HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最

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

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.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 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

原文链接:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 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

4.HBASE数据迁移方案:  4.1 Import/Export  4.2 distcp  4.3 CopyTable  4.4 snapshot 快照方式迁移(以USER_info:user_log_info为例) 1.先在源集群建立该表的快照 hbase(main):003:0> snapshot "USER_INFO:user_log_info","user_log_info_snapshot" 2.在源集群执行: sudo -u hdfs hbase

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

添加了一块硬盘,原来的DataNode已经把原有的硬盘占满:怎么办,想要把旧有的数据迁移到新的硬盘上面: 1. 在CDH中修改目录(在HDFS组件中搜索.dir),本例中,新加的硬盘挂载在/data上面,NameNode,DataNode,以及CheckPoint路径都前加一个“/data": 2. 重启HDFS,NameNode可能会出错,没有关系: 3. 关闭CDH的集群: 4. 切换到hdfs用户,将就有路径下的/dfs拷贝到/data下面:如果不是则拷贝完毕后,要把dfs下面所有的文件权

1.     方案背景描述 环境迁移,需要迁移旧环境的fastdfs集群的数据到新环境,由于之前数据迁移仅仅是针对mysql和mongodb,对fastdfs数据的迁移了解甚少,本文档主要是针对fastdfs数据迁移和恢复的几种方式以及具体操作流程做详细阐述. 2.     方案实现的目标 实现fastdfs集群数据完整迁移,保证在新环境正常使用,以及保证fastdfs集群高可用. 3.     方案说明 Fstdfs整体架构          Fastdfs数据迁移 数据迁移是指旧的fastd

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL

有时候可能会进行hadoop集群数据拷贝的情况,可用以下命令进行拷贝 需要在目标集群上来进行操作 hadoop distcp hdfs://192.168.1.233:8020/user/hive/warehouse/test_data.db/dwi_test_data_d /user/hive/warehouse/test_data.db

# hadoop fs -cat /srclist Warning: $HADOOP_HOME is deprecated. hdfs://sht-sgmhadoopcm-01:9011/jdk-6u45-linux-x64.bin hdfs://sht-sgmhadoopcm-01:9011/upload hdfs://sht-sgmhadoopcm-01:9011/oracle # hadoop distcp -Ddfs.replication= -Ddistcp.bytes.per.map

随着DT时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要.企业IT部门该如何进行PB级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享. 提到PB级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有Hadoop.Spark.Kafka等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案.但“大数据”在09年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到PB级数据架

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主

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

Oracle数据迁移至HBase操作记录 @(HBase) 近期需要把Oracle数据库中的十几张表T级别的数据迁移至HBase中,过程中遇到了许多苦难和疑惑,在此记录一下希望能帮到一些有同样需求的兄弟. HBase表设计 首先,是根据Oracle的数据规划HBase的表和表结构. 从业务上看,十几张表大概可以分为两大部分: 交易信息 客户操作 刚开始的计划是将所有表都导入HBase中的一张大表,但是思索讨论之后发现是行不通的: 1.由于各个表之间的业务关系复杂,无法设定一个理想的Rowkey.

原标题:亿级账户数据迁移,不用数据库工具还能怎么搞? 背景 在阿里巴巴内部"大中台,小前台"的组织和业务体制,使前线业务更加敏捷,赋能业务积极迎接未来挑战和机遇,在阿里大中台能力建设过程中,同质化中台服务将会合并,小前台需要迁移原来依赖的中台服务到新的中台服务上. 闲鱼作为小前台,依赖阿里巴巴大中台能力让产品快速迭代,其中闲鱼币依赖的就是阿里巴巴积分中台能力.在积分能力大中台建设过程中,原有的积分服务都将合并到"半两"积分平台,闲鱼币原来依赖的积分平台是"

1. 改造原因 (1) 由于历史原因, 本应该是同一个库的表分布在两个数据库中,需要对这两个库进行合并. (2) 已有的数据库性能无法满足业务的增长需要, 查询卡,慢问题突出. (3) 当前自建Mysql数据库在配置优化.性能监控.负载均衡上缺乏成熟的方案和经验, 故借托管到阿里云RDS,有利于数据库的数据安全和服务器稳定. 2. RDS数据库现状分析 (1)RDS基本配置 (2)RDS使用情况 eunke-db007:  当前只用于做RDS性能测试, 不做生产使用, 故可以释放. eunke-

场景介绍:在我们的IDC中,存在着运行了3-6年的Ceph集群的服务器,这些服务器性能和容量等都已经无法满足当前业务的需求,在购入一批高性能机器后,希望将旧机器上的集群整体迁移到新机器上,当然,是保证业务不中断的前提下,再将旧机器下架回收.本文就介绍了一种实现业务不中断的数据迁移方案,并已经在多个生产环境执行. 本文的环境均为:Openstack+Ceph 运行虚拟机的场景,即主要使用RBD,不包含RGW,MDS.虚机的系统盘(Nova),云硬盘(Cinder),镜像盘(Glance)的块均保存