当es集群的数据量较小的情况下elasticdump这个工具比较方便,但是当数据量达到一定级别比如上百G的时候,elasticdump速度就很慢了,此时我们可以使用快照的方法进行备份 elasticdump工具的使用可以参考 博文:elasticsearch5.0.1集群一次误删除kibana索引引发的血案 http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/61925375 个人感觉这两个工具各有优缺点,和mysql的备份工具比起来: elasticd…

elasticsearch5.0集群+kibana5.0+head插件插件的安装 es集群的规划: 两台16核64G内存的服务器: yunva_etl_es1  ip:1.1.1.1 u04es01.chinasoft.com yunva_etl_es2  ip:2.2.2.2 操作系统:centos7.2 x86_64 1.安装jdk1.8和elasticsearch5.0.1 rpm -ivh jdk-8u111-linux-x64.rpm rpm -ivh elasticsearch-5.…

添加节点 1,启动2个新的redis-sever, 参照 ( redis 3.0 集群____安装 ),端口号为 7007 和 7008 2,使用命令 redis-trib.rb add-node 命令添加新节点 redis-trib.rb add-node 192.168.10.229:7007 192.168.10.229:7001  ( 第一个是新节点ip:port, 第二个是任意一个已存在节点ip:port  ),结果如下 这时候只是挂到集群里面而已,还没分配 slot 给它, 如下图…

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM…

从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行. Elasticsearch-jdbc,Github地址:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,从插件管方的兼容版本看,是不支持直接写入elasticsearch 5.6.1及更高版本中. Release date JDBC Importer version Elasticsearch vers…

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化 背景 去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集…

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊…

Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 数据量倾斜 bigkey导致倾斜 Slot分配不均衡导致倾斜 Hash Tag导致倾斜 数据访问倾斜 如何发现 Hot Key Hot Key 如何解决 总结 参考 Redis 中如何应对数据倾斜 什么是数据倾斜 如果 Redis 中的部署,采用的是切片集群,数据是会按照一定的规则分散到不同的实例中保存,比如,使用 Redis Cluster 或 Codis. 数据倾斜会有下面两种情况: 1.数据量倾斜:在某些情况下,实例上的数据分布不均衡,某个实…

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在…

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp…