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存储总量达 20T MySQL 实例,如何完成迁移?

某国内大型游戏开发商有超过 130 个 IDC 部署 MySQL 实例,存储总量达 20T。因业务需要,将全部实例迁移到 腾讯云 CDB for MySQL。 测试用例/过程 目前开发商上云(外部 MySQL 迁移到 CDB)提供多种方案,其中开发商 MySQL 实例有外网 IP 可以直接使用腾讯云数据库迁移工具完成迁移(其他迁移方法参见 链接 本次迁移任务中该开发商所有 直接修改 IDC 服务器内核参数,即 net.ipv4.tcp_timestamps = 0 和 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0 即可 跨版本迁移存储过程迁移失败 现象:如图所示 迁移测试中创建新数据库导致 binlog 导入失败 现象:迁移任务出现错误,无法迁移存储过程,binlog 追加失败 errno:1049:Error ‘Unknown database ‘xxxx’on 基于这样经验,我们有能力也有信心为腾讯云用户提供更加优质高效数据存储迁移服务。

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存储、森林存储

存储:   二叉树存储:     1. 链式存储:       一个节点包含三个部分:左子节点地址、数据域、右子节点地址       优点:耗内存小   一般树存储:       由于计算机内存是线性,而树是非线性。 绿色是普通树,蓝色是转为满二叉树,黄色是去掉了底层连续叶子节点,即成了完全二叉树 双亲表示法: 由于树中每个结点都有唯一一个双亲结点,所以可用一组连续存储空间(一维数组)存储树中各个结点 二叉树表示法(孩子兄弟表示法): 把一个普通树转化成二叉树来存储,此二叉树根节点没有右子树 使用链式存储结构存储普通树。链表中每个结点由 3 部分组成: ? 森林存储: 先把森林转化为二叉树,再存储二叉树 跟一般树转化为二叉树过程相似,把不相交根节点视为兄弟节点 ?

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    20T数据、百万奖金,同济和武大摘得开放数据创新应用大赛桂冠!

    利用天津市人民政府、企业开放数据资源,吸引了众多国内高校科研团队和科技企业参与其中,形成针对性大数据应用方案,解决天津政府在城市治理工作中痛点与难点。 ? 据悉,大赛自启动以来,历时 7 个月,共汇聚了 20T 城市数据,吸引了 3000 余人参加比赛,覆盖全国 31 个省市 261 所高校和 132 家企业。 经过初赛和复赛激烈角逐,12 支队伍脱颖而出决战津南。选手们将海量数据中提取价值最直观呈现给观众与评委。 这组参赛选手设计并研发了基于多源信息融合交通事件检测系统,可以快速有效地检测交通事件,并及时准确地发现交通事件发生时间、地点等信息,帮助交通管理者根据事件严重程度、对道路影响程度等作出有效地应对策略 为提高各城市、区县(以天津市津南区为例)处置危险化学品事故水平,增强城市综合治理能力,保障城市居民生命财产安全,他们设计系统可以针对危险品事故发生不同时期提供决策帮助,比如在运输时间前规划安全路径

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    传统存储和对象存储区别

    近几年是大数据时代,其中有一个对象存储比较火,有一款“对象存储产品。对象存储到底是什么东西?它与传统存储方式,有什么区别呢?下面的文章就将为您分析对象存储和传统存储区别。 3.存储区域网络: 这是一种以网络为中心存储结构,为连接服务器、磁盘阵列、带库等存储设备而建立高性能专用网络。 以上是三种传统存储方式,直连式存储被称为文件存储,网络附属存储存储区域网络,被称为块存储。 对象存储 对象存储,顾名思义,它操作对象是“对象。” 下面是一个对象地址范例: 对象存储、文件存储和块存储本质上没有区别,它们底层硬件介质,都是硬盘。不同是,它们存储架构系统完全不同。 文件存储操作对象是文件和文件夹,块存储操作对象是磁盘,对象存储操作对象是“对象。”

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    存储知识专题-存储发展历程

    本篇文章主要和各位介绍存储系统主要发展历程,存储系统自从出现开始一共经历过5个大阶段。 ? 本篇文章主要和各位介绍存储系统主要发展历程,存储系统自从出现开始一共经历过5个大阶段。 第一阶段:上世纪40-70年代存储基本上就是硬盘,主要部署于服务器内部。 几台服务器通过存储网络把服务器和存储设备(RAID)连接起来,此时就可以在存储设备上划分很多区域,不同区域给不同服务器来用,这样可以实现多台服务器共用一台存储设备,这就是SAN网络,SAN也分FC 第五阶段:后来又有了NAS存储,与SAN区别是在SAN场景下文件系统是在服务器上而NAS文件系统在在存储设备上,NAS减轻了服务器压力,文件系统说白了(如一个磁盘给它格式化过程就是创建文件系统 企业用最多是SAN,NAS更适合存储文件如word PPT,SAN更适合存储类似于数据库等结构化数据。

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    多目标跟踪评价指标

    多目标跟踪评价指标 ** 如何评价 如何衡量目标跟踪,需要从以下几个点出发: 所有出现目标都要及时能够找到; 目标位置要尽可能与真实目标位置一致; 每个目标都应该被分配一个独一无二 ID,并且该目标分配这个 GT 是 Ground Truth 物体数量,整个视频 GT 数量之和。 MOTA 越接近于 1 表示跟踪器性能越好,由于有跳变数存在,当看到 MOTA 可能存在小于 0 情况。 %7D%5Cend%7Bequation%7D&height=31&width=44]) MOTA 主要考虑是 tracking 中所有对象匹配错误,主要是 FP、FN、IDs、MOTA 给出是非常直观衡量跟踪其在检测物体和保持轨迹时性能 这里需要注意一点是:不管这条轨迹上 ID 如何变化(比如预测时候发生了变化),但只要还是这条轨迹占到真实轨迹 80% 以上就可以认为是 MT。 .svg#card=math&code=%5Cbegin%7Bequation%7DI%20D%20R%3D%5Cfrac%7BI%20D%20T%20P%7D%7BI%20D%20T%20P%2BI%

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    存储、对象存储、文件存储, 容器存储最佳方式应该是什么?

    基于同样考虑,我们也希望存储也能够容忍磁盘或者节点故障,使上层应用持续运行。冗余对于存储来说尤为重要,因为我们不能忍受数据丢失。 透明性 容器存储需要满足各类应用需求,这意味着存储接口应该是原生,无论是一个文件系统,还是成熟API接口。 如果您看过Kubernetes社区存储支持列表,会发现里面有众多存储实现,但我们可以分为如下三类: 纵然有如此多容器存储列表,又有如此多存储分类,到底哪种存储应该成为容器存储最佳选择呢,我们从容器应用类型来逐步分析 MySQL容器应用性能,并不比块存储作为MySQL容器存储性能差。 焱融容器存储YRCloudFile作为国内第一家进入CNCF LandScape Container-Native Storage容器存储图谱容器存储产品,设计初衷就是解决容器化应用对存储访问需求

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    存储未来

    存储未来 对于某些用例,当前存储设计是次优。我们相信可以通过在”heap”操作和存储之间添加一个抽象层来进行改进。 也可以不在列式存储上做向量化,但收益也很小,因为要使向量化,必须将基于行数据转换成基于列数据,这是一个缓慢操作。 垂直分区 将表存储区域拆分为多个部分能力,将列子集放入每个存储区域。 这有几点: 1) 跳过读取查询中不使用存储区域 2) 不同列使用不同存储策略(基于行或基于列;基于列不同实现:实验、压缩或非压缩等) 3) 在具有多个存储区域元组上读取元组,用于他们之间join 一个明显输出是深入了解哪种列存储方法最有效。好处:索引比标准索引更加紧凑,因此扫描速度更快。 表可拔插存储 这个项目关于为表存储创建一个类似访问方法接口。目前,所有存储都通过heapam.c。 将来有人可以重构涉及单个catalog代码,以允许将可拔插(非堆)存储用于该catalog。这可以零碎地完成,取消对一个特定catalog限定。 列存插件 面向列存储可拔插存储引擎。

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    大数据介绍

    字面意思理解:大量数据,海量数据 ​ 数据集大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具处理能力数据 大数据有什么特点? ) 数据量在持续增加(两位数年增长率) 数据处理速度要求高 高价值(Value) 在海量多样化数据快速分析下能够发挥出更高数据价值 大数据能做什么? 海量数据存储(数据量大,单个大文件) 大数据能够存储海量数据、大数据时代数据量巨大 1TB=10241G 约26万首歌(一首歌4M) 1PB=10241024*1G 约2.68亿首歌 (一首歌4M ) 大数据能够存储单个大文件。 目前市面上最大单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件,甚至更大。 3.

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    磁盘开篇:扒开机械硬盘坚硬外衣!

    所以,磁盘存储最小组成单位就是扇区。 单柱面的存储容量 = 每个扇区字节数 * 每柱面扇区数 * 磁盘面数 整体磁盘容量 = 单柱面容量 * 总柱面数字。 ,分别是sda(278.5G)和sdb(20T)。 3 关于fdisk结果中几个疑问 问题1:每一个units存储数据都是一样,都是8225280字节? 按理说,磁道是一组同心圆,越是外圈磁道周长会越长,存储数据应该越多才对。 这个问题答案其实应该按时间来看: 在老式磁盘里,确实是每个磁道数据都是一样。这样越是内圈磁道存储密度越大。 但是这产生问题就是外圈磁道数据密度没有充分发挥出来,造成磁盘存储容量很难提升。 现代磁盘人们改用等密度结构生产硬盘,也就是说,外圈磁道扇区比内圈磁道多。

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    android 数据存储---- SharedPreferences实现数据存储

    SharedPreferences作为android存储方式有以下特点: 1.只能存放key-value模式键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。 SharedPreferences 通过操作androidSharedPreferences类来完成xml文件生成,增,删,改 动作都由android系统内部模块完成和解析。 用户不需要去  xml文件生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value  简单数据结构,通过用来做软件配置参数,用来配置用户对软件自定义或设置参数。 如果要存在复杂数据,可以使用文件,如果还需要方便增删改查 的话,就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用代码: 所用字符串 <? 同时要注意:该类回调函数必需是public类型,否则外界不能访问。

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    数据存储

    这是我今年一月份在 team 内部一次分享。介绍了主流数据存储方案,包括:内存,文件,数据库和消息队列,以及数据序列化/反序列化方法。很多时候,工具就在那里,我们只是不知道它们存在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们存储数据于缓存服务器中,json 未必是最好序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf 在内存中处理数据时,除了一般程序语言自带 map / list / set 之外,还有很多性能卓绝数据结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。 bloomfilter 是一个经常被人忽视强大工具,它常常可以起到四两拨千斤作用。讲一个实际例子。我们做 web ,经常需要做各种各样过滤,比如 blacklist。 事实上,google chrome 正是利用 bloomfilter 进行恶意 URL 检测:浏览器会维护一个恶意 URL bloomfilter,任何用户输入 URL 都会经过这个检查,只有当这个

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    mysql存储过程和存储函数使用

    mysql存储过程设置: delimiter // #将mysql结束符设置为// create procedure name(IN | OUT |INOUT str STRING) #定义存储过程名字 begin #开始存储过程 select * from tables; #执行过程 end // #结束存储过程 delimiter ; #将mysql结束符设置为; call name(); #存储过程调用 drop procedure if exists name #存储过程删除 mysql储存函数设置: delimiter // #将mysql结束符设置为// create function name ; SELECT count_job(); #储存函数调用 DELIMITER // #将mysql结束符设置为// CREATE PROCEDURE add_id(out num INT) #定义存储过程名字 DELIMITER ; #将mysql结束符设置为; call add_id(@num); #存储过程调用 select @num,@sum; #查询结果 mysql定义处理程序方式: #捕获sqlstate_value

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    vuex存储和本地存储(localstorage、sessionstorage)区别

    区别及适用场景 1.区别:vuex存储在内存,localstorage(本地存储)则以文件方式存储在本地,永久保存;sessionstorage( 会话存储 ) ,临时保存。 localStorage和sessionStorage只能存储字符串类型,对于复杂对象可以使用ECMAScript提供JSON对象stringify和parse来处理。 2.应用场景:vuex用于组件之间传值,localstorage则主要用于不同页面之间传值。 3.永久性:当刷新页面时vuex存储值会丢失,localstorage不会。 2、会话状态 授权登录后,token就可以用Vuex+localStorage(sessionStorage)来存储。 3、一些不会经常改变数据 比如城市列表等(当前也要留下可以更新入口,比如版本号) 小提示:localStorage.setItem(key, String), set值必须是字符串,如果你数据是对象都需要先行转换

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    EXSi添加群辉存储存储空间

    EXSi添加群辉存储存储空间 群辉端操作: 1.选择控制面板->文件服务->启动NFS服务 image.png 2.选择共享文件夹点击编辑,选择NFS权限,添加规则 image.png image.png EXSi端操作: 1.选择存储->新建数据存储->挂载NFS数据存储->提供NFS挂载信息 image.png image.png image.png image.png 2.挂载完成, 然后我们创建VM就可以Happy使用群辉NAS存储空间了:) image.png

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    存储架构」块存储、文件存储和对象存储(第1节)

    这是因为即使不是所有的数据都存储存储设备上,最重要数据以及分析结果也会被存储存储设备上。这将导致存储空间需求增加。 存储这些海量数据解决方案是对象存储(也称为基于对象存储)。但是,与以前概念相比,它们之间区别是什么?是什么使对象存储更好地适应数据爆炸? 要理解对象存储所提供好处,必须首先了解文件存储和块存储旧概念,因为它们之间有很大差异。 文件、块和对象存储之间区别 文件存储和块存储是在NAS和SAN存储系统上存储数据方法。 存储应用程序然后决定数据块是否存储在系统中,以及存储在什么特定磁盘或存储介质上。最后如何组合这些块以及如何访问它们决定了存储应用程序。SAN中块没有与存储系统或应用程序相关元数据。 由于数据管理非常简单——没有真正文件系统——对象存储解决方案比文件存储或基于块存储系统更容易扩展。您只需在解决方案中添加一些磁盘,就不再需要大管理来获得更多存储空间。

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    存储结构

    在这种情况下,如果我们想直接将这两部分合在一起存储,不说别的,单单思维上就很混乱。因为边本身就是由两个顶点连接组成,所以说,合在一起很困难。 于是,我们就想到了分开存储。 而顶点中所包含数据一般是相同,所以,利用一维数组来存储顶点数据是很好办法。那么对于边来说呢? 边是由两个顶点共同构成,显然一维数组是无法解决,那也好办,用二维数组试试。 二、邻接表法 对于邻接矩阵,我们会发现,当图边数较少时候,这种存储方法是非常浪费存储空间(如图所示)。 ? 我们在学习链表时候知道,由于顺序表存储会浪费空间,所以我们引出了链式表概念。 显然,我们也能通过链式表来避免这种空间浪费。 首先,图中顶点和邻接矩阵中处理方式相同,用一维数组来存储。 而边表结点由adjvex域(邻接点域,存储某顶点邻接点在顶点表中下标)和next指针域(存储边表下一个结点)组成,如图所示,对于无向图,顶点度通过边表顶点个数可知,若要判断两点间是否存在边,只需看某顶点边表中是否存在另一个顶点下标即可

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    Hive数据存储

    Hive中所有的数据都存储在HDFS中,没有专门数据存储格式(可支持Text、SequenceFile、ParquetFile、RCFILE等)。 只需要在创建表时候告诉Hive数据中列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。 Hive中包含以下数据模型: DB、Table、External Table、Partition、Bucket。 目录下一个文件夹 table:在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹 external table:与table类似,不过其数据存放位置可以指定任意路径 partition:在hdfs中表现为table目录下子目录 bucket:在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后多个文件 https://www.cnblogs.com/huifeidezhuzai/p/9251969.html 我博客即将同步至腾讯云

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    稀疏矩阵存储

    【问题描述】 稀疏矩阵是指那些多数元素为零矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间,提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算运算器。 【基本要求】 以三元组顺序表表示稀疏矩阵,实现两个矩阵相加、相减运算。稀疏矩阵输入形式采用三元组表示,而运算结果矩阵则以通常阵列形式列出。 ?

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      腾讯云归档存储(Cloud Archive Storage, CAS)是面向企业和个人开发者提供的低成本、高可靠且易于管理的云端离线存储服务,适用于海量、非结构化数据长时间备份,实现数据的容灾和c。归档存储采用分布式云端存储,您可以通过 RESTful API 对存储的数据进行访问。归档存储易于管理,您无需关心硬件维护及容量扩展;按实际使用量付费,为您节省额外成本。

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