跨集群数据迁移 用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群，如果要迁移至腾讯云ES，用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。...如果业务可以停服或者可以暂停写操作，可以参考离线迁移的四种方案。 离线迁移 离线迁移需要先停止老集群的写操作，将数据迁移完毕后在新集群上进行读写操作。适合于业务可以停服的场景。...离线迁移大概有以下几种方式： elasticsearch-dump snapshot reindex logstash elasticsearch-dump 适用场景 适合数据量不大，迁移索引个数不多的场景...而使用snapshot的方式没有这个限制，因为snapshot方式是完全离线的。...的方式适合数据量大的场景下进行迁移。
在迁移前我们的离线集群规模已经达到 200+ 物理机器，每天 40000+ 调度任务，本次迁移的目标如下： 将 Hadoop 上的数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新的机房 如果全量迁移数据期间有新增或者更新的数据...，需要识别出来并增量迁移 对迁移前后的数据，要能对比验证一致性（不能出现数据缺失、脏数据等情况） 迁移期间（可能持续几个月），保证上层运行任务的成功和结果数据的正确 有赞大数据离线平台技术架构 上文说了...图2.1 单集群迁移方案 优点： 对用户透明，基本无需业务方投入 数据一致性好 相比多集群，机器成本比较低 缺点： 需要比较大的跨机房专线带宽，保证每天增量数据的同步和 Shuffle 数据拉取的需要...3.2 离线任务的迁移 目前有赞所有的大数据离线任务都是通过 DP 平台来开发和调度的，由于底层采用了两套 Hadoop 集群的方案，所以迁移的核心工作变成了怎么把 DP 平台上任务迁移到新集群。...五、总结与展望 本次的大数据离线集群跨机房迁移工作，时间跨度近6个月（包括4个月的准备工作和2个月的迁移），涉及PB+的数据量和4万日均调度任务。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...不要只关注当前需求的好坏，随时收集数据，为以后的优化做准备。要说服产品经理最好的方法是用数据，但不是所有的东西都是一开始就有数据的，需要不断的尝试、积累。
这里我们可以通过 Logstash 完成跨 ES 集群的数据迁移工作。 适用场景：该种迁移方案适用于集群规模比较大，能够接受集群一段时间暂停写的场景。...使用场景最为通用，既可以迁移少量数据，也可以迁移较大规模的数据量； 2. 支持在迁移过程中做一些筛选、拆分、合并； 3. 支持高版本往低版本迁移。 不足： 1....Logstash 的数据迁移前，需要提前手动设置好索引的 settings 和 mapping 信息，不支持一键迁移； 2....api 接口，详细介绍可查看官方文档，利用该组 api 接口，我们可以通过将源 es 集群的数据备份到远程仓库，再在腾讯云es集群上从远程仓库中通过快照恢复的方式来实现跨集群的离线数据迁移。...但是在迁移过程中迁移工具退出或者执行迁移的服务器宕机，则会从头开始迁移，因此需要先将已经迁移的部分数据清空。迁移完成后通过比较索引的 doc 数量来确定索引是否全部迁移成功； 2.
离线数据迁移，即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定的云硬盘 这里的源端可以是腾讯云，也可以是其他云，例如AWS，阿里云等等 一.源端准备工作 1.将数据盘挂载至服务器 2.检查数据盘的数据大小，以及文件是否正常访问...2.将制作的镜像文件上传到 COS 需要将制作好的数据盘镜像，传到腾讯云的cos里，cos必须和要迁入的腾讯云云硬盘所在一个地域 下载镜像到本地电脑，然后网页登录腾讯云cos，在网页上传镜像到cos （...（3）在腾讯云cos控制台点击上传，然后选择刚刚下载的镜像文件 image.png 文件上传比较慢，请耐心等待，上传完成后即可下一步 四.开始离线迁移 1.获取cos链接 在腾讯云cos控制台，点击文件右边的详情...rid=8 3.选择地域后，点击【新建数据迁移】，下一步 image.png 4.新建迁移任务 image.png 注意： 所在地域：与cos地域一致，与要源端数据盘地域一致 任务名称：可自定义 cos...链接：填写上面复制过来的cos镜像链接 勾选要迁入的云硬盘，这里的云盘必须是待挂载状态，否则需要到云硬盘列表，手动将这块数据盘卸载后再进行迁移，卸载可参考下图： image.png 5.可在列表中关注迁移进度
离线数据迁移，即将源端数据盘镜像迁入至腾讯云侧指定的云硬盘 这里的源端可以是腾讯云，也可以是其他云，例如AWS，阿里云等等 一.源端准备工作 1.将数据盘挂载至服务器 2.检查数据盘的数据大小，以及文件是否正常访问...COS控制台链接 https://console.cloud.tencent.com/cos5/bucket image.png 文件上传比较慢，请耐心等待，上传完成后即可下一步 四.开始离线迁移数据...rid=8 2.选择地域后，点击【新建数据迁移】，下一步 image.png 3.新建迁移任务 image.png （1）所在地域：与cos地域一致，与要源端数据盘地域一致 （2）任务名称：可自定义 （...3）cos链接：填写上面复制过来的cos镜像链接 勾选要迁入的云硬盘，这里的云盘必须是待挂载状态，否则需要到云硬盘列表，手动将这块数据盘卸载后再进行迁移，卸载可参考下图 image.png 五.可在列表中关注迁移进度...此过程比较慢，请耐心等待，迁移时间和数据大小有关，一般需要半个小时以上 image.png 5.迁移完成后如下图所示 image.png 六.确认数据是否完整 将迁移完成的数据盘挂载至任意Windows
Part1TL;DR 使用 PaddleNLP 加载社区模型时，因为社区模型需联网下载，可先从在线环境进行模型下载，再将下载好的模型传输到离线环境中。...此时在离线环境下可能会遇到 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/5817 中描述的问题，可参照该 PR files[1] 中内容修改，以支持离线环境的正常使用...聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。...Part3Salesforce CodeGen Salesforce CodeGen[9] 是一组开放的、支持多回合交谈式 AI 编程的大语言模型，包含多种尺寸和数据集，模型命名方式为： codegen...在不修改代码的情况下，也可通过模型文件全路径在离线环境加载模型，但涉及到在线环境和离线环境的代码不一致，可自行取舍： from paddlenlp.transformers import AutoModel
： 迁移方式 适用场景 COS 快照 数据量大的场景（GB、TB、PB 级别）对迁移速度要求较高的场景 logstash 迁移全量或增量数据，且对实时性要求不高的场景需要对迁移的数据通过 es query...进行简单的过滤的场景需要对迁移的数据进行复杂的过滤或处理的场景版本跨度较大的数据迁移场景，如 5.x 版本迁移到 6.x 版本或 7.x 版本 elasticsearch-dump 数据量较小的场景...，然后把 S3 或者 HDFS 中备份好的文件上传到腾讯云 COS 中，之后在腾讯云上的集群中进行恢复。...而使用 snapshot 的方式则没有这个限制，因为 snapshot 方式是完全离线的。...snapshot 的方式适合数据量大的场景下进行迁移。
背景 最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现...它包含以下几点核心功能：schema转换、表结构检查、迁移成本评估、数据迁移（全量或增量）、CSV导出等，其中有些功能目前还是实验特性，我这里只用到了它的核心特性schema转换。...其他部分 至于Oracle的其他部分例如存储过程和自定义函数，也不用多想怎么去迁移了，老老实实改代码去应用端实现。...视图的话我是先用PLSQL把视图导成sql文件再导入TiDB中，但是报错的比较多，基本都是系统函数和语法不兼容问题，这部分就涉及SQL改写了，没有什么好的办法。...总结 在之前的项目中也使用过DSG来实现Oracle到TiDB的数据迁移，但它毕竟是个纯商业性工具，先充钱才能玩，对于这种测试阶段来说不是太好的选择。
二、YMP简介2.1概述崖山迁移平台（YashanDB Migration Platform，YMP）是YashanDB提供的数据库迁移产品，支持异构RDBMS与YashanDB之间进行迁移评估、离线迁移...2.2产品功能2.2.1 迁移评估提前自动评估元数据迁移代价及可行性预估数据迁移时间、评估风险及可行性在线/离线评估，统计并生成评估报告一站式完成数据库迁移方案设计，支撑自动化迁移2.2.2 元数据迁移自动生成...DDL语法PL/SQL一键自动转换支持源库自动抽取或手工导入提升迁移效率，降低人力投入成本2.2.3 数据迁移异构数据库元数据自动迁移，全量/增量支持传统离线方式，在线直连不停机方式支持元数据兼容映射全库...实时校检/随时校检2.3产品架构2.4产品规格2.4.1 数据库版本支持2.4.2 数据类型支持三、本次体验环境说明四、YMP部署4.1安装前准备4.1.1 操作系统参数调整# 查看最大用户线程数 #...在元数据迁移过程中会并行把对象在目标端的执行，以提升迁移效率。该参数配置元数据迁移的目标端DDL执行的并行线程数，决定了连接数据库的执行最大连接数，不设置默认20。
一、简 介 崖山迁移平台（YashanDB Migration Platform，YMP）是 YashanDB 提供的数据库迁移产品，支持异构 RDBMS 与 YashanDB 之间进行迁移评估、离线迁移...一站式服务：将包括迁移评估、离线迁移、数据校验在内的迁移方案全流程整合在一个平台上，为用户提供低门槛、可视化、可复制的一站式迁移服务。...应用场景：YMP是面向数据库迁移场景提供的离线评估迁移工具，能够解决迁移兼容性与工作量预估、异构数据库元数据迁移以及数据快速迁移的问题。...迁移配置 离线迁移前的检查 更换 yasldr 版本 为满足对不同版本 yasldr 的需求，ymp.sh 提供单独替换 yasldr 版本的功能，使用时需指定用来替换的数据库安装包。...离线迁移 这一步我们可以下载迁移报告和任务日志，由于我这里是生产环境所对应的准测试环境，数据量不大，迁移评估都很快，报告自然也不大，过大的对象可能会导致内存溢出无法下载等其他问题，具体可参考官方文档。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
作为崖山数据库产品发布的第一批体验体验官，有幸被邀请参与崖山迁移平台（YashanDB Migration Platform，YMP）产品的体验活动，所以有了这篇文章。...本次迁移计划将MySQL数据迁移到YashanDB数据库中，并在迁移过程中遇到的问题及其对产品的体验输出自己的使用感受和产品建议，也希望国产数据库能做得越来越棒！...之间进行迁移评估、离线迁移、数据校验的能力。...YMP迁移流程如下图所示，主要包含创建任务、迁移评估、迁移配置、离线迁移、数据初始化和一致性校验这6个流程。...### 4.1.5 YMP内置库版本必须大于或等于目标端数据库版本### 4.1.6 数据迁移失败不支持手动修复状态**问题现象**：【离线迁移】流程中针对部分数据迁移失败的数据，无法手动修复状态。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...即将研究问题与其他任务建立类比联系，调研其他相似任务上最新的有效思想、算法或工具，通过合理的转换迁移，运用到当前的研究问题上来。...看最近的BERT、GPT-2，我理解更多的是将深度学习对大规模数据拟合的能力发挥到极致，在深度学习技术路线基本成熟的前提下，大公司有强大计算能力支持，自然可以数据用得更多，模型做得更大，效果拟合更好。
由于企业数据体积庞大，因此如果依靠一般的互联网上传备份数据的话，那么将消耗大量的时间。...据介绍，亚马逊在收到来自客户的公司数据云备份申请之后就会派AWS Snowmobile卡车开到其数据中心，并通过光纤连接将其硬盘驱动器连接到客户公司数据中心迁移，一辆卡车可以携带高达100亿字节（即100...万GB）的数据，将其再开回Amazon的数据中心，并上传到云存储当中。...亚马逊指出，虽然使用卡车搬运数据的方式看起来很不互联网，但却是应对海量数据上传时最切实际的做法。目前，即使使用光纤连接，上传100PB的数据将需要20多年时间。...不过这项服务的花费也并不便宜，费率从每GB数据0.005美元起。一辆满载数据的Snowmobile卡车，客户大约需要支付50万美元。而针对那些数据量较小的客户，亚马逊还支持客户直接将数据硬盘进行寄送。
配置manifest文件：创建一个manifest.json文件，定义应用的元数据和离线图标：{ "short_name": "My App", "name": "My Awesome Progressive...离线提示和体验当用户离线时，提供友好的离线页面或提示：离线时返回默认值或存储的响应，以提供一致的用户体验：self.addEventListener('fetch', (event) => { if (event.request.url.startsWith...测试和监控确保在不同网络条件下测试你的PWA，包括2G、3G和离线状态。可以使用Chrome开发者工具的模拟网络条件功能。同时，使用Lighthouse等工具定期评估PWA的性能和离线体验。14....总结通过这些策略，可以创建一个高度可用且用户体验优秀的PWA，即使在离线或弱网络环境下也能正常工作。PWA的目标是提供接近原生应用的体验，因此持续优化和测试是关键。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...主要是应用程序开发人员，但也不要忘记可能需要硬件或其他不同功能的数据科学家和机器学习工程师。她还观察到，在平台设计中需要考虑领导和治理社区——包括监管和金融。...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
前置条件 MySQL 环境 OceanBase 环境 测试用的表结构和一些数据 先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表，以及写入10000条数据用于迁移测试。...对于 OceanBase 的MySQL 租户，通常有如下两种全量迁移方式： mysqldump，MySQL自带的导出工具，安装好MySQL后就能直接使用，适合小数据量场景下的快速迁移，表结构和数据被导出成...sql文件 DataX，是阿里开源的异构数据迁移工具，支持丰富的上下游数据源使用广泛，对 OceanBase 的兼容性比较好，适合大批量数据迁移有较好的性能 下面做分别演示。...，如并发数、限流等 reader，源端的读取方式，主要包含源端的数据库连接信息 writer，目标端的写入方式，主要包含目标端的数据库连接信息和写入行为等 由于 DataX 不会迁移表结构，所以先在 OceanBase...后续体验OMS的时候再来介绍。 增量实时同步 前面演示的两种方法都是全量迁移，对于有增量实时同步的场景以上工具还无法解决，需要引入新的工具。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
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