链滴 docker 部署单机 nacos，使用外部 mysql 数据库 作者：gaga 原文链接：https://ld246.com/article/1605794547589 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 1. 环境说明 mysql： 8.0.19 2. 拉取镜像 docker pull nacos/nacos-server 如下几个参数需要替换为具体参数 -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库 -e MYSQL_SERVICE_PORT=数据库端口 -e MYSQL_SERVICE_USER=数据库用户名 -e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=数据库密码\ docker run -d \ --name nacos \ -p mysql 数据库 -e JVM_XMS=256m \ -e JVM_XMX=256m \ -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ -e MODE=standalone \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \ -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 \ -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库\ -e

云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD laminar.fun/talks/2021-KCD com/OpenFunction/samples 图数据库简介 什么是图？ 什么是图数据库？ 为什么我们需要⼀个专⻔的数据库？ 什么是图？ "以图结构、图语义来⽤点、边、属性来查询、表示存 储数据的数据库 wikipedia.org/wiki/graph_database 了解更多关于 什么是图数据库 什么是图数据库 为什么需要图数据库？ 传统数据库 图数据库 图模型的结构 图语义的查询 性能

从【数据库中间件】到【云原生】 ——Apache ShardingSphere 架构演进 Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 秦金卫（kimmking） 2020-12-04 20:00 云 原 生 学 院 # 1 2 目录 1.数据库框架：从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 支持常见的数据库和JDBC。 轻量级，不需要额外的资源和机器。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 3、对

jackson-databind: jboss-common-core 类中的不正确的 polymorphic deserialization（CVE- 2018-19362） jackson-databind：默认输入错误处理导致执行远程代码（CVE-2019-14379） jackson-databind：com.pastdev.httpcomponents.configuration.JndiConfiguration 的序列化 gadget 和输入之间的交互 Jackson-databind:错误处理与 org.apache.commons.dbcp2.datasources.SharedPoolDataSource(CVE-2020-35491)相关的序 列化 gadget 和输入之间的交互 Jackson-databind:错误处理与 com.oracle.wls.shaded.org.apache.xalan lib.sql.JNDIConnectionPool（CVE-2020-35728） Jackson-databind:错误处理与 OpenShift Container Platform 4.7 日志 日志记录 记录 16 Jackson-databind:错误处理与 oadd.org.apache.commons.dbcp.cpdsadapter.DriverAdapterCPDS（CVE-2020-36179）

要很多额外的更新，比实际需要的更新更多。在这个版本中，更新了端点的存储和比较功能。使 它们更为一致。因此，端点控制器现在只在需要时发送更新。(BZ#1854434) 在以前的版本中, NotFound 错误被控制器逻辑错误处理。这会导致控制器（如部署、守护进程集 和副本设置控制器）不知道缺少的 pod。在这个版本中，控制器可以正确地响应 pod NotFound 事件，这代表 pod 之前被删除。(BZ#1843187) 4.5 升级到 4.6 将无法正常工作。这将在以后的 4.6.z 版本中解决。(BZ#1880591) 目前，当将集群扩展到集群中的 75 个节点时，OVN-Kubernetes 集群网络供应商数据库可能会 崩溃，使集群处于不可用状态。(BZ#1887585) 目前，在带有 OVN-Kubernetes 集群联网供应商的集群中扩展 Red Hat Enterprise Linux（RHEL）worker

提供调试信息会很有帮助： must-gather 工具 工具 must-gather 工具收集诊断信息，包括资源定义和服务日志。 Prometheus Prometheus 是一个时间序列数据库和用于指标的规则评估引擎。Prometheus 将警报发送到 Alertmanager 进行处理。 Alertmanager Alertmanager 服务处理从 Prometheus 接收的警报。Alertmanager OpenShift Container Platform 包括一个预配置、预安装和自我更新的监控堆栈，可为核心平台组件提供 监控。此监控堆栈基于 Prometheus 监控系统。Prometheus 是一个时间序列数据库和用于指标的规则评 估引擎。 除了使用 OpenShift Container Platform 监控堆栈外，您还可以使用 CLI 启用对用户定义的项目的监控， 并查询通过 node-exporter 仅适用于与标签匹配的对象。如果没有指定这个值，则 hook 适用于所有命 名空间。 备份前要运行的 hook 数组。 可选：如果没有指定容器，该命令将在 pod 的第一个容器中运行。 这是正在添加的 init 容器的入口点。 错误处理允许的值是 Fail 和 Continue。默认值为 Fail。 可选：等待命令运行的时间。默认值为 30s。 此块定义了在备份后运行的一组 hook，其参数与 pre-backup hook

没有已定义或版本化的界面。它们可以使用内部的openshift-ansible变量，但 这些变量可能会在将来的OpenShift Container Platform版本被修改或删除。 - hook 本身没有错误处理机 制，因此 hook 中的错误会暂停更新过程。如果出现错误，则需要解决相关的问题，然后再次进行升级。 8.3.2. 配置Ansible inventory文件以使用 hook 您可以在 hosts

Catalog 以选择所需的应用、服务或源到镜像构建器，然后 将它添加到项目中。 所有服务：浏览目录以在 OpenShift Container Platform 中发现服务。 Database：选择所需的数据库服务并将其添加到应用程序中。 Operator Backed：选择和部署所需的 Operator 管理服务。 Helm Chart：选择所需的 Helm Chart 来简化应用程序和服务部署。 Topology 视图中看到部署。 3.1.5. 使用 Developer Catalog 将服务或组件添加到应用程序中 您可以使用 Developer Catalog 根据 Operator 支持的服务（如数据库、构建器镜像和 Helm Charts）部署 应用程序和服务。Developer Catalog 包含您可以添加到项目的应用程序组件、服务、事件源或 Source- to-image 构建器的集合。集群管理员可以自定义目录中提供的内容。 来查 看 Developer Catalog 中的所有可用服务。 2. 在 All Services 下，选择服务类型或您需要添加到项目的组件。在本例中，选择 Databases 以列 出所有数据库服务，然后点击 MariaDB 查看该服务的详情。 3. 点 Instantiate Template 查看带有 MariaDB 服务详情的自动填充的模板，然后点 Create 在 Topology

oKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似 Google、Bing