对象存储(Cloud Object Storage,COS)是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务,用户可通过网络随时存储和查看数据。腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。
孙伟:腾讯云高级技术工程师,主要负责腾讯云存储和中间件产品的技术支持专项工作。有8年以上的云存储技术支持、数据迁移和架构方案经验。曾任职于其他云友商公司,担任过研发、产品改进、售后等多项工作岗位。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步。
目前随着微服务化建设的普及,存在越来越多的跨系统数据交互情况,跨系统数据一致性问题越发凸显,那如何有效保证跨系统数据的一致性呢? 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验,整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题? 提到数据一致性,我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内,操作多条数据,要么都成功,要么都失败。这样在一个系统内部,我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天,一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
2020年新版,对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作,或者想了解一些现在正在流行的技术,那么这篇文章正好适合你。有什么疑问,可以加我好友 (微信号:xjjdog0),进群讨论。
这是上月在公司内部的一次分享,现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在Zookeeper中,主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能,支持增、删、改数据同步,本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss,可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据,经过数据转换处理后,再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
做多活比较难搞的是中间件的多活和有状态服务的数据同步。zk作为一般公司的服务发现的方案,其多机房集群的搞法也是一个问题。
你好,我是 Guide!这里是 JavaGuide 的开源项目推荐第 2 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目推荐给大家。
大家好,我是技术爱好者 zhaokk,在本篇博客中,我将深入探讨 ZooKeeper 集群中的服务注册以及数据同步过程。我将为大家详细解释这一复杂但重要的主题,并通过代码示例演示实际操作。让我们一起来探索这个引人入胜的话题吧!
就是指各种大数据计算框架,存储系统、SQL引擎等等,这些技术比较常用,经过最近十几年的发展,主流的技术产品相对比较集中,主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
在本篇博客中,我们将深入探讨如何使用Canal进行MySQL到Elasticsearch (ES) 的数据同步。本文将涵盖Canal的基本概念、安装过程、配置步骤以及具体的同步操作,旨在帮助开发者和数据工程师理解并实现实时数据处理。关键词包括:Canal介绍、MySQL同步、Elasticsearch配置、实时数据同步、Canal操作指南、数据同步问题解决。适合从技术新手到资深开发者阅读。
(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
MySQL技术专家,现任爱可生技术服务总监,负责MySQL数据库在传统行业客户的应用推广与技术咨询,曾为运营商、银行、证券、保险、航空等行业内数家大型企业提供MySQL技术咨询服务。
前几天,有个搞培训的朋友想要个java后端目前最常用的工具和框架,正好我以前画过这样一张图,于是发给了他。虽然不是很全,但也希望得到他的夸奖。没想到…
本篇内容涵盖14个方面,涉及上百个框架和工具。会有你喜欢的,大概也会有你所讨厌的家伙。这是我平常工作中打交道最多的工具,大小公司都适用。如果你有更好的,欢迎留言补充。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题,目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好,因此阿里云提供了BDS迁移服务,可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
先做个前情回顾:在这个系列的前面几篇文章中,(一)系统功能与架构概述、(二)架构介绍及案例解析 先总体介绍了大气监测系统的总体架构,接着 (三)使用 Nucleo LoRa 开发套件打造 PM2.5 监测终端、(四)基于TencentOS Tiny RISC-V开发板打造PM2.5监测终端 这两篇文章介绍了利用两种开发套件快速打造了端侧的设备,并且在物联网开发平台上已经可以看到大气监测终端的属性数据更新。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
前几天,有个搞培训的朋友,和我要一份java后端的进阶路线图,我就把这篇文章发给了他《必看!java后端,亮剑诛仙》。今天,又想要个java后端目前最常用的工具和框架,正好我以前画过这样一张图,于是发给了他。虽然不是很全,但也希望得到他的夸奖。没想到…
《当年,我们是怎么平滑上云的?》一文中提到了上云的背景,将所有的系统,从一个机房,迁移到另一个机房。
zookeeper 相信大家都不陌生,很多分布式中间件都利用 zk 来提供分布式一致性协调的特性。
Joplin 是一个开源的笔记和待办事项应用程序,由 Laurent Cozic(laurent22)开发,目前在 GitHub 上已经获得了 43k+ 的 Star,可见非常受欢迎。
推荐系统主要解决的是信息过载问题,目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品,从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上,不仅面临着用户的不断增长,物品的不断变化,而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求(Netflix 的请求时间在 250 ms 以内,今日头条的请求时间在 200ms 以内),所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品,再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
基于数据库的数据复制技术大体上可分为两类:数据库自己提供的数据容灾模块和第三方厂商提供的数据库复制技术。以最常见的Oracle数据库为例,Oracle自己的数据复制技术有Data Guard,Streams,Advanced Replication和Golden Gate数据复制软件。第三方厂商的数据复制技术有Quest公司的Share Plex和DSG的RealSync等。
导读:今天分享的题目是Alluxio元数据和数据的同步,从设计实现和优化的角度进行讨论。主要包括以下几个方面的内容:
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
在前端领域,也存在同样的现象。作为前端缓存库中的佼佼者,React-Query一直拥有大量受众,官方推出的React-Query课程都卖出了8w+份。
随着客户上云的加快,客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展,作为服务商来讲,了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则,将出现与客户交流困难,影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库,这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
在异构数据库之间做迁移,类型转换是一大难题,也是导致迁移失败的重要原因,Tapdata Cloud 在1.0.6 版本上线类型映射功能,系统推演 + 人工调整,进一步保证迁移的成功率。
Redis作为一个键值对内存数据库(NoSQL),数据都存储在内存当中,在处理客户端请求时,所有操作都在内存当中进行,如下所示:
Master节点在平时提供服务,另外一个或多个Slave节点在平时不提供服务(或只提供数据读取服务)。当Master节点由于某些原因停止服务后,再人工/自动完成Slave节点到Master节点的切换工作,以便整个Redis集群继续向外提供服务。
1.利用MySQL自身的数据库同步功能 2.利用MySQL数据库的特性(数据库存在固顶目录,并且以文件形式存储),进行数据库目录同步以达到数据同步目的 3.利用专用的MySQL数据库同步软件
利用logstash实现ES和MySQL同步 1. ES和MySQL同步方法 ---- 编程式 使用之前的elasticdump,手动变成生成json文件,编写shellscript导入ES。后续的数据新增使用PHP或kava客户端进行编程触发同步。 使用插件(没有什么特别好的插件) 国人编写的go-mysql-elasticsearch(go开发) 官方推荐基于logstash的插件logstash-input-jdbc 自己写 采用阿里巴巴的一个开源项目canal,可以模拟mysql从
点击关注公众号,Java干货及时送达 我们先来看看这张图,这是某公司使用的大数据平台架构图,大部分公司应该都差不多: 从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多: 网站日志: 作为互联网行业,
当下,随着数字化技术不断深入,愈来愈多企业将核心业务搬到线上。业务系统高可用、可扩展、容灾能力决定企业系统的连续性,中间件作为构建企业核心系统的重要组成部分,其高可用容灾能力也将决定应用系统的。本文结合腾讯云中间件各PaaS产品的容灾能力及实践,以一个行业头部客户业务容灾实践举例,来展开说明基于腾讯云中间件PaaS层相关产品的实践。
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推荐系统是大数据时代的利器,它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是,搭建一个成功的推荐系统并不容易,它需要综合考虑多方面的因素,并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术,一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用,一个是偏系统存储相关的技术,这两者在实际中有很大的应用。今天,很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解,欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生 笔者早年在人工智能领域上进修硕士,研究的方向是推荐系统,虽然最终未能将所学发扬光大,但亦心存敬畏,时常拜读相关著作。随后阴差阳错,人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀,写下一点感悟。 矛盾的心理 人工智能和数据库都是当前的热潮
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