构建大数据平台(九)mongoDB集群搭建

一、前提:

(1)mongoDB使用稳定版本:mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz;

(2)可在master上安装后,scp到其他slave机器上。

二、配置mongoDB:

首先要注意在生产环境中目录结构要定义好,防止在项目过多的时候找不到所需的项目

  1. 目录统一放在/home下面 ,首先创建mongodb项目目录
#创建项目目录
cd /home
mkdir mongodb

#进入 mongodb目录中新建三个目录conf、logs 、db 
cd /home/mongodb
#conf存储配置文件目录,logs用来存储日志目录,db用来存储数据目录
mkdir conf logs db
  1. 将 mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz 放在 /home/mongodb下,并解压缩,解压缩完成后可删除安装包:
#解压缩
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz

#完成后可删除
rm -f mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3.tgz
  1. 修改配置文件

(1)进入conf目录新建mongodb的配置文件mongodb.conf

 cd /home/mongodb/conf/
 touch mongodb.conf

(2)编写配置文件mongodb.conf,内容如下 :

其中dbpath是数据库文件目录,logpath是日志目录,port是mongodb所占用的端口,fork是true的时候表示在后台启动

fork=true
port=27017
bind_ip=0.0.0.0
dbpath=/home/mongodb/db
logpath=/home/mongodb/logs/mongodb.log
logappend=true
replSet=mongodbBak
directoryperdb=true
journal=true

(3)将安装配置好的mongodb目录复制到所有slave节点中:

scp -r /home/mongodb/ root@slave1:/home/

scp -r /home/mongodb/ root@slave2:/home/

scp -r /home/mongodb/ root@slave3:/home/

三、启动mongodb:

1)所有节点启动mongodb

cd /home/mongodb/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3/bin/
./mongod -f /home/mongodb/conf/mongodb.conf

2)单机mongodb,开机自启动

(1)添加开机启动服务:

vi /lib/systemd/system/mongodb.service

粘贴一下内容

[Unit]
Description=The Mongodb Process Manager
After=syslog.target network.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/home/mongodb/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3/bin/mongod -f /home/mongodb/conf/mongodb.conf
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
ExecStop=/home/mongodb/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3/bin/mongod --shutdown --config /home/mongodb/conf/mongodb.conf
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target

(2) 设置开机启动:

systemctl daemon-reload 
systemctl start mongodb.service 
systemctl enable mongodb.service

(3) 检查是否安装成功:

ps -ef|grep mongodb

四、初始化mongodb集群:

  1. 任意一台mongodb登陆:
cd /home/mongodb/mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.6.3/bin/
./mongo 192.168.2.158
  1. 在连接mongdo后,输入一下内容:
#使用admin库
use admin
#输入config 内容
config = {"_id" : "mongodbBak","members" : [{"_id" : 0, "host" : "192.168.2.158:27017"},{"_id" : 1, "host" : "192.168.2.159:27017"},{"_id" : 2, "host" : "192.168.2.177:27017"},{"_id" : 3, "host" : "192.168.2.178:27017"}]}
  1. 然后回车,执行初始化副本集配置命令:
rs.initiate(config);
#输出
{
    "ok" : 1,
    "operationTime" : Timestamp(1519887335, 1),
    "$clusterTime" : {
        "clusterTime" : Timestamp(1519887335, 1),
        "signature" : {
            "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
            "keyId" : NumberLong(0)
        }
    }
}
  1. 查看集群节点的状态
rs.status();
#输出
{
    "set" : "mongodbBak",
    "date" : ISODate("2018-03-01T06:56:58.886Z"),
    "myState" : 1,
    "term" : NumberLong(1),
    "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
    "optimes" : {
        "lastCommittedOpTime" : {
            "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
            "t" : NumberLong(1)
        },
        "readConcernMajorityOpTime" : {
            "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
            "t" : NumberLong(1)
        },
        "appliedOpTime" : {
            "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
            "t" : NumberLong(1)
        },
        "durableOpTime" : {
            "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
            "t" : NumberLong(1)
        }
    },
    "members" : [
        {
            "_id" : 0,
            "name" : "192.168.2.158:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 1,
            "stateStr" : "PRIMARY",
            "uptime" : 724,
            "optime" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "infoMessage" : "could not find member to sync from",
            "electionTime" : Timestamp(1519887346, 1),
            "electionDate" : ISODate("2018-03-01T06:55:46Z"),
            "configVersion" : 1,
            "self" : true
        },
        {
            "_id" : 1,
            "name" : "192.168.2.159:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 2,
            "stateStr" : "SECONDARY",
            "uptime" : 83,
            "optime" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDurable" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "optimeDurableDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "lastHeartbeat" : ISODate("2018-03-01T06:56:58.601Z"),
            "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2018-03-01T06:56:57.724Z"),
            "pingMs" : NumberLong(0),
            "syncingTo" : "192.168.2.158:27017",
            "configVersion" : 1
        },
        {
            "_id" : 2,
            "name" : "192.168.2.177:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 2,
            "stateStr" : "SECONDARY",
            "uptime" : 83,
            "optime" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDurable" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "optimeDurableDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "lastHeartbeat" : ISODate("2018-03-01T06:56:58.602Z"),
            "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2018-03-01T06:56:57.938Z"),
            "pingMs" : NumberLong(0),
            "syncingTo" : "192.168.2.158:27017",
            "configVersion" : 1
        },
        {
            "_id" : 3,
            "name" : "192.168.2.178:27017",
            "health" : 1,
            "state" : 2,
            "stateStr" : "SECONDARY",
            "uptime" : 83,
            "optime" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDurable" : {
                "ts" : Timestamp(1519887417, 1),
                "t" : NumberLong(1)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "optimeDurableDate" : ISODate("2018-03-01T06:56:57Z"),
            "lastHeartbeat" : ISODate("2018-03-01T06:56:58.602Z"),
            "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2018-03-01T06:56:57.320Z"),
            "pingMs" : NumberLong(0),
            "syncingTo" : "192.168.2.158:27017",
            "configVersion" : 1
        }
    ],
    "ok" : 1,
    "operationTime" : Timestamp(1519887417, 1),
    "$clusterTime" : {
        "clusterTime" : Timestamp(1519887417, 1),
        "signature" : {
            "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
            "keyId" : NumberLong(0)
        }
    }
}

至此,mongodb集群搭建完毕!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,293评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,604评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,958评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,729评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,719评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,630评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,000评论 3 397
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,665评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,909评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,646评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,726评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,400评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,986评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,959评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,996评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,481评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容