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这一合作将为申万宏源带来一系列显著优势：通过提供一站式的高性能数据调度管理方案，我们将显著增强申万宏源的数据管理能力，确保系统的高可用性、高扩展性和高安全性。

通过KeepAlived搭建MySQL双主模式的高可用集群系统一、整体架构企业级mysql集群具备高可用、可扩展、易管理、低成本的特点。

配置keepalived注意：记得关闭防火墙或者增加vrrp策略1、安装注意：先创建/usr/local/keepalived(新建文件夹)#tar-zxfkeepalived-2.1.5.tar.gz#cdkeepalived-2.0.0#./configure--prefix=/usr/local/keepalived#make&&makeinstall#echo$?0##cp/usr/loc

Redis内置了复制、Lua脚本、LRU驱动事件、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过RedisSentinel和RedisCluster提供高可用性。二、在

一、环境信息主机名ip操作系统mysql版本VIP（虚拟ip）hadoop01192.168.10.200centos7_x865.7192.168.10.253hadoop03192.168.10.202centos7_x865.7二、mysql集群搭建两台节点，如果未部署mysql服务，部署文档请看【Mysql】mysql三种安装方式（二进制、yum、docker）-CSDN博客三、配置文件修

在需求方面，自动驾驶行业要求存储系统具备高性能、高可靠性和高可用性，以支持实时数据处理和快速决策。例如，自动驾驶汽车需要实时访问大量的传感器数据、地图数据和其他相

乞丐版的硬件配置，如下：1.网络拓扑结构2.数据库架构3.负载均衡架构3.1HAProxy配置4.Web服务架构4.1Nginx配置用于静态资源4.2Tomcat配置用于动态资源5.高可用性配置5.1Keepalived

高可用的含义是尽量减少服务的不可用（日常维护或者突发系统故障）时长，提升服务的可用时长。如何衡量一个服务的可用性呢？

日前，青云科技宣布开源Thanos的企业级发行版Whizard，为企业带来真正高可用、可扩展、可存储与查询海量监控数据、易运维、安全的Prometheus长期存储方案。

目录一、概述1、定义2、背景二、核心组件三、特点与优势1、高可扩展性2、强大的生态3、灵活的服务治理4、高可用性5、安全保障四、应用场景五、发展历程1、2018年7月2、2019年7月3、2.2.x分支

序本文主要研究一下flink的TableFormats实例CSVFormat.withFormat(newCsv().field("field1",Types.STRING)//required:orderedformatfields.field

架构图image.png官网原图：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/fig/processes.svgFlink运行时至少包含两个进程

Nginx作为流行的Web服务器和反向代理，其高可用性对于确保Web应用的持续运行至关重要。高可用性意味着即使在部分系统发生故障的情况下，Nginx也能继续提供服务。

文章目录一、KeepAlived1、KeepAlived的定义2、KeepAlived的工作原理3、Keepalived高可用故障切换转移原理4、Keepalived运行机制5、面试中Keepalived

实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据

一、haproxy简介HAProxy是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软件，其提供高可用性、负载均衡，以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。

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为了确保K8s集群的正常运行和高可用性，节点需要保持配置一致，这有以下几个原因：1.资源利用率通过保持节点配置一致，可以确保资源利用率的均衡。K8s集群通过调度器将容器调度到可用

过去成本很高，负载均衡+高可用特点：一旦出现问题，影响范围比较大发布策略也比较简单用户无感知，平滑过渡

这一机制对于保持数据的一致性和高可用性至关重要。二、GM协议的工作原理消

Flink在开启窗口后，经常会对数据进行聚合操作，本文介绍一下Flink的窗口聚合。Flink的窗口聚合的分类分为两类：全量聚合和增量聚合。

在我们写完Flink程序并部署服务器上后，我们希望程序会一直运行下去。但总会有很多情况会导致全部或部分任务出现异常而导致程序中止，这个时候就希望任务能够自动处理这些异常情况。

Flink有检查点（checkpoint）和保存点（savepoint），他们有很多相似的地方，但作用却不相同。Checkpoints的主要目的是在意外的作业失败的情况下提供一种恢复机制。

支持集群部署和高可用。Eureka是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品。设计思路是AP（可用性和分区容忍性）。不支

redis哨兵的高可用性在不使用rediscluster时，哨兵能够保证redis的高可用。redis哨兵也会提供其他的附带功能，如监控、通知、作为配置提供者。

Redis副本是如何保证高可用的在redis副本的基础上，redis提供了简单易用的主从模式。从节点会精确的从主节点复制数据，并且在连接中断的时候自动重连，无论主节点发生什么都会尝试复制数据。

1、主从复制（高可用）2、传统的主从复制3、gtids事务型的主从复制4、注意1）server_id唯一2）8.X版本需要get_ssl_pub_key3）5.X不需要4）changemasterto5

Linux高可用服务器集群解决方案让IT系统管理员可以从容应对许多常见的硬件和软件故障，允许多台计算机一起工

目录1、简述etcd及其特点etcd是CoreOS团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（servicediscovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库

先放几张图imageimageimage项目介绍SpringBoot，实现了一个极简单的后台框架image小编提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring

Eureka与Ribbon的协作：实现客户端负载均衡的详细指南引言在现代微服务架构中，负载均衡是保证系统高可用性和性能的重要技术之一。随着服务实例的数量和动态变化，如何高效地分发请求成为一个关键问题。

基于上面的应用场景，结合FlinkSQL，完成技术方案设计，并输出实现代码。目录问题1详解问题2详解问题1详解基于问题一，主要

更新和追加查询虽然这两个示例查询看起来非常相似（都计算分组计数聚合），但它们在一个重要方面不同：第一个查询更新先前输出的结果，即定义结果表的changelog流包含INSERT和UPDATE操作。第二个查询只附加到结果表，即结果表的changelog流只包含INSERT操作。一个查询是产生一个只追加的表还是一个更新的表区别：产生更新更改的查询通常必须维护更多的状态。将append-only的表转换

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其主要目标是为WEB应用提供高性能，高可用性和高伸缩性的数据存储解决方案。

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我们现在开始搭建Redis哨兵集群配置，一主二存+三个哨兵组成Redis哨兵集群。Redissentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，以后就直接访问redis服务的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新

Galaxybase银河图数据库是一款创邻科技自主研发的商用图数据库，具有高性能、高可用、企业级安全等特性，支持大规模数据查询实时返回，快速挖掘关联关系，发现深层商业洞见，可广泛应用于金融、能源、电信、

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。理论知识原始计划如左图，有三种执行方案方案1，scan表1，scan表2，然后hash，再join方案2，scan表1，scan表2，然后broadcast表1，再join方案2，scan表1，scan

开发环境IDEAFlink1.17.1Paimon0.5正式本地或HDFS存储参考链接paimonjavaAPIhttps://paimon.apache.org/docs/master/api/flink-api

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。近几年开源数据湖技术如ApacheHudi、ApacheIceberg、ApachePaimon、DeltaLake等不断涌现，基于湖仓一体架构的统一元数据管理、数据治理也越来越受到关注。从传统数仓到数据湖、湖仓一体架构，从流批一体计算到基于数据湖的流批一体存储，越来越多的企业基于开源技术，在集成、计算、存储、查询分析等方面不断优化，建设形成适合

二.分布式系统优缺点优点：高可用性：分布式系统可以通过在多个节点上复制数据或服务来提高可用性。如果一个节点发生故障，系统仍然可以继续运行。容错性：分布式

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本文涉及到大量的底层原理知识，包括运行机制图解都非常详细，还有一些实战案例，所以导致本篇文章会比较长，内容比较多，由于内容太多，很多目录可能展示不出来，需要去细心的查看，非常适合深入了解学习flink的小伙伴们

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