RunDeck 是用 Java开发的自动化部署持续集成的工具应用,项目已开源。runDeck的产品属性和jenkis类似。提供web界面和restapi来给用户使用,Web界面主要提供给非开发人员使用,如项目组的测试和运维人员,而它提供的丰富的api使得开发可以很容易的融合到DevOps平台体系中。同时runDeck提供了完整的权限管理,开发,运维,测试可以在RunDeck中完成软件交付的整个流程。
Rundeck是一个基于Java和Grails的开源的运维自动化工具,提供了Web管理界面进行操作,同时提供命令行工具和WebAPI的访问控制方式。像Ansible之类的工具一样,Rundeck能够帮助开发和运维人员更好地管理各个节点。
Rundeck(http://rundeck.org)是开源软件,可以帮助你自动化管理日常操作程序,Rundeck提供了许多特性,将缓解耗时的繁重任务。Rundeck允许在任意数量的节点上运行,并配套有非常方便的可视化界面,Rundeck还包括其他功能,如:访问控制、工作流构建、调度、日志记录等。另外有类似作用的有cdh的oozie,但个人觉得这个用起来来还方便简洁些。
原文:https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
前两天伟哥咨询如何实现rundeck的job传参,这样可以使得rundeck使用起来更灵活一点,今天就简单描述下如何实现job传参。
1.权限控制的基本设置 1.1选择基于角色权限的分配策略 📷 1.2 配置全局权限和项目权限 📷 📷 📷 具体的权限对应关系见下表: Overall(全局) Credentials(凭证) Slave(节点) Job(任务) View(视图) Administer Read RunScripts UploadPlugins ConfigureUpdateCenter Create Update View Delete ManageDomains Configu
puppet是一种Linux、Unix、windows平台的集中配置管理系统,使用自有的puppet描述语言,可管理配置文件、用户、cron任务、软件包、系统服务等。puppet把这些系统实体称之为资源,puppet的设计目标是简化对这些资源的管理以及妥善处理资源间的依赖关系。
Doris中,Leader节点与非Leader节点和Observer节点之间的元数据高可用和一致性,是通过bdbje(全称:Oracle Berkeley DB Java Edition)的一致性和高可用实现的。
这个其实比上面的要简单,之前上大学时老师也讲过。一定要明白客户端和服务端时通过公钥和私钥实现认证登录的。一定要牢牢记住就是只靠这两个东西,没有其他的了。
本文是The Texas Tribune使用Docker的实战经验总结,概述了他们选择Docker的原因、问题和注意点,值得一看。 以下为原文: 我们The Texas Tribune是Docker的粉丝。在Doker 1.0版本发布之前我们就开始关注它了,自去年6月份Doker发布第一版production-ready代码时就已经将其纳入我们的基础架构中。目前,Docker 已经成为我们平台的主要基础。 我们是一个小型非盈利的新闻机构,主要报道国家层面的政治与政策,以及有一个主新闻网站(www.texas
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
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。
Quartz.NET是一个强大、开源、轻量的作业调度框架,你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的作业调度。它有很多特征,如:数据库支持,集群,插件,支持cron-like表达式等等。在2017年的最后一天Quartz.NET 3.0发布,正式支持了.NET Core 和async/await。这是一个大版本,有众多新特性和大的功能 官网:http://www.quartz-scheduler.net/ 源码:https://github.com/quartznet/quartznet 示例:http
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速,日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中,有很大一部分是旧数据,它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间,还会降低Elasticsearch集群的性能。因此,有效地删除旧数据变得至关重要。
你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的。这里列举了 60+ 款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实行 DevOps。
Jellyfish 项目成功地降低了 Uber 的运营费用,并且未来可以节省更多的存储资源。这里介绍的分层概念可以通过多种方式进行扩展,进一步提高效率并降低成本。
你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的。这里列举了 60 多款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实行 DevOps。 一、开发工具 版本控制&协作开发 1.版本控制系
SAP HANA扩展应用程序服务(SAP HANA XS)提供了一组服务器端JavaScript应用程序编程接口(API),可配置应用程序与SAP HANA进行交互。
当Sorted Run数量较少时,Paimon writer 将在单独的线程中异步执行压缩,因此记录可以连续写入表中。然而,为了避免Sorted Runs的无限增长,当Sorted Run的数量达到阈值时,writer将不得不暂停写入。下表属性确定阈值。
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的。这里列举了 60 多款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实
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Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后,都会有一个专用的运行环境。通常每个用户默认的环境都
一.环境变量简介 Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后,都会有一个专用的运行环境。通常每个用户默认的环境都 是相同的,这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。 环境变量是全局的,设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。 用户可以对自己的运行环境进行定制,其方法就是修改相应的系统环境变量。 常见的环境变量: PATH: 决定了shell将到哪些目录中寻找命令或程序 ROOTPATH: 这个变量的功能和PATH相同,但
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格,它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点,比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能,就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile,WVYP),这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代:从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始,最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而,为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销,我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中,我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定,以及经历这个过渡所必需的转换工作。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
导语: DevOps 越来越流行,越来越成为加快产品研发速度、提升团队效率的有效工具。现在,在开发、测试、部署、交付、维护以及监控分析等工作中,有越来越多的开源 DevOps 工具可以使用。 本文推荐
到2017年初,我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用,使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询, 10,000个Spark作业,以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制,许多服务受到高数据延迟的影响。
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最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
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Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
Quartz.NET官网地址:https://www.quartz-scheduler.net/
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。
没用!!!文件未删除。 碰巧代理程序以与运行tomcat的用户不同的身份运行。该代理无权删除目录。
Flink1.14.2 Release版本已经在12月16日发布,主要是修复了Log4j导致的可执行任意代码的漏洞问题,但是还有一些非常重要的功能更新。
Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢?你可以理解状态为应用程序算子中的内存。状态在流计算很多复杂场景中非常重要,比如:
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑,我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅,以使更大的大数据社区受益。
作者 | Stefan Ricther & Chris Ward 翻译 | 邱从贤(山智)
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
我们看到,Pod 仅仅是对若干容器进行的封装和加强,在实际的场景下,光是有 Pod 是不够的,我们还需要考虑 Pod 之间的相互关系,这个时候,我们就需要更高一层的抽象,这就是 Kubernetes 中的控制器思想,本文,我们就来详细介绍一下 Kubernetes 中最基本的控制器 -- Deployment。
今天来分析字节跳动校招后端开发面经,同学的技术栈是 Java 后端,问八股文比较多,一共经历了一二三面,每一场面试的强度还是蛮高,每次都是 1 个小时+。
升级到 CDP 并迁移旧表后,您可能希望暂时切换到 Hive 旧行为。旧行为可能会解决数据迁移期间脚本的兼容性问题,例如,在运行 ETL 时。
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
在前面总结了集中存储管理的刚上,要求作业的逻辑地址空间连续的存放主存储器
2019年4月1-2日,Flink Forward 2019 San Francisco会议在旧金山召开。Flink Forward会议邀请了来自Google, Uber, Netflix和Alibaba等公司在实时计算领域的顶尖专家和一线实践者,深入讨论了Flink社区的最新进展和发展趋势,以及Flink在业界的应用实践。随着近年来对Flink技术的广泛应用以及对Flink社区的活跃贡献,腾讯也受邀参加了会议并以主题Developing and Operating Real-Time Applications at Tencent介绍了腾讯大数据在实时计算平台建设上的工作。
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