使用sort命令重组数据，可以从Linux，BSD或Mac终端以对你有意义的格式进行。
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的Elasticsearch产品，采用ELK架构存储业务日志。因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的ES集群调整的比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。下面把服务客户过程中遇到的典型问题进行梳理，总结经验，避免再次踩坑。
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。
| 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式，向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题，以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 小游戏主要分为渲染 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的 ES 集群
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 文章作者：bellen，腾讯云大数据研发工程师 导 语 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、 结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式， 向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题， 以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps
云爆发技术可为用户提供在应用高峰时期所需的能力，但是这一切都要求用户能够正确地管理好私有云和公共云中的数据。复制等其他策略可帮助用户做到这一点。 在云爆发策略制订中，IT团队会对他们的私有云部署的规模进行规模设计以便能够支持企业的日常平均工作负载，然后可以使用公共云来处理负载高峰。但是，开发一个高效云爆发架构还有着几个不小的障碍——其中最大的问题之一就是广域网。 广域网中高速链接的部署状况要远远落后于局域网。其直接后果是，私有云与公共云之间文件传输的速度通常是比较慢的，这就严重地影响了企业实施云爆发措施中较
公共镜像有周期性，一般1-3个月做一次，镜像毕竟是死的，漏洞层出不穷，微软每月会发新补丁，业务按月打补丁即可
导语 为了满足用户日益增长的日志存储大小，不影响用户的写入和查询性能。满足不同用户写入流量。同时用户日志长期保存，日志存储比较占用空间和成本。ES集群规格配置高，消耗资源和成本。我们基于Go语言设计了一个多用户多ES集群，日志备份到cos节省成本的方案。本篇实践基于Go语言编程。 索引设计 为了防止单个索引不断增加。影响ES集群查询写入性能，ES 集群的索引设计主要采取如下方式： 1. 租户分离：将索引按照租户进行分离，避免不同租户之间的数据混淆，提高 ES 集群的数据安全性和隔离性。 2. 按月分割：将索
举例（仅供参考，费用以实际扣费为准）： CVM 云服务器 1C1G 每月65元，2C4G 每月218元，假设购买：新老配置 CVM 1 - 2个月均无折扣，3 - 5个月8折，6个月7折。
云硬盘快照备份可以指定自动备份策略，由腾讯云自动完成对硬盘的快照备份，并不占用服务器硬盘空间。
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
快照是云服务商提供的一种数据备份方式，用于日常的云硬盘数据备份和恢复。可以简单理解为在线数据的实时副本，在该盘在出现问题时，可以快速恢复到未出问题前的状态。
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
本指南旨在指导腾讯云用户开通主机安全（专业版）、配置云硬盘定期快照，以达到提高终端和数据的安全性、防范病毒木马等安全威胁的目的。
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。
在分布式系统和微服务架构中，Redis 以其高性能、低延迟的特点成为了许多应用的首选数据存储解决方案。然而，随着数据量的增长和业务复杂性的提升，数据安全和灾难恢复成为运维人员不可忽视的重要议题。本文将详细介绍 Redis 的数据备份与恢复机制，包括 RDB 快照、AOF 日志、以及混合使用策略，并通过具体案例展示如何在实际环境中实施有效的数据保护措施。
我在之前的博文《Elasticsearch引入可搜索快照（searchable snapshot）》中介绍过Searchable snapshot这个功能，简单来说，通过这个功能，我们能够解锁对象存储简单用作快照备份的功能，实现：
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。
https://cloud.tencent.com/document/product/213/15374
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）
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Redis是基于内存的非关系型K-V数据库，既然它是基于内存的，如果Redis服务器挂了，数据就会丢失。为了避免数据丢失了，Redis提供了持久化，即把数据保存到磁盘。
原因：如果只有一组策略，面向不同的写的场景，会导致数据丢失 - 针对不同读写速度，设置不同策略，进行交叉保存快照，满足各种情况下数据的保存策略
当年老板把我拉到小黑屋，义正严词地问，“ 我能把数据库放心交给你吗 ”，说实话，我心里特别激动。这股激动，在今天女足夺冠时，又出现了。所以，我觉得，怎么去用好一个数据库，作为正式上班前的礼物，应该分享给大家！
我们都知道，Redis 的数据存储在内存中, 一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。因此，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。本篇我们详细讲解下 Redis 的三种持久化机制，分别是 AOF（Append Only File） 日志和 RDB 快照 以及 混合持久化。
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
Redis引入持久化机制是为了解决内存数据库的数据安全性和可靠性问题。虽然内存数据库具有高速读写的优势，但由于数据存储在内存中，一旦服务器停止或崩溃，所有数据将会丢失。持久化机制的引入旨在将内存中的数据持久化到磁盘上，从而在服务器重启后能够恢复数据，提供更好的数据保护和可靠性。
问题背景：用户由于模板配置失误，导致模板影响了系统索引，在绑定ILM策略之后，ILM策略在管理业务索引的同时也管理了系统索引。所以导致系统索引也被删除。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
在上一篇文章中（Elastic Searchable snapshot功能初探），我们已经做了可搜索快照的简单演示。在总结中，我们提到：
Elasticsearch 提供快照和恢复功能，我们可以在远程文件系统仓库（比如共享文件系统、S3、HDFS 等）中为部分索引或者整个集群创建快照。快照有以下使用场景：
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
Redis 有两种持久化机制：快照 (RDB) 和 AOF 日志。其中快照是一次性全量备份，AOF 是增量备份。
Redis 单线程高性能，它所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算，而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题。redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
文章目录 1. Redis持久化 1.1. RDB (默认使用) 1.1.1. 手动触发 (bgsave) 1.1.2. 自动触发 1.1.3. 备份的文件位置 1.1.4. RDB的优缺点 1.1.4.1. 优点 1.1.4.2. 缺点 1.2. AOF 1.2.1. AOF 工作流程 1.2.2. 开启 1.2.3. 文件同步 1.2.4. 文件重写 1.2.4.1. 文件变小的原因 1.2.4.2. 手动触发 1.2.4.3. 自动触发 1.3. 性能优化 1.3.1. fork操作 1.3.1.
云计算的服务不断增加，出现了一些功能看上去类似的产品，如“云快照与云备份”。我们今天从实际操作演示，来总结一下两者之间的区别。
PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点，那就是事务管理机制会成为系统的瓶颈，GTM（Global Transaction Manager全局事务管理器）会限制系统的扩展规模。如图1所示，是每个请求过来CN(Coordinator 协调节点)都会向GTM申请必需的gxid（全局事务ID）和gsnapshot（全局快照）信息，并把这些信息随着SQL语句本身一起发往DN（Datanode数据库节点）进行执行。另外，PostgreSQL-XC的管理机制，只有主DN才会获取的gxid，而备DN没有自己的gxid，因此无法提供只读服务，对系统也是不小的浪费。
在Redis中提供了Expire命令设置一个键的过期时间，到期以后Redis会自动删除它。这个在我们实际使用过程中用得非常多。 EXPIRE命令的使用方法为EXPIRE key seconds 其中seconds 参数表示键的过期时间，单位为秒。EXPIRE 返回值为1表示设置成功，0表示设置失败或者键不存在 如果向知道一个键还有多久时间被删除，可以使用TTL命令TTL key 当键不存在时，TTL命令会返回-2 而对于没有给指定键设置过期时间的，通过TTL命令会返回-1 如果向取消键的过期时间设置（使该键恢复成为永久的），可以使用PERSIST命令，如果该命令执行成功或者成功清除了过期时间，则返回1 。 否则返回0（键不存在或者本身就是永久的） EXPIRE命令的seconds命令必须是整数，所以最小单位是1秒，如果向要更精确的控制键的过期时间可以使用PEXPIRE命令，当然实际过程中用秒的单位就够了。 PEXPIRE命令的单位是毫秒。即PEXPIRE key 1000与EXPIRE key 1相等；对应的PTTL以毫秒单位获取键的剩余有效时间 还有一个针对字符串独有的过期时间设置方式 setex(String key,int seconds,String value)
由于redis所有数据一般都在内存中,如果不进行配置持久化,redis一旦发生重启操作,数据全部丢失掉,所以就需要开启redis持久化机制,将数据保存到硬盘中,当redis重启后,底层会读取磁盘文件来进行恢复数据,合理使用持久化机制是成为架构师或运维重要的一步,接下来就来为各位小伙伴介绍redis持久化机制的几种方式
最近的琐事比较多，而提问题的朋友还是不少，很多消息都没有来得及回复，各种事情一堆起来，不少问题想起来已经过了好几天了，所以还是来整理一篇技术问答为好。 首先是很多朋友问我关于半自动化搭建Data Guard的脚本，我写了几篇文章来介绍思路，自己也提了不少的改进，团队内部也沟通过了，一直迟迟没有发布出来是因为我觉得目前的实现方式可能对于我的工作能够极大提高，但是很多朋友使用的环境可能没有中控的概念，所以不是很通用，所以我想做一些改变，还有一个是里面的有些逻辑我想改改，至少简化一下。但是一直是思想的前行
把IDC自建的es集群与腾讯云es集群互通，做成一个大集群，通过es本身的数据同步功能做同步。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
为了避免内存中的数据丢失，Redis提供了对持久化的支持。Redis共有RDB和AOF两种持久化机制。
在上一篇文章（Elasticsearch & ClickHouse 存储效能对比）中，我们比较了ES和CK在数据集的压缩存储方面的效能，ClickHouse的压缩存储其实并没有特别的魔法，使用的列存方式和压缩算法其实都是业内常见的，因为其数据结构是以列存方式专门针对这种结构化数据的OLAP场景的，因此可以做到一个比较高的压缩比率。而Elasticsearch是一个使用场景非常广泛的数据库，其默认数据结构配置是支持高并发、高可用、可全文检索的非结构化数据的搜索需求，但同时也是提供doc_value, BKD tree等方式支持高效存储数据的。要达到CK类似的效果，需要有针对性的进行优化。
Redis 提供了两种持久化方式，即 RDB（Redis Database）和 AOF（Append-Only File）。
RDB全称 Redis Database Backup file，即Redis数据备份文件，也被叫做Redis数据快照。
Redis是内存数据库，是把数据存储在内存中的，但是内存中的数据不是持久的，如果想要做到持久，那么就需要让redis将数据存储到硬盘上。
在某些场景下 Flink 用户状态一直在无限增长，一些用例需要能够自动清理旧的状态。例如，作业中定义了超长的时间窗口，或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句。此外，目前开发人员需要自己完成 TTL 的临时实现，例如使用可能不节省存储空间的计时器服务。还有一个比较重要的点是一些法律法规也要求必须在有限时间内访问数据。
如果你的公司需要进行服务器运维管理，那么运维管理面板就是一个不可或缺的需求。因为并非每一位运维工程师都能在命令行下游刃有余，不需要借助辅助工具就能确保服务器安全、流畅运行。尤其是对于刚刚踏入运维领域的新人来说，拥有一个能够降低运维管理复杂度的面板工具尤为重要。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
