实践内容 从 MariaDB 一张表内读 10 万条记录,经处理后写到 MongoDB . 具体实现 1.新建 Spring Boot 应用,依赖如下: <!-- Web 应用 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusions> &

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

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

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/

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 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

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

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 <

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

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

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

MS SQL到Oracle的数据迁移笔记 一.任务背景 旧系统使用MS SQL Server数据库,新系统使用Oracle数据库,现在需要将旧系统中的数据迁移到新系统中,旧数据按照约定的规则转换后,能够在新系统中使用或查询.另外,新系统的实施人员并不清楚旧系统的数据结构,且两个新旧两个系统的使用的数据结构有较大的差异.为了叙述方便,将旧系统维护人员简称为A,新系统实施人员简称为B. 二.总体思路 1.  A与B根据各自了解的信息,一起制定中间表: 2.  A从MS SQL Server提取数据,

本文来自网易云社区 作者:马进 跑男热播,作为兄弟团忠实粉丝,笔者也是一到周五就如打鸡血乐不思蜀. 看着银幕中一众演员搞怪搞笑的浮夸演技,也时常感慨,这样一部看似简单真情流露的真人秀,必然饱含了许许多多台前幕后工作者的辛苦汗水,如果把一部真人秀比作一个互联网产品,那么在银幕中那些大明星就好比产品开发者:他们需要敏锐地把握观众的需求和口味,与终端用户直接打交道.而灯光,道具,服装,摄影这些就好比系统开发者,他们要尽一切努力满足产品开发者提出的需求,并且暴露给他们最简洁直观的接口,就像跑男一样,把一

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据