qemu-img 快照的一些总结 http://www.openext.org/2014/06/qemu-img-snapshot-re http://blog.csdn.net/muge0913/article/details/33723911 1.向虚拟机磁盘里写入文件,虚拟磁盘会变大.当你删除该文件时候,虚拟磁盘大小依旧不变. 2.当你从一个原来的虚拟镜像,base过来一个虚拟镜像,在首次启动新虚拟镜像之前,删除原来虚拟镜像某个文件,在新的虚拟镜像中一样看不到.的机制的实现是和2红色地方有

学习 KVM 的系列文章: (1)介绍和安装 (2)CPU 和 内存虚拟化 (3)I/O QEMU 全虚拟化和准虚拟化(Para-virtulizaiton) (4)I/O PCI/PCIe设备直接分配和 SR-IOV (5)libvirt 介绍 (6)Nova 通过 libvirt 管理 QEMU/KVM 虚机 (7)快照 (snapshot) (8)迁移 (migration) 本文将梳理 QEMU/KVM 快照相关的知识,以及在 OpenStack Nova 中使用 libvirt 来对

本文将梳理 QEMU/KVM 快照相关的知识,以及在 OpenStack Nova 中使用 libvirt 来对 QEMU/KVM 虚机做快照的过程. 1. QEMU/KVM 快照 1.1 概念 QEMU/KVM 快照的定义: 磁盘快照:磁盘的内容(可能是虚机的全部磁盘或者部分磁盘)在某个时间点上被保存,然后可以被恢复. 磁盘数据的保存状态: 在一个运行着的系统上,一个磁盘快照很可能只是崩溃一致的(crash-consistent) 而不是完整一致(clean)的,也是说它所保存的磁盘状态可能相

转帖地址:http://www.blogjava.net/conans/articles/379546.html 以下资料整理自网络,觉的有必要合并在一起,这样方便查看.主要分为两部分,第一部分是对<db-data-config.xml>的配置内容的讲解(属于高级内容),第二部分是DataImportHandler(属于基础),第三部分是对db-data-config.xml的进阶(这个国内可能还没有人写过啊,我在google.baidu上都没有搜索到,最后可是拔代码,看solr的英文文档找的

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

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

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括

在日常的软件开发和使用过程中,我们发现同一套系统的同一配置项在不同的客户环境中是存在各种各样的差异的.在差异较为分散时,如何较好的管理这些差异,使得维护过程能够更加安全和快速,一直在这样那样的困扰着开发者和维护者. 例如,有系统中需要配置日志的记录路径和日志文件的命名方式.默认的日志是放在C盘目录下并以Log_XXX.txt进行命名. <?xml version=""1.0"" encoding=""utf-8""?&g

一般设计Qlikview报表的时候需要些2个脚本文件,一个针对Qlikview的Server job 导出数据到qvd数据文具. 另一个用户访问的Qlikview的脚本是直接展示qvd文件的数据. 事实上我们一共需要2个qvw文件,设置2个JobSchedule, 一个是LoadingData,保存到qvd , 然后drop Table . 这个schedule 只是loading data. 另外一个直接从qvd文件loadingdata 保存在qvw文件里,用户访问的就是这个qvw文件. 这

笔者备注: 刚刚接错Qlikview,上网搜集的资料,如何处理增量数据. 1 寻找增量时间戳(1)各种数据库:表的创建时间字段和修改时间字段或者最后的修改时间字段:(2)sql server:可以用找自增字段或者时间戳:(3)Oracle:找序列字段也是自增的:(4)如果找不到以上字段,可以分析实际业务数据:比如各种编号是不是不重复自增的:上个月的数据不会改变,变化只是本月的,那么本月数据就是增量数据:(1)对有增量变更记录数据表的,拆分一下(insert,update和delete),很简单直

Data often trickles in and is added to an existing data store for further usage, such as analytics, processing, and serving. Many HBase use cases fall in this category-using HBase as the data store that captures incremental data coming in from variou

ODI利用goldengate实现增量数据捕获 上个月,Oracle发布了ODI的最新版本10.1.3.6_02,其中增加了针对采用goldengate获取源数据库增量变化的知识模块,这样当系统需要实时数据仓库时,我们从源数据库抽取增量数据,就完全可以利用goldengate从数据库的日志中抽取,避免了对源数据库系统的影响,以前采用streams或者logminer抽取增量时,需要在源数据库部署stream,需要DBA权限,很多管理员都有抵触情绪,怕影响生产系统,goldengate在源数据库中

实现目标:通过ODI获取一个没有时间戳的子表(qb_bw)的增量数据,而主表(qb_tb)有一个rksj入库时间,且主表和子表之间通过ID关联.目标表名是qb_bw1. 设计原理:通过在ODI的mapping中关联主表和子表,然后在主表的rksj上设置时间过滤,最后将子表的字段映射到目标表中.在此设计中,需要有一个变量,此变量在第一次运行时,使用一个初始值,这样第一次运行会获取此初始值后的所有源数据到目标表,然后根据目标表的rksj更新此变量值,从而得到目标表上最大的时间戳,再基于此时间点去获取

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

一.下载编译flume-ng-sql-source 下载地址:https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source.git ,安装说明文档编译和拷贝jar包 嫌麻烦的也可以直接,CSDN下载地址:http://download.csdn.net/detail/chongxin1/9892184 此时最新的版本为flume-ng-sql-source-1.4.3.jar,flume-ng-sql-source-1.4.3.jar是flume用于连接数据库的重要

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

使用sqoop导入增量数据. 核心参数 --check-column 用来指定一些列,这些列在增量导入时用来检查这些数据是否作为增量数据进行导入,和关系行数据库中的自增字段及时间戳类似这些被指定的列的类型不能使用任意字符类型,如char.varchar等类型都是不可以的,同时 --check-column 可以去指定多个列 --incremental 用来指定增量导入的模式,两种模式分别为append 和 lastmodified --last-value 指定上一次导入中检查列指定字段的最大值

CanalSync canal 是阿里巴巴开源的一款基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 我开发的这个CanalSync项目 https://github.com/yuzd/CanalSync   ==>觉得不错帮忙给个star谢谢 是基于canal-server之上的数据库同步&消费中间件, 用于可快速搭建消费canal-server的项目. 目前我已实现并开源了如下: 数据消费传输到redis组件 数据消费传输到rab

DataPipeline的增量数据支持回滚功能 第一步:数据任务有增量数据时,回滚按钮激活,允许用户使用该功能进行数据回滚. 第二步:点击回滚按钮,允许用户选择回滚时间或者回滚位置进行数据回滚.选择按时间回滚,用户可以选择一个具体回滚日期,系统将按照系统具体打点位置进行回滚:当用户知道具体要回滚的位置时,可以直接输入要回滚的文件位置进行回滚. 第三步:点击保存,系统将会按照用户设置的回滚点进行数据重新同步.

canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消费支持