用户需要在源端自行搭建迁移服务,或利用源端已有服务如云服务器、公网带宽等,并把 CloudFlow 官网提供的 Agent 安装到源端环境中 (1)数据量较大,并希望快速完成迁移的场景;(2)使用专线迁移的场景;(3)源端有空闲的云服务器和公网带宽资源 采用源端云服务器从源端对象存储拉流迁移的方式,可避免产生源端的外网下行流量费用,适用于专线环境 源端需要一定的迁移服务搭建成本,操作需一定的技术能力 数据一致性校验
也就是说,任何还未聚合的数据(比如说两个不同导入批次的数据),必须通过某种方式,以保证对外展示的一致性。我们举例说明。
用户可将EIP实例与任意云服务器BCC、弹性裸金属服务器BBC、专属服务器DCC、负载均衡BLB、云数据库Redis、容器实例BCI、VPN网关、NAT网关、弹性网卡绑定或解绑,匹配用户的不同业务场景。
在实现自己的MasterObserver之后,只需将其放入HBase的类路径中,并在此处添加完全限定的类名 hbase.coprocessor.regionserver.classes 由region server加载的协处理器的逗号分隔列表 hbase.master.loadbalancer.class 用于执行负载均衡的类 hbase.hstore.flusher.count flush线程数。
如果您需要使用集群方式部署或需要做负载均衡,可以使用 Nginx 来做反向代理。反映在 License 中的「访问域名/IP」同样是用户从浏览器访问 Sugar BI 时使用的域名/IP,也即访问 Nginx 的域名/IP,不是集群中部署 Sugar BI 的服务器的 IP。
大家都知道金融行业对一致性、数据准确性有非常高的要求。度小满金融有 3 亿用户,年度结算金额超过万亿,其底层使用的就是百度智能云分布式数据库 GaiaDB-X。 尤其值得一提的是在 2019 年春晚红包业务中,整体交易的峰值是 12 万笔/秒。数据库的分布式能力、性能、一致性、准确性都得到了充分验证。 除了度小满,百度智能云的数据库还在多家国有大行、股份制银行和城商行中稳定运行。
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理论上无法通过同步保证旧文件系统和CFS的强一致性。此时可以考虑周期的运行rsync操作,尽可能让两个文件系统保持最大程度的一致。在Linux系统下,有多重周期执行命令的办法,这里我们推荐使用crontab,它可以方便的周期的调用rsync。例如: crontab -e 接着将下列内容输入,其含义是每间隔1小时调动一次rsync命令。
需求场景2:不可停服迁移 用户迁移过程中,旧实例不能停止写入,业务不能停服,此时进行在线数据迁移,需要保证新旧实例的数据一致性。该场景下推荐使用百度智能云数据传输服务DTS完成数据迁移。 方案概述 迁移方式一:停服迁移 如果应用程序可以接受一定时间的停服,那么停服迁移是最简单的方案。