数据备份RAID1 和RAID5详解和对比 RAID 全称 Redundant Array of Independent Disks,中文意思"独立的冗余磁盘列队". RAID 一共有 0-6,共7种方式. 其实RAID 0,RAID 1, RAID 5 比较流行. RAID0,就是纯粹的扩大容量,把2块(或以上)的数据盘串起来.作用是加大容量和存取速度,并不备份数据.但是他可以和其他RAID联用.比如组RAID10(先组RAID1,再组RAID0),RAID50. RAID1,是用一

我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足 与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等. 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足,首

一.rsync概述 1.1.rsync的优点与不足 rsync与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐暴露出了很多不足,首先,rsync同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如果文件数量达到了百万甚至千万量

最近开始做自己的第一个开源项目:一个基于思维导图的测试用例管理系统MinderCase,在做了一周的技术调研后,决定采用kityminder-editor作为思维导图编辑器,为了支持实时存储,当思维导图内容变化时使用JSON-Patch计算出内容变化产生的diffPatches,然后将diffPatches传给后台映射为对应的MongoDB操作符,执行更新操作 JSON-Patch是用来描述JSON数据变化的一种形式.使用它可以避免在JSON数据只发生部分修改时发送整个文档.与HTTP Patc

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

在前面的博文中,我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足  与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中也逐渐

rsync可以实现触发式的文件同步,但是通过crontab守护进程方式进行触发,同步的数据和实际数据会有差异,而inotify可以监控文件系统的各种变化,当文件有任何变动时,就触发rsync同步,这样就可以解决同步数据的实时性问题. 一.rsync的优点与不足 rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等. 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

很多情况大数据集群需要获取业务数据,用于分析.通常有两种方式: 业务直接或间接写入的方式 业务的关系型数据库同步到大数据集群的方式 第一种可以是在业务中编写代码,将觉得需要发送的数据发送到消息队列,最终落地到大数据集群. 第二种则是通过数据同步的方式,将关系型数据同步到大数据集群,可以是存储在 hdfs 上,使用 hive 进行分析,或者是直接存储到 hbase 中. 其中数据同步又可以大致分为两种:增量同步.CRUD 同步. 增量同步是只将关系型数据库中新增的数据进行同步,对于修改.删除操作不

   在前面的博文中,我讲到过利用rsync实现数据的镜像和备份,但是要实现数据的实时备份,单独靠rsync还不能实现,本文就讲述下如何实现数据的实时备份. 一.rsync的优点与不足  与传统的cp.tar备份方式相比,rsync具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定期做数据镜像等.  随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync在高端业务系统中

marine 原文利用动态图层实现数据的实时显示(arcEngine IDynamiclayer) 说明:最近一个项目用到这方面知识,文章主要来至网络,后期会加入自己的开发心得.(以下的代码实例中,地图开样子是采用ADF开发) 1 前言 不刷新地图而能让数据实时显示,这在ArcGIS中已经不在是一个困扰我们的难题,在ArcGIS Engine的开发过程中,每一次更新数据后都需要刷新才能,更改大量数据并不断的刷新,让用户在静静的等待,这不是很痛苦吗?为此ArcGIS提供了一个动态图层,专门用于解决

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

vue 父子组件传值数据不能实时更新问题 解决方案一: 在子组件进行深度监听,然后监听里调用方法就可以了 父组件测试代码 <WranList ref="myEMChartRef2" :data-arr="dataArr" /> data() { return { dataArr: ['父组件初始的数据测试dataArr'], } }, mounted() { let ii = 0 setInterval(() => { ii++ this.data

一.简介 sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具: sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字: rsync在同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个目录(每次发生变化的数据相对整个同步目录数据来说是很小的,rsync在遍历查找比对文件时,速度很快),因此,效率很高: 注:当同步的目录数据量不大时,建议使用Rsync+Inotify-tools:当数据量很大(几百G甚至1T以上).文件很多时

因近期项目需求,需要同步云端服务器的数据给**方做大数据分析. 思路: 起初只要数据同步,准备开放数据采集接口.但实时性较差,会有延迟. 故而寻觅各种解决方案,最终确定使用 rsync 进行文件同步,otter(阿里的开源工具) 进行数据库同步 最终使用成功,同步效果显著! 本文先只介绍 rsync 的文件同步,otter 会在其他文章分享 一.简介 网上简介一堆,不过都写的很官方,下面的介绍是我自己使用后的感受. sersync 用于监控目录后调用 rsync 同步命令,进行文件传输! 可以监

rsync+inotify-tools与rsync+sersync架构的区别? 1.rsync+inotify-tools inotify只能记录下被监听的目录发生了变化(增,删,改)并没有把具体是哪个文件或者哪个目录发生了变化记录下来: rsync在同步的时候,并不知道具体是哪个文件或目录发生了变化,每次都是对整个目录进行同步,当数据量很大时,整个目录同步非常耗时(rsync要对整个目录遍历查找对比文件),因此效率很低      2.rsync+sersync sersync可以记录被监听目录

Oracle GoldenGate不仅可以在线实时同步数据(包括增量和存量),也内置有一套事件触发流程,允许用户根据某张表某条记录的某个特殊字段值,触发相应的自定义执行流程,比如接收到某个银行账号的大笔转账金额之后,触发一条报警信息,或者根据某条记录,自动停止目标端的投递进程. 基于变更记录触发事件的设置,如果是源端抽取进程,则在Table语句的Filter或Where中定义,如果是目标端投递进程,则可以在Replicat进程的MAP语句中定义.当然,也可以在一个SQLEXEC执行一条SQL语句

实时这个工作现在大体有两种方法一.前端不断地向后台轮询请求数据查询的接口(不管你是用AJAX还是什么)然后将返回的数据重绘在页面上,这以前端页面为主动的方式.二.如果浏览器支持Websocket 那么在后台建立一个websocket服务器,与前端页面建立websocket连接,进行从后台到前端的推送,前端接到推送数据后,将数据重绘在页面上.

转载:http://mp.weixin.qq.com/s/xCSdkQo1XMQwU91lch29Uw Apache Flume介绍: Apache Flume是一个Apache的开源项目,是一个分布的.可靠的软件系统,主要目的是从大量的分散的数据源中收集.汇聚以及迁移大规模的日志数据,最后存储到一个集中式的数据系统中. Apache Flume是由运行在不同主机系统的软件进程组成,一个主机的软件进程叫agent, 1个agent由source.channel.以及sink组成:Source负责

rsync+inotify-tools与rsync+sersync架构的区别1,rsync+inotify-tools只能记录下被监听的目录发生的变化(增删改)并没有把具体变化的文件或目录记录下来在同步时,并不知道具体哪个文件或目录发送变化而是每次都对整个目录树来进行便利查找变更文件然触发全部数据进行同步,当数据量很大时,整个目录同步非常耗时,因此效率很低2,rsync+sersyncsersync可以记录内监听目录中发送的文件或目录(增删改)具体某个文件或目录的名字rsync 在同步时,只同步