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。
“ 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
近年来，国产化的浪潮越来越盛，其中包括了许多不同的产品和组件的更替。其中，数据库的替换难度是最高的，因为它跟应用系统有着千丝万缕的关系。面对这样的情况，我们应该怎么办？来听听来自海量数据的技术研究院长黄晓涛怎么说~ （文末附PPT下载福利） 今年6月份，腾讯云正式发布了一款针对异构数据库迁移的产品DBbridge，传统的数据库迁移工具，主要是面对数据的迁移，而DBbridge在matedata元数据方面有重大的技术突破，使得它在国产化的一些场景当中能够发挥更大的作用和价值。而DBbridge的底层，则是采
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。
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
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。
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界，随着互联网的不断发展和壮大，企业数据规模越来越大，并发量越来越高，关系数据库无法应对新的负载压力，随着Hadoop，Cassandra，MongoDB，Redis等NoSQL数据库的兴起，因其良好的可扩展性，弱化数据库的设计范式，弱化一致性要求，在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今，经历
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。
在传统企业中，他们会把自己的数据存储在线下的数据中心，由于有很多企业都是自建或者租用的IDC，所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题，凭借企业自身的能力，在解决各种难题时难免会有力不从心。
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
之前的文章中，我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere ：
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
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
互联网和Web的蓬勃发展正在改变着我们的世界，随着互联网的不断发展和壮大，企业数据规模越来越大，并发量越来越高，关系数据库无法应对新的负载压力，随着Hadoop，Cassandra，MongoDB，Redis等NoSQL数据库的兴起，因其良好的可扩展性，弱化数据库的设计范式，弱化一致性要求，在解决海量数据和高并发的问题上明显优于关系型数据库。因而很快广泛应用于互联网业务中。 Redis作为基于K-V的NoSQL数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式、支持复制等特性。从09年至今，经历8年
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
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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。
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。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
欧盟的隐私保护法正在面临自1995设立以来最大的改革。今年5月25日，一项被称为“史上最严”的数据保护法案从布鲁塞尔发出，在欧盟开始全面执行。
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。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
https://www.cnblogs.com/smartloli/p/11521659.html
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。
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。
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。
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。
击败诺基亚的不会是另一个诺基亚，取代传统集中式架构商业数据库的也不会是同类型数据库产品。 相较于传统商业数据库集中式架构存在的扩展性差、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优势，在灵活性和扩展性上也遥遥领先，因而被业界广泛认为是数字时代数据库系统的最优解决方案。更进一步，在国家加速推进新基建战略背景下，全行业加速上云已经成为大势所趋，选用云上数据库已经成为必由之路。但填空题不同于解答题，标准答案就在那儿，迁移方案却并非易事。 但填空题不同于解答题，标准答案就在那儿，迁移方案却并非
击败诺基亚的不会是另一个诺基亚，取代传统集中式架构商业数据库的也不会是同类型数据库产品。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
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。
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。
在 2016 年正式开源后，ClickHouse 这个大数据计算引擎里的后起之秀开始在一众“前辈”面前崭露头角。近两年来，ClickHouse 的关注度、采用度得到了显著提升，这归功于其强大的性能优势和细粒度的分析能力。 字节跳动是国内最大规模的 ClickHouse 使用者之一：节点总数超过 18000个；最大内部集群 2400 余台；管理数据量超 700 PB。然而正如《人月神话》所言，软件开发没有银弹，开源版的 ClickHouse 也无法解决字节跳动复杂的业务场景所带来的个性化挑战。为了解决实际业务
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。
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
整理 | 田玮靖 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 当前，新一轮科技革命使得数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰富、数据应用快速深化，同时，云数据库、HTAP数据库、AI向量数据库等物种的出现，为数据库领域带来了新的技术难题和业务痛点。如：分布式中的一致性，那么多数据一致性模型，到底有什么不一样？如何保障数据安全与业务稳定发展？云数据库有哪些关键技术，怎么实现？“多云共存”，怎么进行数据库管控？ 以上问题有你正在关注、疑惑的地方吗？不妨看看国内大厂都是如何解决诸多难题的吧。 10月23-24日，第
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。
腾讯云是全球领先的云计算服务商之一，将腾讯集团在QQ、微信、QQ空间等业务中积累的海量互联网服务能力，开放给各行各业，并不断输出计算机视觉、智能语音、大数据分析、安全防护、音视频等业界领先的智能科技，为政务、金融、电商、零售、视频、出行、汽车、工业、能源等不同行业打造科技高速路，并携手合作伙伴一同创建智慧的数字生态。
NFTScan 是一家多链 NFT 数据基础设施服务商，为 Web3 用户提供高效简洁的 NFT 资产搜索查询服务，为 Web3 开发者和新一代金融科技公司提供专业的 NFT API 数据服务。
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。
要说2019年首个全球瞩目的新晋头牌网红，非下面这颗妖娆多姿风头无两的“甜甜圈”莫属了。 黑洞人生首张写真可谓来之不易。选中成像的这颗黑洞是M87星系中心的黑洞，它的质量是太阳的65亿倍，距离地球5500万光年。科学家使用位于四大洲的8台亚毫米射电望远镜同时对黑洞展开观测，北至西班牙，南至南极，连接起来相当于一台和地球大小相当的望远镜。 事实上，亚毫米波段和我们非常熟悉的可见光有着天壤之别。这个波段我们是无法直接看到的，所以，利用亚毫米波段给黑洞拍照，其实就是得到黑洞周围辐射的空间分布图。
云计算变革着传统IT的交付流程，弹性灵活的资源配置为企业业务部署提供了更多可能。尽管虚拟化技术充分发挥了数据中心的硬件性能，利用不断扩展的计算资源打破了固有界限，但数据在迁移、应用、运维的过程中，仍然
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。
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