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Elasticsearch跨集群数据迁移离线迁移

跨集群数据迁移 用户在腾讯云上自建ES集群或者在其它云厂商购买ES集群,如果要迁移至腾讯云ES,用户可以根据自己业务需要选择适合自己迁移方案。...如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线迁移四种方案。 离线迁移 离线迁移需要先停止老集群写操作,将数据迁移完毕后在新集群上进行读写操作。适合于业务可以停服场景。...离线迁移大概有以下几种方式: elasticsearch-dump snapshot reindex logstash elasticsearch-dump 适用场景 适合数据量不大,迁移索引个数不多场景...而使用snapshot方式没有这个限制,因为snapshot方式是完全离线。...方式适合数据量大场景下进行迁移

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有赞大数据离线集群迁移实战

迁移前我们离线集群规模已经达到 200+ 物理机器,每天 40000+ 调度任务,本次迁移目标如下: 将 Hadoop 上数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新机房 如果全量迁移数据期间有新增或者更新数据...,需要识别出来并增量迁移迁移前后数据,要能对比验证一致性(不能出现数据缺失、脏数据等情况) 迁移期间(可能持续几个月),保证上层运行任务成功和结果数据正确 有赞大数据离线平台技术架构 上文说了...图2.1 单集群迁移方案 优点: 对用户透明,基本无需业务方投入 数据一致性 相比多集群,机器成本比较低 缺点: 需要比较大跨机房专线带宽,保证每天增量数据同步和 Shuffle 数据拉取需要...3.2 离线任务迁移 目前有赞所有的大数据离线任务都是通过 DP 平台来开发和调度,由于底层采用了两套 Hadoop 集群方案,所以迁移核心工作变成了怎么把 DP 平台上任务迁移到新集群。...五、总结与展望 本次数据离线集群跨机房迁移工作,时间跨度近6个月(包括4个月准备工作和2个月迁移),涉及PB+数据量和4万日均调度任务。

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所谓用户体验

所谓用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样用户体验才是用户体验呢?...好像有点跑题了,这次思考是:并不是所有关注用户感受体验就叫做是“用户体验。 从何而来这想法呢?...上面的唠叨是一个引子,结果就是"不能赚钱交互不是交互",简单说就是交互可以赚钱,可是不好用户体验也是能赚钱。...但是从商家角度来说,我们需要考虑几个因素,第一个就是成本,这个是直接决定了能给用户提供最佳体验上限到哪,椅子意味着更高成本;其次是投入产出比,开门做生意,不为赚钱是很少,投入越多,意味着盈利周期可能越长...不要只关注当前需求好坏,随时收集数据,为以后优化做准备。要说服产品经理最好方法是用数据,但不是所有的东西都是一开始就有数据,需要不断尝试、积累。

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工作想法从哪里

提出论点 研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师一篇文章《研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错选择。...学生年代,作为老师一个不成器弟子,学术上没有什么建树,幸运毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打,虽然换了个环境,但是发现生存道理没变。 反面例子 不好工作想法会加剧“卷”用户体验。...这样工作体验确实很糟糕。 我触发点 沿着你造梦方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像时候,其实心里有底也没底。...引用 研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理基本思路 来都来了。

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Elasticsearch 数据离线迁移方案(含冷热分层场景)

这里我们可以通过 Logstash 完成跨 ES 集群数据迁移工作。 适用场景:该种迁移方案适用于集群规模比较大,能够接受集群一段时间暂停写场景。...使用场景最为通用,既可以迁移少量数据,也可以迁移较大规模数据量; 2. 支持在迁移过程中做一些筛选、拆分、合并; 3. 支持高版本往低版本迁移。 不足: 1....Logstash 数据迁移前,需要提前手动设置索引 settings 和 mapping 信息,不支持一键迁移; 2....api 接口,详细介绍可查看官方文档,利用该组 api 接口,我们可以通过将源 es 集群数据备份到远程仓库,再在腾讯云es集群上从远程仓库中通过快照恢复方式来实现跨集群离线数据迁移。...但是在迁移过程中迁移工具退出或者执行迁移服务器宕机,则会从头开始迁移,因此需要先将已经迁移部分数据清空。迁移完成后通过比较索引 doc 数量来确定索引是否全部迁移成功; 2.

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Linux离线迁移数据盘到腾讯云云硬盘

离线数据迁移,即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定云硬盘 这里源端可以是腾讯云,也可以是其他云,例如AWS,阿里云等等 一.源端准备工作 1.将数据盘挂载至服务器 2.检查数据数据大小,以及文件是否正常访问...2.将制作镜像文件上传到 COS 需要将制作好数据盘镜像,传到腾讯云cos里,cos必须和要迁入腾讯云云硬盘所在一个地域 下载镜像到本地电脑,然后网页登录腾讯云cos,在网页上传镜像到cos (...(3)在腾讯云cos控制台点击上传,然后选择刚刚下载镜像文件 image.png 文件上传比较慢,请耐心等待,上传完成后即可下一步 四.开始离线迁移 1.获取cos链接 在腾讯云cos控制台,点击文件右边详情...rid=8 3.选择地域后,点击【新建数据迁移】,下一步 image.png 4.新建迁移任务 image.png 注意: 所在地域:与cos地域一致,与要源端数据盘地域一致 任务名称:可自定义 cos...链接:填写上面复制过来cos镜像链接 勾选要迁入云硬盘,这里云盘必须是待挂载状态,否则需要到云硬盘列表,手动将这块数据盘卸载后再进行迁移,卸载可参考下图: image.png 5.可在列表中关注迁移进度

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winserver离线迁移数据盘到腾讯云云硬盘

离线数据迁移,即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定云硬盘 这里源端可以是腾讯云,也可以是其他云,例如AWS,阿里云等等 一.源端准备工作 1.将数据盘挂载至服务器 2.检查数据数据大小,以及文件是否正常访问...COS控制台链接 https://console.cloud.tencent.com/cos5/bucket image.png 文件上传比较慢,请耐心等待,上传完成后即可下一步 四.开始离线迁移数据...rid=8 2.选择地域后,点击【新建数据迁移】,下一步 image.png 3.新建迁移任务 image.png (1)所在地域:与cos地域一致,与要源端数据盘地域一致 (2)任务名称:可自定义 (...3)cos链接:填写上面复制过来cos镜像链接 勾选要迁入云硬盘,这里云盘必须是待挂载状态,否则需要到云硬盘列表,手动将这块数据盘卸载后再进行迁移,卸载可参考下图 image.png 五.可在列表中关注迁移进度...此过程比较慢,请耐心等待,迁移时间和数据大小有关,一般需要半个小时以上 image.png 5.迁移完成后如下图所示 image.png 六.确认数据是否完整 将迁移完成数据盘挂载至任意Windows

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PaddleNLP 离线使用已下载社区模型

Part1TL;DR 使用 PaddleNLP 加载社区模型时,因为社区模型需联网下载,可先从在线环境进行模型下载,再将下载模型传输到离线环境中。...此时在离线环境下可能会遇到 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/5817 中描述问题,可参照该 PR files[1] 中内容修改,以支持离线环境正常使用...聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用开发体验,覆盖NLP多场景模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制需求。...Part3Salesforce CodeGen Salesforce CodeGen[9] 是一组开放、支持多回合交谈式 AI 编程大语言模型,包含多种尺寸和数据集,模型命名方式为: codegen...在不修改代码情况下,也可通过模型文件全路径在离线环境加载模型,但涉及到在线环境和离线环境代码不一致,可自行取舍: from paddlenlp.transformers import AutoModel

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3种 Elasticsearch 数据离线迁移方案,你知道吗?

迁移方式 适用场景 COS 快照 数据量大场景(GB、TB、PB 级别)对迁移速度要求较高场景 logstash 迁移全量或增量数据,且对实时性要求不高场景需要对迁移数据通过 es query...进行简单过滤场景需要对迁移数据进行复杂过滤或处理场景版本跨度较大数据迁移场景,如 5.x 版本迁移到 6.x 版本或 7.x 版本 elasticsearch-dump 数据量较小场景...,然后把 S3 或者 HDFS 中备份文件上传到腾讯云 COS 中,之后在腾讯云上集群中进行恢复。...而使用 snapshot 方式则没有这个限制,因为 snapshot 方式是完全离线。...snapshot 方式适合数据量大场景下进行迁移

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记一次简单Oracle离线数据迁移至TiDB过程

背景 最近在支持一个从Oracle转TiDB项目,为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境库表结构和数据同步到TiDB中,由于数据量并不大,所以怎么方便怎么来,这里使用CSV导出导入方式来实现...它包含以下几点核心功能:schema转换、表结构检查、迁移成本评估、数据迁移(全量或增量)、CSV导出等,其中有些功能目前还是实验特性,我这里只用到了它核心特性schema转换。...其他部分 至于Oracle其他部分例如存储过程和自定义函数,也不用多想怎么去迁移了,老老实实改代码去应用端实现。...视图的话我是先用PLSQL把视图导成sql文件再导入TiDB中,但是报错比较多,基本都是系统函数和语法不兼容问题,这部分就涉及SQL改写了,没有什么办法。...总结 在之前项目中也使用过DSG来实现Oracle到TiDB数据迁移,但它毕竟是个纯商业性工具,先充钱才能玩,对于这种测试阶段来说不是太好选择。

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不动程序设计,不是用户体验

发现问题 前期做规范过程是十分痛苦,每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了,然而随着内容增加,发现很多地方无法深入执行下去,只能含糊其辞,给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大执行阻碍呢?带着问题我们找到团队一位设计前辈请教了一番,在前辈指点下,终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航样式,因为这一块界面不是我做(都是借口),所以规范不太了解,导致在做整个项目的规范时,遇到了极大阻碍。...而第一个容器内绿色和蓝色部分(间距)也是固定,所以只有红色区域是可变化,因为红色区域文字个数是可以变化,我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在套路与规律,我们必须要了解事物本质,才能帮助我们更好执行;所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物理解不够透彻,所以让我们从现在开始,锻炼透过事物看本质思维能力,就算以后你不做设计了

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【学术分享】刘知远:研究想法从哪里

那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...即将研究问题与其他任务建立类比联系,调研其他相似任务上最新有效思想、算法或工具,通过合理转换迁移,运用到当前研究问题上来。...看最近BERT、GPT-2,我理解更多是将深度学习对大规模数据拟合能力发挥到极致,在深度学习技术路线基本成熟前提下,大公司有强大计算能力支持,自然可以数据用得更多,模型做得更大,效果拟合更好。

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亚马逊数据迁移:100万GB数据运输是一个什么体验

由于企业数据体积庞大,因此如果依靠一般互联网上传备份数据的话,那么将消耗大量时间。...据介绍,亚马逊在收到来自客户公司数据云备份申请之后就会派AWS Snowmobile卡车开到其数据中心,并通过光纤连接将其硬盘驱动器连接到客户公司数据中心迁移,一辆卡车可以携带高达100亿字节(即100...万GB)数据,将其再开回Amazon数据中心,并上传到云存储当中。...亚马逊指出,虽然使用卡车搬运数据方式看起来很不互联网,但却是应对海量数据上传时最切实际做法。目前,即使使用光纤连接,上传100PB数据将需要20多年时间。...不过这项服务花费也并不便宜,费率从每GB数据0.005美元起。一辆满载数据Snowmobile卡车,客户大约需要支付50万美元。而针对那些数据量较小客户,亚马逊还支持客户直接将数据硬盘进行寄送。

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如何培育内部开发者平台体验

如何培育内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 首席工程师 Abigail Bangser 在本周 State of Open Con 上说,“应用程序开发人员希望快速行动,而运维工程师希望安全行动...主要是应用程序开发人员,但也不要忘记可能需要硬件或其他不同功能数据科学家和机器学习工程师。她还观察到,在平台设计中需要考虑领导和治理社区——包括监管和金融。...她对平台工程定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它社区精心策划平台体验”,这会影响所有不断发展技术、社会和团队结构。 一个平台建立边界。...然后查看已经在运行工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时?您应用程序团队辛劳在哪里?...“你想让你团队更接近平台,与平台互动。做到这一点一个方法是提供他们需要文档和参考实施,”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验专业服务方面。

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OceanBase初体验之从MySQL迁移数据到OceanBase集群

前置条件 MySQL 环境 OceanBase 环境 测试用表结构和一些数据 先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表,以及写入10000条数据用于迁移测试。...对于 OceanBase MySQL 租户,通常有如下两种全量迁移方式: mysqldump,MySQL自带导出工具,安装好MySQL后就能直接使用,适合小数据量场景下快速迁移,表结构和数据被导出成...sql文件 DataX,是阿里开源异构数据迁移工具,支持丰富上下游数据源使用广泛,对 OceanBase 兼容性比较好,适合大批量数据迁移有较好性能 下面做分别演示。...,如并发数、限流等 reader,源端读取方式,主要包含源端数据库连接信息 writer,目标端写入方式,主要包含目标端数据库连接信息和写入行为等 由于 DataX 不会迁移表结构,所以先在 OceanBase...后续体验OMS时候再来介绍。 增量实时同步 前面演示两种方法都是全量迁移,对于有增量实时同步场景以上工具还无法解决,需要引入新工具。

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数据迁移套路

数据迁移类型 随着业务发展,存储也会经常性需要迁移。...需要将老表数据迁移到新分表中。 存储选型不对,比如关系型数据相互迁移, PG, MySQL,Oracle相互迁移。NoSQLMongo,Cassandra,Hbase相互迁移。...机房迁移,自建机房到云相互迁移 这些场景都需要进行数据迁移,虽然细节方案有不同之处,但是也会有一些共同之处。 数据迁移方案 数据迁移简单来说就是将数据从一个地方挪到另外一个地方。 ?...因为我们数据不是静态,所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移标准 标准 数据一致性迁移数据不能丢记录,单条记录数据不能缺字段。...稳定性要求是最高。一定要确保数据是平滑迁移,对业务无感知。 同时存储是有状态迁移难度比较大,开发者需要具备前瞻性,尽量在选型时候慎重,选择合适数据库,避免进行数据迁移

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航拍+AI︱极简视频风格迁移体验

五年前,玩过很简单风格迁移迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU) 加上最近有点想买个无人机,所以先打个样,...文章目录 1 下载一个b站航拍视频 2 风格迁移 3 效果 3.1 视频迁移风格 - 类型1 3.2 视频迁移风格 - 类型2 4 后续想法 1 下载一个b站航拍视频 因为无人机还没到。。...大疆御air延时航拍 ---- 2 风格迁移 之前文章迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)用caffe,现在谁还记得这个古早框架...3 效果 两个: 视频风格1 视频风格2 3.1 视频迁移风格 - 类型1 有一种黑云压城城欲摧感觉。...3.2 视频迁移风格 - 类型2 ---- 4 后续想法 后续还会想把paddlepaddle这款教程里面的几个模板复现一下: 【X世纪星际终端 】向外太空发漂流瓶,看AI生成外星生物,用AR

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微服务优势在哪里,为什么别人都在说微服务

我六月底参加深圳一个线下技术活动,某在线编程 CEO 谈到他们公司发版,说:“我说话这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型,有的模块则是对内存需求更大,这些模块代码写在一起,部署时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活采用最新技术 传统单体应用一个非常大弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前技术栈做项目,现在还需要继续开发维护。...服务拆分 个人觉得,这是最大挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务鬼话。...用了分布式架构,多出了一堆问题:数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象说明了分布式系统带来挑战。

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买域名哪里?域名供应商选择标准是什么?

对于想要在网络上建设网站用户而言,首先需要为网站购买一个合法域名,不过很多人对于购买域名并没有实际经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要域名。那么买域名哪里?域名供应商选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站地址,只有准确地址才能够让别人进入自己网站,并且域名和网址并不是相等关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名域名供应商在网络上是非常多,那么买域名哪里?域名供应商如何来选择呢?...其实有心用户会发现,网络上域名供应商虽然多,但不少域名供应商都只是代理性质,所提供域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择域名种类会更加丰富。...买域名哪里?如何挑选域名供应商?

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清华教授刘知远:AI领域研究想法从哪里来?

那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...即将研究问题与其他任务建立类比联系,调研其他相似任务上最新有效思想、算法或工具,通过合理转换迁移,运用到当前研究问题上来。...看最近BERT、GPT-2,我理解更多是将深度学习对大规模数据拟合能力发挥到极致,在深度学习技术路线基本成熟前提下,大公司有强大计算能力支持,自然可以数据用得更多,模型做得更大,效果拟合更好。

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