链滴 docker 部署单机 nacos，使用外部 mysql 数据库 作者：gaga 原文链接：https://ld246.com/article/1605794547589 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 1. 环境说明 mysql： 8.0.19 2. 拉取镜像 docker pull nacos/nacos-server 如下几个参数需要替换为具体参数 -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库 -e MYSQL_SERVICE_PORT=数据库端口 -e MYSQL_SERVICE_USER=数据库用户名 -e MYSQL_SERVICE_PASSWORD=数据库密码\ docker run -d \ --name nacos \ -p mysql 数据库 -e JVM_XMS=256m \ -e JVM_XMX=256m \ -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ -e MODE=standalone \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql \ -e MYSQL_SERVICE_HOST=替换具体数据库实例 \ -e MYSQL_SERVICE_DB_NAME=数据库\ -e

云原⽣图数据库解谜、容器化实 践与 Serverless 应⽤实操 古思为 ⽅阗 Graph DB on K8s Demystified and its Serverless applicaiton in actions. DEVELOPER ADVOCATE @ MAINTAINER OF KCD China 2021 Nov. 6th @Shanghai 古思为 wey-gu ⻘云科技研发⼯程师 Overview 了解 K8s 上的 Serverless 计算平台搭建实践：OpenFunction K8s 上的图数据库基于 KubeBuilder 的 Operator 实现，解谜图数据库的知识与应⽤ 上⼿ K8s 上的云原⽣图数据库、从零到⼀构建 Serverless 架构的智能问答助⼿ siwei.io/talks/2021-KCD laminar.fun/talks/2021-KCD com/OpenFunction/samples 图数据库简介 什么是图？ 什么是图数据库？ 为什么我们需要⼀个专⻔的数据库？ 什么是图？ "以图结构、图语义来⽤点、边、属性来查询、表示存 储数据的数据库 wikipedia.org/wiki/graph_database 了解更多关于 什么是图数据库 什么是图数据库 为什么需要图数据库？ 传统数据库 图数据库 图模型的结构 图语义的查询 性能

从【数据库中间件】到【云原生】 ——Apache ShardingSphere 架构演进 Apache Dubbo/ShardingSphere PMC 秦金卫（kimmking） 2020-12-04 20:00 云 原 生 学 院 # 1 2 目录 1.数据库框架：从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 支持常见的数据库和JDBC。 轻量级，不需要额外的资源和机器。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 3、对

................................................................................. 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换.............................................................................................. .............. 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ................................................................. 48 7.1.6 查看兼容性报告，调整直到兼容性报告符合预期 ............................................ 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：

Operator 的信息，如名称和版本。 驱动 UI 的额外信息，例如其图标和一些示例自定义资源 (CR)。 所需的和所提供的 API。 相关镜像。 将清单加载到 Operator Registry 数据库中时，会验证以下要求： 该捆绑包必须在注解中至少定义一个频道。 每个捆绑包都只有一个集群服务版本（CSV）。 如果 CSV 拥有自定义资源定义（CRD），则该 CRD 必须存在于捆绑包中。 2 Operator 捆绑包列表中创建和维护 Operator 目录。其结果是一个容器镜像，它可以存储在容器的 registry 中，然后安装到集群中。 目录包含一个指向 Operator 清单内容的指针数据库，可通过在运行容器镜像时提供的已包含 API 进行查 询。在 OpenShift Container Platform 中，Operator Lifecycle Manager (OLM) 可以引用由 2.2. 基于文件的目录 基于文件的目录是 Operator Lifecycle Manager (OLM) 中目录格式的最新迭代。它是基于纯文本（JSON 或 YAML）和早期 SQLite 数据库格式的声明式配置演变，并且完全向后兼容。此格式的目标是启用 Operator 目录编辑、可组合性和可扩展性。 编辑 使用基于文件的目录，与目录内容交互的用户可以对格式进行直接更改，并验证其更改是否有效。由

Catalog 以选择所需的应用、服务或源到镜像构建器，然后 将它添加到项目中。 所有服务：浏览目录以在 OpenShift Container Platform 中发现服务。 Database：选择所需的数据库服务并将其添加到应用程序中。 Operator Backed：选择和部署所需的 Operator 管理服务。 Helm Chart：选择所需的 Helm Chart 来简化应用程序和服务部署。 Topology 视图中看到部署。 3.1.5. 使用 Developer Catalog 将服务或组件添加到应用程序中 您可以使用 Developer Catalog 根据 Operator 支持的服务（如数据库、构建器镜像和 Helm Charts）部署 应用程序和服务。Developer Catalog 包含您可以添加到项目的应用程序组件、服务、事件源或 Source- to-image 构建器的集合。集群管理员可以自定义目录中提供的内容。 来查 看 Developer Catalog 中的所有可用服务。 2. 在 All Services 下，选择服务类型或您需要添加到项目的组件。在本例中，选择 Databases 以列 出所有数据库服务，然后点击 MariaDB 查看该服务的详情。 3. 点 Instantiate Template 查看带有 MariaDB 服务详情的自动填充的模板，然后点 Create 在 Topology

以选择所需的应用、服务或源到镜像构建器，然后 将它添加到项目中。 所有服 所有服务 务：浏览目录以在 OpenShift Container Platform 中发现服务。 Database：选择所需的数据库服务并将其添加到应用程序中。 Operator Backed：选择和部署所需的 Operator 管理服务。 Helm Chart：选择所需的 Helm Chart 来简化应用程序和服务部署。 视图中查看应用程序。 3.1.7. 使用 Developer Catalog 将服务或组件添加到应用程序中 您可以使用 Developer Catalog 根据 Operator 支持的服务（如数据库、构建器镜像和 Helm Charts）部署 应用程序和服务。Developer Catalog 包含您可以添加到项目的应用程序组件、服务、事件源或 Source- to-image 构建器的集合。集群管理员可以自定义目录中提供的内容。 来查 看 Developer Catalog 中的所有可用服务。 2. 在 All Services 下，选择服务类型或您需要添加到项目的组件。在本例中，选择 Databases 以列 出所有数据库服务，然后点击 MariaDB 查看该服务的详情。 3. 点 Instantiate Template 查看带有 MariaDB 服务详情的自动填充的模板，然后点 Create 在 Topology

PLANE 4.1.1. 使用机器配置池进行节点配置管理 4.1.2. OpenShift Container Platform 中的机器角色 4.1.2.1. control plane 和节点主机兼容性 4.1.2.2. 集群 worker 4.1.2.3. 集群 master 4.1.3. OpenShift Container Platform 中的 Operator 4.1.4. Cluster ，因此应用程序无需争用 这些资产。 2.1.2.2. 部署和 部署和扩展 展优势 如果您在应用程序的主要版本之间进行滚动升级，则可以持续改进应用程序，既不会造成停机，又能仍然 保持与当前版本的兼容性。 您还可以与现有版本一起部署和测试应用程序的新版本。容器通过测试后，只要部署更多新容器并删除旧 OpenShift Container Platform 4.7 架 架构 构 6 您还可以 OpenStack Platform 版本 13 和 16 最新的 OpenShift Container Platform 版本支持最新的 RHOSP 长生命版本和中间版本。如 需完整的 RHOSP 发行版本兼容性信息，请参阅 RHOSP 上的 OpenShift Container Platform 支持列表。 Red Hat Virtualization (RHV) VMware vSphere AWS

英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所丌具有的特性，设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 迚行更新。相关应用软件可能无法不所有的操作系统兼容。请咨询您的应用厂商以了解具体信息。 *文中涉及的其它名称及商标属亍各自所有者资产。 英特尔所列的厂商仅为方便英特尔客户。但英特尔对亍这些设备的质量、可靠性、功能戒兼容性丌提供仸何担保戒保证。本列表和/戒这些设备可随时更改，恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel TB -> PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预 测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。 — McKinsey Global