标签分布式下的文章

2024-08-13

报错信息不完整，但根据提供的部分信息，可以推测是在尝试删除ClickHouse中的分布式表后，立即重建该表时遇到了问题。

报错解释：

在ClickHouse中，删除分布式表实际上是删除了分布式表的元数据，并不会影响到本地表。但是，如果在删除分布式表后立即尝试重建它，并且重建的语句与原来的分布式表设置不一致，或者本地表的结构与分布式表的定义不匹配，就会导致错误。

解决方法：

确认重建分布式表的语句是否正确，包括表的结构、分片键、分发键等。
确保所有本地表都与分布式表的定义兼容。
确保在重建分布式表之前，所有的本地表都存在且可用。
如果表结构有所更改，需要先停止对表的所有读写操作，确保没有正在运行的查询。
如果问题依旧存在，可以查看服务器日志获取更详细的错误信息，进一步诊断问题。

示例操作步骤：

删除分布式表：




DROP TABLE IF EXISTS distributed_table;

确保所有本地表存在且结构正确：




CREATE TABLE local_table_on_shard1 (...) ENGINE = ...;
CREATE TABLE local_table_on_shard2 (...) ENGINE = ...;
...

重建分布式表：
```
CREATE TABLE distributed_table (...) ENGINE = Distributed(cluster_name, database_name, local_table_*);
```
其中cluster_name是集群名称，database_name是数据库名称，local_table_*是本地表的模式匹配项。

确保在操作过程中遵循ClickHouse的语法规则和最佳实践，并且在重建分布式表之前，所有的本地表都是健康的，可用的，并且与分布式表的定义兼容。

分布式计算系列: 分布式搜索引擎与Elasticsearch

2024-08-13

在分布式计算系列中，我们已经讨论了很多分布式系统和算法。在本篇文章中，我们将关注一种特殊的分布式搜索引擎——Elasticsearch。

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索和分析引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，灵活的搜索，并且可以扩展到上百台服务器，处理PB级的数据。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Elasticsearch的Python客户端：




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个文档
doc = {
    'author': 'test user',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now(),
}
 
# 索引文档
res = es.index(index="test-index", id=1, document=doc)
print(res['result'])
 
# 搜索文档
res = es.search(index="test-index", query={'match': {'author': 'test user'}})
print(res['hits']['hits'])

在这个例子中，我们首先连接到本地运行的Elasticsearch实例。然后我们创建一个文档并将其索引到名为"test-index"的索引中。最后，我们执行一个基本的搜索，搜索所有由"test user"创建的文档。

这只是Elasticsearch功能的一个简单介绍，实际上Elasticsearch有更多强大的功能，例如复杂的查询语言，实时分析，和分布式的文档存储。

注意：在运行上述代码之前，你需要确保Elasticsearch服务正在运行，并且你已经安装了Elasticsearch的Python客户端。你可以使用pip进行安装：




pip install elasticsearch

PHP和go搭建分布式

2024-08-13

在搭建PHP和Go语言的分布式系统时，通常会涉及到服务发现、通信和负载均衡等问题。以下是一个简单的例子，展示如何使用PHP作为客户端和Go作为服务端的通信过程。

Go (服务端)：




package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
)
 
func helloHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}
 
func main() {
    http.HandleFunc("/hello", helloHandler)
    fmt.Println("Server is running on port 8080...")
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

上述Go代码创建了一个简单的HTTP服务器，监听8080端口，并对/hello路径的请求进行处理。

PHP (客户端)：




<?php
 
$curl = curl_init();
 
curl_setopt_array($curl, array(
  CURLOPT_URL => "http://localhost:8080/hello",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "GET",
));
 
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
 
curl_close($curl);
 
if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

上述PHP代码使用cURL库发送HTTP GET请求到Go服务器的/hello路径，并打印出响应结果。

在实际的分布式系统中，服务发现可以通过配置文件、服务注册中心（如etcd、Consul）或者外部负载均衡器（如HAProxy、Nginx）来实现。同时，通信协议可以根据需要选择HTTP、gRPC、Thrift等。

确保Go服务端程序先启动，并且监听的端口没有被其他程序占用。然后运行PHP客户端代码，它将发送请求到Go服务端并打印出响应。

Elasticsearch分布式搜索引擎

2024-08-13

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它可以帮助你存储、搜索和分析大量的数据。

以下是一些Elasticsearch的常见用法和代码示例：

创建和删除索引：




# 创建索引
import elasticsearch
es = elasticsearch.Elasticsearch("http://localhost:9200")
es.indices.create(index='my-index', body={'settings': {'number_of_shards': 1}})
 
# 删除索引
es.indices.delete(index='my-index', ignore=[400, 404])

添加、更新和删除文档：




# 添加文档
doc = {"name": "John Doe", "age": 30}
res = es.index(index="my-index", id=1, body=doc)
 
# 更新文档
doc = {"name": "Jane Doe", "age": 25}
res = es.update(index="my-index", id=1, body={"doc": doc})
 
# 删除文档
res = es.delete(index='my-index', id=1)

搜索文档：




# 搜索所有文档
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"match_all": {}}})
 
# 搜索特定字段
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"match": {"name": "John"}}})

使用Elasticsearch的聚合功能：




# 聚合查询
aggs = {
    "group_by_age": {
        "terms": {
            "field": "age"
        }
    }
}
res = es.search(index="my-index", body={"query": {"match_all": {}}, "aggs": aggs})

以上代码示例展示了如何使用Python的elasticsearch库来与Elasticsearch进行交互。这个库提供了一个简洁的接口来执行索引的创建、文档的添加、更新和删除，以及执行搜索和聚合操作。

Flink原理之分布式分发

2024-08-13

在Flink中，数据是以流的形式在不同task之间进行分发的。Flink支持多种数据分发方式，主要包括以下几种：

forward：数据保持不变，直接在当前task的下游task进行转发。
rebalance：随机重分配数据到下游tasks，保证每个task的数据量大致相同。
broadcast：将数据广播到所有下游tasks。
partition custom：使用自定义的partitioner进行分区。

以下是一个简单的Flink程序示例，展示了如何在数据流中使用这些分发方式：




import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 
public class FlinkDistributionExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        DataStream<String> sourceStream = env.fromElements("a", "b", "c", "d", "e");
 
        // 使用forward方式分发数据
        DataStream<String> forwardStream = sourceStream.forward();
 
        // 使用rebalance方式分发数据
        DataStream<String> rebalanceStream = sourceStream.rebalance();
 
        // 使用broadcast方式分发数据
        DataStream<String> broadcastStream = sourceStream.broadcast();
 
        // 自定义分区方式
        // DataStream<String> customPartitionStream = sourceStream.partitionCustom(...);
 
        env.execute();
    }
}

在实际应用中，可以根据需要选择合适的数据分发策略。例如，在需要均衡负载的场景下使用rebalance，在需要将相同数据发送到所有下游tasks的场景下使用broadcast，等等。自定义的Partitioner可以用于更复杂的数据分发需求。

微服务分布式springcloud研究生志愿填报辅助系统

2024-08-13

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python Flask框架创建一个微服务，并使用Swagger UI来自动生成API文档。




from flask import Flask, jsonify
from flasgger import Swagger
 
app = Flask(__name__)
Swagger(app)
 
@app.route('/api/values', methods=['GET'])
def get_values():
    """获取值列表
    ---
    tags:
      - Values
    parameters:
      - in: query
        name: q
        type: string
        required: false
        description: 搜索关键字
    responses:
      200:
        description: 成功
        examples:
          {
            "values": ["value1", "value2"]
          }
    """
    values = ["value1", "value2"]
    if "q" in request.args:
        # 实现搜索逻辑
        q = request.args["q"]
        values = [value for value in values if q in value]
    return jsonify({"values": values})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个示例中，我们定义了一个简单的API /api/values，它返回一个值列表，并且可以通过查询参数进行搜索。我们使用了Flask-Swagger（现为Flasgger）来自动生成Swagger UI文档。这个示例提供了一个基本的微服务框架，并展示了如何通过注释来描述API和参数，进而自动生成API文档。

使用 Redis + Lua 实现分布式限流

2024-08-13




local redis = require 'redis'
 
-- 连接Redis
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
 
-- Lua脚本用于实现分布式限流
local script = [[
    local key = KEYS[1]
    local limit = tonumber(ARGV[1])
    local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
    if current + 1 > limit then
        return false
    else
        redis.call('INCR', key)
        redis.call('EXPIRE', key, ARGV[2])
        return true
    end
]]
 
-- 调用Lua脚本进行限流
-- 参数：
-- resource_name：资源的唯一标识符
-- max_permits：最大许可数
-- expiration_secs：限流器的过期时间（秒）
function is_allowed(resource_name, max_permits, expiration_secs)
    local result = client:eval(script, 1, resource_name, max_permits, expiration_secs)
    return result == true
end
 
-- 使用示例
local allowed = is_allowed("my_api_call", 100, 60)
if allowed then
    print("访问被允许")
else
    print("超出访问限制")
end

这段代码展示了如何使用Redis和Lua脚本来实现一个简单的分布式限流器。它首先连接到Redis，然后定义了一个Lua脚本，该脚本用于检查是否超过了对特定资源的访问限制。如果没有超过限制，则允许访问并更新计数器。最后，提供了一个使用该限流器的示例函数，并根据返回值判断是否允许访问。

初识 Redis & 浅谈分布式

2024-08-13




# 导入必要的模块
import redis
from redis.sentinel import Sentinel
 
# 连接到 Redis 哨兵
sentinel = Sentinel([('sentinel_host1', 26379), ('sentinel_host2', 26379), ('sentinel_host3', 26379)], socket_timeout=0.1)
# 获取主服务器的代理
master = sentinel.master_for('mymaster', socket_timeout=0.1)
# 获取从服务器的代理
slave = sentinel.slave_for('mymaster', socket_timeout=0.1)
 
# 使用 Redis 主服务器的代理进行操作
master.set('key', 'value')
print(master.get('key'))
 
# 使用 Redis 从服务器的代理进行操作
print(slave.get('key'))

这段代码展示了如何使用 Python 连接到 Redis 哨兵，并获取主从服务器的代理来进行数据读写操作。这是一个分布式系统中常见的模式，用于保证数据存储的高可用性和可扩展性。

Day163，程序设计+Java+Web+数据库+框架+分布式

2024-08-13

这个问题看起来是在询问如何学习与“Day163,程序设计+Java+Web+数据库+框架+分布式”相关的技术。由于具体的编程问题不明确，我将提供一个概述性的学习路径和示例代码。

程序设计：学习基本的算法和数据结构，例如数组、链表、栈、队列、树、图等。
Java：学习Java基础语法、面向对象编程、异常处理、多线程、I/O操作等。
Web：了解HTTP协议，学习HTML/CSS/JavaScript进行前端开发，同时学习Servlet/JSP/JDBC进行后端开发。
数据库：学习数据库基础，包括SQL语句、事务管理、索引、查询优化等，并学习使用数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）。
框架：可以学习Spring框架，它包含Spring MVC、Spring Core、Spring Data等模块，用于快速开发Java Web应用程序。
分布式：理解分布式系统的原理，学习如何使用消息传递（如Kafka）和数据库技术（如分布式事务）来构建可扩展的系统。

示例代码：




// Java中的简单线程例子
public class SimpleThreadExample {
    public static void main(String[] args) {
        Thread t = new Thread(() -> {
            System.out.println("Hello, Concurrent World!");
        });
        t.start();
    }
}




// Java中的简单Servlet例子
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import java.io.*;
 
public class HelloWorldServlet extends HttpServlet {
    public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
        throws ServletException, IOException {
            response.setContentType("text/html");
            PrintWriter out = response.getWriter();
            out.println("<html><body><h1>Hello World</h1></body></html>");
    }
}




// Spring Boot中的简单控制器例子
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@RestController
public class HelloController {
 
    @GetMapping("/hello")
    public String index() {
        return "Hello, World!";
    }
}

这些例子只是入门级的代码，实际项目中会涉及到更复杂的逻辑和错误处理。学习任何技术都需要实践，所以建议你找一个实际的项目来应用所学的技术。

Hadoop 完全分布式部署_hadoop分布式安装部署

2024-08-13

在进行Hadoop的完全分布式部署时，以下是一个简化的步骤和配置示例：

系统设置：为每个节点配置主机名和/etc/hosts文件。
安装Java：确保所有节点都安装了Java环境。
配置SSH免密登录：在NameNode节点上生成密钥，并将公钥复制到所有节点的~/.ssh/authorized_keys。
配置Hadoop：

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml：




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
</configuration>

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml：




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node-2:50090</value>
    </property>
</configuration>

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml（如果使用MapReduce）：




<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml：




<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node-1</value>
    </property>
</configuration>

配置环境变量：设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME。
分发Hadoop到所有节点。
格式化NameNode（在NameNode节点上）：




hdfs namenode -format

启动Hadoop守护进程：




start-dfs.sh
start-yarn.sh

以上步骤和配置示例提供了一个基本的Hadoop完全分布式部署的概念。在实际部署中，你可能需要根据具体的网络环境、硬件资源和安全要求来调整配置。