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hbase

节点 端口号 协议 使用 说明
zookeeper 2181 zkCli.sh -server zookeeper1:2181 客户端接入
2888,3888 N/A 集群内部通讯
HDFS Namenode 9000 HDFS hdfs dfs -ls hdfs://namenode1:9000/ 客户端接入
50070 HTTP http://namenode1:50070/ 集群监控
HDFS SecondaryNamenode 50090 HTTP http://namenode1:50090/ secondary监控
HDFS Datanode 50010 N/A 客户端接入/其他节点接入
50020 N/A
50075 HTTP http://datanode1:50075/ 节点监控
HBase Master 16000 hbase-client-1.x.x.jar RegionServer接入
16010 HTTP http://namenode1:16010/ 集群监控
HBase RegionServer 16020 N/A 客户端接入
16030 HTTP http://datanode1:16030/ 节点监控

neo4j

tips

  • cypher语法对大小写敏感，注意属性的大小写
  • 导入csv出现乱码时，需要通过记事本更改编码格式，如果文本过大，需要一段一段的复制粘贴到新文本中，且以UTF-8格式编码
  • MERGE命令是CREATE命令和MATCH命令的组合。MERGE = CREATE + MATCH

问题

1.
​ 现象： 在外部处理csv数据，导入服务器，然后load csv到neo4j中，可能由于文件所属问题，不能成功导入csv，提示Couldn't load the external resource的错误。
​ 解决：复制可以导入的csv文件为副本，把待导入的数据粘贴到副本中，load csv副本即可

2.
​ 现象： 在外部处理csv数据，进行merge操作的时候，提示cannot merge using null property value for uid的错误。
​ 解决：经发现，是由于指令中的属性拼写错误，导致Neo.ClientError.Statement.SemanticError的错误，例如把sfzh拼写成sfhm。

3.
​ 现象： 大量数据的导入问题。
​ 解决：需使用https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/tools/import/
​ 注意：Import tool is only for newly created databases.
​ You can use LOAD CSV cypher command to load into an existing database.也就是说neo4j-admin import只会在新建数据库的时候会用到

clickhouse

存储架构

Clickhouse 存储中的最小单位是 DataPart，写入链路为了提升吞吐，放弃了部分写入实时可见性，即数据攒批写入，一次批量写入的数据会落盘成一个 DataPart.

它不像 Druid 那样一条一条实时摄入。但 ClickHouse 把数据延迟攒批写入的工作交给来客户端实现，比如达到 10 条记录或每过 5s 间隔写入，换句话说就是可以在用户侧平衡吞吐量和时延，如果在业务高峰期流量不是太大，可以结合实际场景将参数调小，以达到极致的实时效果。

查询架构

计算能力方面

Clickhouse 采用向量化函数和 aggregator 算子极大地提升了聚合计算性能，配合完备的 SQL 能力使得数据分析变得更加简单、灵活。

数据扫描方面

ClickHouse 是完全列式的存储计算引擎，而且是以有序存储为核心，在查询扫描数据的过程中，首先会根据存储的有序性、列存块统计信息、分区键等信息推断出需要扫描的列存块，然后进行并行的数据扫描，像表达式计算、聚合算子都是在正规的计算引擎中处理。从计算引擎到数据扫描，数据流转都是以列存块为单位，高度向量化的。

高并发服务方面

Clickhouse 的并发能力其实是与并行计算量和机器资源决定的。如果查询需要扫描的数据量和计算复杂度很大，并发度就会降低，但是如果保证单个 query 的 latency 足够低（增加内存和 cpu 资源），部分场景下用户可以通过设置合适的系统参数来提升并发能力，比如 max_threads 等。其他分析型系统（例如 Elasticsearch）的并发能力为什么很好，从 Cache 设计层面来看，ES 的 Cache 包括 Query Cache, Request Cache，Data Cache，Index Cache，从查询结果到索引扫描结果层层的 Cache 加速，因为 Elasticsearch 认为它的场景下存在热点数据，可能被反复查询。反观 ClickHouse，只有一个面向 IO 的 UnCompressedBlockCache 和系统的 PageCache，为了实现更优秀的并发，我们很容易想到在 Clickhouse 外面加一层 Cache，比如 redis，但是分析场景下的数据和查询都是多变的，查询结果等 Cache 都不容易命中，而且在广投业务中实时查询的数据是基于 T 之后不断更新的数据，如果外挂缓存将降低数据查询的时效性。

技巧

唯一键约束

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CREATE TABLE IF NOT EXISTS qilu.t_01(
	C1 String,
	C2 String,
	C3 String,
	C4 Date,
	PRIMARY KEY (C1) # 要设置主键
) engine=ReplacingMergeTree() # 引擎要用ReplacingMergeTree
 ORDER BY C1; # 要设置排序

optimize table t_01 FINAL; # 要强制合并分区

rqlite

build

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cd $GOPATH/src/github.com/rqlite/rqlite
go install ./...  # install in $GOPATH/bin/ directory

deploy cluster

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# node 1
nohup rqlited -node-id 1 -http-addr host1:4001 -raft-addr host1:4002 ~/rqlite/node > rqlite.log 2>&1 &
# e.g. rqlited -node-id 1 -http-addr 172.20.7.232:4001 -raft-addr 172.20.7.232:4002 ~/rqlite/node

# enter shell with host1 ip
rqlite -H x.x.x.x -p 4001 

# check health
curl http://x.x.x.x:4001/status | jq .
curl http://x.x.x.x:4001/status?pretty

# join cluster
# node 2
rqlited -node-id 2 -http-addr host2:4001 -raft-addr host2:4002 -join host1:4002 ~/node
# e.g. nohup rqlited -node-id 2 -http-addr 172.20.7.233:14001 -raft-addr 172.20.7.233:14002 -join 172.20.7.232:14002 ~/rqlite/node > rqlite.log 2>&1 &
# node 3
rqlited -node-id 3 -http-addr host3:4001 -raft-addr host3:4002 -join host1:4002 ~/node
# e.g. nohup rqlited -node-id 3 -http-addr 172.20.7.234:14001 -raft-addr 172.20.7.234:14002 -join 172.20.7.232:14002 ~/rqlite/node > rqlite.log 2>&1 &

shell

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.nodes
172.20.7.232:14001> .nodes
1:
  leader: false
  time: 2.63e-7
  time_s: 433ns
  id: 1
  api_addr: http://172.20.7.232:14001
  addr: 172.20.7.232:14002
  voter: true
  reachable: true
2:
  time_s: 409ns
  id: 2
  api_addr: http://172.20.7.233:14001
  addr: 172.20.7.233:14002
  voter: true
  reachable: true
  leader: true
  time: 2.34e-7
3:
  api_addr: http://172.20.7.234:14001
  addr: 172.20.7.234:14002
  voter: true
  reachable: true
  leader: false
  time: 1.91e-7
  time_s: 354ns
  id: 3

postgreSQL

终端登录pg

  • 如果之前没有登录过，需要设置当前用户进行登录操作

    There is no default username and password without you creating one. The simplest possible setup is to follow these steps to set up your own user as a superuser.

    At a terminal prompt, create a postgres user with your own username

    1
    sudo -u postgres createuser --superuser $USER	# $USER无须替换

    Start the postgresql command prompt as your username but running as root since you didn’t set a password yet;

    1
    sudo -u postgres psql

    At the postgresql prompt, set your password;

    1
    \password $USER    # 其中$USER需要替换成当前用户名

    After that, you should be able to log on just fine.

  • 如果之前设置了上面的步骤，可直接运行

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    psql postgres

导入文件

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psql postgres	# login command
\c some_database	# choose database
\i \path\TO\file_name.sql	# execute sql

连接指定schema

  • 如果不指定schema的话，会默认访问public的schema

  • 指定schema

    jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase?currentSchema=myschema

starrocks

安装部署

注意项

  • 安装前配置环境变量

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    export STARROCKS_HOME=xxx

  • 启动mysql客户端

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    mysql -h <fe_ip> -P<fe_query_port> -uroot -p # 密码为空，直接回车即可

FE

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netstat -tunlp | grep 18030
netstat -tunlp | grep 19010
netstat -tunlp | grep 19020
netstat -tunlp | grep 19030

http_port = 18030
rpc_port = 19020
query_port = 19030
edit_log_port = 19010

  • 启动FE
    start_fe.sh --daemon

  • 查看FE状态+
    SHOW PROC '/frontends'\G

  • 添加新FE节点（follow和observer)
    ./start_fe.sh --helper 172.18.244.74:19010 --daemon

    注意：

    • 在mysql command先将实例添加进集群，然后逐个启动实例。（只在首次新增节点时操作）

    • 各个节点的时间一定要同步，不然FE的心跳超过5s时差，就会报错

  • 扩容FE
    ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER 'ip:19010';
    ALTER SYSTEM ADD observer 'ip:19010';

  • 缩容FE
    ALTER SYSTEM DROP follower "ip:19010";
    ALTER SYSTEM DROP observer "ip:19010";

BE

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netstat -tunlp | grep 19060
netstat -tunlp | grep 18040
netstat -tunlp | grep 19050
netstat -tunlp | grep 18060

be_port = 19060
be_http_port = 18040
heartbeat_service_port = 19050
brpc_port = 18060

  • 查看BE状态
    SHOW PROC '/backends'\G

  • 启动BE
    ./start_be.sh --daemon

  • 添加BE节点
    ALTER SYSTEM ADD BACKEND "172.18.244.74:19050";

  • 缩容BE节点
    ALTER SYSTEM DECOMMISSION BACKEND "172.18.244.74:19050";
    等待该节点BE从列表中消失（查看命令SHOW PROC ‘/backends’;），即可使用./stop_be.sh停掉服务

  • 崩溃排查日志be.out

配置修改

  • FE修改端口信息，需要清理meta
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1. 重建meta目录
2. 重启主节点FE
3. 登录mysql command，添加新FE节点（follow和observer），添加BE节点
4. 启动follower和observer节点
  • BE修改端口信息，需要清理storage
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1. 重建storage目录（是否可以修改cluster_id进行集群处理）
2. 逐个启动BE服务
3. 登录mysql command，添加新BE节点（ALTER SYSTEM ADD BACKEND "ip:19050";）
  • 修改密码
    SET PASSWORD = PASSWORD('datacanvas')

TIPS

  • 节点时间需要同步（延迟需要在5秒内），不然starrocks无法扩容FE节点

tools

logstash

  • Logstash Forwarder/Beats负责在源服务器上收集日志数据，然后将数据发送到集中式的Logstash或Kafka服务器。

  • Logstash是一个灵活的数据收集引擎，它可以从多个来源（包括日志文件、标准输入、Beats等）采集数据，进行转换、过滤和解析，最后将数据发送到各种目的地，比如Elasticsearch、Kafka等。在日志处理中，Logstash常被用作数据的转换和预处理工具。

mybatis

知识点

  • about date jdbcType

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    #{beginDate,jdbcType=DATE} (no time of the day), or
    #{beginDate,jdbcType=TIMESTAMP} (if you need to include the time of the day).

And the Java parameter you want to apply should be of type:

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java.sql.Date (date without time)
java.sql.Timestamp (timestamp)
java.util.Date (date and time).

  • the Greater Than/Equal Operator and the Less Than/Equal Operators:

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    ROWNUM &gt;= 20
    ROWNUM &lt;= 20

问题解决

使用SpringMVC+Mybatis框架写项目的时候，在mapper里面的sql语句

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<if test="updateTime != null">
	and update_time &gt; #{updateTime,jdbcType=TIMESTAMP}
</if>

出错：There is no getter for property named 'updateTime' in 'class java.util.Date'

原因是：
如果将and语句中的#｛属性｝写在if语句中，mybatis会去对象中从它的get方法中取值，而我之前是直接传递的值，并没有封装对象。
解决办法：

 1. 把updateTime需改为date
 2. 把updateTime代表的参数封装到一个对象中