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

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 <

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

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

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

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 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的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

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

使用的是 Mycat 提供的 dataMigrate 脚本进行对数据进行迁移和节点扩容,目前支持的 Mycat 是1.6 版本,由于 Mycat 是由 Java 编写的因此在做数据迁移及节点扩容时需要安装JDK等,还有相关的依赖数据库驱动程序等 准备工作 对扩容表的所有数据节点进行备份,以便迁移失败后的数据恢复 安装JDK 1.8 版本,并设置好环境变量 在 Mycat 的 lib 目录中,增加 MySql 的 JDBC 驱动包 在 Mycat 的环境中安装 MySql 的客户端程序 使用 ro

前言 前面已经写了两篇关于docker的博文了,在工作中有关docker的基本操作已经基本讲解完了.相信现在大家已经能够熟练配置docker以及使用docker来创建镜像以及容器了.本篇博客将会讲解如何让容器中的一个目录与宿主机的一个目录进行绑定.这样就可以实现容器与宿主机之间的文件共享. 例如:我们只要把网站数据放到宿主机的共享文件中,无需再频繁登录容器,就可以实现网站的部署,这样是不是很酷? 接下来本篇博客将会使用几个简单的命令带你完整演示上面的例子怎么玩. 另外,在<Docker端口映射及

1.mysql的安装 我是使用apt-get直接安装的 :sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client 2.配置mysql管理员密码 sudo mysqladmin -u root 当前密码 新密码 安装的时候貌似也没遇到什么障碍 3.查看mysql的状态 sudo netstat -tap | grep mysql 4.启动/停止/重启mysql sudo  /etc/init.d/mysql start