0x00 问题引出 以下两个导出问题来自Elastic中文社区. 问题1.kibana怎么导出查询数据?问题2:elasticsearch数据导出就像数据库数据导出一样,elasticsearch可以么?或者找到它磁盘上存放数据的位置,拷贝出来,放到另一个es服务器上或者转成自己要的数据格式? 实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入.导出问题.根据数据源的不同,基本可以借助: 1.程序写入 2.数据同步 logstash/flume/cana/es_hadoopl等来实现关系型数据库(如:O

摘要:本文介绍了一种Hbase迁移的方法,可以在一些特定场景下运用. 背景 在Hbase使用过程中,使用的Hbase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以跟用户协商用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个Hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对客户的业务影响时间也比较长,往往在客户给的时间窗口无法完成,本文给出一种迁移思路,可以利用Hbase自身的功能,对集群进行迁移,减少集群业务中断时间. 简介 大家都知

1,利用分页,from,to参数,但是当数据量特别大的时候(大约100w),分页是不现实的,排序排不开. 2,利用scan功能. 上 Python代码 from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers es = Elasticsearch(config['es_server']) index_v="teacher-center-single_question_count" doc_type

在 data-config.xml 文件中 增加一个参数即可: batchSize="-1"    

redis命令列表中有两种方法可以全量导出所有的key: (1)keys 由于redis是单线程的,使用keys会导致redis服务阻塞,不建议线上服务采用这种方式. (2)scan 命令,下面是使用scan命令实现导出全量key的代码,每次扫1000个key,结果存放到指定的文件中 function redisScan($host, $port, $write_file = '/Users/admin/Documents/work/redis_test.txt') { $file_handle

上一节我们实现了索引基本操作的类以及索引缓存工具类,本小节我们开始实现加载全量索引数据,在加载全量索引数据之前,我们需要先将数据库中的表数据导出到一份文件中.Let's code. 1.首先定义一个常量类,用来存储导出文件存储的目录和文件名称 因为我们导出的文件需要在搜索服务中使用到,因此,我们将文件名 & 目录以及导出对象的信息编写在mscx-ad-commom项目中. public class FileConstant { public static final String DATA_RO

document的核心元数据 document的核心元数据有三个:_index._type._id 初始化数据: PUT test_index/test_type/ { "test_content":"test test" } { "_index": "test_index", "_type": "test_type", ", , "result": &qu

mysql增量和完全备份innobackupex2.1.9版本1 yum安装: 官网地址:https://www.percona.com/doc/percona-xtrabackup/LATEST/installation/yum_repo.htmlyum install http://www.percona.com/downloads/percona-release/redhat/0.1-4/percona-release-0.1-4.noarch.rpmyum list | grep per

目录 目录 前文列表 全量备份数据的获取方式 增量备份数据的获取过程 前文列表 VMware 虚拟化编程(1) - VMDK/VDDK/VixDiskLib/VADP 概念简析 VMware 虚拟化编程(2) - 虚拟磁盘文件类型详解 VMware 虚拟化编程(3) -VMware vSphere Web Service API 解析 VMware 虚拟化编程(4) - VDDK 安装 VMware 虚拟化编程(5) - VixDiskLib 虚拟磁盘库详解之一 VMware 虚拟化编程(6)

随着云数据库业务规模不断扩大,用户对安全审计.性能智能分析等高级特性的要求越来越高.如何安全审计SQL?如何快速定位性能异常?如何保护数据库安全?是每个云厂商不得不思考的问题. 华为云DAS服务提供的全量SQL洞察,集合了数据库内核研发能力,在对实例性能影响极小(5%以内)的情况下,对全量SQL进行记录,并基于这份全量SQL数据进行分析,而且还提供了多维度的分析.搜索.过滤的能力,很好的解决了上述难题. 那么,华为云DAS服务提供的全量SQL洞察特性具体是怎么做的呢? 全量SQL洞察构筑的3大能

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.配置详解 场景描述:MySQL数据表以全量和增量的方式向ElasticSearch搜索引擎同步. 1.下载内容 elasticsearch 版本 6.3.2 logstash 版本 6.3.2 mysql-connector-java-5.1.13.jar 2.核心配置 路径:/usr/local/logstash 新建配置目录:sync-config 1).配置全文 /usr/local/logstash/sync-config/c

粗略介绍冷备,热备,温暖,及Mysqldump,mysqlpump,xtrabackup,innobackupex 全量,增量备份 --备份的目的 灾难恢复:意外情况下(如服务器宕机.磁盘损坏等)对损坏的数据进行恢复和还原保证数据不丢失,最小程度地丢失需求改变:因需求改变而需要把数据还原到改变以前测试:测试新功能是否可用 --备份与恢复概述 根据备份的方法可以分为: 1.Hot Backup(热备) 2.Cold Backup(冷备) 3.Warm Backup(温备) Hot Backup是指

Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump.Xtrabackup(innobackupex工具).lvm-snapshot快照.前面分别介绍了:Mysql备份系列(1)--备份方案总结性梳理Mysql备份系列(2)--mysqldump备份(全量+增量)方案操作记录Mysql备份系列(3)--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量)操作记录 lvm-snapshot:基于LVM快照的备份1.关于快照:1)事务日志跟数据文件必须在同一个卷上:2)刚刚创立的快照卷,里面

在日常的linux运维工作中,大数据量备份与还原,始终是个难点.关于mysql的备份和恢复,比较传统的是用mysqldump工具,今天这里推荐另一个备份工具innobackupex.innobackupex和mysqldump都可以对mysql进行热备份的,mysqldump对mysql的innodb的备份可以使用single-transaction参数来开启一个事务,利用innodb的mvcc来不进行锁表进行热备份,mysqldump备份是逻辑备份,备份出来的文件是sql语句,所以备份和恢复的

MYSQL 数据库备份有很多种(cp.tar.lvm2.mysqldump.xtarbackup)等等,具体使用哪一个还要看你的数据规模.下面给出一个表 #摘自<学会用各种姿态备份Mysql数据库> 备份方法 备份速度 恢复速度 便捷性 功能 一般用于 cp 快 快 一般.灵活性低 很弱 少量数据备份 mysqldump 慢 慢 一般.可无视存储引擎的差异 一般 中小型数据量的备份 lvm2 快 快 一般.支持几乎热备.速度快 一般 中小型数据量的备份 xtrabackup 较快 较快 实现i

从一个用户导出导入到另一个用户 问题 环境:oracle 11g; redhat 6 usera是具有DBA权限,密码为usera 全量导出usera用户下的所有内容,并导入到新建的userb用户 解决 创建Directory: create or replace directory DUMP_DIR_D as '/home/oracle/rhuser/oracledmp'; 1.重新测试之前要恢复环境 DROP USER userb cascade; drop tablespace tbsfs

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

作者经历了多次基于HBase实现全量与增量数据的迁移测试,总结了在使用HBase进行数据迁移的多种实践,本文针对全量与增量数据迁移的场景不同,提供了1+2的技巧分享. HBase全量与增量数据迁移的方法 1.背景 在HBase使用过程中,使用的HBase集群经常会因为某些原因需要数据迁移.大多数情况下,可以用离线的方式进行迁移,迁移离线数据的方式就比较容易了,将整个hbase的data存储目录进行搬迁就行,但是当集群数据量比较多的时候,文件拷贝的时间很长,对业务影响时间也比较长,往往在设计的时间

先说答案:全量数据. 1.修改redis.conf,开启rdb,禁用aof 上面这个是持久化文件的路径,我们ll看下: 2.启动redis后,cli查看里面的key [root@mini1 redis-]# src/redis-server ./redis.conf [root@mini1 redis-4.0.2]# src/redis-cli  3.现在转换为aof模式 在线转换参考:https://redis.io/topics/persistence How I can switch to

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消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g