跨集群数据迁移 用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群，如果要迁移至腾讯云ES，用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。...如果业务可以停服或者可以暂停写操作，可以参考离线迁移的四种方案。 离线迁移 离线迁移需要先停止老集群的写操作，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的场景。...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，迁移索引个数不多的场景...而使用snapshot的方式没有这个限制，因为snapshot方式是完全离线的。...的方式适合数据量大的场景下进行迁移。
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...（工具保证） 离线任务的迁移，如何做到较低的迁移成本，且保障迁移期间任务代码、数据完全一致？（平台保证） 完全迁移的条件怎么确定？如何降低整体的风险？...3.2 离线任务的迁移 目前有赞所有的大数据离线任务都是通过 DP 平台来开发和调度的，由于底层采用了两套 Hadoop 集群的方案，所以迁移的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 本次的大数据离线集群跨机房迁移工作，时间跨度近6个月（包括4个月的准备工作和2个月的迁移），涉及PB+的数据量和4万日均调度任务。
# 过滤掉我们不需要的数据 OUTPUT PLUGIN # 将数据输出至ES，当然可以保存本地或者redis 迁移示例 1....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的数据量； 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 的数据迁移前，需要提前手动设置好索引的 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 集群的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的方式来实现跨集群的离线数据迁移。...但是在迁移过程中迁移工具退出或者执行迁移的服务器宕机，则会从头开始迁移，因此需要先将已经迁移的部分数据清空。迁移完成后通过比较索引的 doc 数量来确定索引是否全部迁移成功； 2.
错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...▲监控平台产品数据，一刻也不松懈 ? ▲当我们在国内穿着棉袄棉裤，冻得直打哆嗦的时候，在印尼备战的小伙伴们正穿着短袖文化衫办公 ? ▲忙碌的工作之余，大家也不忘加油打气 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
： 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...而使用 snapshot 的方式则没有这个限制，因为 snapshot 方式是完全离线的。...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。
离线数据迁移，即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定的云硬盘 这里的源端可以是腾讯云，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.检查数据盘的数据大小，以及文件是否正常访问...（3）在腾讯云cos控制台点击上传，然后选择刚刚下载的镜像文件 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，点击文件右边的详情...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：填写上面复制过来的cos镜像链接 勾选要迁入的云硬盘，这里的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...image.png 6.迁移完成后如下图所示 image.png 如迁移失败，将鼠标放在失败状态上面，会提示原因，请根据原因提示做修改调整，重新参考此文操作迁移。
离线数据迁移，即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定的云硬盘 这里的源端可以是腾讯云，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.检查数据盘的数据大小，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：填写上面复制过来的cos镜像链接 勾选要迁入的云硬盘，这里的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 将迁移完成的数据盘挂载至任意Windows
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，我这里只用到了它的核心特性schema转换。...github.com/wentaojin/transferdb/blob/main/conf/config.toml 配置文件修改好以后，执行下面两条命令就可以实现转换： # 这个过程是在目标库中生成一个迁移元信息库...其他部分 至于Oracle的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。...总结 在之前的项目中也使用过DSG来实现Oracle到TiDB的数据迁移，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的选择。...当然了，官方发布的《TiDB in Action》一书中也给出了Oracle到TiDB的迁移案例：https://book.tidb.io/session4/chapter5/from-oracle-to-tidb.html
业务在调研GPDB6升级到GPDB7的过程中，生产环境会创建用户，利用这些用户进行迁移。...name “pg_h1” is reserved DETAIL: Role names starting with “pg_” are reserved. 2、分析 1）先从代码中定位该报错信息位于哪里...我们接着追溯GPDB6和GPDB7的代码，观察是哪个版本引入该代码 5）GPDB6是基于PG9.4而GPDB7基于PG12.12，先观察下PG12.12、PG9.4中该限制情况。...经比对，在PG12.12中有该限制，而在PG9.4中没有。这就比较明显了，是PG版本的更迭引入的，而非GPDB。
cloud.tencent.com/document/product/213/30000 3、关机，显示已关机后，指定参数'targetInstanceInitType': 'cloudinit' 进行冷迁移...4、冷迁移完成后验证控制台离线重置密码，多验证几次，没问题后，关机做新镜像，新镜像买的机器就带光驱了 改造后可以支持控制台离线（重启机器）重置密码 也可以参考这个使用TAT在线重置密码 https:/.../cloud.tencent.com/document/product/213/16566#e7f1f63a-98ab-4d4f-9a4b-45fece7743c9 在线迁移到一台公共镜像买的新机器然后对新机器做自定义镜像也可以...，前提是完成了上述123步骤（如果不买新机器在线迁移而在老机器操作的，得完成1234步骤）。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...(青春是最美好的时光，人不风流枉少年，风流勿忘买套套) 让我比较伤心的一个数据是北京城区性福指数对比结果是，昌平区性福指数最高，本人居住多年的大朝阳区居然是一片灰白色，性福指数是最低的。...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
文章目录 数据迁移方案 两个方案的bug 数据校验工具 数据迁移方案 这个想一下redis是怎么把数据做持久化的，思路就有了：快照 + 追加日志。...注意点： 1、在完成数据迁移之前，上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具，进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。...将新旧库数据进行比对，直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移，所以这时候就可以平滑迁移了。比方说：使用虚ip的方式。 还有一种方案，是用 双写 的方式。...好像在哪里见过，不知道是不是redis恢复数据的时候。 数据完成迁移之前，上游应用业务依旧通过旧的服务访问数据。 注意点： 1、对旧库的修改，在新库上进行相同的修改操作，称之为双写。...其次，要求数据是有序的呀，但是数据库的数据量又大，可以采用MapReduce的方式加快整合速度。这可不是个小工具啊！！！
我们把前文所述的数据能力抽象出一个统一数据调度平台，负责我们离线的数据和在线的数据打通。它当前涵盖主要三个场景：数据保护、云服务器批量生产和云盘在线迁移。下文将围绕这三个场景一一展开。...数据调度层是集群模式，会把调度任务按照逻辑地址划为大小相同的数据块，并把块信息给到传输层，那么传输层看到的就是一个个的数据块，数据调度层会告诉传输层节点这个数据块源端在哪里，目的在哪里，再由传输层节点完成了数据的搬迁功能...举个简单例子，一个卷假如有四个数据块，刚开始创卷并写入数据的时候，T0时刻打一次快照，这个时候我们要把备份的数据备份到离线存储器里，很明显我们要把A、B、D三个块搬迁到离线存储系统里去。...基于数据安全考虑，传输和校验分开进行。 11. 云盘无感迁移 云盘迁移，是将云盘从一个存储仓库迁移到另一个存储仓库，业务无感知。迁移最核心的两个点：数据可靠性和业务无感知。...在快照制作镜像场景，从在线存储里面把数据读出来，写入到我们离线存储里面，调度系统的数据块会增加MD5校验头部一起写入离线存储系统中；回滚的时候，调度系统从离线系统读出来再计算一次MD5，检查数据是否有损坏
11.1 黑马头条推荐业务架构介绍 1.1.1业务 在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系...，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...缓存 1.3 开发环境介绍 1.3.1 虚拟机设备 1.3.3 python环境 分布式环境：Hbase会遇到三台时间同步的问题 python环境：三台也都必须安装 2.2 数据库迁移...2.2.1 数据库迁移需求 业务数据：133，134，135， 136 web 推荐系统：137，138，139 导入过来，增量更新 hadoop的hive数据仓库 同步一份数据在集群中方便进行数据分析操作...1、配置 supervisor开启配置文件在哪里 /etc/supervisor/ 2、配置.conf ，reco.conf 3、写入配置格式 4、开启supervisor, 启动 supervisord
作者 | 百度云原生团队 根据 Gartner 的调查数据，到 2022 年底，全球企业在云计算基础设施方面的支出约为 3330 亿美元。...麦肯锡在调查报告中指出，2020 年，由于缺乏成本优化手段，80% 企业的云资源成本大幅超出预算；同时，45% 的企业由于缺乏优化措施，在直接迁移上云的过程中会超买 55% 的资源，并且在上云的头 18...比如 CPU、Memory、GPU、磁盘等数据。 1.2 成本优化方案 浪费的根因主要是由于业务申请的资源过大，实际使用的资源过小，整体利用率不高，并且业务自身存在波峰波谷且申请时一般会按照波峰申请。...最后是在离线合池的方法，在线业务和离线业务一般都是由大数据等重吞吐不重时延的业务组成，通过在离线任务混部，在百度内部 CPU 利用率可以从 20% 提高到 40%，普遍减少 30% 的成本，当然它的技术难度和落地成本也比较大...应用可迁移性与应用的重要程度不直接相关，根据百度内部经验，会通过平台来定义其等级：第一个等级不可迁移或需要人工介入迁移，第二个等级是指一般情况不要迁移，第三个等级就是可以迁移，默认所有业务进入时都是第三个等级
在线迁移的话，可以参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2136337 在线迁移过程中，主要靠公网传输几十G甚至更大的数据，慢、诸多影响因素，最终可能失败...，并且全程源端服务器业务基本停了，还不如直接使用离线导入的方式，我个人比较喜欢使用离线迁移的方式，省事、成功率高、节省时间、排障方便，本文档主要介绍使用disk2vhd离线迁移，大致思路就是：用disk2vhd....vhd强制导入镜像买机器的，这种你再怎么修复启动引导都进不去系统 比如是.vmdk的，搞到vmware虚拟机看看能不能启动 还有些情况，原本导出的文件系统就是有问题的 7、还有一种特殊情况，部分cvm...的启动引导问题是系统盘和数据盘磁盘顺序反转引起的 系统盘本应是磁盘0变成了磁盘1 数据盘本应是磁盘1变成了磁盘0 从而出现系统不能启动的情况报错no bootable device 临时办法是关机 →...解挂数据盘 → 开机 → 挂载数据盘
1）对用户透明，用户不需要关心作业提交到了哪个机房，副本存放在哪里，无感知； 2）运维部署简单； 3）因为是由一个namenode来管理副本状态，所以可以保证多机房副本的一致性。...三、先期尝试——在线离线混部跨机房 其实对于第一种多机房多集群方案，我们之前在在线离线混部项目中采用过。当时的场景是，离线集群的资源在凌晨高峰打满，白天低峰较空。...该方案上线后，可以缓解离线集群8%的计算压力。 ? 四、多机房单集群方案 我们规划一个事业部对应的一个默认机房，数据尽可能在同机房内流动。...另外我们在新的日机房部署了一套基于Hadoop 3的Erasure Code集群，会将一部分历史冷数据迁移过去，目前这块没有做跨机房的代码改造，我们的EC迁移程序只会迁移那些已经被迁移到日机房的BU的冷数据到...有了实际的流量信息后，通过离线数据分析，就很容易知道哪些表会被其他BU大量读，通过自动和手动结合方式设置这部分表的跨机房副本数2：2。设置后跨机房Block读请求量下降到原来的20%。
前言 TDW 是腾讯内部最大的离线处理平台，也是国内最大的 HADOOP 集群之一。...这是整个腾讯大数据平台，刚才说的 8800 覆盖了其中离线数据处理的部分。我们整个迁移覆盖了 HDFS、盖娅、MR、SPARK、HIVE、Pig 和 SparkSQL。...迁移模型是怎么样的 跨城数据迁移到底难在哪里？ 首先，运维工作量非常大。有上百P的数据要腾挪，有几十万任务需要切换，还有近万台的设备需要搬迁，这个事情对于运维来说工作量非常大。...单集群方案最大风险是跨城流量控制，跨城流量控制最重要的点是：数据在哪里，计算就去哪里，要不然就是穿越；如果访问的数据两边都有，哪边数据量大，计算就在哪边。...这个关系可以用来指导我们的数据迁移，可以做到数据在哪里，计算就在哪里。 关系链的生成 接着的问题是在一个大的系统里关系链怎么生成？
其实挺推荐大家做一个30天远离线上的实验。很简单，在非工作时间，把手机的网络关掉。连续30天。相信我，如果有很重要的事情，一定会电话联系你的。其实很大可能是没人会在乎你，我们没有那么重要。...4、我们其实并不知道自己的时间花在了哪里，如果对时间做一个记录。你会发现你认为的时间花销和真实的时间花销是不一样的，这些不用举例，自己稍微做下记录就能感受到。...1、通过花钱买时间，打车、花钱买第三方服务。只要价格低于你的机会成本，你都应该花钱买。 2、根据任务的价值提供优先级的参考。你时间有限，做了任务A就不能做任务B。
对待这些需求，我们最需要做的是发掘更深处它们代表的是什么、真正的问题在哪里。...例如电商产品可以买到商品就好，至于用户究竟是在地铁上买、在电脑桌前买、在旅途中买应该没有区别吧？如果这样想，就会错过用户真正的使用方法，也就错过了把功能做得更好的机会。...所以他们起初做的，就是仿照大众点评，提供了很多包含距离、口味、类别、价位、评分等属性的餐馆信息，以结构化数据的搜索和筛选作为主要功能。...到印度最正宗的咖喱、飞饼、炒面都在哪里？要点什么口味的最好？在意大利要怎么找到最好吃的千层面、提拉米苏和海鲜饭……除了这些别的都不重要。下图就是基于这种思路设计的概念图。 ?...腾讯阅读的一位产品经理曾经写过他们做离线阅读时的思路。他们对需求的定义是：在某些情况下，用户是需要离线阅读的。
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