在多云策略与数据迁移趋势下，企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS（Cloud Object Storage）桶中的数据到华为云OBS（Object Storage Service）。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移，现在我们需要保持后续的数据一致性。
近年来，云计算已成为主流，企业从自身利益出发，或是不愿意被单一云服务商锁定，或是业务和数据冗余，或是出于成本优化考虑，会尝试将部分或者全部业务从线下机房迁移到云或者从一个云平台迁移到另一个云平台，业务迁移涉及到数据的迁移。正好 JuiceFS 已经对接了各种对象存储的 API ，也实现了数据同步的逻辑，让我们来了解下 JuiceFS 的 sync 命令。
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时，元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间，在不同的底层文件系统（UFS）上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致，但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时，结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性，Allux
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
今天分享的内容分为两部分，前面一部分为携程网Ceph的具体实践讲解，后面一部分为携程工程师在Ceph中国社区针对Ceph应用的一系列问答
元数据同步(sync)是Alluxio中的核心功能，它使文件和目录与所在存储系统下真实的来源保持一致，进而使用户能够轻松地从Alluxio中检索出最新版的数据。同时了解内部流程对调整性能也非常重要。本文介绍了Alluxio中保持元数据同步的设计和实现。
贝壳机器学习平台的计算资源，尤其是 GPU，主要依赖公有云服务，并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源，存储系统需具备高度的灵活性，支持跨区域的数据访问和迁移，同时确保计算任务的连续性和高效性；此外，随着数据量的增长，元数据管理的压力也在逐渐加大。
在编写GitBook的过程中，不可能避免有些篇章会篇幅比较长，此时就会想到markdown有个[TOC]可以生成目录。 但是在使用GitBook运行服务gitbook serve打开页面的时候，却是不支持的，如下图：
客路旅行（KLOOK）是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台，提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区，支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作，为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓，约60%以上的数据直接来源与业务数据库，数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库，有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层，公司之前使用第三方商业工具进行同步，限制为每隔8小时的数据同步，无法满足公司业务对数据时效性的要求，数据团队在进行调研及一系列poc验证后，最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案，数据秒级入湖，后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
毫无疑问，乘着云计算发展的东风，Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目。如下图所示，它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口，分别是文件存储、对象存储以及块存储，本文主要关注的是对象存储即radosgw。
本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。
传统阵列由昂贵、专用的硬件组装而成，发生硬件故障的概率低，软件定义存储大都部署在廉价的标准 x86 服务器上，发生硬件故障的概率较高。且软件定义存储的分布式系统意味着需要管理几十台、乃至成千上万台 x86 服务器，发生硬件故障的概率加大。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
子虚好不容易等到方老师跪舔完客户，回到深南大道10000号，赶紧跑到方老师的座位……
我们在之前的文章里面已经介绍了 redis 高可用之数据持久化，我们分别介绍了 AOF 持久化和 RDB 持久化两种方式，我们来简单回忆下：
SeaTunnel正式通过世界顶级开源组织Apache软件基金会的投票决议，以全票通过的优秀表现正式成为Apache孵化器项目！
从下面的地址下载对应的二进制版本即可，之后安装在系统的/usr/local/bin目录下,或者其他用户指定的路径即可。 二进制:https://rclone.org/downloads/ 源码:https://github.com/rclone/rclone
本文档的目的是向用户介绍Alluxio存储和 在Alluxio存储空间中可以执行的操作背后的概念。 与元数据相关的操作 例如同步和名称空间，请参阅 [有关命名空间管理的页面] (…/…/en/core-services/Unified-Namespace.html)
注意：此方案为非实时同步方案，但借助 MinIO 客户端的数据同步功能，应该也是可以做到实时同步迁移。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说，可以用一句话概括其实质：Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境，只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业，无需维护集群。
Flink 因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。早在 18 年知乎就引入了 Flink，发展到现在，Flink 已经成为知乎内部最重要的组件之一，积累了 4000 多个 Flink 实时任务，每天处理 PB 级的数据。
重排序有指令重排序和内存重排序2种情况，指令重排序好理解，刚开始听到内存重排序的概念不是特别理解。
GoodSync 10是一种简单和可靠的文件备份和文件同步软件。它会自动分析、同步，并备份您的电子邮件、珍贵的家庭照片、联系人，、MP3歌曲，财务文件和其他重要文件本地-之间的台式机，笔记本电脑，服务器，外部驱动器，以及Windows Mobile设备，以及通过FTP远程，网友的WebDAV等等。 再也不会遗失您的电子邮件，照片， MP3等..
上图是官网提供的一个事例系统图，图中的Server是consul服务端高可用集群，Client是consul客户端。consul客户端不保存数据，客户端将接收到的请求转发给响应的Server端。Server之间通过局域网或广域网通信实现数据一致性。每个Server或Client都是一个consul agent。Consul集群间使用了GOSSIP协议通信和raft一致性算法。上面这张图涉及到了很多术语： Agent——agent是一直运行在Consul集群中每个成员上的守护进程。通过运行 consul
上图是官网提供的一个事例系统图，图中的Server是consul服务端高可用集群，Client是consul客户端。consul客户端不保存数据，客户端将接收到的请求转发给响应的Server端。Server之间通过局域网或广域网通信实现数据一致性。每个Server或Client都是一个consul agent。Consul集群间使用了GOSSIP协议通信和raft一致性算法。上面这张图涉及到了很多术语：
10.5.3 对象接口 对象存储系统（Object-BasedStorage System）是综合了NAS和SAN的优点，同时具有SAN的高速直接访问和NAS的数据共享等优势，提供了高可用性、跨平台性及安全性的数据共享的存储体系结构。 Object是对象存储的基本单元。每个Object都是数据和数据属性集的综合体。数据属性可以根据应用的需求进行设置，包括数据分布、服务质量等。在传统的存储中，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。Object维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。O
导读：今天分享的题目是Alluxio元数据和数据的同步，从设计实现和优化的角度进行讨论。主要包括以下几个方面的内容：
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
如果您需要一款强大易用的文件备份和同步工具，那么Syncovery 9 Mac版是您的不错选择，Syncovery为您提供简单的工具，用于快速设置网络上不同位置或互联网之间的同步作业。
Rclone 是一款的命令行工具，支持在不同对象存储、网盘间同步、上传、下载数据。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早，那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用，在 2018 年 5 月之后，我们就开始逐步铺开，延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前，小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个，未来也有更大扩展空间。
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象，让ClickHouse成为大数据的新宠。这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思，给大家一些参考。
说明：博主很久前介绍过MinIO服务器，一个开源的轻量级对象存储服务，具体查看→传送门，用起来挺不错的，搭建也非常方便，而这里要说的其实是MinIO服务器是的一个客户端MinIO Client，主要的功能就是可以自动监听文件夹，然后实时同步到远程的MinIO服务器，也支持同步到Amazon S3、Google云存储，同样的安装十分简单，我们可以拿来同步备份博客或者其他数据文件。
AWS的S3, 阿里云的OSS, 腾讯云的COS， 都是常见的对象存储服务。对象存储服务面向非结构化数据，支持通过HTTP/HTTPS协议访问，支持存入文本、图片、视频等多种类型的数据。
2008年负责的一个大中型项目，一二十个人的团队，1000万的硬件，500多万的软件，回忆起来收获还是满满的。
Raft是分布式环境下的一致性算法，它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像，然而Raft算法里不能存在拜占庭节点，而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议（参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》），然而它比paxos协议好理解许多（因为paxos协议难以具体实现，所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法）。同样，Raft有一个用GO语言实现的etcd服务，它的功能与Zookeeper相同，在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
HarmonyOS是万物互联时代的操作系统。通过分布式技术，HarmonyOS将多台终端形成一台“超级虚拟终端”，让用户使用多设备如同使用单设备一样简单。那么在这个“超级虚拟终端”中，数据怎么存储？怎么同步？怎么访问？想必是大家最关心的问题。
SeaweedFS 是一款高效的分布式文件存储系统，最早的设计原型参考了 Facebook 的 Haystack，具有快速读写小数据块的能力。本文将通过对比 SeaweedFS 与 JuiceFS 在设计与功能上的差异，以帮助读者进行更适合自己的选择。
前面几篇分析了redis保证高可用的一些特性，比如redis可以通过aof和rdb同步机制来保证数据的持久性，可以使用主从集群模式来保证服务的高可用。
如果是第一种场景，数据迁移过程中可以停止写入，可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类：
熟悉Taier的小伙伴们应该都知道，在11月7日发布的Taier1.3新版本中，我们融合了「DataSourceX 模块」。这是十分重要的一个变化，移除Taier外部插件依赖，新增数据源插件相关特性，支持后续Taier对接更多的RDBMS类型的SQL任务。
这一次 TiCDC 阅读系列文章将会从源码层面来讲解 TiCDC 的基本原理，希望能够帮助读者深入地了解 TiCDC 。本篇文章是这一系列文章的第一期，主要叙述了 TiCDC 的目的、架构和数据同步链路，旨在让读者能够初步了解 TiCDC，为阅读其他源码阅读文章起到一个引子的作用。
通过字面量方式为字符串赋值时，此时的字符串存储在方法区的字符串常量池中，并且在字符串常量池中不会存储相同内容的字符串。
大家好呀！这里是码农后端。今天来介绍一下数据同步服务RSYNC，作为Linux/Unix系统中远程或本地同步（复制）文件和目录最常用的命令，相比于scp命令，其具有增量备份、数据同步时保持文件的原有属性等优点。
本篇是系列中的第三篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
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