上述问题涉及到集群备份、索引数据备份、数据迁移、数据恢复等问题，而数据备份和恢复又分为：
关于如何创建快照和恢复快照，可以参考这篇：干货 | Elasitcsearch7.X集群/索引备份与恢复实战。
在 Elasticsearch 中，有效地管理快照和使用快照生命周期管理（SLM）是确保数据备份和恢复的关键步骤。本节将提供删除快照、配置 SLM 策略以及执行自动备份的实用操作和示例。通过这些步骤可以更好地保护数据，应对意外数据丢失或系统故障。
在Oracle 18C数据库中，创建PDB时可以同时为PDB创建快照，完整的保存快照创建时间点的PDB数据。PDB快照主要有两个作用：
5. 测试 -- 执行转换 -- 查看dim_color表 mysql> select * from dim_color; +----+--------+ | id | color | +----+--------+ | 1 | Black | | 2 | Green | | 3 | Red | | 4 | Blue | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) -- 修改数据
在构建数据仓库总线矩阵完成后，可着手事实表和维度表的设计。数仓总线矩阵里每个业务过程都会生成至少一张事实表（识别业务过程的本质就是识别要构建的事实表），因为有可能一个原子事件涉及多张表的情况。同时，因上游业务系统老旧，表设计水平、使用场景等因素，或并不是都是标准3NF范式设计，将多个业务过程事件发生存储在一张表的情况，对于此种情况做事实表设计时，根据使用场景可能会进行表拆分考虑，这里不再展开。这里重点讲述尽量可能将分散在各个业务系统中相同或相似的业务过程进行整合的情况。
最近我想将网站的数据库版本升级，发现宝塔面板可以切换数据库版本。我尝试切换MySQL版本，但是发现并不像PHP版本切换那么简单。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
在我们之前的文章中，我们介绍了什么是 LVM 以及能用 LVM 做什么，今天我们会给你介绍一些 LVM 的主要管理工具，使得你在设置和扩展安装时更游刃有余。
之前的一篇已经介绍了如何配置复制，介绍了发布者、分发者和订阅者以及事务日志运行的简单关系。其中提到了复制代理，我们这篇将详细介绍复制代理，它是什么？在事务复制的步骤中起到了什么作用？ 代理和工作 首先我们要知道事务复制不是被SQLServer数据库引擎执行的，而是被其他外部的服务。这些服务中就包括了SQLServer 复制代理。 复制代理主要包括了快照代理、日志读代理和分发代理。双向复制也使用了队列-读代理。 这些代理可以理解为在复制场景链接服务器并且促使数据移动的Windows 程序。在标准的复制安装过程
一、RAID 独立冗余磁盘阵列 条带化技术，分散存储在多个盘上 (做切割数据的，存在盘上的对应位置，在外观看来就是条带状的) raid的一种 raid级别，仅仅代表raid的组成方式是不一样的，没有上下级之分 raid级别：速度、可用性 利用校验码的形式来保证数据的可靠性（比较麻烦）浪费比例1/n raid类型： 1、raid0 （条带） 性能提升：读写 冗余能力：不具备 空间利用率：n 至少两块盘 2、raid1 （镜像） 性能提升：写性能下降，读性能提高 冗余能力：具备 空间利用率：1/2 正好两个
请注意，在恢复快照时，任何在创建快照之后对虚拟机所做的更改都将被丢弃，并还原为快照创建时的状态。因此，请确保在执行恢复操作之前备份重要数据。
问题背景：用户由于模板配置失误，导致模板影响了系统索引，在绑定ILM策略之后，ILM策略在管理业务索引的同时也管理了系统索引。所以导致系统索引也被删除。
其中模板虚拟机的安装部署可参见：「VMware安装Linux CentOS 7.7系统」
模板类似于生活中的模具，可以根据模具制作出很多一模一样的产品。模板在计算机中应用是比较多的，用户可以根据模板去批量生成应用。
本文介绍了Raft算法的原理、核心概念、算法流程以及其在CMQ（云消息队列）中的应用。Raft算法是Google Spanner中使用的分布式一致性算法，它通过选举出一个Leader来负责处理所有客户端请求，从而确保数据的一致性和可靠性。CMQ作为腾讯云的一款消息队列服务，也采用了Raft算法来保证消息的可靠传输。
Elasticsearch 可搜索快照是 7.10 版本才有的新功能，之前呼声非常高。
并发包中的并发List只有CopyOnWriteArrayList。CopyOnWriteArrayList是一个线程安全的ArrayList，对其进行的修改操作都是在底层的一个复制的数组（快照）上进行的，也就是使用了写时复制策略。
https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/84671811
我想我已经找到了一个非常不错的Docker使用案例。你是不是会觉得这是一篇写Docker有多好多好的文章，开始之前我想和你确认，这篇文章会介绍如何把文件系统作为持久性的数据结构。
当前主流编程语言的垃圾收集器基本上都是依靠可达性分析算法来判定对象是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于一个能保障一致性的快照中才能够进行分析，这意味着必须全程冻结用户线程的运行。
在实际生产环境，RDB 和 AOF 一定都要打开，RDB 和 AOF 的配置需要根据业务的数据量决定
步骤1：首先将要扩容磁盘的ubuntu虚拟机关闭，如下所示，这个ubuntu虚拟机只有一块20G的硬盘，我们给它扩展为40G。处于关机状态后，点击编辑虚拟机设置。
云主机创建有两种方式，一种通过镜像下载来创建，另一种通过快照回滚来创建， 前者是通用的传统方式，后者依赖于CBS云盘能力。 随着CBS云盘使用越来越广泛，腾讯云主机创建也由原来的镜像下载切换到CBS云盘快照回滚模式。
在我们开发Flink应用时，许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小，或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动，并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
我们知道JVM是利用可达性分析算法来判断对象是否存活，可达性分析算法理论上要求全过程基于一个能保障一致性的快照中进行分析，这意味着必须冻结用户线程的运行。
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上，先说一下生产环境一直有数据产生，且数据量达到500G。 方案一：使用mysqldump，不管是导入导出都太耗时，没有一天拿不下 方案二：直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时，拷贝过程中需要停服务，这就导致停服务时间太长。 方案三：这个方案本来是很有优势的，但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库，也是需要停服务，本来我们就不需要增量拷贝，innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四：拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度，最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
对于复杂的快照生命周期管理，Iceberg支持分支(branch)和标签(tag)，这些分支和标签是对具有自己独立生命周期的快照的命名引用，此生命周期由分支和标签级别保留策略控制。分支是快照的独立谱系(lineage)，指向谱系的头部。
互联网数据官（iCDO）原创作者 郑智超 各位好，目前的互联网营销涉及方方面面，但是在竞争营销环境下，不免会出现恶意竞争的情况，恶评例如： 医美行业：我的鼻子让xxx医院做成了成龙大哥的样子。。。。； 教育行业：这些老师都没有上岗资格证书，而且乱收费； 餐饮行业：这家的菜品贵，而且没什么特色，不推荐。 这是每一个做推广的人最头疼的事情。 （PS:我这里提的都是竞争对手恶意诋毁，刷的评论，客户真实反馈不作为本次文章内容）。 虽然曝光过一些恶意删帖的产业链，但是还是在各个购买平台上充斥各种删负面花多少钱的帖子与
Cinder是一个可扩展、可靠和可用的块存储服务，它的主要功能包括：创建和删除卷、卷的扩容和缩小、卷的备份和还原、卷的快照、卷的迁移和复制等。下面是Cinder组件的详细介绍：
最近做了一个 BI 平台的可视化看板编辑器，项目刚做完一期，各方面的功能都还能粗糙，但该有的也都有了，比如编辑器场景下最基本的两类时移操作-撤回(undo) 和恢复 (redo)。
最近收到一些用户留言说Parallels Desktop 中 Windows 虚拟机连不上网络，今天我们就来看看这究竟是什么原因导致的，有哪些症状，以及如何解决。
本文详细介绍了 TiDB 的 Garbage Collection（GC）机制及其在 TiDB 组件中的实现原理和常见问题排查方法。 TiDB 底层使用单机存储引擎 RocksDB，并通过 MVCC 机制，基于 RocksDB 实现了分布式存储引擎 TiKV，以支持高可用分布式事务。 GC 过程旨在清理旧数据，减少其对性能的影响，主要包括四个步骤： 计算 GC safepoint、解析锁（Resolve locks）、连续范围数据删除（Delete ranges）和同步 GC safepoint 至集群其他组件。 文章还讲述了如何定位 GC leader、监控 GC 状态、以及处理 GC 过程中遇到的常见问题。
如果你创建了多于一个的虚拟机快照，那么，你将有多个还原点可以用于恢复。当你创建了一个快照，那快照些现在可写的在那个点上就变成了只读的。使用in-file delta技术就能创建新文件记录所有的关于原始磁盘文件的变更（delta）。
报错赏析图片原因分析需要在原集群创建好 repository 和 snapshot 后再去新集群创建相同的 repository，才可以看到对应的 snapshot如果遇到了以上问题，请严格按照下面的步骤来执行，切勿嫌麻烦一、源集群创建仓库PUT _snapshot/my_cos_backup{ "type": "cos", "settings": { "app_id": "xxxxxxx", "access_key_id": "xxxxxx", "ac
Git 常用的是以下 6 个命令：git clone 、git push 、git add 、git commit 、git checkout 、git pull，后面我们会详细介绍。
本文将介绍VMware软件的特点和使用方法。VMware软件是一款虚拟机软件，提供了丰富多彩的功能和工具，帮助用户轻松地实现各种操作系统环境的模拟和管理。文章从软件的特点与优势入手，详细阐述了软件中的各种功能及其使用方法，并通过实例来说明软件在实际操作中的具体流程。
Redis支持五种基本数据类型：字符串(String)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)和哈希表(Hash)。
系统版本：centos 7.3 安装方式 ： yum ES版本环境： 6.0.1
Redis拥有其他数据库不具备的数据结构，又拥有内存存储（这使得redis的速度非常快），远程操作（使得redis可以与多个客户端和服务器进行连接）、持久化（使得服务器可以在重启的时候仍然保持重启之前的数据）和可扩展（通过主从复制和分片）。
和Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。
redis的基础知识我们已经准备的差不多了，接下来两篇文章，我想和大家聊聊redis持久化这个话题。
如果一个文件大小为10K，则1亿个文件大小仅为1TB(但要消耗掉NameNode 20GB内存)
分布式系统是指一组独立的计算机，通过网络协同工作的系统，客户端看来就如同单台机器在工作。随着互联网时代数据规模的爆发式增长，传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任，分布式系统具有扩展性强、可用性高、廉价高效等优点得以广泛应用。
Redis 集群模式有三种：主从模式（Redis 2.8 版本之前）、哨兵模式（Redis 3.0 之前）、集群模式（Redis 3.0 之后）。
对Cloudera Manager功能的访问由指定身份验证机制和一个或多个用户角色的用户帐户 控制。用户角色确定经过身份验证的用户可以执行的任务以及该用户在Cloudera Manager管理控制台中可见的功能。除了默认用户角色，您还可以创建仅适用于特定集群的用户角色。
本文是 100+前端几何学应用案例 专栏的第三篇文章, 在第一篇文章 几何学在前端边界计算中的应用和原理分析 和第二篇文章 前端图形学实战: 从零开发几何画板(vue3 + vite版) 中我介绍了几何学在前端领域的应用以及如何从零开发一个几何画板:
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