Doris 的数据导入事务及原子性保证 杨政国 百度资深研发工程师 Doris Committer  ## 01 ## Doris简介 ## 系统定位 • 基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库 • 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 由百度自研，2017年开源，2018年贡献给Apache社区后更名为 Apache Doris 百度内部统称其为“百度数据仓库Palo”，同时百度云上提供Palo的企业级托管版本 ## 发展历程  ## 2008 1.0版本正式上线 - 应用于百度凤巢统计报表的需求场景，上线后数据更新频率从天级提升至分钟级 ## 2009 - 进行了通用化改造，开始承接公司内部其他报表系统 - 助力百度统计成为国内最大的中文网站分析工具 ## 2012 - 随百度业务飞速发展，

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服 储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核心机制：TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自动删掉。这在很多分布式锁的实现上都会用到，可以保证锁的实时性和有效性。CAS(Atomic Compa

## 高可用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ## TGO鲲鹏会 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 自我介绍 ## 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新一代京东消息中间件系统，专注于流数据的一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和高可用分布式系统架构等技术领域。 从事互联网研发、架构10余年，曾在浪潮集团、当当网等公司从事架构相关工作。2017年加入京东，期间提升京东商城相关系统的性能和吞吐量数倍。 目 能与开源。 Why 有什么用？ What 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ ## 目录 ## WHY ## 为什么需要流数据存储？ ## 那些年的服务 单体应用 烟筒式 SOA 微服务 ## 这些年的数据 Services ## ☐ → ☐ Data Hive ES HBase HDFS KV ## 我们的愿景 Services ## O

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 backup 的 realserver 的配置.....7 2.4.9 Master 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置.....15 3.5.8 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4

## 数据迁移 ## 存量 MySQL 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移，及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。 ## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。 ## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。 ## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从 库。

Global DevOps Summit 全球敏捷运维峰会 基于ClickHouse+StarRocks 构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人：蔡岳毅 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks; 2. ClickHouse/StarRocks 的高可用架构； 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点，StarRocks如何来补充ClickHouse的短板； 4 1. 不固定的查询条件，不固定的汇总条件； 2. 数据量日益增量，每天要更新的数据量也不断增大； 3. 业务场景不断增多，涉及面越来越广； 4. 需要保证高可用并秒出； 5. 从Sql，Es，CrateDB，Kylin，Ingite，MongoDB，Hbase不断的研究，实践； ## ClickHouse 的特点 ## 优点： 1. 数据压缩比高，存储成本相对非常低； 2. 支持常用的 支持常用的SQL语法，写入速度非常快，适用于大量的数据更新； 3. 依赖稀疏索引，列式存储，cpu/内存的充分利用造就了优秀的计算能力，并且不用考虑左侧原则； ## 缺点： 1. 不支持事务，没有真正的update/delete; 2. 不支持高并发，可以根据实际情况修改qps相关配置文件； ![Image](/uploads/documents/d/e/2/3/de23da8245523ee107f9e380f0c14ade/p5_1

全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ### 聪明你的旅行 ___ ## 面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 变价 低价缺失 运价规则变化繁多 报价不全 航司政策各有不同 GDS数据成本不菲 供应商的office权限不一致 ## 海量数据 · 规则量 • 供应商规则量2亿+ • 运价规则1亿+ · 报价量 • 国内国际航线28万 * 航班数 * 产品个数 * 供应商个数 * 180天 = 1500亿 Cache 聚合层 MQ MQ 报价引擎 旗舰店 供应商直连 抓取 报价源 航班数据 运价数据 基础数据 ## 搜索框架 · 报价数量多，内存问题 · 报价源多，不稳定 • 响应时间要求苛刻 遇到问题 • 搜索条件有热点 • 缓存报价不准 · 尽量用原生数据类型，编码 • 回数比例，异步搜索更新 解决方案 · 分批回数 ·一致性哈希，负载均衡 •

# SQLite 数据转 Mysql #### I nsMsgServer 3.7.6 ## 当前 InHgServer 环境 以下过程在 win7 sp1 x64 系统下完成, 如果您的系统不能运行以下相关程序, 请将服务器的 db/ 目录下的 IMBase.dat 文件复制到 win7 sp1 x64 系统下完成  ## 利用 InHgServer 生成 Mysql 数据库 确保 mysql 数据库中没有 IM 相关库  调整使用 Mysql 作为数据库，并点击启动  确认启动后数据库正确建立

InsMsgServer Start(2017-12-17 05:59:25)
General	Data	Network 0 码力 | 17 页 | 1.40 MB | 2 年前 3 如何用 MySQL 构建全方位高可用应用 # MySQL協助您搭建全方位的高可用應用 杜修文 甲骨文全球事業部 ## 安全港声明 以下内容旨在阐明产品的整体方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能，并且不应该作为制定购买决策的依据。本文档所述的 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。 ## MySQL 高可用性解决方案  ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  数据路由 数据冗余存储 ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  • MySQL Replication 数据冗余存储 • Shared Storage • Group Replication • MySQL Cluster ## MySQL 复制工作流 二进制日志 会话 转储 中继日志 0 码力 | 40 页 | 2.19 MB | 2 年前 3 共 1000 条 1 2 3 4 5 6 100 前往 页 相关搜索词 Doris数据导入事务原子性LOAD LABEL高可用etcd选举机制异常情况lease过期高可用分布式流数据存储流数据存储分布式系统Append onlyJournalQJournalKeeperLvs+KeepalivedHeartbeatMMMDRBDUDTS数据迁移增量同步TiDBMySQLClickHouseStarRocks高可用查询引擎分布式架构性能优化高性能高可用机票实时搜索系统报价引擎供应商规则航班舱位数据同步MySQL兼容性实时分析高数据保证扩展性SQLite数据导出SQL Maestro高可用性复制冗余副本Group Replication