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翼迁移_相关内容
- RDS for MySQL 5.7版本升级到8.0----结束通过DRS升级大版本RDS for MySQL支持通过DRS将RDS for MySQL 5.6版本数据迁移到5.7版本。使用该方式进行大版本升级,需要提前准备好待迁移到的目标版本数据库实例。具体迁移操作,请参见《数据复制服务用户指南》的“创建迁移任务”内容。
- 使用MirrorMaker跨集群数据同步集群迁移:当今很多企业将业务迁移上云,迁移过程中需要确保线下集群和云上集群的数据同步,保证业务的连续性。 方案架构 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。其原理如图1所示,MirrorMaker本质上也是生产消费消息,首先从源集群中消费数据,然后将消费的数据生产到目标集群。如果您需要了解更多关于MirrorMaker的信息,请参见Mirroring data between clusters。
- 【下线】2025年5月30日后分布式关系型数据库DRDS逐步下线部分资源池新实例的订购入口为了获得更优的服务体验,建议将涉及资源池中的存量实例数据迁移至其他资源池。
- 为什么云搜索服务中的搜索引擎状态变为黄色（Yellow）？手动分配副本分片:如果是由于网络或节点问题导致副本分片未分配,可以使用_cluster/reroute命令手动迁移分片,强制将副本分片分配到其他可用节点。
- 完整兼容 PostgreSQL 能力和高度兼容 Oracle 语法具体的 Oracle兼容性请参考《TeleDB数据库改造迁移指导手册与适配清单》手册中“TeleDB-X兼容oracle主要特性说明”章节。
- 配置Hive数据连接也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 说明 不同集群间Hive元数据切换时,MRS当前只对Hive组件自身的元数据数据库中的权限进行同步。这是由于当前MRS上的权限模型是在Manager上维护的,所以不同集群间的Hive元数据切换,不能自动把用户/用户组的权限同步到另一个集群的Manager上。对于MRS 3.x之前版本,当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时,请确保使用的数据库用户为root用户。
- 实例类不支持,您可以重新创建实例,以满足可用区要求,然后进行实例元数据的迁移。 实例元数据的迁移步骤如下: 步骤 1 登录重新创建前的RabbitMQ实例的WebUI页面。 步骤 2 在“Overview”页签中,单击“Download broker definitions”,导出元数据。 步骤 3 登录重新创建的RabbitMQ实例的WebUI页面,在“Overview”页签中,单击“选择文件”,选择步骤2中导出的元数据。
- 本地IDC通过主备专线入云物理专线名称互联地址(天翼云侧)互联地址(用户侧)掩码VLAN物理专线110.250.0.110.250.0.2255.255.255.25...翼云华北2地域的VPC,配置如下。
- 本地IDC通过负载专线入云物理专线名称互联地址(天翼云侧)互联地址(用户侧)掩码VLAN物理专线110.250.0.110.250.0.2255.255.255.25...翼云华北2地域的VPC,配置如下。
- 打印机配置步骤一:在AI云电脑内安装打印机驱动,新建打印机实例麒麟系统需要从打印机官网寻找对应的驱动(如果没有对应的驱动则说明该打印机不支持该操作系统...翼打印)。
- 打印机配置步骤一:在AI云电脑内安装打印机驱动,新建打印机实例麒麟系统需要从打印机官网寻找对应的驱动(如果没有对应的驱动则说明该打印机不支持该操作系统...翼打印)。(1)根据系统版本在官网选择对应的驱动下载安装;(2)对安装包进行解压,找到对应CPU架构的安装包进行安装;(不同品牌打印机驱动安装包安装步骤不同)以下为佳能打印机的Linux系统驱动安装过程。
- 打印机配置步骤一:在AI云电脑内安装打印机驱动,新建打印机实例麒麟系统需要从打印机官网寻找对应的驱动(如果没有对应的驱动则说明该打印机不支持该操作系统...翼打印)。
- 容量调整注意目前文件系统仅支持扩容操作,不支持缩容,可购置小容量新文件系统后进行文件迁移。容量调整规则每个账号的并行文件服务初始配额100TB,该账号下开通的所有文件系统共享该配额,因此扩容规则为: 扩容后的文件系统的总容量<=(云帐号的配额容量-该云帐号下其他文件系统的总容量之和)当所有文件系统总容量超过该配额后,系统将提示配额不足,无法继续执行扩容操作。当配额不足时,可以在文件系统列表页面点击"了解配额详情"提交工单申请增加配额。
- 云搜索服务单个集群中分片过多有什么影响？管理复杂性增加:更多的分片意味着更复杂的分片管理,包括分片的分配、迁移和恢复都会变得更为复杂。 搜索性能降低:虽然分片可以并行处理查询,但过多的小分片可能导致每个分片包含的数据太少,反而增加了查询开销,影响性能。 解决方案 控制分片数量:建议一个分片大小控制在 10GB 至 50GB 之间。对于较大的数据集,可以适当增加分片数量,但应避免每个节点上存在过多分片。 合并小分片:如果存在过多小分片,可以使用_shrink API来合并分片。
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