上就是master结点,不同之处在于primary结点在不同时间可能是不同的服务器。如果当前的主结点失效了,复制集中的其余结点将会试图选出一个 新的主结点。 MongoDB复制集模式的好处: 一切自动
同mysql数据库类似,mongoDB也可通过mongo客户端连接到mongod服务器来进行绝大多数日常管理。这个命令行工具就是mongo,在mysql中则是mysql。通过mongo命令可以连接到本机,异机,以及在linux shell或者mongo shell下执行js脚本。本文即是对此展开的描述。 一、mongo客户端连接到mongoDB //mongo连接格式 $ mongo some-host:30000/myDB //连接到本机缺省端口,缺省数据库test C:\Users\Think
分片是数据跨多台机器存储,MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。
安装后会创建两个默认的文件夹 /var/lib/mongo(数据目录) /var/log/mongodb (日志目录)
一、前言 MongoDB是最为流行的开源文档数据库之一。Spring Data MongoDB提供了三种方式在Spring应用中使用MongoDB: 通过注解实现对象-文档映射; 使用MongoTemplate实现基于模板的数据库访问; 自动化的运行时Repository生成功能。 二、集成实现 启用MongoDB 为了有效的使用Spring Data MongoDB,我们需要在Spring配置中添加几个必要的bean。首先,我们需要配置MongoClient,用它来创建Mongo实例,以便于访
完整系列k8s系列(1)-腾讯云CVM手动部署K8S_Dashboard安装1k8s系列(1)-腾讯云CVM手动部署K8S_Dashboard安装2k8s系列(2)-Servicek8s系列(3)-StatefulSet的MongoDB实战k8s系列(4)-MongoDB数据持久化k8s系列(5)-Configmap和Secretk8s系列(6)-Helmk8s系列(7)-命名空间k8s系列(8)-Ingressk8s系列(9)-容忍、污点、亲和一. configmap访问时,如果直接使用 Service
传统数据库中,我们要操作数据库数据都要书写大量的sql语句,而且在进行无规则数据的存储时,传统关系型数据库建表时对不同字段的处理也显得有些乏力,mongo应运而生,而且ajax技术的广泛应用,json格式的广泛接受,也使得mongo更贴近开发人员。
在前面的文章中有分析过关系型数据库的连接,以及连接池的原理。在mongo数据库同样存在,经常看到有网友在问mongo 连接了数据库要不要关,怎么关。内置的数据库连接池是单线程还是多线程,mongo服务器为什么会杀游标,杀连接诸如此类的问题,其实这类问题基本上就是连接池的问题,而很多和关系型数据库是类似的,并不是mongo独有的。本文旨在梳理这些问题,进行一个全面的分析。
随着数据量的不断上涨,项目需要快速处理数据成为了第一要务,对于数据统计的严格性要求不高。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表,支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷,数据存取效率也很高,但计算能力较弱,实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦,这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
MongoDB 是我们常用的 NoSQL 数据库,在项目开发、测试、部署到生成环境时,经常需要部署一套 MongoDB 来对文档数据进行存储。这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发、测试的环境的 MongoDB 数据库,当然,部署的是单节点模式,并非用于生产环境的主从或集群模式。单节点的 MongoDB 部署简单,且配置存活探针,能保证快速检测 MongoDB 是否可用,当不可用时快速进行重启。
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[mongo的yaml](https://gitee.com/moonfdd/k8syaml/blob/master/moonfdd/mongo.yaml)
导读 Pymongo update用法。 1、现在集合里有3条数据 import pymongo mongo_client = pymongo.MongoClient( host="192.168.0.112", port=27017, username="admin", password="123456" ) mongo_db = mongo_client["db1"] # 读取数据 res = mongo_db.chat.find() for i in res: print(i) #
针对MongoDB的监控除了使用第三方软件外,强烈推荐是官方提供的Ops Manager,如下图所示:
作者 | 老根 - laf框架作者 笔者在开发laf(https://github.com/lafjs/laf)的过程中依赖了mongo minio这些组件,本文就如何对这些组件最佳实践来做个介绍。
shard:每个分片是分片数据的子集。从MongoDB 3.6开始,必须将分片部署为副本集。
逻辑卷管理LVM(Logical Volume Manager)是Linux系统的一种管理硬盘分区机制,具有动态管理硬盘的能力。本文介绍了如何通过LVM在多块云盘上创建一个逻辑卷,适用于Linux实例。
MongoDB 副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群,有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成。类似于MySQL的MMM架构
续上篇,这篇我们来进一步探索 Tye 更多的使用方法。本篇我们来了解一下如何在 Tye 中如何对数据库进行链接。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引,如果用一句话来概括的话:MongoDB是一个高可用、分布式、灵活模式的文档数据库,用于大容量数据存储。
MongoDB是介于关系数据库和非关系数据库之间的一种产品,文件的存储格式为BSON(一种JSON的扩展)
crawlab 官方文档的scrapy 爬虫爬取的结果可以在任务栏的数据那里看到,但是官方没有指引nodejs如何达到类似的成果。这对使用nodejs在crawlab上写爬虫的同学非常不友好。
我们都知道我们平常想下载一些漂亮的图片来装饰自己的桌面,可是找到了都是需要收费的网站,真的很恼火,所以今天小编,可能要带大家实现这么一个工具,可以用来爬取某个网站的好看的图片
2022-02-10:k8s安装mongo,yaml如何写? 答案2022-02-10: yaml如下: apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: mongo name: mongo namespace: moonfdd spec: ports: - port: 27017 protocol: TCP targetPort: 27017 selector: app: mongo
我们的这个爬虫设计来爬取京东图书(jd.com)。 scrapy框架相信大家比较了解了。里面有很多复杂的机制,超出本文的范围。 1、爬虫spider tips: 1、xpath的语法比较坑,但是你可以在chrome上装一个xpath helper,轻松帮你搞定xpath正则表达式 2、动态内容,比如价格等是不能爬取到的 3、如本代码中,评论爬取部分代码涉及xpath对象的链式调用,可以参考 # -*- coding: utf-8 -*- # import scrapy # 可以用这句代替下面三句,但不推荐
原标题:Spring Data MongoDB参考文档(内容来源:Spring中国教育管理中心)
使用标签选择器创建服务,Service 直接关联 Pod,示例:部署 Mysql (细节见文末附录1),再创建服务:
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