XX DB-》MySQL 经常会被“领导”问到从某某数据库迁到MySQL复杂吗？大概需要多长时间能迁完？听到这个问题你会怎么想？你会怎么回答这个问题？想听听我的答案吗？请往下看。...虽然数据库迁移这种事情大部分是由“装修公司”来实施的，但也不排除有打算自己动手操作的。恰巧我的上一份工作主要做的就是数据迁移，这方面的经验还是有一些的，在这里给大家分享一下。...前期调研阶段，这个阶段至少需要一个人对两种数据库有一定程度的了解，需要找出两种数据库的不同点有哪些？例如，字段类型，函数，存储过程，隔离级别等等一系列的区别，需要列出一个对比表格供后期使用。...迁移项目还需要增加一个对比测试。根据项目的重要程度，有可能采用双系统并行的策略，既新旧两个系统同步运行，每天进行数据并行校验，直至应用程序完整的遍历周期结束。最终确认系统没有问题再进行切换。...关于数据库迁移的经验已经分享给大家，如果需要从其他数据库迁移至MySQL，可以使用官方的MySQL Workbench迁移向导。
作者：郭理想 & 任海潮 部门：数据中台 一、背景 有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。...随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。...在迁移前我们的离线集群规模已经达到 200+ 物理机器，每天 40000+ 调度任务，本次迁移的目标如下： 将 Hadoop 上的数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新的机房 如果全量迁移数据期间有新增或者更新的数据...，需要识别出来并增量迁移 对迁移前后的数据，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），保证上层运行任务的成功和结果数据的正确 有赞大数据离线平台技术架构 上文说了...有赞的数据仓库设计是有一定规范的，所以我们可以按照任务依赖的上下游关系进行推动： 导入任务( MySQL 全量/增量导入 Hive) 一般属于数据仓库的 ODS 层，可以进行全量双跑。
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色：数据分析师不仅负责提供数据报告，还为决策者提供洞察力和建议，成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
StevenZ 2022-4-13 10:29 老师，警戒条件怎么写，有标准格式吗？ UMLChina潘加宇 关于警戒条件的格式，UML没有规定。
◆ 概述 DBConvert Studio 是一款强大的跨数据库迁移和同步软件，可在不同数据库格式之间转换数据库结构和数据。...◆ 数据库迁移方案 复制。DBConvert Studio 是在各种数据库类型之间复制数据的最简单方法。 同步。单向和双向同步方案有助于使所有节点的数据库保持同步。 分发。...迁移模型。源和目标数据库设置。 选择适当的迁移方案。让我们选择 “复制数据” - 最直接的场景，数据从一个源传输到一个目的地。 点击 连接，使该将参加在迁移过程中的数据库节点的实际连接。...数据传输。 单击“ 提交”按钮开始实际的转换/同步过程。 启动任务后，您会立即看到两个进度条，显示整个转换过程和当前操作的进度。 迁移完成后，您可以查看详细的活动日志以及发现的任何错误。...◆ 总结 该工具支持的数据库各类非常丰富，迁移的速度也非常快，是DBA、开发人员或数据相关人员从业者必不可少的利器。
背景 大数据集群迁移这件事，不知道有多少同学做过(反正我是第一次)。...按照刚开始提供的带宽计算，迁移全部数据需要近半年。比较麻烦的事，迁移过程中还存在历史数据刷新问题，也就是说有部分数据，你迁了也是白迁。...还是老老实实的迁移数据吧。 整理思路就是，新集群部署完成后，先迁移历史近三个月数据进行各系统测试。测试后无问题，开始同步所有历史数据，待上线前，同步当前时段未迁移的数据。...割接涉及主机、数据库、后端、前端等操作人员，割接当晚出现有模块没有严格按照操作步骤执行，有团队出现多业务操作步骤交叉而没有提前沟通。...所以，割接时一定要安排有经验的，对系统整体较熟悉的同事在现场支撑，以防万一啊。 关于平台迁移，你又踩过哪些坑？欢迎评论区留言！
： 迁移方式 适用场景 COS 快照 数据量大的场景（GB、TB、PB 级别）对迁移速度要求较高的场景 logstash 迁移全量或增量数据，且对实时性要求不高的场景需要对迁移的数据通过 es query...进行简单的过滤的场景需要对迁移的数据进行复杂的过滤或处理的场景版本跨度较大的数据迁移场景，如 5.x 版本迁移到 6.x 版本或 7.x 版本 elasticsearch-dump 数据量较小的场景...，默认为 data，表明只迁移数据，可选 settings, analyzer, data, mapping, alias 如果集群有安全认证，可以参照下面的方法使用 reindex 集群鉴权。...elasticsearch-dump 工具和 MySQL 数据库用于做数据备份的工具 mysqldump 类似，都是逻辑备份，需要将数据一条一条导出后再执行导入，所以适合数据量小的场景下进行迁移。...snapshot 的方式适合数据量大的场景下进行迁移。
Heptio Velero ( 以前的名字为 ARK) 是一款用于 Kubernetes 集群资源和持久存储卷（PV）的备份、迁移以及灾难恢复等的开源工具。...BackupController 会向 API Server 查询相关数据。 BackupController 将查询到的数据备份到远端的对象存储。...BackupStorageLocation BackupStorageLocation 主要用来定义 Kubernetes 集群资源的数据存放位置，也就是集群对象数据，不是 PVC 的数据。...支持的仓库有 Local、SFTP、Aws S3、Minio、OpenStack Swift、Backblaze B2、Azure BS、Google Cloud storage、Rest Server...使用 Velero 进行集群数据迁移 首先，在集群 1 中创建备份（默认 TTL 是 30 天，你可以使用 --ttl 来修改）： $ velero backup create <BACKUP-NAME
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
日常运维、问题排查 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 【kafka运维】数据迁移、分区副本重分配、跨路径迁移、副本扩缩容 如果你不想看文章,可以直接看配套的视频; (后续的视频会在...Broker之间现在流程传输的速率,单位 bytes/sec -- throttle 500000 --replica-alter-log-dirs-throttle broker内部副本跨路径迁移数据流量限制功能...Json文件吗?...迁移的json文件有一个参数是log_dirs; 默认请求不传的话 它是"log_dirs": ["any"] （这个数组的数量要跟副本保持一致） 但是你想实现跨路径迁移,只需要在这里填入绝对路径就行了...; 源码解析 源码解析请看文章 【kafka源码】ReassignPartitionsCommand源码分析(副本扩缩、数据迁移、分区重分配、副本跨路径迁移) 日常运维、问题排查 滴滴开源LogiKM一站式
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
，可能是我并没有去看作者的数据分析流程，仅仅是按照我自己的代码走了一遍。...，这样的实验设计在非常多的单细胞数据集都可以看到，因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据集进行同样的处理 可以看到： image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据集里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...如果你对单细胞数据分析还没有基础认知，可以看基础10讲： 01. 上游分析流程 02.课题多少个样品，测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因（数据质控很重要） 04....去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 最基础的往往是降维聚类分群
来源：https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 前言 中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。...订单有个特点就是时间属性，一般用户操作订单数据，都会集中到这段时间产生的订单。如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点 将来的数据迁移和扩容，会很难。...遇到这个情况，我们小伙伴想到的方案就是做数据迁移，把之前的4000万数据，重新做一个hash方案，放到新的规划分表中。也就是我们要做数据迁移。这个是很痛苦的事情。...有些小公司可以接受晚上停机迁移，但大公司是不允许停机做数据迁移的。...当然做数据迁移可以结合自己的公司的业务，做一个工具进行，不过也带来了很多工作量，每次扩容都要做数据迁移 那有没有不需要做数据迁移的方案呢，我们看下面的方案 range范围方案 range方案也就是以范围进行拆分数据
来源：https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 前言 中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。...订单有个特点就是时间属性，一般用户操作订单数据，都会集中到这段时间产生的订单。如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。 缺点 将来的数据迁移和扩容，会很难。...有些小公司可以接受晚上停机迁移，但大公司是不允许停机做数据迁移的。...当然做数据迁移可以结合自己的公司的业务，做一个工具进行，不过也带来了很多工作量，每次扩容都要做数据迁移 那有没有不需要做数据迁移的方案呢，我们看下面的方案 range范围方案 range方案也就是以范围进行拆分数据...总结 hash取模方案：没有热点问题，但扩容迁移数据痛苦 range方案：不需要迁移数据，但有热点问题
“除了向量数据库外，我是否还需要一个普通的 SQL 数据库？” 这是我们经常被问到的一个问题。...用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...其中，Milvus（https://zilliz.com/what-is-milvus）允许用户在进行向量搜索时依据标量数据进行条件过滤，数据属性可以是除向量以外的任何字段。...向量数据库。...github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理，日常写代码跑取数需求。或者更技术一点，做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天，越来越多的职位都会和数据打交道，所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值，每个人都是数据分析师。
又比如有一个“验证码微服务”，存储手机验证码、或者一些类似各种促销活动发的活动码、口令等，这种简单的数据结构，而且读多写少，不需长期持久化的场景，可以只使用一个 K-V（键值对）数据库服务。...如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...图形数据库 在现实世界中，一个图形的构成主要有“点”和“边”，在图形数据库中也是一样，只不过点和边有了抽象的概念，“点”代表着一个实体、节点，“边”代表着关系。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?
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两则轶事 前几天跟一位自媒体搞的不错的朋友聊天，这位朋友近期不太活跃了，用他的话讲：没啥好玩的了，粉丝已经有几万，粉丝发他的消息都懒得看。...客户数据 一位广州的小伙子做淘宝C店，他的网店流水不错，每月几十万，但利润几乎为零。炭岩问他，你对自己的顾客有梳理吗？他说没有，还非常谦恭的接着问：梳理客户这个重要吗？...以客户为中心的收集数据，就不要一开始就着眼在整理与你家发生交易的客户交易列表，有可能某笔交易是“真正的客户”临时借用伙伴的ID下的单，这种“偶然性交易”数据如果收集了，也只会起到干扰作用。...参考上面炭岩绘制的图示，需要先站在客户自己的角度，审视有哪些数据是可能跟您的生意有关系。具体待收集的 客户数据，一般情况下分三个方面。 基本面。经常说的姓名、公司、联系人等等。...收集客户数据的渠道，有两个方面。 内部方面。客户与你家发生的“接触点”，可能是商品询盘、销售拜访、交易沟通，这些都是较容易的数据收集渠道。 外部方面，有两种。
我的本意是想写写，到底有多少类做数据相关工作的，以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说，有某数据挖掘工程师职位，您是否考虑？...其实时候想想，别说猎头，即使是很多数据从业者，也未必说的清楚到底有多少种数据相关的工种。为什么呢？因为，数据相关工作往往是交叉学科，需要很多专业技能，而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...关于这一块，前一段大数据文摘有一篇「机器学习：入门方法与学习路径」推荐大家看一下。...并能基于问题的要害点，分析潜在原因，并基于此展开运营工作，这里的运营工作细化可能包括活动策划、渠道选择、时机把握、目标细分和定位、文案等等，而这里面的大部分环节，有可以基于以往的数据模型计算出相对优化的方案...，有可能会走上这条路，身边也不乏这样的朋友。
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