注册快照仓库 ES是通过快照的方式来实现数据备份,并且是以增量的方式,所以一般第一次做的话会花费较长的时间.为了做快照,那么就需要注册一个快照仓库,告诉ES我们的快照应该如何保存以及将快照保存到哪里. ES的快照仓库支持如下几种形式: 共享的文件系统,如NAS Amazon S3 HDFS (Hadoop Distributed File System) Azure Cloud 通常选择注册第一种形式. 任意选择一个节点,执行如下命令 $ curl -XPUT http://192.168.0.

elasticsearch数据迁移python3脚本 #!/usr/bin/python3 #elsearch 数据迁移脚本 #迁移工具路径 import time,os #下面命令是用到了一个go语言写的迁移工具 cmd = "/usr/local/elk/elasticsearch_remove/esm" date = "2017.11" #需要迁移的索引命令,定义一个列表 names = [ "appapi-log", "app-

先安装好nodejs和nodejs的包管理工具npm.然后安装elasticsearch-dump: npm install elasticdump 下面迁移数据: 先在目的地址创建一个index来储存数据: curl -X PUT 'localhost:9200/customer?pretty' 执行迁移命令:--input设置导出的源地址,--output设置导出的目的地址 '#拷贝analyzer如分词 elasticdump \ --input=http://production.es.

########### ### 共享创建es官方网站就一句话 ########   1.下载 文件共享 .. rpm -i http://mirror.symnds.com/distributions/fedora-epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm   2.安装 yum -y install sshfs #如果离线自己机器上安装个和服务器一样版本.修改/etc/yum/yum.conf   keepcache=1 #在 /var/cache/yu

Elasticsearch数据迁移:windows单节点迁移到windows 将源数据中的ES安装目录下的data/nodes目录整体拷贝到目标ES的对应目录下 迁移前请备份:迁移后需要重启ES: Elasticsearch数据迁移:windows单节点迁移到Linux 将windows源数据中的ES安装目录下的data/nodes目录整体拷贝到CentOS目标ES的对应目录下 迁移前请备份:迁移后需要重启ES: 数据迁移后单节点改为集群:配置相同的集群名字,通过组播方式在配置文件中填入你各个节

1. 为了演示方便,首先新建一个控制台项目,然后添加对entityframework的引用 使用nuget控制台执行: Install-Package EntityFramework 2.新建一个实体"Student",数据访问类"StudentsContext",代码如下: public class Student { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } } public cla

查找了一些redis迁移的方法,一般做法就是 1. 从源数据库把rdb文件保存,然后传到新的主机上,启动新的redis即可 2. 把新的redis当做源数据库的slave,同步数据 今天开发提了一个测试需求,要求把一个备份的rdb文件数据保存到另一个redis(110主机)的15号库中(默认的是0),这样就不会影响redis(110主机)原有的数据.我在网上找了一个python,实现了这个功能.下面是原文: ------------------------------------------ 原

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

转自:https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3504380.html?utm_source=tuicool SQLSERVER将数据移到另一个文件组之后清空文件组并删除文件组 总结: ()如果是一个文件组内只有一个文件 ~~把所有在该文件组内的表删除聚集索引,然后新建聚集索引至新的文件组 ()如果是一个文件组内多个文件 []把某个文件清空转移到其他文件:使用DBCC SHRINKFILE(要移动数据的数据文件逻辑名称,EMPTYFILE) []把该文件组内所有文件内数

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

需求 ES集群Cluster_A里的数据(某个索引或某几个索引),需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中. 环境 Linux:Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic:5.2.0 总结的方法 查询并导出数据 拷贝ES物理目录/文件 ES快照数据备份和恢复 迁移方法 分别进行以上方法的详细介绍: 查询并导出数据 理论 通过ES提供的查询API,写各种程序,把数据导出csv,或者把数据查询出来,直接入库到新的ES集群中. 实践 #coding=utf-8 i

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

有这么一种迁移海量文件的运维场景:由于现有网站服务器配置不够,需要做网站迁移(就是迁移到另一台高配置服务器上跑着),站点目录下有海量的小文件,大概100G左右,图片文件居多.目测直接拷贝过去的话,要好几天的时间.那么问题来了,这种情况下的网站数据要怎么迁移呢?另外,此网站还在运行中,白天是断然不能停止了,只能运行深夜停掉几个小时. 可以采用的方案如下:1.利用rsync进行同步.这种方法速度会慢,不过好在支持续传,在带宽不高或网站不稳定的情况下强烈建议用此方法:1)先修改一下旧站上传图片的功能,

直接迁移数据库文件. 一.MySQL数据库文件介绍 MySQL的每个数据库都对应存放在一个与数据库同名的文件夹中,MySQL数据库文件包括MySQL所建数据库文件和MySQL所用存储引擎创建的数据库文件. 1.MySQL创建并管理的数据库文件: .frm文件:存储数据表的框架结构,文件名与表名相同,每个表对应一个同名frm文件,与操作系统和存储引擎无关,即不管MySQL运行在何种操作系统上,使用何种存储引擎,都有这个文件. 除了必有的.frm文件,根据MySQL所使用的存储引擎的不同(MySQL

背景与展望: 比如:公司要上市往往会要求提供过去几年的营业数据和报表等信息, 而这些信息来源于正在一直运营使用的ERP和财务系统是最可靠与真实的. NetSuite实现的ERP和财务系统的完美结合,随着多年的经营积累和业务流程升级, NetSuite系统会不断改造和适应新的企业流程和应用. 其中免不了切换新的NetSuite系统,或者International到OneWorld版本的升级等等. 那现存多年的业务数据如何保存? 笔者今年做的一个项目就是设计和实施一整套: 从一个NetSuite的T

前言 在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

MS SQL到Oracle的数据迁移笔记 一.任务背景 旧系统使用MS SQL Server数据库,新系统使用Oracle数据库,现在需要将旧系统中的数据迁移到新系统中,旧数据按照约定的规则转换后,能够在新系统中使用或查询.另外,新系统的实施人员并不清楚旧系统的数据结构,且两个新旧两个系统的使用的数据结构有较大的差异.为了叙述方便,将旧系统维护人员简称为A,新系统实施人员简称为B. 二.总体思路 1.  A与B根据各自了解的信息,一起制定中间表: 2.  A从MS SQL Server提取数据,

摘要:本文简单介绍了mysql的三种备份,并解答了有一些实际备份中会遇到的问题.备份恢复有三种(除了用从库做备份之外), 直接拷贝文件,load data 和 mysqldump命令.少量数据使用mysqldump命令,存储的是SQL语句,比较通用,但是也会遇到版本兼容性问题.整个数据库迁移使用拷贝文件的方式 (1)数据库到文件 最快的是登陆到mysql服务器上使用into oufile(mysql线程操作,比较快) (2)文件到数据库 (3)数据库到数据库 0 使用工具   xtrabacku

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

JIRA6.3.6-JIRA7.2.3数据迁移文档 安装JIRA7.2.3 安装包位于服务器/opt/SOFTWARE_PACKAGE目录下 建立JIRA安装的目录数据目录 cd /opt mkdir JIRA7.2.3_HOME mkdir JIRA7.2.3_APPLICATION_DATA 登陆服务器,切换到JIRA安装包目录 cd  /opt/SOFTWARE_PACKAGE/atlassian-jira-7.23 查看安装文件,并授予当前用户执行权限 ll chmod 755 * 执行

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是: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.