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

提供一系列强大的基础数据服务 Data & Analytics Transformation 具有多种部署方式的数据库和消息队列软件， 快速发现洞察并采取行动 VMware SQL Postgres & MySQL VMware RabbitMQ® 消息代理 & 日志流 VMware Greenplum® VMware Tanzu Data Science Services 数据仓库 & 大数据平台 On-demand AI with Data Science Application Transformation RabbitMQ® Message Broker & Log Streaming Greenplum® Data Warehouse & Big Data Platform 数字化转型过程中的数据流转 GemFire® In-Memory Data Grid and Cache ETL/CDC Message Broker VMware GemFire In-Memory Data-Grid & Geo-Replication ©2022 VMware, Inc. VMware Greenplum Comprehensive Data Analytics Warehouse VMware Data Services Manager Cloud Native abstraction

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： Storm 实时计算(原流计算) EMR(开源流计算组件） 分析型数据存储 数据仓库： GreenPlum/Impala/Presto/Hive NoSQL：Hbase 数据仓库：MaxCompute/ Hologres/分析 型数据库 NoSQL:云数据库 Hbase 版/表格存储 分析与报表 BI 工具 Notebook QuickBI PAI Lightning MaxCompute 产品的交互式查询服务，特性如下： 兼容 PostgreSQL：兼容 PostgreSQL 协议的 JDBC/ODBC 接口，所有支持 PostgreSQL 数据库的工 具或应用使用默认驱动都可以轻松地连接到 MaxCompute 项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J

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

oKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似 Google、Bing

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

5. 修改所上传的模板 8.6. 使用 INSTANT APP 和 QUICKSTART 模板 8.7. 编写模板 第 第 9 章 章 使用 使用 RUBY ON RAILS 9.1. 设置数据库 9.2. 编写应用程序 9.3. 将应用程序部署至 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 第 第 10 章 章 使用 使用镜 镜像 像 10.1. 使用镜像概述 10.2 否升级到新版本，而不会因为不兼容的新镜像造成问题。下游用户如果使用 foo:latest，则可能要承担引 入不兼容更改的风险。 避免多 避免多进 进程 程 我们不建议在同一容器中启动多个服务，如数据库和 SSHD。因为容器是轻量级的，可轻松链接到一起以 编排多个进程，所以没有在同一个容器中启动多个服务的必要。您可以利用 OpenShift Container Platform 将相关镜像分组到一个 要访问数据库镜像来存储和检索数据的 web 前端镜像，则您的镜像应使用一个 OpenShift Container Platform 服务。服务为访问提供静态端点，该端 点不会随着容器的停止、启动或移动而改变。此外，服务还会为请求提供负载均衡。 提供通用 提供通用库 库 对于要运行由第三方提供的应用程序代码的镜像，请确保您的镜像包含适用于您的平台的通用库。特别要 为平台使用的通用数据库提供数据库驱动程序。例如，在创建