先安装好nodejs和nodejs的包管理工具npm.然后安装elasticsearch-dump: npm install elasticdump 下面迁移数据: 先在目的地址创建一个index来储存数据: curl -X PUT 'localhost:9200/customer?pretty' 执行迁移命令:--input设置导出的源地址,--output设置导出的目的地址 '#拷贝analyzer如分词 elasticdump \ --input=http://production.es.

elasticsearch数据迁移python3脚本 #!/usr/bin/python3 #elsearch 数据迁移脚本 #迁移工具路径 import time,os #下面命令是用到了一个go语言写的迁移工具 cmd = "/usr/local/elk/elasticsearch_remove/esm" date = "2017.11" #需要迁移的索引命令,定义一个列表 names = [ "appapi-log", "app-

########### ### 共享创建es官方网站就一句话 ########   1.下载 文件共享 .. rpm -i http://mirror.symnds.com/distributions/fedora-epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm   2.安装 yum -y install sshfs #如果离线自己机器上安装个和服务器一样版本.修改/etc/yum/yum.conf   keepcache=1 #在 /var/cache/yu

Elasticsearch数据迁移:windows单节点迁移到windows 将源数据中的ES安装目录下的data/nodes目录整体拷贝到目标ES的对应目录下 迁移前请备份:迁移后需要重启ES: Elasticsearch数据迁移:windows单节点迁移到Linux 将windows源数据中的ES安装目录下的data/nodes目录整体拷贝到CentOS目标ES的对应目录下 迁移前请备份:迁移后需要重启ES: 数据迁移后单节点改为集群:配置相同的集群名字,通过组播方式在配置文件中填入你各个节

写这篇文章,主要是目前公司要把ES从2.4.1升级到最新版本7.8,不过现在是7.9了,官方的文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 由于从2.4.1跨很大基本的升级,所以不能平滑的升级了,只能重新搭建集群进行数据迁移,所以迁移数据是第一步,但是呢,2.4.1是可以支持多个type的,现在的新版已经不能支持多个type了,所以在迁移的过程中要将每一个type建立相应的索引,目前只是

需求 ES集群Cluster_A里的数据(某个索引或某几个索引),需要迁移到另外一个ES集群Cluster_B中. 环境 Linux:Centos7 / Centos6.5/ Centos6.4Elastic:5.2.0 总结的方法 查询并导出数据 拷贝ES物理目录/文件 ES快照数据备份和恢复 迁移方法 分别进行以上方法的详细介绍: 查询并导出数据 理论 通过ES提供的查询API,写各种程序,把数据导出csv,或者把数据查询出来,直接入库到新的ES集群中. 实践 #coding=utf-8 i

概述: 适合日志类型的数据存储方案.即当日数据写入,历史数据只读. 节省部分硬件成本.热数据采用更好的硬件. 环境: 已有6个ES节点,使用docker-compose方式搭建. es1:master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2.es3

说明 maven依赖 官方客户端 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.4/index.html <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>6.5.0</version> <

一.服务器准备 目前有两台128G内存服务器,故准备每台启动两个es实例,再加一台虚机,共五个节点,保证down一台服务器两个节点数据不受影响. 二.系统初始化 参见我上一篇kafka系统初始化:https://www.cnblogs.com/mkxfs/p/12030331.html 三.安装elasticsearch7.5.0 1.因zookeeper和kafka需要java启动 首先安装jdk1.8环境 yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

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

通过curl命令或者kibana快照备份,恢复的方式进行数据迁移 环境介绍 之前创建的ELK 因为VPC环境的问题,需要对ELK从新部署,但是还需要保留现有的数据,于是便有了这篇文档. 10.0.20.74 old es 10.0.10.229 new es 方法一.命令行操作 一.创建快照存储库 1.修改老的es配置文件,用于快照存储库. [root@elk-server /home]# cat /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml |grep path.r

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 今天在数据迁移的时候因为手贱遇到一个坑爹问题,发来大家乐乐,也传授新手点经验 迁移惯用就是临时表或者新库,经常用的语法有很多,这次主要说的是这个:select * into 数据库名..表名 from xxx 先不扯了,先看错误: 赶紧看看是不是数据重复~事实证明,木有重复数据... 有人会问,你怎么这样求count?...额,我会的是最基本的方法,常见的两种其实性能一样的,对比图:(

1. 为了演示方便,首先新建一个控制台项目,然后添加对entityframework的引用 使用nuget控制台执行: Install-Package EntityFramework 2.新建一个实体"Student",数据访问类"StudentsContext",代码如下: public class Student { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } } public cla

概要: mssql向mysql迁移的实例,所要用到的工具bcp和load data local infile. 由于订单记录的数据是存放在mssql服务器上的,而项目需求把数据迁移到mysql server,存在的问题mssql和mysql订单表结构不同,所以不能直接导入到mysql中的订单表里面. 解决思路,首先,在mysql数据库新建一张与mssql中订单表结构一样的表,在mssql上利用bcp工具导出数据为csv,然后把导出csv数据上传到mysql服务器上用load data命令行导入表

前言 翻译一篇有关EF数据迁移的文章,以备日后所用,文章若有翻译不当的地方请指出,将就点看,废话少说,看话题.[注意]:文章非一字一句的翻译,就重要的问题进行解释并解决. 话题引入 无法确定这种场景是否是大家也遇见过并且是频繁出现的,这种场景通常出现在需要对大量的数据进行迁移,导致EF数据迁移使得EF迁移状态呈现出一种不可用的状态,最终出现在新的数据迁移上无法进行更新数据库或者回滚.也就是说当进行数据迁移时有可能导致数据库和EF架构出现不一致的状态即所谓的异步,接下来我们将一步一步来解决这个问题

数据迁移的工具有很多,基本SSMA团队已经考虑到其他数据库到SQL Server迁移的需求了,所以已经开发了相关的迁移工具来支持. 此博客主要介绍MySQL到SQL Server数据迁移的工具:SQL Server Migration Assistant for MySQL 的使用. 从上面链接的官网下载安装. 第一步:创建一个迁移工程 需要注意的是你需要选择迁移到的SQL Server数据库的版本,目前支持:SQL Azure,SQL Server 2005,SQL Server2008,SQ

这里采用.NET Framework 4.0以上版本中新出现的 ConcurrentQueue<T> 类 MSDN是这样描述的: ConcurrentQueue<T> 类是一个线程安全的先进先出 (FIFO) 集合. ConcurrentQueue<T> 的所有公共且受保护的成员都是线程安全的,可从多个线程同时使用. 共采用两个线程,一个读一个写. ConcurrentQueue<T>的实现方法: (FIFO) 集合: ConcurrentQueue<

阅读目录 序 导入文件到Hive 将其他表的查询结果导入表 动态分区插入 将SQL语句的值插入到表中 模拟数据文件下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的表操作做了简单的描述和实践.在实际使用中,可能会存在数据的导入导出,虽然可以使用sqoop等工具进行关系型数据导入导出操作,但有的时候只需要很简便的方式进行导入导出即可   下面我们开始

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

SQLServer提供了多种数据导出导入的工具和方法,在此,分享我实践的经验(只涉及数据库与Excel.数据库与文本文件.数据库与数据库之间的导出导入). (一)数据库与Excel 方法1: 使用数据库客户端(SSMS)的界面工具.右键选择要导出数据的数据库,选择“任务”——“导出数据”,下图1,按照向导一步一步操作即可.而导入则相反,导入时,SQLServer会默认创建一张新表,字段名也默认跟导入的Excel标题一样,并且会默认字段数据类型等.当然在可以在向导进行修改.需要注意的是如果标题不是