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BDS - HBase数据迁移同步方案的设计与实践

概览 BDS针对开源HBase目前存在的同步迁移痛点,自主研发的一套数据迁移的平台。有关于BDS的基本介绍,可以查看《BDS-HBase数据迁移同步的利器》。本文主要介绍目前在阿里云上,BDS是如何进行HBase集群之间的数据迁移和数据的实时同步的。 架构 BDS采用分布式的架构,由BDSMaster节点生成、调度任务给各个BDSWorker节点 BDSWorker节点负责具体的任务执行,是无状态的,方便扩容、升级 Reader 和 Writer 插件化,支持跨版本,异构数据源的迁移和实时数据同步 历史数据迁移方案 对于历史存量数据的迁移,我们是通过拷贝文件的方式,将数据文件拷贝到目标集群,然后统一对文件进行Bulkload,将数据装载到目标表中 迁移流程: 客户提交历史数据迁移的任务 BDSMaster获取原表的Region分区情况,针对每一个Re

Elasticsearch搜索调优权威指南 (1/3)

英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide 作者:Adam Vanderbush 译者:杨振涛 目录 文档建模 全局序列号和延迟 多代关系 为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第一篇,主要从文档建模、内存分配、文件系统缓存、GC和硬件等方面介绍了优化查询性能的一些经验。 Elasticsearch 5.0.0确实是在2.x之后的一个大版本,为大家带来了许多新东西。Elasticsearch现在作为Elastic Stack中的一员,与整个技术栈的其他产品的版本号已经对齐,现在Kibana、Logstash、Beats和Elasticsearch全都是5.0版本了。 这个版本的Elasticsearch是目前为止最快、最安全、最弹性,也是最易用的,而且还带来了很多的改进和新特性。 我们已经通过“Elasticsearch性能调优权威指南”系列,介绍了一些性能调优的基本经验和方法,解释了每一步最关键的系统...

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