一 AWS DynamoDb在java中的使用【建立连接】 accessKey = “xxxxxxx”; secretKey = “xxxxxxxx” if (StringUtils.isNotBlank(accessKey) && StringUtils.isNotBlank(secretKey)) { logger.debug("accessKey和secretKey有值,不是写在系统配置里的方式"); bac = new BasicAWSCredentials(accessKey, se
本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务,专为游戏设计,立志于打造面向全球的精品云存储产品,提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似,数据模型采用的是KV和文档两种类型,以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式,TcaplusDB采用的是schema架构,即需要用户提前定义好表的schema,但与传统关系型表结构定义相比,TcaplusDB支持更丰富的数据结构,如支持多层嵌套,满足多样化的数据定义需求。
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的,因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
自从开发完 NebulaGraph Exchange,混迹在各个 NebulaGraph 微信群的我经常会看到一类提问是:NebulaGraph Exchange 的性能如何?哪些参数调整下可以有更好的性能?…索性来一篇文章从实测出发,和大家讲讲如何用好这个数据工具。在本文你将获得 NebulaGraph Exchange 的最佳使用姿势。
当我们获取到一些数据时,例如使用爬虫将网上的数据抓取下来时,应该怎么把数据保存为不同格式的文件呢?下面会分别介绍用python保存为 txt、csv、excel甚至保存到mongodb数据库中文件的方法。
Grafana Loki 配置文件是一个YML文件,在Grafana Loki 快速尝鲜的示例中是loki-config.yaml,该文件包含关于Loki 服务和各个组件的配置信息。由于配置数量实在太多,没法全部翻译,只能后期有需要了再补充。
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品,那什么是DynamoDB呢?
社区小伙伴反馈在实践文章《使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink》时,遇到了一些问题,Nebula Graph 将在本文对该文章中出现的问题进行 Debug。
以上两种办法,肯定是第二种办法比较方便,而且只进行一次update操作,而第一种办法,先进行get操作,然后put操作,进行了两次读写。
EventID=4624,从安全日志中获取登录成功的客户端登录ip、登录源端口、登录时间等信息
一个简单、便携、高性能、ACID、嵌入式的 Key-Value 存储工具。使用纯 Rust 编写,受 Imdb 启发,更多细节可阅读下面的设计文档。
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从 PrestoDB 0.275 版本开始,用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息,请查看 prestodb 文档[1]。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文:Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里,Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB,首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示:
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
文章简介:Phoenix是一个开源的HBASE SQL层。它不仅可以使用标准的JDBC API替代HBASE client API创建表,插入和查询HBASE,也支持二级索引、事物以及多种SQL层优化。
获取PG服务产生的所有IO情况历来都是一个挑战。首先,PG将IO行为范围内为写WAL和读写数据目录(也就是数据文件)。真正的挑战是:理解围绕写入的二阶效应:通常数据的写入发生在事务提交后,即异步刷写,这就对理解哪个进程实际写入数据目录(以及何时)带来困难。
Spring Batch是一个基于Java的开源批处理框架,用于处理大规模、重复性和高可靠性的任务。它提供了一种简单而强大的方式来处理批处理作业,如数据导入/导出、报表生成、批量处理等。
在构建本地数据中心的时候,出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性,以及对Impala SQL和Spark的支持,很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈。但是由于Kudu对本地存储的依赖,导致无法支持的数据高可用和弹性扩缩容,以及社区的逐渐不活跃,越来越多的用户,开始迁移到云上的Trino / Spark + Hudi 技术栈,本文通过一个实际的例子,来看一下迁移过程中发生的代码的重构和数据的迁移。
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件(如 CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
大家好,我是一哥,Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度,致力于满足企业用户的多种数据分析场景,支持多种数据模型(明细表, 聚合表), 多种导入方式(批量), 可整合和接入多种现有系统(Spark, Flink, Hive, ElasticSearch)。
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章,你最好收藏一波。
首先,我们需要创建一个用来存储数据的表,这里我们创建一个名为“person”的表,包含id、name和age三个字段:
欢迎使用 moform,一个无需注册、基于 Serverless 的开源表单系统。 在使用开发了一个精简版的 Serverless 日志存储系统 molog 之后。我便想开发一个更实用的 Serverless 应用,在一个微信群里,看到了使用金数据已经填满(每月 50 条的限额)的问题,便想表单这是一个非常合适的场景。毕竟表单作为一个数据分析的工具,本身也是事件驱动的。 任何能够用 Serverless 架构实现的应用系统,最终都必将用 Serverless 实现。 Showcase 基于 Serverle
https://docs.soketi.app/v/soketi-docs/getting-started/environment-variables
from datetime import datetime from scrapy.exporters import JsonItemExporter, CsvItemExporter import pymongo import redis from .settings import REDIS_HOST, REDIS_PORT, MONGO_HOST, MONGO_PORT 数据源的管道 class AqiDataPipeline(object): def process_item(self, i
利用Python调用HBASE的 需要安装thrift hbase-thrift
很多时候,我们需要将外部的数据导入到HBase集群中,例如:将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API,通过put方式可以将数据写入到HBase中,我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点,就是需要与HBase连接,然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接,以及接受来自客户端的操作,会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时,在需要将海量数据写入到HBase时,通过Bulk load(大容量加载)的方式,会变得更高效。可以这么说,进行大量数据操作,Bulk load是必不可少的。
摘要:本文介绍了在 Dinky 中扩展 Phoenix 的 Flink 连接器使用分享。内容包括:
上一章说到如何创建一个数据库,并且数据库的描述信息是如何保存的。详情见:https://my.oschina.net/u/3374539/blog/5025128
本文主要研究一下SimpleCanalConnector的getWithoutAck
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件,并且在每个组件显式地做到fault-tolerant(容错),由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
Percolator是Google在2010年发表的论文《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》中提出的一种分布式事务解决方案。在论文中该方案是用来解决搜索引擎的增量索引问题的。
CDP 运营数据库使开发人员能够快速构建面向未来的应用程序,这些应用程序的架构旨在处理数据演变。它通过自动缩放等功能帮助开发人员自动化和简化数据库管理,并与Cloudera Data Platform (CDP) 完全集成。有关更多信息和 COD入门,请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。
python使用相对简单,快速便捷,很适合作为脚本开发;作为"资深"的sub3/vscode控,使用编辑器鞋脚本再也适合不过,vscode中的调试功能太好用啦:
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AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性,终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信,同时,终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。
原文:Creating a Batch Service 译者:Mr.lzc 校对:lexburner 本指南将引导你完成创建基本的批处理驱动解决方案的过程。 你将构建什么 你将构建一个从CSV电子表格导入数据的服务,并使用自定义代码进行转换,并将最终结果存储在数据库中。 你需要准备什么 大约15分钟 一个自己喜欢的文本编辑器或者IDE JDK 1.8 或以上版本 Gradle 2.3+ 或者 Maven 3.0+ 你也可以直接将代码导入到本地的IDE中: Spring Tool Suite (STS) In
摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph。
mysql5.5.64-MariaDB版本不能识别-set-gtid-purged=OFF 参数。
运行平台: Windows Python版本: Python3.6 IDE: Sublime Text 其他工具: Chrome浏览器
在将产品设计为自助式开发人员工具时,通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit(一个安全即代码 SaaS 平台)是为扩展而构建的,这不是我们可以事后才想到的,它需要从第一行代码开始设计和处理。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
昨天借最近持续火爆的的《复联4》说了说漫威电影宇宙票房话题,今天票房就上升到了全球第二,超越保持 20 多年记录的《泰坦尼克号》,有生之年能见到也是难得了。
HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作。
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