是不是都需要一个声明,来一个: 声明: 本文只是总结本人本地模拟环境测试,并没有经过严格的线上测试.请自己在本地严格测试之后慎重使用在生产环境! kudu_master.kudu_tserver服务迁移时候会涉及数据的迁移,概括如下: 1.kudu_master部署机器 172.16.100.1 kudu_master1 Leader  172.16.100.2 kudu_master2 Follower 172.16.100.3 kudu_master3 Follower 2.确认kudu集群

Hive跨集群迁移数据工作是会出现的事情, 其中涉及到数据迁移, metastore迁移, hive版本升级等. 1. 迁移hdfs数据至新集群hadoop distcp -skipcrccheck -update hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/user/risk hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/user/-skipcrccheck 因本次迁移涉及低版本迁移高版本, 如果Hadoop版本则不需要-update 增量更新, 通过名称和大小比较,源与

1. 什么是DistCp DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具.它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝.由于使用了Map/Reduce方法,这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方. 1.1 DistCp使用的注意事项 1. DistCp会尝试着均分需要拷贝的内容,这样每个map拷贝差不多相等大小的内容.但因为文件是最小的拷贝粒度,所以配置增加同时拷贝(如ma

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

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

截止2022年,中国联通用户规模达到4.6亿,占据了全中国人口的30%,随着5G的推广普及,运营商IT系统普遍面临着海量用户.海量话单.多样化业务.组网模式等一系列变革的冲击. 当前,联通每天处理话单量超过400亿条.在这样的体量基础上,提高服务水平,为客户提供更有针对性的服务,也成为了联通品牌追求的终极目标.而中国联通在海量数据汇集.加工.脱敏.加密等技术与应用方面已崭露头角,在行业中具有一定的先发优势,未来势必成为大数据赋能数字经济发展的重要推动者. 在 Apache DolphinSche

http://ju.outofmemory.cn/entry/237491 Overview 最近一段时间都在搞集群迁移.最早公司的hadoop数据集群实在阿里云上的,机器不多,大概4台的样子,据说每个月要花7000多.从成本的角度,公司采购了4台2手服务器(E5-2420 v2 * 2+96G内存)在办公室自己搭数据集群.虽然说机房条件艰苦,没空调就算了,还有暖气呢,但是机器还是挺不错的,比阿里云32G的的机器强多了,4台大概2万,还不够阿里云烧3个月的,理论上只要能用3个月就已经很划算了.

SqlServer跨集群升级 1.新Server的IP要和旧的在同一网段. 2.安装SQL SERVER(注意:排序要和以前的一样,更改TempDB位置) 3.开启防火墙,并打开1433和5022端口 4.开启DTC服务及防火墙对应的Rule,用于Linked Server等 5.DB配置 6.创建新集群. 一台新server --切换集群 ALTER SERVER CONFIGURATION SET HADR CLUSTER CONTEXT='ss.COM' --查看集群 select clu

1.简介 Elasticsearch在5.3版本中引入了Cross Cluster Search(CCS 跨集群搜索)功能,用来替换掉要被废弃的Tribe Node.类似Tribe Node,Cross Cluster Search用来实现跨集群的数据搜索. 2.配置Cross Cluster Search 假设我们有2个ES集群: Node Address Port Transport Port Cluster elasticsearch01 127.0.0.1 9201 9301 Ameri

[原文地址] 跨集群访问 发表于 2015-06-01   |   简单总结下跨集群访问的多种方式. 跨集群访问HDFS 直接给出HDFS URI 我们平常执行hadoop fs -ls /之类的操作时,其实是读取的core-site.xml中fs.defaultFS的配置,去连接这个配置指定的NameNode.其实可以直接给出完整的URI,即可访问不同的hdfs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 hadoop@inspur116:~/jxy/test/multipl

Redis5 集群迁移方案 一.KEY优化 1.按原来要求进行优化与大KEY分拆. 二.现Redis 集群缩容(对业务无影响) 主节点按要求合并至3个主节点. 业务配置为3主4从 删除没有槽的主节点与相应从节点. 三.配置新Redis集群 按集群方式配置2个虚拟机或3台虚拟机(按最终集群要求,主从采用2个虚拟机,集群采用3台虚拟机,从节点先不建). 增加监控. 测试,主集群备份RDB数据,复制至待迁移节点,查看过程时间与KEY数据是否相差不大.(测试脚本详细见附件) 把源集群至所有目标主节点的免

ES 5.3以后出的新功能.测试demo如下: 下载ES 5.5版本,然后分别本机创建2个实例,配置如下: cluster.name: xx1 network.host: 127.0.0.1 http.port: 9200 transport.tcp.port: 9300 cluster.name: xx2 network.host: 127.0.0.1 http.port: 9201 transport.tcp.port: 9301 再创建一个实例用于跨集群搜索,配置如下: http.port

案例说明: 在生产中,需要将KingbaseES V8R3集群转换为单实例架构,可以采用以下方式快速完成集群架构的迁移. 适用版本: KingbaseES V8R3 当前数据库版本: TEST=# select version(); VERSION ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Kin

转载自:https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/104588232 跨集群搜索(cross-cluster search)使您可以针对一个或多个远程集群运行单个搜索请求. 例如,您可以使用跨集群搜索来筛选和分析存储在不同数据中心的集群中的日志数据. 如上面所述,当我们的client向集群cluster_1发送请求时,它可以搜索自己本身的集群,同时也可以向另外的两个集群cluster_2及cluster_3发送请求.最后的结果由clust

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/alHHxXont6XFm_m9PfsGfw 1.什么是跨集群复制? 跨集群复制(Cross-cluster replication,简称:CCR)指的是:索引数据从一个 Elasticsearch 集群复制到另一个 Elasticsearch 集群. 对于主集群的索引数据的任何修改都会直接复制同步到从索引集群. 2.跨集群复制最早发布版本 Elasticsearch 6.7 版本. 3.跨集群复制的好处? 3.1 支持灾难恢复(

在Kubernetes 1.3版本,我们希望降低跨集群跨地区服务部署相关的管理和运营难度.本文介绍如何实现此目标. 注意:虽然本文示例使用谷歌容器引擎(GKE)来提供Kubernetes集群,您可以在任何的其他环境部署Kubernetes. 我们正式开始.第一步是在谷歌的四个云平台地区通过GKE创建Kubernetes集群. asia-east1-b europe-west1-b us-east1-b us-central1-b 我们通过下面的命令创建集群: gcloud container c

大数据Hadoop-Spark集群部署知识总结 一.启动/关闭 hadoop myhadoop.sh start/stop 分步启动: 第一步:在hadoop102主机上 sbin/start-dfs.sh 第二步:在hadoop103主机上 sbin/start-yarn.sh 分步关闭: 第一步:在hadoop103主机上 sbin/stop-yarn.sh 第二步:在hadoop102主机上 sbin/stop-dfs.sh myhadoop.sh脚本文件内容 #!/bin/bash if

摘要:借助Karmada原生API的支持能力,Karmada可以借助Flux轻松实现Helm应用的跨集群部署. 本文分享自华为云社区< 使用Karmada实现Helm应用的跨集群部署[云原生开源]>,作者:华为云云原生开源团队. 背景 通过使用 Kubernetes 原生 API 并提供高级调度功能,Karmada已经实现了多集群场景下的Kubernetes资源(包括CRD)的分发以及管理.但当前多集群应用往往不是单一的资源形式,使用Helm对应用进行打包的使用场景也非常常见. 借助Karma

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够.二次开发成本高.迁移成本高.集群部署混乱等情况,团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求,但是迁移成本和难度又比较大,甚至前团队还留下了不少坑,企业自有的开发能力又比较有限,导致后面的小伙伴上手难度高体验差. 俗话说"工具选得好,下班回家早:调度用得对,半夜安心睡",面对各种难点和痛点: 如何有效地评估数据调度工具? 如何平滑的过渡到Apache DolphinScheduler? 如何稳定高效的对已有的工具升级改造? 这几个问题是改

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间. Hadoop主要包含三个模块: HDFS模块:HDFS负责大数据的存储,通过将大文件分块后进行分布式存储方式,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单