最近做数据备份的时候发现了有个很严重的问题,那就是数据丢失(最后证明没丢,是别的问题造成的). 问题如下: 我通过两种方式在两个mongoDB集群中,对一组collection进行备份,最后2个备份数据的数据个数不相同,并且都小于原始collection的count结果.于是便开始寻求解决办法,流程如下: 1.记录3组数据,原始数据集按条件count有909217个数据,备份代码如下,其中replaceOne备份下来的数据有907582条,而使用insertMany备份下来的结果有906281条

mongodb丢失数据的原因剖析 - 迎风飘来的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yibing548/article/details/50844310

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

刚开始用mongodb的时候,感觉很好用,速度很快,不过后面就遇到一个问题,数据物理内存一直增加,删除表也不管用. 然后网上找了各种办法,最后发现一个办法管用,就是物理删除存储数据. 操作如下: 1.先关掉mongodb服务: 2.这数据存储相同目录下, 新建一个数据存储文件夹名字和之前的区别开: 3.改掉mongodb 配置文件 对数据的存储路径,改为你新建的名字: 4.然后重启mongodb服务,这个时候会发现这新目录下面会生成一些文件,整个操作成功. 这个时候就可以把之前的数据存储文件夹删

想要深入了解MongoDB如何存储数据之前,有一个概念必须清楚,那就是Memeory-Mapped Files. Memeory-Mapped Files 下图展示了数据库是如何跟底层系统打交道的. 内存映射文件是OS通过mmap在内存中创建一个数据文件,这样就把文件映射到一个虚拟内存的区域. 虚拟内存对于进程来说,是一个物理内存的抽象,寻址空间大小为2^64 操作系统通过mmap来把进程所需的所有数据映射到这个地址空间(红线),然后再把当前需要处理的数据映射到物理内存(灰线) 当进程访问某个数

删除某一数据文件:SQL> HOST del D:\app\Administrator\oradata\orcl\USERS01.dbf 启动数据库,提示丢失数据文件4,此时数据库处理MOUNT状态: RMAN> STARTUP …… 第 1 行出现错误:ORA-01157: 无法标识/锁定数据文件 4 - 请参阅 DBWR 跟踪文件ORA-01110: 数据文件 4: 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\ORCL\USERS01.DBF' 执行RMAN恢复======

1.归档模式有备份,丢失数据文件的恢复归档模式有备份,不管丢失什么数据文件,直接在RMAN下RESTOER--->RECOVER--->OPEN即可. RMAN> STARUP MOUNT; RMAN; --恢复丢失的数据文件,序号为5: RMAN; --应用归档文件,联机重做日志文件执行数据库修复,将数据文件恢复到最近时间点(就是应用备份后到数据文件 丢失前的那些更改,以保持数据库的一致性状态) RMAN> ALTER DATABASE OPEN; 2.归档模式无备份,丢失数据文

1.mongodb数据表相关 # 显示数据库 show dbs # 数据库 use ceshi # 显示表 show tables # 创建集合 db.createCollection('infoB') # 复制数据 db.item_infoA.copyTo('infoB')# 使用命令导入json 格式的数据mongoimport -d database_name -c collection_name inpath/file_name.json# 使用命令导出json 格式的数据mongoex

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

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据

处理丢失数据 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 有两种丢失数据: 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

最近一直在看node有关的内容,空闲时间做了一个小小的爬虫,用于爬取电影天堂的数据然后写到mongodb里面,代码地址:https://github.com/fangming666/dianyingtiantang/blob/master/nodeServer/index.js 然后获取的mongodb数据如下: 我们只需要得到data里面的数据就可以了.那么,我们怎么去得到呢,我的想法是,在vue-cli里面使用node的express,然后再执行查询数据库的操作即可,经过我的探索,这条路是可

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

周煦辰 2016-01-16 来说说MongoDB中的数据聚合工具. Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合.聚合不仅极大提升了开发的效率,更重要的是,原生的工具运行效率比自己写聚合的方法高到不知道哪里去了. 下面简单说一下PHP开发环境下如何使用MongoDB的数据聚合工具 Aggregation Pipleline和Group.其实

在Android开发中,sqlite至关重要,增删查改不多说,难点在于,1,并发,多个线程同时操作数据库.2,版本升级时,如果数据库表中新加了个字段,如何在不删除表的情况下顺利过渡,从而不丢失数据. 数据库操作建议用ORM框架,简单高效.这里推荐xUtils,里面包含DBUtils.github地址:https://github.com/wyouflf/xUtils.关于DBUtils,它是这样介绍的: android中的orm框架,一行代码就可以进行增删改查: 支持事务,默认关闭: 可通过注解

百万级运维经验一:Mongodb和Redis数据不能放在同一个服务器 一开始时,为了省服务器,把Mongodb和Redis放在一个服务器上.网站每到高峰期都特别卡,还经常出现502.找了很久的原因,发现硬盘的写数据很大,IOPS也很高,排查了很多原因都没找到.然后再仔细研究监控,发现写硬盘的操作很有规律,每隔几分钟就有一次频繁的写硬盘,联想到Redis同步数据到硬盘的间隔就是几分钟,所以开始怀疑是Redis引起的.于是加了一台服务器,把Redis单独放在那里,发现网站瞬间快了,502问题也不再出

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分

Linux下mongodb安装及数据导入导出教程 #查看linux发行版本 cat /etc/issue #查看linux内核版本号 uname -r 一.Linux下mongodb安装的一般步骤 1.到mongodb的官网(https://www.mongodb.org/downloads) 下载相应你系统的安装包,拷贝(能够用ftp工具如winscp)到你的linux系统上面. 2.解压相应的安装包 命令例如以下:tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.4.tgz