Mongodb分片群集部署

本文介绍了MongoDB分片集群的部署步骤,包括下载MongoDB、设置复制集(replica set)、添加及移除节点的方法,以及如何进行主从切换等关键操作。

Mongodb分片群集部署

1、下载mongodb

http://www.mongodb.org/downloads

2、replicaSet安装部署

$mongod.exe --dbpath d:\data\db1 --replSet myset --port 27017 --logpath d:\data\shard1.log --rest

$ mongod.exe –dbpath d:\data\db2 –replSet myset --port 27018 --logpath d:\data\shard2.log --rest

$mongod.exe --dbpath d:\data\db3 --replSet myset --port 27019 --logpath d:\data\shard3.log --rest

$mongo –port 27017

在新做replica的时候,primary可以有数据,但是secondary绝对不能有数据,否则新建将失败。但是在添加secondary节点的时候,可以有数据。这样的话,在考虑迁移的时候必须要有注意。

>config = {_id:’myset’,members: [

{_id:0,host:’127.0.0.1:27017’},

{_id:1,host:’127.0.0.1:27018’},

{_id:2,host:’127.0.0.1:27019’,arbiterOnly:true}

]}

>rs.initiate(config)

>rs.status()

 

 

#add new numbers

>rs.add({_id:3,host:’127.0.0.1:27020’})

>rs.add({_id:4,host:’127.0.0.1:27021’,arbiterOnly:true})

 

#另外一种添加节点:

primary>config=rs.conf()

primary>config.members=[{_id:5,host:"127.0.0.1:27023"},config.members[5],{priority:5}]       增加新节点,并使成为主节点。

primary>rs.reconfig(config) 强制生效。

 

#remove new numbers

>rs.remove(“127.0.0.1:27020”)

 

#删除节点:

必须在主节点上操作:

PRIMARY>rs.remove(“127.0.0.1:27020”)

操作完毕后登陆27020

Mongo 127.0.0.1:27020

STARTUP2>use admin

STARTUP2>db.shutdownServer()

 

#删除节点的令外一种办法:

primary>config=rs.conf()

primary>config.members=[config.members[0],config.members[2],config.members[3]]

primary>rs.reconfig(config,{force:ture})  使配置强制生效。

 

#mongodb replica强制切换primary有2种办法:

一、

primary>config = {_id:'myset',members: [

{_id:0,host:"127.0.0.1:27017",priority:1},

{_id:1,host:"127.0.0.1:27018",priority:2},

{_id:2,host:"127.0.0.1:27019",priority:1,arbiterOnly:true}]}

primary>rs.reconfig(config)

secondary>(显示为secondary,则证明切换成功。) 

 二、

 primary>config=rs.conf()

 primary>config.members[1].priority=2

 primary>rs.reconfig(config)

 secondary> 切换成功。

 

 

 

#记录几种状态

STARTUP2

RECOVERING

PRIMARY

SECONDARY

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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