集群数据来源于阿里生产集群的采集，并用于集群管理研究。

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简介：
阿里巴巴集群追踪计划是由阿里巴巴集团启动的。该计划旨在通过提供来自真实生产环境的集群跟踪数据，协助研究人员、学生以及对该领域感兴趣的个人，更深入地理解现代互联网数据中心（IDC）的运作模式和运行负载。截至目前，已发布了三个版本的trace：cluster-trace-v2017在短短12小时内涵盖了大约1300台机器。该trace主要展示了在线服务（也称为长时间运行应用程序）与批处理工作负载之间的协同配合。欲了解更多关于此trace的信息，请参考相关的文档（）。完成一份简短的调查问卷后，即可获得下载链接（）。 cluster-trace-v2018则在8天内包含了大约4000台机器。除了具备比trace-v2017更大的规模外，这条trace还提供了我们生产批次工作负载的DAG信息。关于此trace的详细信息，请查阅相关文档（）。完成调查后，您将能够立即获取下载链接（整个过程只需不到一分钟）。

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客服

ClusterData：来自阿里生产集群的数据集，适用于集群管理的研究

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ClusterData是由阿里巴巴提供的一个真实集群运维数据集，专为研究和优化大规模分布式系统的管理和运营而设计。阿里巴巴集群追踪计划由阿里巴巴集团发布。通过提供来自实际生产的集群跟踪数据，该计划帮助研究人员、学生和其他对该领域感兴趣的人更好地了解现代互联网数据中心（IDC）的特征和工作负载。截至目前为止，已经发布了三个版本的trace： - **cluster-trace-v2017**：在12小时内包含大约1300台机器。这个追踪首次介绍了在线服务（又名长时间运行的应用程序）与批处理工作负载相结合的情况。 - **cluster-trace-v2018**：覆盖了8天的时间跨度，包括约4000台机器的数据。除了比v2017版本更大的数据量外，还包含了生产环境中批处理工作的有向无环图（DAG）信息。对于每个追踪版本的详细信息，请参考相关文档。完成简短调查后即可获取下载链接。

Galera集群用于MySQL

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Galera集群是专为MySQL设计的高度可用、强一致性的数据库集群解决方案，确保数据零丢失及快速故障恢复。 Galera Cluster是由Codership公司开发的一套免费开源的高可用方案。它是一个安装了Galera的MariaDB集群（本段落仅介绍MariaDB Galera集群）。该集群具有multi-master特性，支持多点写入。在Galera Cluster中，三个或多个节点是对等关系，并且每个节点都支持写入操作。集群内部会确保数据的一致性和完整性。

集群测试数据

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集群测试数据是指在计算机系统中，对由多台机器组成的集群进行性能、稳定性及可靠性等方面的测试所收集的数据。这些数据对于优化集群配置和提高应用效率至关重要。 two_cluster、three_cluster、five_cluster是不同簇数的点集，适用于Kmeans聚类算法。spiral（螺旋分布）、Twomoons（月牙分布）和ThreeCircles（环形分布数据集）分别代表了不同的数据分布类型。

Nacos集群与Seata集群配置.zip

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本资源包提供详细的教程和配置文件，帮助开发者成功搭建并优化Nacos和Seata分布式系统中的集群环境。搭建Nacos与Seata集群环境所需依赖：JDK 1.8、Nacos 1.4.2 和 Seata 1.4.0；数据库使用 MySQL 8.0.21。运行方式如下：Nacos采用集群模式，而Seata也需配置为集群模式。

ClickHouse集群部署指南-Ck集群

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《ClickHouse集群部署指南》旨在为数据库管理员和开发人员提供详细的指导，帮助他们高效地建立、配置并维护一个稳定的Ck集群环境。 ClickHouse集群部署说明本段落档将介绍如何在CK（ClickHouse）集群上进行部署以及创建表的语句，并重点讲解分布式表的相关内容。 1. 集群环境搭建：首先需要配置多个节点以形成一个分布式的ClickHouse集群，确保每个节点之间可以互相通信。这包括设置网络连接、防火墙规则和安全策略等。 2. 表结构设计与创建： - 分布式表的设计原则 - 创建分布式表的语法示例 3. 数据分片与副本管理：通过合理地划分数据，保证集群中的每个节点都能够高效工作。同时要设定好副本机制来确保高可用性和容错性。 4. 查询性能优化技巧： - 利用索引加速查询 - 避免全表扫描 5. 监控与维护：定期检查系统状态并进行必要的调整，以保持最佳运行效果。注意，在实际操作过程中，请根据具体需求和环境选择合适的配置参数。

Hadoop集群管理与大数据的HDFS应用

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本课程聚焦于Hadoop集群管理及HDFS的应用，深入讲解如何构建、维护和优化大规模数据存储系统，助力学员掌握高效处理海量数据的关键技术。 HDFS是Apache Hadoop项目的一个组成部分，它是一个分布式文件系统，用于存储和管理大量数据，并且能够提高超大文件的访问与存储效率。通过采用一次写入多次读取的数据流访问模式，HDFS确保了数据的一致性。作为一个高度容错性的系统，它可以部署在低成本硬件上运行。此外，HDFS专为大规模数据集上的应用提供服务。

Artemis集群构建，适用于生产环境的版本

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Artemis集群构建是指在分布式环境中设置和优化Apache Artemis消息代理集群的过程，以确保高可用性和高性能，特别适合需要稳定可靠的消息传递服务的企业级应用。之前我们的生产环境使用的是ActiveMQ作为消息队列系统，但由于发现了安全漏洞问题，我们决定升级到Artemis版本。然而，在网上查找相关资料的过程中，并没有找到明确的Artemis搭建脚本。查阅了很多文档后仍然无法实现目标，最终通过不断摸索和尝试成功地搭建了一主一从的Artemis集群，并在测试环境及生产环境中部署了该系统，至今运行良好且未发现任何问题。为了帮助遇到相同挑战的朋友节省时间与精力，在这里分享一下我所使用的详细步骤来构建这个高可用性的消息队列集群。如果大家在参考过程中遇到了疑问或难题，欢迎随时提出交流探讨，我会尽快给予反馈和解答。希望我们能够共同成长进步。

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