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数据迁移(2) - 如何快速迁移
摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps 数据完整， 不丢失 不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断，可重试。比如先迁移10分之一的数据，再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤，如下图所示 ? 可以可以将成功遍历完， 写入到任务队列的数据记录到某个存储，比如redis中，这样可以保证游标中断，或者服务重启后，可以从这个key中继续遍历，这样就实现了迁移的可中断 2.
4.4K10发布于 2020-05-20 - 来自专栏技术杂记
mysql 迁移2
Ss Sep25 2:17 /usr/sbin/keepalived -D root 73610 0.0 0.0 112500 2908 ? S Sep25 2:21 \_ /usr/sbin/keepalived -D root 73611 0.0 0.0 112484 2064 ?
2.2K40编辑于 2022-03-22 - 来自专栏技术杂记
mysql 迁移2
[mysql@slave02 bin]$ masterha_check_status --conf=/etc/app1.cnf app1 is stopped(2:NOT_RUNNING). [mysql@slave02 bin]$ ps faux | grep manager mysql 27192 0.0 0.0 103244 864 pts/2 S+ 00:23 127.0.0.1/8 scope host lo inet6 ::1/128 scope host valid_lft forever preferred_lft forever 2: 127.0.0.1/8 scope host lo inet6 ::1/128 scope host valid_lft forever preferred_lft forever 2:
50720编辑于 2022-03-21 - 来自专栏惨绿少年
ESXI 迁移至KVM (V2V迁移)
-i ova centos-dev-test01-v2v.ova -o local -os /vmhost/dev/dev-test01 -of qcow2 [ 0.0] Opening the centos-dev-test01-v2v.xml <? 已开始 1.1.5 测试可用性 登陆迁移后的虚拟机测试 [root@clsn7 ~]# ssh root@192.168.19.123 The authenticity of host '192.168.19.123 [root@clsn7 ~]# virsh autostart centos-dev-test01-v2v 域 centos-dev-test01-v2v标记为自动开始 至此一台机器的迁移完成， 后续按照相同的方式将其他的虚拟机进行迁移即可。
1.5K20发布于 2018-07-31 - 来自专栏惨绿少年
ESXI 迁移至KVM (V2V迁移)
-i ova centos-dev-test01-v2v.ova -o local -os /vmhost/dev/dev-test01 -of qcow2 [ 0.0] Opening the centos-dev-test01-v2v.xml <? 已开始 1.1.5 测试可用性 登陆迁移后的虚拟机测试 [root@clsn7 ~]# ssh root@192.168.19.123 The authenticity of host '192.168.19.123 [root@clsn7 ~]# virsh autostart centos-dev-test01-v2v 域 centos-dev-test01-v2v标记为自动开始 至此一台机器的迁移完成， 后续按照相同的方式将其他的虚拟机进行迁移即可。
1.4K30发布于 2018-04-19 - 来自专栏Golang语言开发栈
GORM V2 自动迁移和迁移接口的方法
01 概念 在项目开发中，我们可能会随时调整声明的模型，比如添加字段和索引，使用 GORM 的自动迁移功能，可以始终让我们的数据库表保持最新。 此外，GORM 还提供了一些迁移接口的方法，可以帮助我们方便操作数据库表、字段和索引。 02 自动迁移 AutoMigrate 用于自动迁移您的 schema，保持您的 schema 是最新的。 = nil { fmt.Printf("创建索引失败2，err:%s\n", err) return } 删除索引 gormDB.Migrator().DropIndex(&Student{}, 方式 1：（未执行成功，可能是 GORM V2 的 BUG） err = gormDB.Migrator().RenameIndex(&Student{}, "Name", "UserName") if exist in table 'students' 修改索引名称失败，err:Error 1176: Key 'Name' doesn't exist in table 'students' 方式 2：
4.6K30发布于 2020-09-10 - 来自专栏木二天空
011.KVM-V2V迁移
迁移 2.1 前期准备 源主机：vm01-centos6.8 源虚机名称：kvm-host 172.24.8.32 目标主机：kvm-host-2 172.24.8.41 迁移后虚机名称：vm01-cloud-centos6.8 注意：virt-v2v只支持静态迁移，必须先停止需要迁移的虚机。 2.4 正式迁移方法二：目从源迁进 1 [root@kvm-host-2 ~]# virt-v2v -ic qemu+ssh://172.24.8.32/system -os vmdisk -b 附——自身内部迁移 1 [root@kvm-host ~]# virt-v2v -oc qemu+ssh://172.24.8.32/system -os vmdisk -on vm01-clone-centos6.8 -b br0 vm01-centos6.8 #自身迁移操作 -os：指定到KVM中的哪个存储池； -of：表示迁移转出的虚机磁盘格式
80220发布于 2019-07-26 - 来自专栏云计算与数据库
MongoDB分片迁移原理与源码（2）
const long long avgRecSize = dataSize / recCount; long long keyCount = maxChunkSize.get() / (2 * 3.2 版本, chunks 数量小于 20 的时候为 2， 小于 80 的时候为 4， 大于 80 的时候为 8 。 (distribution.totalChunks() < 80) threshold = 4; 4.0 版本，chunks 数量差距大于 2 的时候就会发生迁移。 round中迁移个数，0为false //即如果已经在一次迁移中了或集合的块总数少于20，则迁移阈值为1；否则为2 const size_t imbalanceThreshold = ( ，之前算出来的2，则迁移 if (imbalance < imbalanceThreshold) return false; /
1.4K00发布于 2020-04-04 - 来自专栏全栈程序员必看
Win7迁移基础知识(2)：USMT（用户状态迁移工具）
Win7迁移基础知识(2)：USMT（用户状态迁移工具） 一、使用USMT 1、安装USMT USMT是随着Windows AIK安装的。 可以将该 USMT 整个目录复制到U盘的根目录，以便于使用U盘进行用户状态迁移。 2、远程客户端使用USMT 在已安装了 Windows AIK 的计算机上共享其 USMT 工具所在的文件夹。 \user1\> n: 二、扫描用户状态 1、扫描 示例如下： N:\>ScanState /i:migapp.xml /i:miguser.xml /genconfig:config.xml 2、 详细语法请参考官网 http://technet.microsoft.com/zh-CN/library/hh825093.aspx 2、脱机捕获 可以在Windows PE中运行ScanState （2）简化过程。可以从Windows.old迁移，方便在安装新操作系统后进行迁移。 （3）提高成功率。脱机时不会锁定文件，Windows PE还消除了对联机系统的管理员级别访问权限的需要。
3K11编辑于 2022-07-05 - 来自专栏段石石的专栏
Word2Vec 的迁移实践：Tag2Vec
好吧，大家可能发现了，这tm不就是Word2Vec吗？每个序列不就是Word2Vec的语料语句吗？ /data/tag_day_ok.csv' ) model = word2vec.Word2Vec(sentences=sentence, size=50, workers=4, min_count=5 ) news_w2v = '.. /data/tag_word2vec.model' model.save(news_w2v) Tag2Vec on TensorFlow 现在在TensorFlow实现的WordVec，效果不是很好 Tag2Vec结果 这里我们对Tag2Vec做一些展示： #-*-coding:utf-8-*- import gensim import matplotlib.pyplot as plt from
3K20发布于 2017-10-11 - 来自专栏ICT售前新说
计算虚拟化2-虚机迁移
在云数据中心环境中虚机迁移是最常见的，可通过管理员手工迁移以及通过虚机自动感知服务器负载来动态迁移，无论哪种迁移方式都要尽量做到迁移前后用户无感知，也是最基本的要求。 ? 虚机迁移会关注2点1.虚机配置文件、2.虚机内存。 配置文件一般存储在存储设备上的，而迁移前后绝大多数都是共享存储，而内存就不同了，虚机内存分布在每个物理服务器上，为保障虚机迁移前后用户无感知，需要通过严谨科学的内存搬运方法，实现迁移前后用户无感知的终极目标 此时即可把原服务器上的原虚机可以关闭，同时目标服务器上的目标虚机开启此时便完成了虚机迁移，迁移前后硬盘数据并没有改变（因为使用的共享存储）、内存也已经从一端迁移到了另一端，新虚机运行的状态在迁移过来的内存中都有 同时SDN控制器会动态建立相应的VXLAN隧道，后续有用户流量下来后可到达迁移后的目标服务器的目标虚机上，自此迁移完成。
1.8K20发布于 2019-08-15 - 来自专栏月色的自留地
TensorFlow从1到2（九）迁移学习
迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。 在ImageNet数据集上，MobileNet V2能达到92.5%的识别正确率。本篇中，我们以此模型为基础，介绍一个典型的迁移学习实现方法。并通过调整模型完成优化。 这个问题的描述实际上隐藏了两个重点： 迁移学习并不是无限制、随意实现的。原有学习数据和数据的场景，同当前的问题，是有共同点、可借鉴可迁移的。 迁移学习改造 我们进行猫、狗分类训练，先了解一下样本集。样本集的图片没有什么区别，刚才我们见到了。标注则非常简单，就是1（代表Dog）或者0(代表Cat)。 到了迁移学习的重点了，我们的基础模型的各项参数变量，我们并不想改变，因为这样才能保留原来大规模训练的优势，从而保留原来的经验。
2.1K10发布于 2019-05-10 - 来自专栏云服务笔记
H2 Database迁移到MySQL【halo】
halo 博客默认使用的是嵌入式数据库 H2 Database，因为需求变更需要将数据从 H2 迁移到 MySQL，可以采用下列方式进行数据迁移： 1. halo后台导出数据 2. 开始初始化，完成数据迁移 完成步骤4，点击安装，完成后即可访问站点，之前的文章数据都在
4.2K20发布于 2020-06-19 - 来自专栏log
vue-cli@2.x项目迁移日志
vue-cli@2.x项目迁移日志 虽然 vue-cli@3 早就已经巨普及了，新项目应该已经很少有人还有使用 vue-cli@2.x 。 但是对于一些稍微早些时候的 vue 项目，如果当时没有做一些优化、配置，随着 webpack vue 等包的升级，有一些配置已经不一样了，并且关于 vue-cli@2.x 项目的文档、博客也越来越少，如果遇到问题也许也会有麻烦 ，因此就想着把当前的 vue-cli@2.x 项目原地升级配置。 项目结构 vue-cli@2.x 项目结构，其中红色圈出的部分是 2.x 版本才有的。 [image] 迁移配置 新建 babel.config.js 文件， 内容是 module.exports = { presets: [ '@vue/app' ] } 新建 vue.config.js
67900发布于 2019-06-07 - 来自专栏月色的自留地
TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移
风格迁移 《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。 “风格迁移”指的是将艺术作品的笔触、技法等表现出来的视觉效果，应用在普通照片上，使得所生成的图片，类似使用同样笔触、技法所绘制完成，但内容跟照片相同的“伪画作”。 两张图片经过程序处理后，会得到一幅新的图片： 即使用《星空》风格模仿的手绘作品《黄粱一梦》:) 基本原理 风格迁移原理基于论文《A Neural Algorithm of Artistic Style 虽然论文中并没有明说，但采用卷积神经网络做图像的风格迁移应当属于一个实验科学的成果而非单纯的理论研究。 最终研究成果确立了卷积神经网络进行图片迁移的两大基础算法： 在神经网络中，确定的抽取某些层代表内容的数字描述，以及另外一些层代表风格的数字描述。
2.3K42发布于 2019-05-15 - 来自专栏IT码农
Yii2之数据库迁移（Migrate）
创建一个数据库迁移： yii migrate/create <name> 这是一个通用的创建数据迁移格式，其中<name>是必填的参数，用来描述当前迁移。 \yii migrate 这个指令会提交所有的迁移 或者这样，指定类名，提交一个迁移 . 还原迁移： 还原最近一次迁移： .\yii migrate/down 如图： ? 还原最近三次迁移： . \yii migrate/down 3 重做迁移： 重做迁移的意思是先还原指定的迁移，然后再次提交： .\yii migrate/redo ##重做最近一次提交的迁移 . \yii migrate/redo 3 ##重做最近三次提交的迁移 列出迁移 可以通过指令列出提交或者未提交的迁移： .\yii migrate/history #显示最近10次提交的迁移 .
2K41发布于 2019-09-02 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
WebGL2系列之从WebGL1迁移到WebGL2
获取WebGL2上下文 获取WEBGL2和获取WebGL1的上下文的方式并不完全一致： 通过canvas的getContext方法获取WebGL2的上下文，这和WebGL1是一致的 getContext 以下是获取WEBGL2上下文的代码 var canvas = document.createElement('canvas'); var gl2 = canvas.getContext('webgl2 、textureCube 在GLSL 100中，通过texture2D方法获取2D贴图的像素，textureCube方法获取立方体贴图的像素，代码如下： uniform sampler2D uTexture texture(uTexture, ...); vec4 color2 = texture(uCubeTexture, ...); } 总结 前面 列举了从WebGL1 迁移到WebGL2一些主要的差异和使用 GLSL 300 es 与GLSL 100的不同，可以看出，WEBGL2虽然不对WebGL1完全兼容，但是不兼容的地方不多，所以迁移的难度不大。
2.3K30发布于 2019-05-28 - 来自专栏全栈程序员必看
动态迁移_动作迁移
，静态迁移有两种1，是关闭客户机将其硬板镜像复制到另一台宿主机系统，然后回复启动起来，这种迁移不保留工作负载，2是，两台客户机公用一个存储系统，关闭一台客户机，防止其内存到另一台宿主机，这样做的方式是， 保存迁移前的负载 迁移效率的衡量 1)整体的迁移时间：从源主机迁移操作系统开始，到客户机迁移到目主机并恢复起服务所花的时间 2）服务器停机时间：在迁移过程中，源主机和目的主机都处于不可用的状态，源主机服务已经停止 2）接触硬件依赖：当系统管理员需要在宿主机上添加硬件设备，可以把宿主机的应用暂时迁移到其他的客户机上，这样用户就感觉不到服务有任何暂停的问题 3）节约资源：当几台客户机的负载都较低的情况下，可以把应用都暂时迁移到一台客户机上 execution technology）(可信执行技术)在intel平台上实现，它是pc或服务器启动过程对系统关键部件进行验证的硬件解决方案； 基于TXT技术主要通过三部分组成，1）安全模式指令扩展，2） 都可以实现，前提是下载virt-v2v工具 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.9K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏人工智能
机器学习如何从 Python 2 迁移到 Python 3
为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移，我收集了一些 Python 3 的功能，希望对大家有所帮助。 6\n�� Python3: 2\n 您好 再来看个例子： 在这里，Python 2 会报错，而 Python 3 能够正常工作。 数据科学中代码迁移所会碰到的问题及解决方案 放弃对嵌套参数的支持： 然而，它依然能够完美地适用于不同的理解： 通常，理解在 Python 2 和 3 之间差异能够帮助我们更好地‘转义’代码。 科学研究和实际生产中，代码应该更短，可读性更强，并且在迁移到 Python 3 后的代码库将更加得安全。 目前 Python 的大多数库仍同时支持 2.x 和 3.x 两个版本。 迁移到 Python 3 后，我敢保证你的程序运行会更加顺畅：「我们不会再做向后不兼容的事情了（https://snarky.ca/why-python-3-exists/）」。
1.7K60发布于 2018-02-02 - 来自专栏各类技术文章~
TensorFlow2实现实时任意风格迁移
前言 我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移，但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型，获得更多创意选择。 风格迁移网络 下图显示了风格迁移网络的架构和训练流程： 风格迁移网络( style transfer network, STN )是编码器/解码器网络，其中，编码器使用固定的VGG对内容和风格特征进行编码 实时任意风格迁移模型训练 像神经风格迁移一样，内容损失和风格损失是根据固定 VGG 提取的激活来计算的。 尽管莫奈的绘画属于一种艺术风格，但从风格迁移的角度来看，每种风格形象都是一种独特的风格。monet2photo 数据集包含 1193 个风格图像，这意味着我们将使用 1193 种不同样式来训练网络！ 每种风格迁移仅通过单次前向计算进行，这比原始神经风格迁移算法的迭代优化快得多。
1.2K00发布于 2021-11-21
腾讯云开发者
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