在使用ClickHouse过程中免不了需要数据迁移，比如更新表结构、迁移数据到新的集群。如何尽量将影响降低，加快迁移过程是数据迁移的关键。
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
“ 在大数据时代面对海量的本地文件时，随着云存储的普及，越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上，这就需要快速高效安全的迁移方法。”
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，客户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第八期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”，介绍数据湖加速器 GooseFS 数据迁移篇 。 分享内容 本次分享内容主要探讨如何将本地大数据集群上的数据搬迁到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式，用户可以根据业务需求，按需选择适合自己业务的迁移方案。本
双十一余韵未歇，刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点，天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时，据国家邮政局监测数据显示，主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件，各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件，再创历史新高——这一系列庞大的数字背后，是否也包含了你的战绩？随手滑开购物界面，是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击，看穿你的心意？
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
短视频的火爆基于他对于移动互联网时代用户触媒习惯的符合，另一方面，基于各类互联网平台的产品功能、用户群体以及短视频内嵌需求的差异性，也给予了“短视频+”不同的滋生土壤。而各种短视频程序琳琅满目，最关键的始终是以下这两点。
今天，腾讯云企业级数据库迁移产品DBbridge正式发布啦！DBbridge通过提供一站式数据迁移平台以及专家服务，帮助企业实现异构数据库之间数据的迁移和同步。尤其在传统数据库迁移到分布式数据库场景下，DBbridge能够有效降低数据迁移的成本和复杂性，满足企业多样化的数据传输、数据汇聚、数据灾备等需求。 数据库迁移上云已经成为企业在推进数字化转型过程中的重要措施。相对于传统商业数据库集中式架构扩展性差、技术复杂、迭代慢等问题，云端分布式数据库不仅在成本上具有突出的优势，在灵活性和扩展性上也具有明显
中移物联网有限公司是中国移动通信集团公司投资成立的全资子公司，公司按照中国移动整体战略布局，围绕“物联网业务服务的支撑者、专用模组和芯片的提供者、物联网专用产品的推动者”的战略定位， 专业化运营物联网专用网络，设计生产物联网专用模组和芯片，打造车联网、智能家居、智能穿戴等特色产品，开发运营物联网连接管理平台 OneLink 和物联网开放平台 OneNET，推广物联网解决方案，形成了五大方向业务布局和物联网“云-管-端”全方位的体系架构。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题，而现有ERP系统中有效数据的维护，对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常运行，而迁移过多垃圾数据
疫情肆虐之下的2020年带来了很多变数，让所有人体会到了“难”。之前数据库领域有人也谈起了去“O”（Oracle数据库）之难，国内提了十多年的去“IOE”，感觉现在对于去“O”依然是蜀道之难，难于上青天。 Oracle数据库往往承载着企业关键业务系统，去留要看企业发展情况和战略规划，所谓难更多是一种谨慎。“因为’O‘不仅仅是去数据库，还涉及到很多应用，如果过于绝对可能对客户现有的系统产生比较大的影响。”PG中文社区副主席唐成在接受IT168采访时曾说。 即将到来的5G时代数据井喷，海量数据对数据库提出
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估。
6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶，并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本，全面支持存储过程、Package管理等高级特性，同时支持分布式和集中式两种架构，用户
作为Java程序员，选择学习什么样的技术？什么技术该不该学？去招聘网站上搜一搜、看看岗位要求就十分清楚了，自己具备的技术和能力，直接影响到你工作选择范围和能不能面试成功。 如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。 学习模块 常见模式与工具：学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件—— 常见的设计模式，编码必备， Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数据库必不可少的组件。从源码级别掌握它们，你比别人更容易进大厂。 分布式架构和微
如果串行是肯定不行的。我们可以考虑并行策略，但是开了并行，怎么能够充分利用资源比较好呢。
和往常一样，江苏省昆山市打拼了8年的刘桑巧（化名），来到人社大厅准备排号办理社保异地迁移，原以为还要花费许久时间的她，却被工作人员告知全省的人社信息已经打通，只需网上确认信息，个人的社保便可同步转移...... 观看视频 了解数据库技术在政务行业场景中的应用 数字技术助力人社智慧化升级，为老百姓带来巨大的便利。对于像刘桑巧这类的返乡就业人员，除了社保关系自动转移外，在各地参保缴费年限也可实现合并计算。 “数据跟着人跑”，大大提升了返乡就业便利性。而这背后，少不了数据库等数字技术的大力支撑。 👇点击获取产品
和往常一样，江苏省昆山市打拼了8年的刘桑巧（化名），来到人社大厅准备排号办理社保异地迁移，原以为还要花费许久时间的她，却被工作人员告知全省的人社信息已经打通，只需网上确认信息，个人的社保便可同步转移……
关于架构，大家都有了解和理解。通常一个业务或项目，在做架构设计时，可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色，在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
今年6月，我前同事的小公司辞退了30多个程序员。近3月过去了，大部分人都找不到合适工作。 问起被裁时的原因，有些老板找员工面谈时，为了让员工相对容易接受，会说公司效益不好要倒闭了、大环境不好、行业趋势下滑，而唯独不会告诉你：你的能力或许不行。 我们如何提高自己，使自己站在金字塔的顶点呢？掌控自己的命运，保证不被裁员呢？如何进大厂给自己镀金，保证自己的竞争力？如何避免35岁危机？ 问题关键还是核心竞争力，再年轻的人在竞争大一些的职场环境，如果能力不足照样被优化，而没有核心竞争力这件事只不过随着年龄的增长劣势变
时光荏苒，岁月如梭，转眼间 PostgreSQL 中文社区已成功举办八届《PostgreSQL中国技术大会》，八年间PostgreSQL在国内得到快速发展，受到越来越多企业亲睐，平安科技、国家电网、去哪儿网、斯凯网络等众多企业已逐步使用或规模部署PostgreSQL，阿里云、腾讯云、华为云提供了基于PostgreSQL数据库的云服务。
在实际的应用场景中，数据存储在HBase集群中，但是由于一些特殊的原因，需要将数据从HBase迁移到Kafka。正常情况下，一般都是源数据到Kafka，再有消费者处理数据，将数据写入HBase。但是，如果逆向处理，如何将HBase的数据迁移到Kafka呢？今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程。
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
作者 | ShardingSphere官微 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Rzr-aKFwmm71QNUs68WQNA 京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题，为大促活动奠定了基础。 2014 年初，“京东白条”作为业内互联网信用支付产品，数据量爆发式的增长，每一次大促备战都是对技术人员的考验，每一次的战略转型驱动着数据架构的成长。 --张栋芳，京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务
今天群里有人问起，刚好做过相关的工作，特此分享一下当时的工作内容和感受。 背景 大概说一下这个事情的背景。在2013年大概4月份，人人网打算做一次大规模的数据迁移——评论服务。所谓评论就是指各种资源下的“评论文字”，比如照片的评论、Blog的评论、分享的评论、音乐的评论…… 早期人人网的各个开发小组各自为政，每个团队几乎都实现了一个评论服务，有各自不同的功能和数据结构，但是大体上还算相似。当时，业务部门希望能够集中这些数据做一些统一的管理，比如权限管理（控制谁能看什么评论）、比如数据内容推荐（基于用户评论人
在讲Redis集群架构之前，我们先简单讲下Redis单实例的架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到Sentinel哨兵机制，单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
最近国内某大型互联网公司依靠其数据优势成功上市，可见数据的重要性，而数据和存储密不可分，您真的知道自己需要更高性能存储吗？ 在当今数据爆发式增长的时代，数据已经成为很多行业最重要的资源，没有之一。 数据左右着很多新兴企业的命脉，收集数据、分析数据和应用数据的循环已经变为企业发展的根本，依靠数据创造更大的价值，并持续的加强和优化数据管理流程，让数据型驱动的行业不断进化。 常规的存储只能满足数据保存的基本需求，或者顺带一些基本的数据混合管理，而要真正挖掘数据的价值，采用高性能的存储必不可少，以支撑高性能
又到了双十一、双十二、年终大促季，每年这个时候都是购物狂欢节，不仅促销产品多、种类全、覆盖面广，促销花样也在不断翻新，直播、砍价、优惠券、加价购等，令人眼花缭乱。 当全国人民沉浸在买买买的自嗨中无法自拔时，考验的不仅是百万商家的战略战术，更是各种技术平台的实力比拼，尤其是底层的数据库，将迎来流量峰值期间的高并发和快速响应挑战。 高并发业务场景下 快速、弹性扩缩容调整 （微盟产品和服务布局） 以微盟为例，公司承载的是多渠道的广告营销业务，提供和各个细分领域相关的垂直SaaS解决方案及服务。比如：双11期
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
Oracle Sharding现已正式登陆OCI Marketplace！支持云端全自动部署！感兴趣的小伙伴们快来抢先体验！
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器，使用负载均衡可以扛住，但是每天单表数据增加，磁盘资源会被消耗掉，高峰期如果要5000 怎么办，系统肯定撑不住。也就是说，数据增加，请求量增大，并发增大，单个数据库肯定不行。
Facebook Messenger 用户超10亿，可以即时分享文字、图片、视频，产品自身不断的发展，背后的系统也在不断改变，开始是一个单体服务，后来变为有专门的缓存服务支持读、Iris 系统来队列化写、存储服务来保存历史消息。
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
我们都知道，在直播平台建设中，我们会使用大量的图片，这些图片的存储不像文字那样可以直接存储在数据库中，需要另外的存储区域。随着直播平台发展时间越久，越来越多的海量数据会占用更多的存储空间。云存储因其可靠性、价格优势、安全性和无限拓展等特性逐渐被人们所接受，今天就来和大家侃侃直播平台建设中常用的云存储服务。
大家好，相信很多的同学都是用过腾讯云，并且都有感情了，今天为大家分享一个经验，如何使用100元预算，建一个1年的Web网站！！！废话少说，直接上干货：
随着互联网时代的到来，企业的在线业务量也随之骤增，海量的数据访问和存储压力已经触达了传统集中式数据库的能力边界，无法为客户带来更快更稳定的业务性能。同时，无论是国家层面还是企业层面，对数据库技术自主可控的要求也更加迫切，特别是企业数据库业务层面存在以下三个痛点： 业务迁移费时费力 改造难：与原数据库数据和语法兼容性不足，导致用户需要对原有业务系统进行大量改造。 扩容难：为满足业务的快速增长带来的业务的计算与存储需求，用户需要对原有业务进行扩容。传统的数据库扩容代价大，需要中断业务数据搬迁等才能完成扩容操作。
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
在国内数字化转型以及信创建设持续推进的大背景下，众多厂商入局国内数据库市场，为企业提供了面向多种应用场景的数据库，以及相关的生态工具或服务。国内数据库市场因此迎来了诸多新的变化，新的产品类型、新的技术、新的服务，以及新的市场格局，而这些变化也让企业在选择数据库时需要考虑更多复杂的因素。
JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能，因此完全可以用来替代 HDFS。但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程，需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务。下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS。
携程是一家中国领先的在线票务服务公司，从 1999 年创立至今，数据库系统历经三次替换。在移动互联网时代，面对云计算卷积而来的海量数据，携程通过新的数据库方案实现存储成本降低 85% 左右，性能提升数倍。本文讲述携程在历史库场景下，如何解决水平扩容、存储成本、导入性能等痛点，以及对于解决方案的制定和思考过程。
简单来说，TiDB 是一个分布式高可用且能够水平扩展的关系型数据库，这个数据库的内核包含三个组件，其中的 SQL 层组件的名字也叫做 TiDB。这个组件负责所有和 SQL 计算相关的事情以及和客户端（业务）之间的交互，这是一个承上启下的核心模块。除了负责 TiDB 组件之外， TiDB 团队还负责开发与其他数据库之间的数据迁移和同步组件，比如 TiDB 自身的 Binlog 模块以及读取 MySQL 之类数据源 Binlog 的组件。
本文主要介绍了腾讯云对象存储（COS）的基本功能，包括对象管理、安全保障、大数据及开放能力等方面。COS不仅提供海量数据的存储，还提供了诸如断点续传、自定义对象头部、静态网站等功能，同时通过Referer防盗链、跨域访问、多地域存储等特性保障数据的安全性和稳定性。此外，COS还提供持久化音视频处理、PS级图片处理和多种数据迁移工具等开放能力，帮助开发者更好地应对各种应用场景。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求，特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计，兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势，通过一套引擎同时支持OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的混合负载。
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长，传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
近日，阿里、腾讯裁员冲上热搜。大厂纷纷裁员减负，本来在热火朝天的金三银四，奋力冲刺和面试跳槽大厂的互联网打工人们，陷入了迷茫和焦虑。对大环境的担忧是应该的，因为大环境会直接影响到我们生活的方方面面。 但其实，与其忧虑未知，不如走好当下的每一步，提升技能和储蓄力量，在技术的高峰上不断攀登才是最应该做的。只要自己有了足够强的能力，还是能往高处去。 在这个当下，我整理了一些技术资料和面试题集，供大家提升进阶，不管你是有跳槽打算还是单纯精进自己，都可以免费领取一份。 从面试简历模板到大厂面经汇总，从大厂内部技术资料
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