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

[Redis AOF文件] 1.关于AOF AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集. AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾. Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小. Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化. 在这种情况下, 当 Redis 重启时, 它会优先使用 AOF 文件来还

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

python从数据库获取全量数据的方法 学习了:https://blog.csdn.net/lom9357bye/article/details/79503658 原文膜拜: import psycopg2.pool from datetime import datetime # 批量查询大小 batch_size = 1000 def cursor_query(): # 使用数据库连接池,使用普通的连接方法运行貌似也会内存飙升,因此改为了连接池 simple_conn_pool = psyco

REdis-4.0之前的AOF文件没有文件头,而从REdis-4.0开始AOF文件带有一个文件头,文件头格式和RDB文件头相同. REdis-4.0版本,如果开启aof-use-rdb-preamble(值为yes,5.0默认为yes,4.0默认为no),则AOF文件内容由三部分组成: 1) 文件头(和RDB文件头格式相同) 2) RDB格式的二进制数据段 3) AOF格式的文本数据段 AOF格式的文本数据段和之前版本的保持相同,如下图所示: 从REdis-4.0开始,AOF有文件头,目的是支持

http://www.itnose.net/detail/6682725.html 最近新安装了一台redis,版本为redis-3.2.5 数据盘用的是固态硬盘. 之前用的是普通硬盘,redis日志天天报 Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?). Writing the AOF buffer without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis.

原文连接: https://teddysun.com/469.html 此文为转载,建议查看秋水大神的原文,排版更容易查看,另外,建议查看脚本源码,方便了解脚本运行过程, 脚本已测试,大神的脚本一如既往的给力. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 如果系统无法找到 /etc/crontab   查看  http://www.z

执行BGREWRITEAOF命令对redis的AOF进行重写 redis-cli BGREWRITEAOF 相关解释: Redis的AOF机制有点类似于Mysql binlog,是Redis的提供的一种持久化方式(另一种是RDB),它会将所有的写命令按照一定频率(no, always, every seconds)写入到日志文件中,当Redis停机重启后恢复数据库. AOF重写: (1) 随着AOF文件越来越大,里面会有大部分是重复命令或者可以合并的命令(100次incr = set key 1

[root@hadoop3 xiaole_chk_url]# sh looh.es.res.sh 100 200 1 % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 61740 100 61721 100 19 472k 148 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 474k 200 300 2 % Total % Rec

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如果同时配置写AOF和RDB两种文件,但在redis启动时,只会加载AOF,除非配置只写RDB,才会加载RDB文件,也因此AOF文件必须是全量数据,所以会越来越大,这缺点也将是redis优化的一个方向,即AOF只保存相对于RDB的增量,这样AOF文件将大大减小.相关源码如下所示: int main(int argc, char **argv) { ... if (!server.sentinel_mode) { loadDataFromDisk(); // 从磁盘加载数据到内存 } ... }

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

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.创建MySQL数据 create database solr; use solr; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id ) NOT NULL, stu_name ) DEFAULT NULL, stu_sex ) DEFAULT NULL, stu_address ) DEFAULT NULL, updateTime times

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

# Redis示例配置文件 # 注意单位问题:当需要设置内存大小的时候,可以使用类似1k.5GB.4M这样的常见格式: # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb => 1024*1024*1024 bytes # # 单位是大小写不敏感的,所以1GB 1Gb 1gB的写法都是完

一.全量同步 本文以mysql -> mysql为示例: 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表,由于不支持目的端自动建表,此处预先建立目的表: CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `first_name` ) NOT NULL, `last_name` ) NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT

maxwell主要提供了下列功能     支持 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据初始化     支持在主库发生failover后,自动回复binlog位置(GTID)     可以对数据进行分区,解决数据倾斜问题,发送到kafka的数据支持database,table,column等级别的数据分区     工作方式是伪装为Slave,接受binlog events, 然后根据schemas信息拼装,可以接受ddl.xid.row等各种event      1.首先配置m

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)

1. ProcessFunction ProcessFunction是一个低级的流处理操作,可以访问所有(非循环)流应用程序的基本构建块: event(流元素) state(容错,一致性,只能在Keyed流中使用) timers(事件时间和处理时间,只能在keyed流中使用) ProcessFunction可以被认为是增加了keyed state和timers功能的FlatMapFunction.ProcesseFunction可以通过RuntimeContext访问Flink中的Keyed S