4.HBASE数据迁移方案:  4.1 Import/Export  4.2 distcp  4.3 CopyTable  4.4 snapshot 快照方式迁移(以USER_info:user_log_info为例) 1.先在源集群建立该表的快照 hbase(main):003:0> snapshot "USER_INFO:user_log_info","user_log_info_snapshot" 2.在源集群执行: sudo -u hdfs hbase

场景 一张历史表product_history 500万数据,凌晨的才会将正式表的数据迁移到历史表,此次需求将历史表迁移到一个更便宜的数据库实例进行存储. 条件 1.此表不是实时写,凌晨才会更新 2.夸数据库实例进行迁移 3.此表对数据准确性有要求,数据必须准确 选型 1.navicat 导出数据(转存储仅结构和数据) 2.重命名表,创建一张新表(适合同一个实例) 3.mysqldump 导数据 操作对比 navicat 支持两个数据库之间直接导数据,不需要先导出到本地再从本地导入到另外的实例

对于大表的迁移,如果使用mysqldump进行导出,然后重新导入到其它环境,速度是非常缓慢的.如果使用传输表空间,则可以解决这个问题. 测试使用传输表空间迁移表,基础环境如下:   源库 目标库 IP地址 192.168.10.11 192.168.10.12 数据库版本 5.7.24 5.7.24 数据库名称 db1 db2 待迁移的表 test01   (1)在目标库创建和源库相同的表test01 先在主库db1上查看表信息,并生成创建表的语句 mysql> select count(*)

1. 问题起因 通过snapshot做跨集群数据同步时,在执行拷贝脚本里没有指定所有者及所有组,导致clone时没有权限,客户端卡死.master一直报错,经过一系列操作后,导致RIT异常. 2. 异常记录 不指定所有者,默认权限是hdfs:hbase,会导致异常 执行clone_snapshot <snapshot_name>,<table_name>时,master异常信息 经过一系列操作后(重启.删除hdfs相关目录)出现了RIT: 3. 解决过程 因之前使用hbase1.2

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD

某客户大数据测试场景为:Solr类似画像的数据查出用户标签--通过这些标签在HBase查询详细信息.以上测试功能以及性能. 其中HBase的数据量为500G,Solr约5T.数据均需要从对方的集群人工迁移到我们自己搭建的集群.由于Solr没有在我们集群中集成,优先开始做HBase的数据迁移,以下总结了HBase使用以及数据迁移遇到的各种问题以及解决方法. 一.迁移过程遇到问题以及解决 客户HBase版本:Version 0.94.15腾讯大数据套件HBase版本:Version 1.2.1客户私

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

作为一个企业或者DBA,我们通常会有这种想法,数据是一个公司的核心命脉,应该需要永久保存,很多时候DBA和开发沟通的时候,开发人员也会这么告诉我们,这份数据非常重要,数据需要永久保存.然而,如果将数据库的数据永久保存,那么迟早有一天,你会拥有一个非常大的数据库.作为一个DBA,通常为了业务对数据库的操作性能考虑和存储容量的考虑.我们会建议对数据库里大表进行数据归档,例如将使用的高频数据保留在当前表,对低频数据保留在归档表中.当然有些公司会将数据抽取到Hadoop.Hbase进行归档和离线分析,或

HBase 的表结构 2016-10-13 杜亦舒 HBase 是一个NoSQL数据库,用于处理海量数据,可以支持10亿行百万列的大表,下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路,先回顾一下关系数据库中表的处理方式 例如有一个用户表user_info,有字段:id.name.tel,表名和字段需要在建表时指定 create table user_info ( id 类型, name 类型, tel 类型 ) 然后插入两条数据 inser

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

在oracle中由于表结构设计不合理或者需要清楚老数据的时候,经常需要对大表数据进行清理. 一般有一下几种方法: 1. 删除大部分数据,留下小部分数据.我们可以把需要保留的数据转移到别的表,然后再把大表drop掉,然后改名就行了: a) create table tablename_min as select * from tablename_max a where 需要保留的数据. b) drop table tablename_max ; c) rename tablename_min as

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

一  简介:mysql5.6+的表空间传输二 目的:复制数据到另一个表三 步骤   1 create table b like a ->创建一个空表   2 alter table b discard tablespace -> 禁用空表的表空间,用于删除b的ibd文件   3 alter table a for export ->会生成一个cfg文件,对于全局来说 表是只读状态,要非常注意   4 cp a.cfg b.cfg && cp a.ibd b.ibd  &a

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC

关键词: hive创建表卡住了 创建hive和hbase关联表卡住了 其实针对这一问题在info级别的日志下是看出哪里有问题的(为什么只能在debug下才能看见呢,不太理解开发者的想法). 以调试模式进入hive客户端: hive --hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console 执行创建关联表的语句 create table IF NOT EXISTS event_content_temp (id string,pack string,activity str

在日常工作中,经常会遇到历史大表从主库上迁移到备份机,以便腾出主库空间,那么如果你直接drop table 后,可能会引起数据库抖动,连接数升高等问题,从而影响业务. 那么用一个小技巧,即可轻松平滑的从主库上删除历史大表. 1.创建一个硬链接,在drop table 表时,"欺骗"MySQL已经删除完毕. ln test.ibd test.ibd.hdlk 2.这个时候不要直接rm test.ibd.hdlk,这样会引起磁盘IO转速上升,MySQL会发生性能抖动. 我们这里写一个脚本,