MongoDB分片实战(一):集群搭建

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MongoDB分片实战(一):集群搭建

环境准备

Linux环境

主机OS备注
192.168.32.13CentOS6.3 64位普通PC
192.168.71.43CentOS6.2 64位服务器,NUMA CPU架构

MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads.

MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/

cd /usr/local/src/
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.1.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.4.1.tgz
cp -r mongodb-linux-x86_64-2.4.1 /usr/local/mongodb-2.4.1
cd /usr/local/mongodb-2.4.1/bin/
ll

可以看到mongodb安装成功有如下模块:

 

mongodb启动和关闭等在后面集群搭建中有详细说明,在此不再赘述。

Sharding集群搭建

Mongodb一共有三种集群搭建的方式:Replica Set(副本集)、Sharding(切片)和Master-Slaver(主从)。下面要搭建的是Sharding,Sharding集群也是三种集群中最复杂的。

配置服务器启动(192.168.32.13:10000):

1.    ./bin/mongod --fork --dbpath data/config/ --logpath log/config.log –port 10000

路由服务器启动(192.168.32.13:20000):

1.    ./bin/mongos --port 20000 --configdb 192.168.32.13:10000 --logpath log/mongos.log  --fork

注意1:配置--conigdb的时候ip地址不能填localhost或127.0.0.1否则添加分片时会返回如下错误信息:

1.    {
2.            "ok" : 0,
3.            "errmsg" : "can't use localhost as a shard since all shards need to communicate. either use all shards and configdbs in localhost or all in actual IPs  host: 192.168.71.43:27017 isLocalHost:0"
4.    }

启动分片1(192.168.32.13:27019):

1.    ./bin/mongod --dbpath data/shard3/ --logpath log/shard3.log  --fork --port 27019

启动分片2(192.168.32.13:27020):

1.    ./bin/mongod --dbpath data/shard3/ --logpath log/shard3.log  --fork --port 27020

启动分片3(192.168.71.43:27017):

1.    numactl --interleave=all ./bin/mongod --dbpath data/shard1/ --logpath log/shard1.log  --fork --port 27017

启动分片4(192.168.71.43:27018):

1.    numactl --interleave=all ./bin/mongod --dbpath data/shard2/ --logpath log/shard2.log  --fork --port 27018

说明:关于这里为什么加numactl --interleave=all,后面有详细说明。

Note:在生产环境可以将启动的配置信息写入文件,然后启动的时候指定配置文件,这样便于管理:

复制代码
1.    vi conf/config.conf
2.    bpath=data/config/
3.    logpath=log/config.log
4.    port=10000
5.    fork=true

6.    ./bin/mongod -f conf/config.conf
复制代码

添加分片1(192.168.32.13:27019):

1.    ./bin/mongo --port 20000
2.    mongos> use admin
3.    switched to db admin
4.    mongos> db.runCommand({addshard:"192.168.32.13:27019",allowLocal:true })

注意2:同样这里的192.168.32.13不能用localhost或127.0.0.1代替,并且当路由进程和分片在同一台机器上要指定allowLocal为true,因为MongoDB尽量避免错误的配置,将集群配置在本地,所以这个配置指明当前仅仅是用于开发。

添加分片3(192.168.71.43:27017):

1.    mongos> db.runCommand({addshard:"192.168.71.43:27017" })

类似的添加分片2,4。

分片添加成功返回类似下面的信息(当前mongodb版本为2.4.1):

1.    { "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }

删除分片:如果要删除分片的话可以removeshard命令:

复制代码
1.    mongos> use admin
2.    switched to db admin
3.    mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.32.13:27020"})
4.    {
5.            "msg" : "draining started successfully",
6.            "state" : "started",
7.            "shard" : "shard0001",
8.            "note" : "you need to drop or movePrimary these databases",
9.            "dbsToMove" : [
10.                    "test3"
11.            ],
12.            "ok" : 1
13.    }
复制代码

移除分片需要一个过程,MongoDB会把移除的片上的数据(块)挪到其他片上,移动中会显示进度:

复制代码
1.    mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.32.13:27020"})
2.    {
3.            "msg" : "draining ongoing",
4.            "state" : "ongoing",
5.            "remaining" : {
6.                    "chunks" : NumberLong(0),
7.                    "dbs" : NumberLong(1)
8.            },
9.            "note" : "you need to drop or movePrimary these databases",
10.            "dbsToMove" : [
11.                    "test3"
12.            ],
13.            "ok" : 1
14.    }
复制代码

注意:如果删除的片是数据库的大本营(基片),必须手动移动或删除数据库,用moveprimary命令,上面的示例中就提示192.168.32.13:27020是test3库的大本营(primary),这个信息可以通过查看config.databases看到:

1.    mongos> use config
2.    switched to db config
3.    mongos> db.databases.find()
4.    { "_id" : "test3", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }

这里shard0001就是192.168.32.13:27020,下面通过moveprimary命令移除test3:

1.    mongos> use admin 
2.    switched to db admin
3.    mongos> db.runCommand({"moveprimary":"test3","to":"192.168.32.13:27019"})
4.    { "primary " : "shard0000:192.168.32.13:27019", "ok" : 1 }

这时再查看config.databases会发现test3的大本营变成了shard0000(192.168.32.13:27019)

这时再执行removeshard命令则能成功移除分片了:

复制代码
1.    mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.32.13:27020"})
2.    {
3.            "msg" : "removeshard completed successfully",
4.            "state" : "completed",
5.            "shard" : "shard0001",
6.            "ok" : 1
7.    }
复制代码

管理分片

进入mongos进程config库可以看到目前分片的情况:

复制代码
1.    ./bin/mongo –port 20000
2.    use config
3.    db.shards.find()
1.    mongos> use config
2.    switched to db config
3.    mongos> db.shards.find()
4.    { "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.32.13:27019" }
5.    { "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.71.43:27017" }
6.    { "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.71.43:27018" }
复制代码

注意3:如果配置过程中发生过上面注意1中出现的情况,即配置configdb的时候用了localhost或127.0.0.1,则运行db.shards.find()可能会出现如下错误:

1.    mongos> db.shards.find()
2.    error: {
3.            "$err" : "could not initialize sharding on connection 192.168.32.13:10000 :: caused by :: mongos specified a different config database string : stored : localhost:10000 vs given : 192.168.32.13:10000",
4.            "code" : 15907
5.    }

解决方法是重新启动config进程。

查看分片后的数据库:

复制代码
1.    ./bin/mongo –port 20000
2.    use test
3.    db.test.user.insert({“test”: “test”})
4.    ……
5.    use config
6.    db.databases.find()
7.    { "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
8.    { "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
9.    { "_id" : "test2", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
10.    { "_id" : "test3", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }
复制代码

“_id”,字符串。表示数据库名。

“partioned”,布尔型。如果为true则表示开启了分片功能。

“primary”,字符串,这个值与“_id”对应表示这个数据库的“大本营“在哪里,不论分片与否,数据库总是会有个“大本营”,创建数据库时会随机选择一个片,也就是说大本营是开始创建数据库文件的位置。虽然分片的时候数据库也会用到很多别的服务器,但是从这分片开始。

至此整个mongodb分片集群基本搭建完成,但是想让分片正常、高效、稳定的运行还有很多工作要做,下一节将在此基础上做一些简单的测试。

作者: zhanjindong
出处: http://www.cnblogs.com/zhanjindong
个人博客: http://zhanjindong.com
关于:一个程序员而已
说明:目前的技术水平有限,博客定位于学习心得和总结。 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MongoDB 分片集群

mongos, 提供集群单一入口,转发应用端请求,选择合适的数据节点进行读写,合并多个数据节点的返回。客户请求应发给mongos,而不是 分片服务器,当查询包含分片片键时,mongos将查询发送到指定分片,否则,mongos将查询发送到所有分片,并汇总所有查询结果。当数据段尺寸过大,或者包含过多文档时,触发数据段分裂,只有新增、更新文档时才可能自动触发数据段分裂,数据段分裂通过更新元数据来实现。1. MongoDB的分片时基于集合的,就算有分片集群不等于数据会自动分片,需要显示分片表。

Dongguazhuzhuzhu的博客 2346

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

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linuxheik
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