前言 随着云上 ClickHouse 服务完善,越来越多的用户将自建 ClickHouse 服务迁移至云上.对于不同数据规模,我们选择不同的方案: 对于数据量比较小的表,通常小于10GB 情况下,可以将数据导出为 CSV 格式,在云上集群重新写入数据: 使用 clickhouse 发行版自带工具 clickhouse-copier 来完成. 本文详解 clickhouse-copier 完成跨 ClickHouse 集群数据迁移(当然也适用于用户集群内部数据不同表间数据迁移). 一.Zookee

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

Redis通过对KEY计算hash,将KEY映射到slot,集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据,slot最大个数为16384. 在集群节点对应的结构体变量clusterNode中可以看到slots数组,数组的大小为CLUSTER_SLOTS除以8,CLUSTER_SLOTS的值是16384: #define CLUSTER_SLOTS 16384 typedef struct clusterNode { unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; //

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8002 192.168.112.33:8003 192.168.112.33:8004 192.168.112.33:8005 192.168.112.33:8006 原sizeredis@linux-eqnz:~/cluster6> redis-cli -c -h 192.168.112.33 -p 8001 -a Woread#2018 dbsize

redis集群数据备份迁移方案 n  迁移环境描述及分析 当前我们面临的数据迁移环境是:集群->集群. 源集群: 源集群为6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8004-8006 192.168.112.33:8002 无 192.168.112.33:8003 无 值得注意的是:所有的槽位都分配在192.168.112.33:8001节点上,这样更方便我们迁移. 目标集群: 也是6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:6

写这篇文章,主要是目前公司要把ES从2.4.1升级到最新版本7.8,不过现在是7.9了,官方的文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 由于从2.4.1跨很大基本的升级,所以不能平滑的升级了,只能重新搭建集群进行数据迁移,所以迁移数据是第一步,但是呢,2.4.1是可以支持多个type的,现在的新版已经不能支持多个type了,所以在迁移的过程中要将每一个type建立相应的索引,目前只是

老集群 hbase(main):001:0> status 4 servers, 0 dead, 0.0000 average load hbase(main):002:0> list TABLE class_stats geocode_cache_ta_us stats_validation vendor_delta_poi_530_3048 vendor_source_poi_10066 vendor_source_poi_530 vendor_source_poi_history ven

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

数据迁移_老集群RAC迁移数据恢复到新集群RAC 作者:Eric 微信:loveoracle11g 1.把老集群RAC备份的数据远程拷贝到新集群RAC [root@old-rac-node1 ~]# cd /backup/rman/orcl [root@old-rac-node1 orcl]# ls -l *1119* [root@old-rac-node1 orcl]# scp *1119* root@192.168.10.10:/backup/rman/orcl 密码:oracle [roo

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

迁移背景:1.原来redis集群在A机房,需要把其迁移到新机房B上来.2.保证现有环境稳定.3.采用在线迁移方式,因为原有redis集群内有大量数据.4.如果是一个全新的redis集群搭建会简单很多.5.10.128.51.14(ht4)是A机房,10.121.51.30(ht20)在B机房. 首先

场景介绍:在我们的IDC中,存在着运行了3-6年的Ceph集群的服务器,这些服务器性能和容量等都已经无法满足当前业务的需求,在购入一批高性能机器后,希望将旧机器上的集群整体迁移到新机器上,当然,是保证业务不中断的前提下,再将旧机器下架回收.本文就介绍了一种实现业务不中断的数据迁移方案,并已经在多个生产环境执行. 本文的环境均为:Openstack+Ceph 运行虚拟机的场景,即主要使用RBD,不包含RGW,MDS.虚机的系统盘(Nova),云硬盘(Cinder),镜像盘(Glance)的块均保存

之前介绍了redis cluster的结构及高可用集群部署过程,今天这里简单说下redis集群的迁移.由于之前的redis cluster集群环境部署的服务器性能有限,需要迁移到高配置的服务器上.考虑到是线上生产环境,决定在线迁移,迁移过程,不中断服务.操作过程如下: 一.机器环境 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 迁移前机器环境 ----------------------------------------------------------------------

之前介绍了redis cluster的结构及高可用集群部署过程,今天这里简单说下redis集群的迁移.由于之前的redis cluster集群环境部署的服务器性能有限,需要迁移到高配置的服务器上.考虑到是线上生产环境,决定在线迁移,迁移过程,不中断服务.操作过程如下: 一.机器环境 迁移前机器环境 ------------------------------------------------------------------------------- 主机名 ip地址 节点端口 redis-

Redis源码阅读(六)集群-故障迁移(下) 最近私人的事情比较多,没有抽出时间来整理博客.书接上文,上一篇里总结了Redis故障迁移的几个关键点,以及Redis中故障检测的实现.本篇主要介绍集群检测到某主节点下线后,是如何选举新的主节点的.注意到Redis集群是无中心的,那么使用分布式一致性的算法来使集群中各节点能对在新主节点的选举上达成共识就是一个比较可行的方案. 在工程上,Raft一致性算法是比较易于实现和理解的分布式一致性算法:Redis也是使用了Raft来做主节点选举的.所以这里先简单

Redis源码阅读(五)集群-故障迁移(上) 故障迁移是集群非常重要的功能:直白的说就是在集群中部分节点失效时,能将失效节点负责的键值对迁移到其他节点上,从而保证整个集群系统在部分节点失效后没有丢失数据,仍能正常提供服务.这里先抛开Redis实际的做法,我们可以自己想下对于Redis集群应该怎么做故障迁移,哪些关键点是必须要实现的.然后再去看Redis源码中具体的实现,是否覆盖了我们想到的关键点,有哪些设计是我们没有想到的,这样看代码的效果会比较好. 我在思考故障迁移这个功能时,首先想到的是节点

摘要:Redis-Migrate-Tool(后面都简称RMT),是唯品会开源的redis数据迁移工具,主要用于异构redis集群间的数据在线迁移,即数据迁移过程中源集群仍可以正常接受业务读写请求,无业务中断服务时间.这篇blog主要内容包括工具特性简介.使用方法以及注意的要点.关于实现的原理,可以自行阅读源码理解或者联系我们交流. 目前该项目已经开源在GitHub上(https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool 链接入口可点击原文阅读). 一.RMT

ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的,主要在于配置的不一致,如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署,可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署. ClickHouse集群部署流程大概如下: 环境准备 在每台机器上安装单机版ClickHouse config.xml配置 Zookeeper配置 进入ClickHouse测试 环境准备 下载安装包 按照ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署中的介绍下载即可 设