如果业务同时存在新增/删除/更新场景,建议多做几次新建增量快照,算出周期(小时/日/周/月)平均增量。
如果你创建了多于一个的虚拟机快照,那么,你将有多个还原点可以用于恢复。当你创建了一个快照,那快照些现在可写的在那个点上就变成了只读的。使用in-file delta技术就能创建新文件记录所有的关于原始磁盘文件的变更(delta)。
快照模块是ES备份、迁移数据的重要手段。它支持增量备份,支持多种类型的仓库存储。本章我们先来看看如何使用快照,以及它的一些细节特性,然后分析创建、删除及取消快照的实现原理。
(该请求检索有关快照的基本信息,包括开始和结束时间,创建快照的Elasticsearch版本,包含的索引列表,快照的当前状态以及快照过程中发生的故障列表。)
首先需要明确的一个概念是快照是对云盘块设备级别的一个克隆备份,跟文件系统层面的备份完全是两个概念。举个例子,假如你在制作快照之前删除了一个文件,那么无论多久之后,只要你使用这个快照恢复了数据,理论上你还是可以通过某种方式把这个文件给恢复出来的;而文件系统层面的备份则无法通过任何方式恢复这个已删除的文件了。
存储网络行业协会SNIA(StorageNetworking Industry Association)快照的定义:关于指定数据集合的一个完全可用拷贝,该拷贝包括相应数据在某个时间点(拷贝开始的时间点)的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本,也可以是数据的一个复制品。
背景:Es删除过期快照时,后台日志报出以下异常信息。不能同时删除多个快照。如果你试图删除另一个快照,而你的上一个快照正在被删除,你将得到以下错误:
Kubernetes v1.12引入了卷快照(volume snapshot)支持作为alpha功能。在Kubernetes v1.13,它仍然是alpha功能,但增加了一些强化和一些重大更改。这篇文章总结了这些变化。
一般来讲文件系统撑爆会导致应用程序出问题,但不会影响和主机的连接,所以怀疑是机器本身的磁盘满了导致虚机运行故障。
前言:快照是腾讯云提供的一种数据备份方式,通过在指定时间点对指定云硬盘进行完全可用的拷贝,使该备份独立于云硬盘的生命周期。在某些变更导致数据错误或数据丢失时,可以回滚快照数据至创建该快照的云硬盘,从而使该云硬盘的数据恢复到创建快照时的状态。
表面看,RC已满足事务所需的一切特征:支持中止(原子性),防止读取不完整的事务结果,并防止并发写的混乱。这点很关键!为我们的开发省去一大堆麻烦。
一、什么是快照? 快照可保存虚拟机在特定时刻的状态和数据。 • 状态包括虚拟机的电源状态(例如,打开电源、关闭电源、挂起)。 • 数据包括组成虚拟机的所有文件。这包括磁盘、内存和其他设备(例如虚拟网络接口卡)。 虚拟机提供了多个用于创建和管理快照及快照链的操作。通过这些操作,我们可以创建快照、还原到链中的任意快照以及移除快照。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
模板类似于生活中的模具,可以根据模具制作出很多一模一样的产品。模板在计算机中应用是比较多的,用户可以根据模板去批量生成应用。
数据库快照是数据库(称为“源数据库”)的只读静态视图。在创建时,每个数据库快照在事务上都与源数据库一致。在创建数据库快照时,源数据库通常会有打开的事务。在快照可以使用之前,打开的事务会回滚以使数据库快照在事务上取得一致。
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据,还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据,可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据,操作如下:
对于大部分文件系统来说,在磁盘上创建好文件系统,然后再挂载到系统中去就完事了。但对于 Btrfs 来说,除了在格式化和挂载的时候指定不同的参数外,还支持很多其他的功能。比如:管理多块硬盘、支持 LVM 和 RAID 等,具体的可以参考它的「官方文档」或者「Linux 下常见文件系统对比」。
这个问题是由于CDH6.2.0上在进行HBase Snapshot Restore的过程中,会先进行is_enabled的操作。但假如这个表是已经被drop掉的情况下,会报表不存在。这会导致我们在CDH6.2.0上无法进行下一步的restore的操作。
HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作。这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要。
在我们实际工作当中,极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群,或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群,那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝,hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
KVM虚拟机的快照用来保存虚拟机在某个时间点的内存、磁盘或者设备状态,如果将来有需要可以把虚拟机的状态回滚到这个时间点。
在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了 目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种: 在这里我们主要介绍如何备份索引数据到HDFS上。 首先,我们先从名词概念上理解下备份相关术语:
快照(snapshot)是从正在运行的 Elasticsearch 集群中获取的备份。你可以获取单个索引(indices)或整个集群的快照,并将其存储在共享文件系统上的存储库中,并且有支持 S3、HDFS、Azure、Google 云存储等远程存储库的插件。
CSI snapshot是由华为在Kubernetes社区主导开发的存储特性,在K8S 1.12进入Alpha阶段。接下来,我们将分为上下两篇,分别介绍snapshot的创建删除等API以及从snapshot还原数据卷,同时,我们将使用CSI hostpath 插件来演示,如何使用这两种特性。
结论先行:行业内的快照做法都是备份底层块而不是只备份文件(备份文件的难度、速度、可靠性都很差,无法产品化),因此可能存在文件系统大小<快照大小的情况。比如塞满硬盘后把全部文件删除然后做快照,那快照大小跟硬盘大小一样,以后的大小也不会缩减。块级别备份就是这样。
在Hadoop集群中,数据文件是以Block的方式存储在HDFS上,而HDFS上数据的名称,副本存储的地址等都是通过NameNode上的元数据来保存的。Hive的数据库和表的数据也是保存在HDFS中,而Hive的元数据metastore则保存在关系型数据库中。这些文件和数据如果丢失或者损坏,都会导致相应的服务不可用,Hadoop集群可以启用某些组件和服务的高可用或者备份,来应对可能出现数据损坏问题。但是在集群需要迁移,集群需要扩容或者缩容,或者其他情况,集群可能会面对数据安全风险的时候,我们可以通过主动备份这些数据,来保证数据安全。本文主要讲述如何备份NameNode元数据,如何备份MariaDB元数据库,如何备份HDFS中的数据,以及如何从这些备份中恢复。
在Oracle 18C数据库中,创建PDB时可以同时为PDB创建快照,完整的保存快照创建时间点的PDB数据。PDB快照主要有两个作用:
一、问题 最近有一个环境出现OSD启动很慢,要40多分钟,很奇怪,看一下osd的日志发现一直在刷类似下面的日志 2020-04-05 19:52:59.925 7fa86b863700 20 PGPool::update cached_removed_snaps [1~f5,f7~1,f9~7,101~1,103~12d,233~ea,31e~1,320~64,385~1e,3a4~16b,510~7e,58f~4e,5de~49,629~8,632~28,65b~31,68e~a,699~c
近期微盟恶意删库事件,在业内一片哗然,企业安全部门核实员工操作权限以及数据安全方案等等。对于云上客户大量的咨询云上各个产品,如果数据被删除,云上自恢复能力,一线同学活着各种数据被删除如果或者假如。所以这里想统一和大家聊聊,如果咱们业务都使用了云上数据存储产品,万一被恶意删除了,云上怎么恢复数据,如何预防意外。
作为最常用的本地数据保护手段,快照已经成为企业级存储阵列上的必备功能之一,主要用于在线数据备份与恢复,可防范逻辑故障风险,比如病毒攻击、文件格式损坏、系统崩溃以及误删除操作等。
Elasticsearch 5.x 数据备份和恢复可由 snapshot 模块来完成,snapshot模块可以通过文件共享系统为单个索引或整个集群远程创建快照和进行数据恢复。
腾讯云轻量应用服务器(Lighthouse)相较于云服务器(CVM)具有简单易用、开箱即用、一站式整合、性价比高等优点,但也存在一些功能限制:比如不能像云服务器一样创建快照策略,且存在快照配额限制(每个地域内的免费快照总数量上限为已创建实例数乘以2,且最多不超过10个),并且目前还不能付费创建额外的快照。对于需要定期备份数据或者有回滚需求的开发者而言不算太友好。
Longhorn 设计有两层:数据平面(data plane)和控制平面(control plane)。Longhorn Engine 是存储控制器对应数据平面,Longhorn Manager 对应控制平面。
在 Elasticsearch 中,有效地管理快照和使用快照生命周期管理(SLM)是确保数据备份和恢复的关键步骤。本节将提供删除快照、配置 SLM 策略以及执行自动备份的实用操作和示例。通过这些步骤可以更好地保护数据,应对意外数据丢失或系统故障。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客,如对迁移感兴趣,请关注该系列博客。
仓库被注销时,ElasticSearch 只删除仓库存储快照的引用位置,快照本身没有被删除并且在原来的位置
HDFS中可以对目录创建Snapshot,创建之后不管后续目录发生什么变化,都可以通过快照找回原来的文件和目录结构,那么在CDH集群中如何使用HDFS的快照功能呢?本文章主要讲述如何在CDH中使用HDFS的快照功能,包括全量快照和增量快照和恢复。
Iceberg表每次commit都会生成一个parquet数据文件,有可能一张Iceberg表对应的数据文件非常多,那么我们通过Java Api 方式对Iceberg表可以进行数据文件合并,数据文件合并之后,会生成新的Snapshot且原有Snap快照数据并不会被删除,如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”。
Elasticsearch 做备份有两种方式,一是将数据导出成文本文件,比如通过elasticdump、esm等工具将存储在 Elasticsearch 中的数据导出到文件中。二是以备份 elasticsearch data 目录中文件的形式来做快照,也就是 Elasticsearch 中snapshot接口实现的功能。第一种方式相对简单,在数据量小的时候比较实用,当应对大数据量场景效率就大打折扣。我们今天就着重讲解下第二种备份的方式,即snapshotapi 的使用。
LVM动态卷管理,可以将多个硬盘和硬盘分区做成一个逻辑卷,并把这个逻辑卷作为一个整体来统一管理,动态对分区进行扩缩空间大小,安全快捷方便管理
快照模块是 ES 备份、迁移数据的重要手段。ES 快照支持增量备份,支持多种类型的仓库存储。
window size = 7 #窗口大小结合时间,超过窗口大小就会做全量备份,然后删除增量备份 window unit = days #备份的时间(minutes, hours, days, weeks, months)
Kubernetes 卷快照功能现在Kubernetes v1.17中处于beta版。它在Kubernetes v1.12中作为Alpha引入,在Kubernetes v1.13中是作为第二个Alpha版,并作了很大的改动。本文总结了beta版本中的变化。
之前我们生产 ES 集群因为数据分片过大,导致集群重启无法选举,具体可以看这篇文章。当系统分片数据量越来越大,给生产集群造成一定压力,同时也会影响数据检索和查询效率。为了减轻集群压力,缩小集群分片数,减少集群故障,需要考虑数据归档方案,将查询频率低的数据从集群中归档到一个集中区域。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.8/_snapshot_apis.html
3月23号,Elastic又发布了最新的7.12版本。在这个版本中,最重要的一个更新是frozen tier的发布。相比于之前版本的cold tier(关于cold tier的细节,可以查看之前的博文:Elastic Searchable snapshot功能初探、Elastic Searchable snapshot功能初探 二 (hot phase)),其最大的不同是我们可以直接在对象存储里面进行数据的搜索,即我们能够保持对象存储里面的快照数据一直在线可查,通过构建一个小规模的,只带基础存储的计算集群,就可以查阅保存在快照中的海量数据!做到真正的计算和存储分离,并且极大的降低查阅庞大的历史冷冻数据的所需的成本和提高查询效能。(可参考官方博客:使用新的冻结层直接搜索S3)
前文我们介绍了通过 Longhorn UI 可以对卷进行快照、备份恢复等功能,此外我们还可以通过 Kubernetes 来实现对卷的管理,比如可以在集群上通过 CSI 来实现快照、备份恢复、克隆、扩容等功能支持。
Iceberg在V1的格式中定义了,如何使用不可变类型的文件(Parquet、ORC、AVRO)来管理大型分析型的表,包括元数据文件、属性、数据类型、表的模式,分区信息,以及如何写入与读取。
在微软Active Directory(活动目录)中,所有的数据都被保存在ntds.dit中, NTDS.DIT是一个二进制文件,
对于复杂的快照生命周期管理,Iceberg支持分支(branch)和标签(tag),这些分支和标签是对具有自己独立生命周期的快照的命名引用,此生命周期由分支和标签级别保留策略控制。分支是快照的独立谱系(lineage),指向谱系的头部。
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