本文为 DM 源码阅读系列文章的第十篇,之前的文章已经详细介绍过 DM 数据同步各组件的实现原理和代码解析,相信大家对 DM 的实现细节已经有了深入的了解。本篇文章将从质量保证的角度来介绍 DM 测试框架的设计和实现,探讨如何通过多维度的测试方法保证 DM 的正确性和稳定性。
如果公司使用有一个多版本的项目,由于特殊需求,数据库必须放在他们本地,但是公司又需要汇总整个的数据做数据分析,这样就要实时更新每一服务器上的数据库来保证他们的数据为最新的并且要提取他们数据到总部来做数据分析。以前在这上面浪费大量的人力物力,贵公司出一款实时同步数据以及占用资源低,并且支持多个数据库互相同步的的解决方案。所以满心欢喜的来试用本产品。
天气数据采集服务包含数据采集组件、数据存储组件。其中,数据采集组件是通用的用于采集天气数据的组件,而数据存储组件是用于存储天气数据的组件。
最近对 API 接口协作的软件研究了好久,市面上的软件都下载用了一轮,下面给大家介绍其中的最强「神器」 Apifox。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时,用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
高质量的产品数据对于任何企业而言都是至关重要的。越来越多的企业希望获得有关产品数据标准的更多信息,例如GDSN数据同步。
Navicat是一个非常好用的可视化mysql管理软件(其他数据库也有对应版本的支持)
盘古开发框架下实现微服务网关的缺省姿势为基于 pangu-web 模块的传统接口调用模式,具体请参考文档:如何发布微服务 (API 网关)。本文提供另外一种通过集成Apache ShenYu 实现网关泛化调用 Dubbo 服务将其发布为 HTTP 接口的可选方法。
最近上线了一个 React Native 外访项目,用户为公司外访员,外访员根据公司业务去实地考察,收集记录一些资料,考察记录资料的过程全部用公司配的专用手机,里面安装了当前外访项目APP。目前项目试运行阶段,还没有正式交付。APP项目上线后,在用户真实使用中遇到一些各种各样的问题,有些问题处理时也比较棘手(如弱网情况),这次主要复盘APP在实际场景中的弱网(或网络不稳定)相关的问题。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
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自开源以来,Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区,在和社区成员讨论共创的过程中,我们也意识到在基础文档之外,一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档,真正实现快速上手、深度参与,即刻开启实时数据新体验,我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下,为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践,细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源,再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示,主要任务包括:
工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal,其功能强大、运行稳定,但是有些方面不是太符合需求,主要有如下三点:
# 在顶部工具栏,点击Setting图标,在下来选项中选择Settings,即可打开设置对话框。或者使用快捷键 " Ctrl + ," 即可快捷打开设置页面;如下图所示:
罗超为纽约时报中文网撰稿 2013年05月04日 当你拥有多台个人电子设备之后,问题就来了:怎么保持数据在这些设备上的同步?比如笔记本和台式机上的工作资料需要同步,以便能随时处理紧急工作;手机之间的通讯录最好能保持一致,用备用手机打电话时能随时找到号码;还有照片,无论用平板或手机拍摄的照片怎样才能不用数据线就能同步? 这也是我的问题,因为我有7台不同的个人电脑设备。公司配的一台ThinkPad的笔记本,用来办公。我自己去年购置了一台HP(惠普)顶级配置的台式机,用于看电影、听音乐、玩游戏、上网冲浪和写博客
有一种已经好久没有看到低代码这个东西的感觉了,果然小长假这种东西容易让人失去一部分记忆。翻了一下历史记录,上一次更新低代码工具使用体验的内容还是4月24日,确实是有一段时间没有聊低代码了。
受全球经济波动、原材料成本上涨以及消费者购买力下降等因素影响,家居行业近期可谓步履维艰。过去数十年间,家居行业一直享受着房地产发展的红利,甚至多被视为房地产的下游产业。因此,随着房地产市场步入下行时期,家居行业也在持续受到波及。正在经历的市场冲击与并不乐观的未来风险评估的双向“挟制”之下,家居行业正在积极摆脱对房地产的依赖,探索新的增长动能。
各位好,我叫王捷豪,在测试行业已经有7年,曾从事过酒店、空气质量、电网领域,目前是国内某互联网医疗公司研发中心基础平台部一名测试开发工程师,多年的测试工作对测试知识有一些小认识,希望通过该篇文章与各位分享关于如何开展不同测试类型的性能测试,以及性能测试环节中遇到的一些问题与解决方案。本次性能测试是针对集成服务开展的一系列性能测试,其中性能测试范围包括基准测试、配置&定容定量测试。
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。
Apifox 是 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试一体化协作平台,定位 Postman + Swagger + Mock + JMeter。
大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
收集表是腾讯文档的核心品类之一,也是主要的用户增长来源渠道。作为在重大社会事件中承担社会责任的主要功能,收集表既面临着海量规模的压力考验,也在高速发展的业务进程中遇到了遗留技术债的掣肘。 - 核心服务为C++“翻译”过来的 C++ 风格单体非标 tRPC-Go 服务,代码量较大,不利于多人敏捷协作开发,业务快速迭代时期夹带发布风险高,故障爆炸半径大。 - 业务逻辑耦合严重,接口未做轻重分离,稳定性较差,性能存在瓶颈。 - 业务可观测性存在问题。 在这样的技术背景下,腾讯文档团队对收集表后台服务进行了全面的重构,实现了百万级大收集极限业务场景下提供稳定解决方案的业务收益,完善了底层技术基座,优化了产品体验,实现了开着飞机换引擎的重构效果。
昨天12月2日,MySQL团队放了一个大招——MySQL Database Service with Analytics Engine。这是个什么东西?先看看官网的宣传图片。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
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…
◆ 一、概述 linux的远程连接工具有很多,比如crt、xshell等,今天推荐一款免费开源好用的远程连接工具- WindTerm 。WindTerm 是一款开源免费、跨平台SSH/Sftp/Shell/Telnet/Serial 客户端,即远程连接工具。 ◆ 二、功能特征 跨平台:支持windows、linux、MacOS; 支持中文; 支持SSH/Telnet/Shell/CMD和串口开发; 支持多标签页和标签页管理; 支持scp、sftp等; 支持文件管理器、会话管理器、资源管理器、大纲视图等多种功
Tapdata Cloud 是一款很有「前途」的产品。 ——Tapdata Cloud 用户 | 一线DBA@某PCB全球百强企业
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。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
在【rainbowzhou 面试6/101】技术提问--举例说明你写的ETL测试用例?中,我介绍了ETL测试中常见的ETL测试场景及用例。那么面试官可能会追问你在实际大数据项目过程中,你设计完用例后,如何准备测试数据?本篇聊聊这个话题,希望对大家有所帮助。
在 Leader 节点选举后,还需要把 Leader 服务器和 Follow 服务器进行数据同步。在保证整个 ZooKeeper 集群中服务器数据一致的前提下,ZooKeeper 集群才能对外提供服务。
在大数据平台中,是不生产数据的,或者说原始数据都是来源于业务系统。所以,我们需要做的第一件事,就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话,我不生产数据,我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工,就是数据平台的第一个模块--数据集成。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案:全增量无缝同步,快速构建实时数仓》一文中,我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务,将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问:DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能,那么这两者有何区别,实际使用时应如何选择?为此,本文将为您详细介绍相关内容。
按理说,基于以上条件,通过配置CCR应该是可以将远程集群上的索引复制到云上集群的,那为何会不通呢?基于此,我们自己走一波测试,看能否复现客户问题,具体如下图:
软件界发展至今,API(接口)的重要性日益凸显——不同的端,不同的模块都在通过API交互,不同角色的成员也都在围绕着接口展开工作。在这个前提下,一款集文档、接口调试、Mock、接口自动化测试一体的接口协作平台变得尤为必须。市面上优秀的接口调试工具如Postman、JMeter如雨后春笋般涌现,各大厂也在自研接口协作平台。
(1)3.0 版本以后引入的一个服务器角色,在不影响集群事务处理能力的基础 上提升集群的非事务处理能力
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库(如 SQL Server、Oracle、MySQL 等),移动应用依赖于稳定可靠的网络连接;纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库(如 SQLite等),移动应用不需要网络连接;“在线+离线”混合模式则比较复杂,通常情况下系统数据存储在服务器端,移动终端暂存部分数据,因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中,当移动终端或服务器端执行数据更新操作后,为了保证数据的完整性和一致性,需要进行双向的数据同步。然而,由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性,因而移动应用的数据同步技术备受考验。
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。
日常我们的测试工作范畴,大多都是业务强相关的,比如:电商业务大多是商品、订单、库存、支付;金融业务则是存取款、清结算等。而中间件服务很多时候会被我们下意识忽略,或者说测试过程中都会涉及到这些服务组件,但不会专门去针对它们开展质量保障工作。
一个对Java程序员进阶成长颇有研究的人,今天继续给大家带来新的一篇Java进阶指南。
人工智能时代,AI 逐渐渗透到我们生产生活的方方面面,AI 应用的“生产者”和“消费者”都越来越多。
随着国家对自主可控的日益重视,目前在各个行业和区域中面临越来越多的国产化,采用有自主知识产权的国产数据库正在成为主流。长期以来,作为拥有纯国产自研背景的 TapData,自是非常重视对于更多国产信创数据库的数据连接器支持,旗下产品已陆续与阿里云、华为云、麒麟软件、优炫数据库、Apache Doris、人大金仓、OceanBase 等国产数据库及操作系统完成产品生态集成认证或产品兼容互认证。
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