环境说明:bbs数据采集的数据越来越多,目前是50G,每天大概以200W的数据量增长.而当前服务器1.2上面的空间不足,需要把数据迁移到空间足够大的1.3上面去 尝试了2种方式对数据进行迁移,一种是rsync,直接拉取数据:另一种是使用mongodump/mongorestore 1.rsync操作步骤:1.2:[mongodb]path = /data1/mongodb/datahosts allow = 192.168.1.0/24read only = nowrite only = no1

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

mongodb数据迁移到hbase 导入包 # encoding: utf-8 ''' @author: zcc @license: (C) Copyright 2013-2017, Node Supply Chain Manager Corporation Limited. @software: pycharm @file: ggsn_to_hbase.py @time: 9/1/17 2:43 PM @desc: ''' from thrift.transport import TSocke

一 简介:今天来聊聊mongo的数据迁移二 迁移   1 具体迁移命令   nohup mongodump --port --db dbname --collection tablename --query '{"sentTime": { $gt: "2018-07-13 00:00:00" } }' -o /home/data   2 具体导入命令   db导入   mongorestore --port 40000 --db dbname /home/data/

MongoDB bin文件夹下 备份:mongodump -h IP:PORT -d 库名 -c 集合名 -o 存储路径 恢复:mongorestore -h IP:PORT -d 库名 -c 集合名 存储路径\文件名.bson 当多个bson文件需要恢复到同一个数据集合时,依次对bson文件做数据恢复操作即可,不会覆盖. json文件导入:mongoimport  -h IP:PORT -d 库名 -c 集合名 存储路径\文件名.json 当json文件较大时,速度较慢,可在命令行结尾加:--

1. 预先准备有效数据单号池,通过单号拉取数据处理 单号表默认为1 01 使用findAndModify 更新单号表状态为 2 读取单号 循环读取100 条 02 通过运单号批量查询 Aladin_WayBillStatus 表 获取数据 03 拼接 新增 SQL语句 04 批量提交给 Hbase 05 批量更新 单号表 状态 为 3 方式优点 简单粗暴,开发简单 不超过200行代码,应为findAndModify 的原子性可以部署N个节点. 方式缺点 执行效率不高,并且提升优化空间几乎没有,使

将集合user从192.168.1.12:27017导入到192.168.1.120:27017 数据的导出:mongoexport 数据的导入:mongoimport 导出集合user的过程: [root@prod01 ]#cd /data/package/mongodb/bin [root@prod01 bin]# ./mongoexport -h192.168.1.12:27017 --username=root --password=xxxxxx --authenticationData

FAQ v2.0终于上线了,断断续续忙了有2个多月.这个项目是我实践的第一个全栈的项目,从需求(后期有产品经理介入)到架构,再到设计(有征询设计师的意见).构建(前端.后台.数据库.服务器部署),也是第一次独立负责一个项目,所以意义很不一般,后面还会写一篇总结的文章.闲言少叙,进入正题: 其中有一个自动定时发访问记录列表和反馈问题列表的邮件的功能,本来打算自己写的,不过后来了解到团队有现成的平台可以做这个事,所以就用现成的喽.但有一个问题,该平台配置的数据源必须是MySQL数据库,而FAQ平台用

目录 一.背景介绍 二.常见方案 1. 停机迁移 2. 业务双写 3. 增量迁移 三.Change Stream 介绍 监听的目标 变更事件 四.实现增量迁移 五.后续优化 小结 附参考文档 一.背景介绍 最近微服务架构火的不行,但本质上也只是风口上的一个热点词汇. 作为笔者的经验来说,想要应用一个新的架构需要带来的变革成本是非常高的. 尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了"旧改"的各种繁杂事. 所谓的"旧改",就是把现有的系统架构来一

关键字:SQL Server NEWID():BSON:MongoDB UUID 1.遇到的问题和困惑 SQL Server中的NEWID数据存储到MongoDB中会是什么样子呢?发现不能简单的通过此数据查询了. 例如我们将SQL Server 数据库中的QQStatements2019表迁移至MongoDB 中,集合命名也为QQStatements2019. 在SQL Server中选择4个OrderId,数据作为演示实例,查看如下: 经过程序转换后,在mongodb的客户端工具nosqlbo

运行环境为windows 测试过260万的数据表,迁移大概要10分钟左右,当然肯定和网络,字段大小什么的有关系. 遇到的坑和注意点都用紫色标记了(对,就是我大乃团的高冷紫--Nogizaka 46) PS:第一次写这么长的东西 一.Mongodb导出命令mongoexport 本地安装Mongodb,在安装目录的/bin下按住shift并右键“在此处打开命令窗口”,可执行以下语句进行导出. mongoexport -h <ip:port> -d <database> -c <

kafka版本:适用于目前2.0以下 第一步: 假如有一个topic叫做test,当前topic的详情是这样的: [cdh@cdh1 kafka_2.11-1.0.1]$ bin/kafka-topics.sh --topic test --describe --zookeeper hadoop01:2181 Topic:test PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: test Partition: 0 Leader: 2 Re

数据迁移_把RAC环境备份的数据,恢复到另一台单机Oracle本地文件系统下 作者:Eric 微信:loveoracle11g 1.创建pfile文件 # su - ora11g # cd $ORACLE_HOME/dbs # vim initedms.ora --------------------------------粘贴复制-------------------------------- db_name='edms' memory_target=1G processes=150 audi

故事背景 企业现状 2019年年初,我接到了一个神秘电话,电话那头竟然准确的说出了我的昵称:上海小胖. 我想这事情不简单,就回了句:您好,我是小胖,请问您是? "我就是刚刚加了你微信的 xxx 啊" 哦--他只是把我的微信昵称报出来了-- 随着深入沟通,了解到对方是某央企保密单位的大数据部门技术负责人,因为目前整个集团在进行数字化转型.在决策过程中,遇到了几个阻力. 首先,大部分部门和科室的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱. 数据质量层次不齐.各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数

1. 基本概念 1.1 Chunk(数据块) 表示特定服务器上面,连续范围的分片键值所包含的一组数据,是一个逻辑概念. 例如,某数据块记录如下: { "_id" : "chunk-a", // 数据块Id "ns" : "user.address", // 该数据块对应的数据库名和表名 "min" : { // 该数据块对应的分片键值的起始值(包含),是"Shi Jiazhuang" &

1. 简介 上一篇我们聊到了mongodb数据块的基本概念,和数据块迁移的主要流程,这篇文章我们聊聊源码实现部分. 2. 迁移序列图 数据块迁移的请求是从配置服务器(config server)发给(donor,捐献方),再有捐献方发起迁移请求给目标节点(recipient,接收方),后续迁移由捐献方和接收方配合完成. 数据迁移结束时,捐献方再提交迁移结果给配置服务器,三方交互序列图如下: 可以看到,序列图中的5个步骤,是对应前面文章的迁移流程中的5个步骤,其中接收方的流程控制代码在migrat

昨日在公司收到游戏方发来一个1G多的数据文件,要求导入联运账号中.细细一看,纳尼!文件竟然是BSON格式. 哇塞,这不是去年给大家分享的NoSql中的MongoDB的备份文件吗? 于是搭好环境 1.启动服务:mongod -dbpath D:\MongoDB\data 2.进入mongoDB的命令: cmd cd d:\MongoDB mongo.exe show dbs 3.数据备份mongodump 可以用mongodump 来做MongoDB 的库或表级别的备份,下面举例说明:备份my_m

2014-02-08 XX开放平台不允许使用站外的服务器了,可是我们的app都在站外,数据库也在站外,全都要求迁移到其云主机上(坑爹啊).我们在其云主机上仅有有限的资源,而且也有在运行中的数据库,要做数据迁移,正好重新清理一下数据库吧,把过期的没用的数据都转入到历史库,将原系统的数据和云主机上的数据做一次合并,打算用nodejs从站外服务读取数据,然后发送到云主机上,云主机接受数据并合并到现有系统里.站外服务器和云主机上的数据迁移都用nodejs来实现,想法确立之后,开始做一个简单设计. 为什么

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

场景 Redis实例A ---> Redis实例B,整库全量迁移 方案一: mac环境 brew install npm npm install redis-dump -g 针对RedisA: redis-dump -h host1 -p 6379 -d 1 --json > mydb.json针对RedisB: cat mydb.json | redis-dump --convert | redis-cli 方案二:参考: http://www.zlovezl.cn/articles/mig